Coverage of digital public transport information in Poland

• Autorzy: Zmuda-Trzebiatowski Paweł , Bar Karolina , Bieńczak Maciej

Identyfikatory

DOI

10.24136/tren.2025.002

Warianty tytułu

Zasięg cyfrowej informacji o transporcie publicznym w Polsce

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Information is key in public transport (PT) systems because it influences their attractiveness. In recent years, there has been a trend towards digitization and opening up data related to the operation of PT. However, this progress varies from country to country. In this study, the authors analysed the availability of digital information on PT in Poland. For this purpose, 16 open data repositories and 22 commercial solutions were analysed. As a result, 66 open public transport data sources in GTFS format were retrieved, of which 48 were unique and up-to-date. The data included timetable information for 68 unique transport operators and nearly 50,000 stops, covering 35% of the built-up area in Poland. Additional information, e.g. on fares, was available much less frequently. The analysis of commercial solutions indicated that, in terms of the number of operators included, these solutions contain more data than open datasets. In terms of geographical coverage, the analysis was less conclusive. In addition, a rather limited number of commercial solutions tended to operate outside the largest cities. This makes planning journeys much more difficult in rural areas, with the passenger needing to have a good awareness of the planning solution to choose in a particular location.

PL

Informacja ma duże znaczenie w systemach publicznego transportu zbiorowego (ptz) wpływając na jego atrakcyjność . W ostatnich latach pojawił się trend cyfryzacji i otwierania danych związanych z funkcjonowaniem ptz. Jednak proces ten przebiega w różnym tempie w różnych krajach. W niniejszej pracy autorzy przeanalizowali dostępność cyfrowej informacji o ptz w Polsce. W tym celu przeanalizowano 16 repozytoriów otwartych danych oraz 22 rozwiązania komercyjne. W efekcie pozyskano 66 otwartych źródeł danych o publicznym transporcie zbiorowym w formacie GTFS, z czego 48 było unikalnych i aktualnych. Dane zawierały informacje rozkładowe dla 68 unikalnych operatorów transportu i blisko 50 tys. przystanków, które obejmowały swoim zasięgiem 35% powierzchni zabudowy w Polsce. Zdecydowanie rzadziej dostępne były informacje dodatkowe, np. o taryfach. Analiza rozwiązań komercyjnych wskazała, że pod względem liczby uwzględnionych przewoźników, rozwiązania te zawierają więcej danych od zbiorów otwartych. Analiza pod względem zasięgu geograficznego była mniej konkluzywna. Dodatkowo poza największymi miastami funkcjonowała zazwyczaj niewielka liczba rozwiązań komercyjnych. Powoduje to, że planowanie podróży z ich wykorzystaniem jest na obszarach wiejskich znacznie utrudnione, a pasażer musi mieć dobrą wiedzę o tym, które rozwiązanie wybrać w danym miejscu.

Słowa kluczowe

EN

public transport; information; open data; proprietary data; Poland

PL

publiczny transport zbiorowy; informacja; otwarte dane; dane komercyjne; Polska

• Wydawca: Uniwersytet Radomski im. Kazimierza Pułaskiego
• Czasopismo: Journal of Civil Engineering and Transport
• Rocznik: 2025
• Tom: Vol. 7, No. 1
• Strony: 19--34
• Opis fizyczny: Bibliogr. 33 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Zmuda-Trzebiatowski Paweł

• Poznan University of Technology, Institute of Transport, Piotrowo 3, 61-138 Poznań, Poland

• https://orcid.org/0000-0003-3428-792X

autor

Bar Karolina

• Poznan University of Technology, Institute of Transport, Piotrowo 3, 61-138 Poznań, Poland

• https://orcid.org/0000-0002-1694-8483

autor

Bieńczak Maciej

• Poznan University of Technology, Institute of Transport, Piotrowo 3, 61-138 Poznań, Poland

• https://orcid.org/0000-0001-8030-946X

Bibliografia

• [1] Leng N., Corman F. (2020). The role of information availability to passengers in public transport disruptions: An agent-based simulation approach. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 133, 214–236. https://doi.org/10.1016/j.tra.2020.01.007.
• [2] Van Lierop D., Badami,M. G., El-Geneidy A. M. (2018). What influences satisfaction and loyalty in public transport? A review of the literature. Transport Reviews, 38(1), 52–72. https://doi.org/10.1080/01441647.2017.1298683.
• [3] Yeboah, G., et al. (2019). Understanding factors influencing public transport passengers’ pre-travel information-seeking behaviour. Public Transport, 11(1), 135–158. https://doi.org/10.1007/s12469-019-00198-w.
• [4] Lucas K. (2012). Transport and social exclusion: Where are we now? Transport Policy, 20, 105–113. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2012.01.013.
• [5] Li Y. (2015). Where to Find Mobility Related Apps: Designing an App Directory for Mobility Services. Proceedings 22nd World Congress on Intelligent Transport Systems.
• [6] Braunschweig K., et al. (2012). The State of Open Data – Limits of Current Open Data Platforms. 1–6.
• [7] Burzec-Burzyńska E., Kłos, Z. (2012). Using passenger information means in public transport on the examples of polish cities. Marketing i Zarządzanie, 21, 9–19.
• [8] Górniak J. (2022). Analysis of mobile applications supporting public transport passengers in selected cities. Prace Komisji Geografii Komunikacji PTG, 25(4). 48–58. https://doi.org/10.4467/2543859XPKG.22.021.17145.
• [9] Jurkowski W., Smolarski, M. (2016). Recent trends in on-line passenger information systems. Transportation Overview - Przeglad Komunikacyjny, 2016(2), 31–40. https://doi.org/10.35117/A_ENG_16_02_04.
• [10] Kos B. (2016). Dynamic Information System as a Way of Communicating with the Passenger in Mass Public Transportation. Marketing i Zarządzanie, 45, 147–158. https://doi.org/10.18276/miz.2016.45-13.
• [11] Kosubacki Ł. (2011). The passenger information system as a one of elements of marketing supporting services in public transport. Marketing i Zarządzanie, 19, 51–59.
• [12] Solecka K., Cholewa, M. (2020). Wielokryterialna ocena aplikacji wspomagających planowanie podróży transportem publicznym w miastach. Transport miejski i regionalny, 6, 20–28.
• [13] Solecka K., Kiciński M. (2022). A Multi-Criteria Evaluation of Applications Supporting Public Transport Users. Energies, 15(10), 3493. https://doi.org/10.3390/en15103493.
• [14] Siedlecki T. (2018). Informacja pasażerska w łódzkiej komunikacji miejskiej wczoraj i dziś. Gospodarka w Praktyce i Teorii, 52(3), 99–122. https://doi.org/10.18778/1429-3730.52.07.
• [15] Bryniarska Z., Gacek K. (2018). Wykorzystanie planerów podróży jako źródła informacji pasażerskiej w komunikacji miejskiej w Krakowie. Transport Miejski i Regionalny, 11, 5–11.
• [16] Kędzior R., Bryniarska Z. (2015). Passenger information in urban public transport. Transport miejski i regionalny, 6, 26–33.
• [17] Gajda A., KuligM., Ogórek, P. (2023). Transport publiczny w miastach i miejskich obszarach funkcjonalnych. Instytut Rozwoju Miast i Regionów. https://doi.org/10.51733/opm.2023.05.
• [18] Miłaszewicz B. (2017). Analiza wykorzystania wybranych narzędzi komunikacji z pasażerami w systemach komunikacji miejskiej. Autobusy, 6, 1244–1248.
• [19] Borkowski P., Winiarski J. (2020). Ekspertyza nt. Wdrożenia krajowego punktu dostępu (KPD) do usług informacji o podróżach multimodalnych (p. 109).
• [20] Borkowski P., Winiarski J. (2021). Zintegrowane systemy informacji w transporcie pasażerskim w Polsce. Wydawnictwo Uniwersytetu Gdańskiego.
• [21] Bárta M., Masopust, T. (2020). Multicriterial analysis of the accessibility of public transport stops in Cracow. Prace Komisji Geografii Komunikacji PTG, 23(4), 32–41. https://doi.org/10.4467/2543859XPKG.20.025.13127.
• [22] Żochowska R., Kłos M. J., Soczówka P., Pilch M. (2022). Assessment of Accessibility of Public Transport by Using Temporal and Spatial Analysis. Sustainability, 14(23), 16127. https://doi.org/10.3390/su142316127.
• [23] Połom M., Beger M., Topa, E. (2017). Research of the walking availability and the public transport to urban parks on the example of Gdańsk. Studia Miejskie, 27, 25–38. https://doi.org/10.25167/sm2017.027.02.
• [24] Goliszek S., Wójcik J., Duma, P. (2022). Accessibility to various destinations by public and private transport in Szczecin. Prace Komisji Geografii Komunikacji PTG, 25(2), 27–41. https://doi.org/10.4467/2543859XPKG.22.010.16268.
• [25] Stępniak M., et al. (2019). The impact of temporal resolution on public transport accessibility measurement: Review and case study in Poland. Journal of Transport Geography, 75, 8–24. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2019.01.007.
• [26] Niedzielski M. A. (2021). Grocery store accessibility: Different metrics – Different modal disparity results and spatial patterns. Journal of Transport Geography, 96, 103160. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2021.103160.
• [27] Radzimski A., Dzięcielski M. (2021). Exploring the relationship between bike-sharing and public transport in Poznań, Poland. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 145, 189–202. https://doi.org/10.1016/j.tra.2021.01.003.
• [28] Verbavatz V., Barthelemy M. (2020). Access to mass rapid transit in OECD urban areas. Scientific Data, 7(1), 301. https://doi.org/10.1038/s41597-020-00639-3.
• [29] Kujala R., et al. (2018). A collection of public transport network data sets for 25 cities. Scientific Data, 5(1), 180089. https://doi.org/10.1038/sdata.2018.89.
• [30] Raport – mapa interesariuszy (p. 23). (2019). Ministerstwo Infrastruktury. https://www.gov.pl/attachment/ea623baf-e483-4462-83e6-77007de96aa2.
• [31] Lyons G., Harman R. (2002). The UK public transport industry and provision of multi-modal traveller information. International Journal of Transport Management, 1(1), 1–13. https://doi.org/10.1016/S1471-4051(01)00002-7.
• [32] Farag S., Lyons, G. (2012). To use or not to use? An empirical study of pre-trip public transport information for business and leisure trips and comparison with car travel. Transport Policy, 20, 82–92. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2011.03.007.
• [33] Ciechański A. (2023). Zmierzch czy koniec przedsiębiorstw Państwowej Komunikacji Samochodowej? Prace Komisji Geografii Komunikacji PTG, 26(1), 69–87. https://doi.org/10.4467/2543859XPKG.23.005.17402