Performance indicators of implemented digital solutions as a new quality assessment approach to passenger transportation by urban land electric transport

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

AIM: The work aimed to extend the existing quality assessment methods of passenger transportation by urban land electric transport by adding a new approach based on the performance indicators of the implemented digital solutions to provide of comfortable passenger services.

METHODS: Quantitative and qualitative analysis of the quality of passenger transportation by urban land electric transport; arrangement of strategic transport plans to monitor the quality of public transportation services, and synthesis of research on the development of urban passenger transport by reliable scientific organizations and advisors.

RESULTS: We verified the proposed new methods of quality assessment of passenger transportation by urban land electric transport and reviews the existing performance assessment methods of new parameters, including the assessment of smart fare payment tools; the introduction of smart transportation infrastructure and smart transport; the use of electronic waybills, and remote medical examinations of drivers.

The proposed approach may be used to substantiate the performance improvement of the urban passenger transportation system following the implementation of policies and projects for the transportation digital transformation.

CONCLUSION: The study results may be useful to employees of scientific, educational, and design entities, authorities, and local governments involved in the development and implementation of urban public transport development projects. They may be used to substantiate the performance and efficiency of digital solution implementation projects to improve passenger transportation.

About the authors

D. V. Elovego

St. Petersburg State Unitary Enterprise “Gorelectrotrans”

Author for correspondence.
Email: dmitry.elovego@spbget.ru
ORCID iD: 0009-0008-3890-2698
SPIN-code: 2297-0808

head of the financial and economic Department

Russian Federation, St. Petersburg

References

  1. GOST R 51004-96. Transport services. Passenger transportation. Nomenclature of quality indicators. Moscow: Gosstandart Rossii; 1997. (In Russ.)
  2. Ditrikh EI. All roads lead to people. Transportnaya strategiya – XXI vek. 2018;39:6–7 (In Russ.) EDN: XQJMUH
  3. Ditrikh EI. Strategic development of transport infrastructure. Transportnaya strategiya – XXI vek. 2018;40:7 (In Russ.) EDN: VMNCOP
  4. Volkova EM. Comprehensive assessment of the suburban passenger transportation market. Ekonomika zheleznyh dorog. 2016;9:75–84 (In Russ.) EDN: WIDHVX
  5. Gulyi IM. Directions for improving the assessment of the quality of urban passenger transport services. Ekonomicheskie nauki. 2024;241:162–167. (In Russ.) doi: 10.14451/1.241.162 EDN: UEGHSV
  6. Zajceva IA. Integrated assessment of the performance of a structural unit of a transport organization. Transportnoe delo Rossii. 2024:4:87-91 (In Russ.) EDN: OEBWXE
  7. Yakovlev EV, Mokhova GV. Implementation of innovative technologies to improve the quality of passenger transportation in ground urban passenger transport. Studencheskij forum. 2023;34(257):24–26 (In Russ.) EDN: YFWDOD
  8. Zhuravleva NA, Sakovich IL. Integration of rail transport into transport systems of urban agglomerations. Transport Rossijskoj Federacii. Zhurnal o nauke, praktike, ekonomike. 2018;6(79):26–29 (In Russ.) EDN: YSWXMT
  9. Chechenova LM. Digital transformation of the transport industry as a basis for sustainable development of railway infrastructure. Voprosy novoj ekonomiki. 2021;4(60):25–29 doi: 10.52170/1994-0556_2021_60_25 (In Russ.) EDN: YTZZBH
  10. Rejting gorodov Rossii po kachestvu obshchestvennogo transporta. St. Petersburg: Simetra; 2024. (In Russ.)
  11. Transport Week 2024: Forum Materials [Internet]. Accessed: May 25, 2025. Available from: https://2024.transweek.digital (In Russ.)

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Performance scores of public passenger transportation in Russian cities with a population of over 1 million residents (as of the end of 2023; the highest reference score value for each assessed group is 100)

Download (157KB)
Indexing metadata
3. Fig. 2. Illustrations of smart rolling stock

Download (274KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2025 Elovego D.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

link to the archive of the previous title

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».