Краудсорсингові відкриті геодані для оцінки ризиків доставки «останньої милі»: порівняльний аналіз джерел і підходів

Коляда, Є. В.

doi:10.17721/2786-4561.2026.7.1-1/14

Краудсорсингові відкриті геодані для оцінки ризиків доставки «останньої милі»: порівняльний аналіз джерел і підходів

Тип публікації :

Стаття

Дата випуску :

2026

Автор(и) :

Коляда, Є. В.

Київський національний університет імені Тараса Шевченка

Мова основного тексту :

Ukrainian

eKNUTSHIR URL :

https://ir.library.knu.ua/handle/15071834/31983

DOI :

10.17721/2786-4561.2026.7.1-1/14

Журнал :

Конструктивна географія та раціональне використання природних ресурсів

Випуск :

7(1)

ISSN :

2786-4561

Початкова сторінка :

4

Кінцева сторінка :

11

Цитування :

[APA 7] Коляда, Є. В. (2026). Краудсорсингові відкриті геодані для оцінки ризиків доставки «останньої милі»: порівняльний аналіз джерел і підходів. Конструктивна географія та раціональне використання природних ресурсів, (7(1)), 4–11. https://doi.org/10.17721/2786-4561.2026.7.1-1/14

[ДСТУ] Коляда Є. В. Краудсорсингові відкриті геодані для оцінки ризиків доставки «останньої милі»: порівняльний аналіз джерел і підходів. Конструктивна географія та раціональне використання природних ресурсів. 2026. № 7(1). С. 4—11. DOI: 10.17721/2786-4561.2026.7.1-1/14

Вступ. Стаття присвячена порівняльному аналізу краудсорсингових відкритих геоданих та ГІС-підходів, що застосовуються для оцінки просторових ризиків доставки «останньої милі» у міській логістиці. Попри широкий спектр наявних джерел геоданих і аналітичних підходів, їхній систематичний порівняльний аналіз у контексті логістичних задач залишається фрагментарним. Методи. На основі структурованого аналізу наукової літератури та документації відкритих платформ здійснено пошук, систематизацію та критичну оцінку семи ключових джерел геоданих і п'яти класів ГІС-підходів. Оцінку джерел здійснено за критеріями: географічне охоплення, актуальність, просторова деталізація, покриття груп ризику та ліцензійні умови. Результати. Показано, що жодне з розглянутих джерел не забезпечує повного покриття усіх груп просторових ризиків; натомість встановлено їхню комплементарність. Класифіковано ГІС-підходи від статичного мережевого аналізу до предиктивних методів машинного навчання у поєднанні з просторовим аналізом. Висновки. Обґрунтовано, що найбільш перспективним є інтеграційний мультиджерельний підхід у єдиному ГІС-аналітичному пайплайні; окреслено напрями подальших прикладних досліджень.