Gender differences in mobility: Exploring the non-linear relationship in multiple contexts using decision tree algorithms

doi:10.1016/j.jtrangeo.2025.104273

Gender differences in mobility: Exploring the non-linear relationship in multiple contexts using decision tree algorithms

2025-07-01

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DOI：10.1016/j.jtrangeo.2025.104273

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随着性别平等观念已成为人类共识，移动性中的性别差异及其影响因素已得到广泛讨论。现有研究揭示了关键移动性指标上显著的性别差异。然而，大多数讨论局限于单一或有限的背景或情境，并主要关注变量的线性关系。此外，大多数研究在全球北方的大城市中进行，导致发展中国家和农村地区存在研究空白。特别是，强调女性群体内部异质性（尤其是边缘化亚群体）的调查仍然稀缺。为弥补这些空白，本研究聚焦于不同背景和情境下的移动性性别差异及其影响因素。利用2023年至2024年在广州收集的细分时空活动数据，我们采用统计分析与决策树算法，识别性别化移动性的关键指标，并探究影响因素的非线性效应。研究发现关键移动性指标上存在显著性别差异。总体而言，女性表现出比男性更频繁的出行、更小的旅行范围以及更固定的活动地点。引入多样化背景和多重情境能够揭示更多细节。此外，结果证实了家务劳动分工、移动性相关恐惧、移动工具获取和个人社会经济地位等因素的非线性效应，且这些效应在男性和女性之间存在差异。更重要的是，这些因素的重要性和影响在不同情境下各不相同。研究进一步识别了女性群体内部的异质性，边缘化亚群体（包括低收入、低教育水平、郊区及城中村女性居民）面临更大的移动性约束。多重背景的分析框架与方法论均被证明有效且高效，为相关研究提供了宝贵见解。基于女性主义地理学与时空行为研究，本研究深化了对发展中国家复杂城乡背景下性别化移动性差异的理解，其发现也为减少移动性中的性别不平等、促进更公平包容的社会环境提供了政策启示。

Keyword:

Gender gap

Mobility

Scenario

Non-linear

Gender differences in mobility: Exploring the non-linear relationship in multiple contexts using decision tree algorithms

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