यह शोधपत्र एक सिमुलेशन ढाँचे के माध्यम से शहरी परिवेश में व्यक्तिगत गतिशीलता निर्णयों पर, स्थान-आधारित सेवाओं में तेज़ी से एकीकृत हो रही अगली-यात्रा अनुशंसा प्रणालियों के प्रभाव का अन्वेषण करता है। यद्यपि अनुशंसा प्रणालियों की पूर्वानुमानित सटीकता पर व्यापक शोध हुआ है, फिर भी शहरी गतिशीलता पर उनका प्रणालीगत प्रभाव कम रहा है। वास्तविक-विश्व गतिशीलता आँकड़ों पर आधारित सिमुलेशन का उपयोग करते हुए, हम विभिन्न अनुशंसा रणनीतियों में एल्गोरिथम अपनाने के प्रभाव का व्यवस्थित रूप से अन्वेषण करते हैं। हम पाते हैं कि अनुशंसा प्रणालियाँ व्यक्तिगत स्तर पर यात्राओं की विविधता को बढ़ा सकती हैं, साथ ही कुछ लोकप्रिय स्थलों पर यात्राओं को केंद्रित करके सामूहिक असमानता को भी बढ़ा सकती हैं। यह विसंगति सामाजिक सह-स्थान नेटवर्क की संरचना तक फैली हुई है, जो शहरी सुगम्यता और स्थानिक पृथक्करण के व्यापक निहितार्थों को उजागर करती है। हमारा ढाँचा अगली-यात्रा अनुशंसा में फीडबैक लूप लागू करता है और एआई-सहायता प्राप्त गतिशीलता के सामाजिक प्रभावों के आकलन के लिए एक नया दृष्टिकोण प्रदान करता है। यह भविष्य के जोखिमों का पूर्वानुमान लगाने, नियामक हस्तक्षेपों का आकलन करने और नैतिक एल्गोरिथम प्रणालियों के डिज़ाइन को सूचित करने के लिए कम्प्यूटेशनल उपकरण भी प्रदान करता है।
