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Urbantrips: procesando datos de transporte para el análisis de políticas públicas

August 27, 2023 por Julieta Abad - Sebastian Anapolsky - Felipe González Deja un comentario


6 minutos de lectura.

El uso de datos provenientes de las tarjetas electrónicas de pago en sistemas de transporte público resulta una herramienta de gran valor para la planificación y operación del transporte urbano. Estos datos proporcionan una visión detallada y en tiempo real de los patrones de movilidad de los usuarios, permitiendo a las autoridades de transporte comprender cómo se desplazan las personas dentro de la ciudad. El procesamiento de estos datos permite la construcción de matrices de origen y destino para analizar la demanda y diseñar indicadores sobre las rutas, servicios y frecuencias del transporte público, lo que ayuda a optimizar la asignación de recursos, planificar rutas más eficientes y diseñar nuevas líneas o extensiones del transporte público para satisfacer la demanda de manera más efectiva.

Entendiendo el impacto de los datos generados por los sistemas de transporte, desarrollamos Urbantrips, una herramienta de código abierto que permite el procesamiento y análisis de los datos de las tarjetas electrónicas de pago en forma sencilla para analistas y tomadores de decisión. El principal objetivo de la librería es producir insumos útiles para la gestión y planificación del transporte público a partir de requerimientos mínimos de información y pre-procesamiento. Esta librería reconstruye, a partir de las transacciones de pago electrónico de boletos, las cadenas de viaje de los usuarios mediante la imputación y validación de destinos y organizando las transacciones en etapas, transbordos y viajes. A su vez, produce una serie de indicadores operativos, mapas y gráficos que las agencias de transporte pueden usar para evaluar el sistema de transporte. 

Políticas públicas de transporte basadas en datos

En muchas ciudades, el transporte público ya cuenta con sistemas de pago electrónico. Sin embargo, las agencias de transporte no siempre disponen de los conocimientos técnicos y recursos necesarios para procesar estos datos y convertirlos en información valiosa para la política pública. Urbantrips ofrece una solución sencilla, económica y rápida para que las ciudades puedan aprovechar al máximo los datos que generan y obtener información de gran valor para la planificación y operación del transporte. Durante la pandemia del COVID-19, por ejemplo, el transporte público tuvo un impacto significativo tanto a nivel financiero como en términos de número de pasajeros transportados. En este contexto, las agencias de transporte pudieron haberse beneficiado enormemente de la información proporcionada por Urbantrips, especialmente como insumo para adaptar las rutas de autobuses y satisfacer los cambios en la demanda. La herramienta posibilita identificar orígenes y destinos con suficiente demanda para justificar la creación de nuevas rutas de conexión.

La disponibilidad de una herramienta de código abierto como Urbantrips proporciona a los analistas y tomadores de decisión, en cualquier parte del mundo y sin ningún tipo de barrera de pago, la capacidad de procesar datos y generar información relevante sobre el transporte público en áreas urbanas. Esta herramienta cuenta con un esquema flexible que permite una amplia generalización de procesos para diferentes ciudades, ya que puede utilizar datos de diversas empresas proveedoras de sistemas de pago de boletos. Además, Urbantrips ofrece a los usuarios un alto grado de personalización según las necesidades específicas de sus respectivas ciudades y, al tratarse de una herramienta de código abierto, los usuarios pueden validar y auditar los procesos, así como desarrollar nuevas funcionalidades que se adapten a sus situaciones concretas. 

¿Cómo funciona Urbantrips?

Urbantrips utiliza una metodología sólida para inferir destinos que está basada en la literatura académica actual y probada en diversas ciudades como Santiago, Chile y Nueva York, Estados Unidos. Se basa en una serie de supuestos que fueron validados con otros estudios (como encuestas de movilidad domiciliarias) que permiten inferir los destinos de cada etapa y construir las cadenas de viaje a lo largo de un día completo para cada usuario. Una vez construidas estas cadenas de viaje es posible identificar etapas, transferencias y viajes, calcular las distancias y etapas de cada viaje, construir matrices de origen y destino y generar indicadores operativos para el sistema y para cada línea de transporte. Algunos de estos indicadores incluyen los factores de ocupación, cantidad de pasajeros y demanda por línea, distancias recorridas, total de vehículos por día, entre otros. Finalmente, estos resultados se presentan a través de tablas, gráficos y mapas interactivos que pueden consultarse a través de un dashboard.

Ejemplos de gráficos generados por Urbantrips

Urbantrips se implementó como prototipo en varias ciudades de Argentina, incluyendo el Área Urbana de Buenos Aires, que cuenta con aproximadamente 13 millones de transacciones de pago al día en una de las redes de transporte público más extensas del mundo, compuesta por 18,000 autobuses, sistemas de trenes metropolitanos y una red subterránea de metro. En estas ciudades, Urbantrips logró inferir los destinos de más del 90% de los viajes, y cuando el seguimiento por GPS estaba disponible, generó indicadores clave de rendimiento, como el factor de carga y el promedio de pasajeros por kilómetro recorrido, entre otros. Además, se produjeron matrices de origen y destino utilizando zonas de análisis de tránsito proporcionadas por las agencias locales.

La imputación de destinos y la generación y validación de las cadenas de viajes permite a su vez realizar análisis puntuales sobre la situación del transporte público en una ciudad. Para el caso del área metropolitana se realizó un análisis que permitió identificar la desigualdad en los patrones de movilidad en transporte público, lo que permite comprender mejor como distintos grupos sociales utilizan el transporte público e identificar zonas de mayor vulnerabilidad del sistema. A su vez, se realizó otro trabajo sobre el Ferrocarril Roca para la identificación de corredores con potencial para desarrollar infraestructura de micromovilidad. Este trabajo permitió identificar corredores en el área metropolitana con alta densidad de viajes de corta distancia que pueden beneficiarse de una mejor infraestructura para potenciar el uso de modos de transporte no motorizado y de micromovilidad.

Urbantrips en Código para el Desarrollo

El aprovechamiento de datos provenientes de tarjetas electrónicas de pago en sistemas de transporte urbano es fundamental para la planificación y la gestión eficiente del transporte público. Urbantrips es una herramienta de código abierto que permite a los analistas y tomadores de decisiones transformar estos datos en información para la elaboración de políticas públicas con mejor evidencia. Con un enfoque adaptable y capacidad de procesamiento, Urbantrips permite desarrollar sistemas de transporte público más inteligentes y ajustados a las necesidades cambiantes de las ciudades. En el sitio de Code for Development pueden acceder al código, documentación e instalación de la librería.

Por Julieta Abad, Sebastián Anapolsky y Felipe González.


Archivado Bajo:Código abierto Etiquetado con:Código para el Desarrollo, Productos de conocimiento, Recursos accionables

Julieta Abad

Julieta Abad es especialista líder en transporte de la División de Transporte del BID. Antes de incorporarse al BID, trabajó como consultora de transporte para el Banco Mundial, CAF y CEPAL, así como para diversos organismos públicos de Argentina. Radicada en Buenos Aires, lidera múltiples proyectos de inversión en transporte en el sector vial y ferroviario. Sus áreas de enfoque incluyen la logística de carga, la formulación de políticas de transporte y los impactos en la prestación de servicios de transporte en áreas de bajos ingresos. Julieta fue fellow del Programa Especial de Estudios Urbanos y Regionales (SPURS) del MIT, donde se enfocó en transporte, y tiene una maestría en Administración de Empresas del Instituto Argentino de la Empresa (IAE).

Sebastian Anapolsky

Sebastián Anapolsky es especialista en analítica urbana, movilidad y transporte con más de 20 años de experiencia profesional en ciudades y áreas metropolitanas. Ha trabajado en distintos proyectos junto a gobiernos y organizaciones internacionales utilizando minería de datos y análisis espacial para comprender la complejidad de las ciudades.

Felipe González

Felipe González es un cientista de datos urbanos especializado en movilidad sostenible y transporte público. Ha trabajado en la industria y para diferentes agencias públicas en la utilización de evidencia para sustentar políticas públicas.

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