Patrones de Movilidad en Lima y Callao basados en tecnología Big Data

Sunday, November 11, 2018

Patrones de Movilidad en Lima y Callao basados en tecnología Big Data

Muchas veces pensamos en el Big Data como algo exclusivo para empresas privadas. Pero una de las aplicaciones más claras es la de organismos públicos que desean mejorar la vida y los servicios de sus ciudadanos. En esta línea, estamos trabajando con el Ministerio de Transportes y Comunicaciones de Perú y AATE en el análisis de movilidad urbana de la ciudad de Lima, con el objetivo de optimizar su línea de metro de Lima y Callao.


Figura 1: Imagen de la línea 1 de la red de metro Lima y  Callao, Perú

El crecimiento poblacional de las ciudades es cada vez mayor, conformando un nuevo panorama urbano en el que la gestión de un sistema de transporte eficiente ha transcendido de las instituciones para convertise en una cuestión que tiene un impacto directo en la vida cotidiana de los ciudadanos. En este sentido, el transporte es un factor determinante en el desarrollo de las ciudades y, con el creciente auge de las llamadas Smart Cities, las infraestructuras de transporte deben ir ganando cada vez mayor presencia en las tomas de decisiones sobre la localización o el tipo de transporte a implantar en las ciudades.

La Autoridad Autónoma del tren eléctrico de Lima (AATE), entidad que depende del Ministerio de Transportes y Comunicaciones del Perú, es la encargada de planificar, coordinar, supervisar, controlar y ejecutar la puesta en marcha de un sistema de transporte eléctrico masivo y eficaz en el área metropolita de Lima y Callao.

Según Carlos Ugaz Montero, Director Ejecutivo de AATE, la ciudad de Lima era una de las pocas ciudades que carecia de un plan de transporte, siendo una de las ciudades del ranking de las 50 ciudades más pobladas de las Naciones Unidas. Por este motivo, la AATE está inmersa en la planificación de las nuevas líneas de metro, planificando un Estudio de Demanda, basado en encuestas, pero que necesitan complementarlo con datos que reflejen el comportamiento y las necesidades reales de la población.

Basado en los datos que proporciona los teléfonos móviles, obtenidos por nuestra solución LUCA Transit, se han analizado los desplazamientos que realizan los usuarios de dichos teléfonos, que una vez anonimizados extrapolados y agregados, permitan estimar la cantidad de viajes en todo Lima y Callao.

Tras un análsis realizado durante 4 meses, estos viajes se han categorizado en función del origen y el destino de los viajeros, así como en función de variables sociodemográficas, propósito de los viajes y variables de segmentación temporales. Así, hemos podido generar una solución para el cliente que ha constado de distintas etapas:
  1. Generación de una base de datos que represente los viajes reales realizados por los usuarios.
  2. Desarrollo de un visualizador, que permita hacer análisis en función de necesidades puntuales.
  3. Documentación técnica del proyecto, incluyendo tanto la parte metodológica como análisis de resultados, patrones y conclusiones.
  4. Sesiones de formación, asesoría y acompañamiento con el objetivo de sacar el mayor beneficio de los puntos detallados anteriormente.
El estudio permite ver cómo se mueven los habitantes de la ciudad de Lima, conociendo sus rutas y permitiendo además ver sus diversos patrones de movilidad. Además, la segmentación de los habitantes ayuda a implementar un sistema de transporte más integrado y acorde a las necesidades de la ciudad. Así, podrán optimizar la construcción de la red de metro, fortaleciendo las comunicaciones entre los puntos que mayor demanda tienen y adaptando los horarios.

Esto permitirá que los usuarios tengan que realizar menos trasbordos, lo que hará más cómodos y rápidos los viajes

De modo que se han podido generar los patrones de comportamiento de los usuarios, y se ha generado una base de datos y un visualizador, que permite a AATE realizar análisis adicionales, en función de diferentes necesidades. 

Entre los principales resultados obtenidos está:
Identificación de los principales polos tanto generadores como atractores de viajes
Identificación de los días y horas medios con mayor demanda, en función del motivo que origina dichos viajes
Segmentación de los viajeros por variables sociodemográficas
Análisis de las zonas comerc

LUCA transt, permite analizar los viajes realizados por la población basándonos en datos reales, no declarados, por lo que permite al cliente conocer las neceisdades reales de la población


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