Por Marta Apablaza R.
Hace diez años la principal fuente de datos para los investigadores de Ingeniería en Transporte en Chile era la tradicional encuesta “Origen-Destino”. El informe era realizado de manera manual por encuestadores que visitaban hogares de todo el país y preguntaban a las familias sobre sus trayectos habituales. Dejar los niños en el colegio, ir y volver del trabajo, las distancias y el tiempo del recorrido eran parte de los datos entregados por la encuesta, sin embargo, tenía ciertas limitaciones, pues era muy difícil desagregar la información por persona y la actualización de los datos era lenta.
Esta situación cambió radicalmente cuando se modernizó el sistema de transporte público en la capital. Con la llegada del Transantiago no solo llegaron nuevas rutas y una nueva forma de abordar el transporte público, sino también una nueva forma de generar datos provenientes de los GPS de los buses, las aplicaciones de los celulares y las tarjetas electrónicas de pago, como la tarjeta bip!. Esta inmensa cantidad de datos permite a los investigadores analizar en profundidad y proponer medidas para generar políticas públicas basadas en evidencia científica, y los académicos del Departamento de Ingeniería Civil mención Transporte, de la Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas de la U. de Chile, llevan un buen tramo de camino recorrido.
Primera parada: tiempos de viaje
¿Cuál es la diferencia en tiempos de viaje entre el transporte público y el privado? Esta es la pregunta que Alejandro Tirachini, académico del Departamento de Ingeniería Civil de la FCFM e investigador del Instituto Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI), está tratando de responder junto al investigador Jaime Gibson y el estudiante de magíster Matías Poch. Los investigadores están analizando los tiempos de viaje en buses y automóviles, con datos provenientes de GPS y Waze, respectivamente. “Lo que estamos estudiando es qué tan comparables son estas dos fuentes de datos y qué soluciones en política de transporte podemos formular al combinar esta información que nos proveen los datos”, explica Tirachini.
Otra arista de la investigación es conocer los efectos y trastornos del flujo vehicular en las horas punta o de alto tráfico. “La idea es generar mapas de congestión de áreas completas de forma que el sector público pueda hacer gestión de la infraestructura para tratar de disminuir la congestión que existe en las ciudades”, agrega.
Segunda parada: el viaje más frecuente
En el mismo departamento, la académica Marcela Munizaga —también investigadora ISCI— utiliza datos proporcionados por las tarjetas bip! y GPS de los buses del Transantiago para su investigación.
“Lo que hemos aprendido a partir de estos datos, es que la mayoría de los viajes del sistema tienen otros propósitos que no son el trabajo y que son fuera del horario punta”, sostiene. Según la académica, conocer esta realidad permite diseñar servicios para mejorar las condiciones de viaje de las personas. “Muchas veces las personas van al doctor, a comprar o a hacer diferentes trámites y realizan recorridos largos. Si reduces 30 minutos de viaje a una persona que antes se demoraba una hora y media, es muy significativo para su calidad de vida”, señala.
Otra arista de su investigación tiene que ver con el desarrollo de un modelo dinámico que permite ver cómo evoluciona la elección de transporte de los usuarios a lo largo del día, a medida que la red se va cargando en flujo de pasajeros y comienza a aumentar el nivel de hacinamiento en buses y el metro. “Comprender las decisiones de las personas es indispensable para proveer soluciones”, subraya la académica.
Tercera parada: incorporar datos fisiológicos
Finalmente, y en una arista de investigación totalmente novedosa, el académico Angelo Guevara está realizando un proyecto en donde buscan incorporar indicadores psicofisiológicos a la modelación de demanda por transporte. Estos datos (latidos del corazón, actividad electro-dermal, temperatura, entre otros) están siendo recolectados de manera continua mediante una pulsera que diseñó el profesor Ángel Jiménez, del Departamento de Ingeniería Industrial de la FCFM (ambos son investigadores del ISCI). Según el académico, el mayor desafío de este proyecto radica en el desarrollo de las metodologías de recolección e integración de datos psicofisiológicos de transporte para transformarlos en información útil para la toma de decisiones.
El proyecto permitirá mejorar la modelación de sistemas de transporte usando datos mucho más granulares y con pocos sesgos. “Eso permitirá, por ejemplo, crear nuevos indicadores de nivel de servicio de los sistemas de transporte público para apoyar la toma de decisiones de manera objetiva y eficiente”, indica Guevara.
Con todo, las y los investigadores de la FCFM concuerdan que para el futuro de la ingeniería en transporte es indispensable tener información confiable de tantas fuentes como sea posible. “Ahora tenemos información de autos y buses, pero en el futuro debemos integrar información de otros modos de transporte: bicicleta, caminata, entre otros”, sostiene Tirachini. “Estas herramientas han permitido el desarrollo de niveles de análisis que hasta hace una década parecían imposibles”, agrega Guevara.
Esto, en un contexto donde el transporte público juega un rol fundamental. “Es importante mantener niveles importantes de uso del transporte público, porque si no, las emisiones y la congestión se nos van a disparar. Por lo que el desafío de la ingeniería en transporte será aun mayor. Debemos mejorar los recorridos, servicios, frecuencias y la confiabilidad del sistema de transporte público para que las personas lo sigan usando”, finaliza Munizaga. .
