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Rutas de bus africanas rediseñadas a partir de datos de teléfonos móviles

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La mayor publicación de datos sobre teléfonos móviles permite crear un modelo para corregir rutas de autobús.

  • por David Talbot | traducido por Lía Moya (Opinno)
  • 09 Mayo, 2013

Imagen: La interfaz de usuario del modelo de tráfico informado con datos de teléfonos móviles de IBM muestra la red de transporte actual de Abiyán, Costa de Marfil (rosa) y nuevas rutas propuestas por el modelo.

Investigadores de IBM han desarrollado un nuevo modelo para optimizar el sistema de transporte urbano que se basa en el uso de los movimientos registrados de millones de usuarios de teléfonos móviles en Costa de Marfil, en África occidental.

El modelo de IBM recomendó cambios en las rutas de autobús alrededor de Abiyán, la ciudad más grande del país. Esos cambios -basados en los movimientos recogidos en los registros de teléfonos móviles- podrían, en teoría, reducir los tiempos de viaje en un diez por ciento.

Aunque son resultados preliminares, dan una idea de las nuevas formas en las que los planificadores urbanos pueden usar datos de teléfonos móviles para diseñar infraestructuras, según explica Francesco Calabrese, investigador del laboratorio de investigación de IBM en Dublín (Irlanda) y coautor de un artículo sobre el trabajo. "Representa un nuevo frente con un impacto potencialmente grande sobre la mejora de las redes de transporte urbanas", sostiene. "Las personas con teléfonos móviles pueden servir como sensores y ser piezas de construcción en los esfuerzos de desarrollo", añade.

El trabajo de IBM forma parte de un reto de investigación bautizado como Datos para el Desarrollo, en el que Orange, el gigante de las telecomunicaciones, hizo públicos 2.500 millones de registros de llamada de cinco millones de usuarios de teléfonos en Costa de Marfil. Los registros se reunieron entre diciembre de 2011 y abril de 2012. Esta publicación de datos es la mayor que se ha hecho de este tipo. Los registros se limpiaron para impedir que nadie pudiera identificar a los usuarios, pero incluían información útil sobre los movimientos de dichos usuarios. El artículo de IBM es uno de los muchos que se han desvelado en una conferencia celebrada recientemente en el Instituto Tecnológico de Massachusetts (el MIT, en Estados Unidos).

El trabajo de IBM se centró en Abiyán, donde a 539 autobuses grandes se unen 5.000 minibuses y 11.000 taxis compartidos. Los investigadores de IBM estudiaron registros de llamadas de unos 500.000 teléfonos con datos relevantes respecto a los traslados en transporte público.

Se crean datos de movilidad siempre que alguien usa un teléfono para hacer una llamada o enviar un mensaje de texto. La acción se registra en una torre de antena móvil y sirve de informe sobre la localización general del usuario en algún punto del radio de la torre. El movimiento de la persona se certifica cuando la llamada se trasfiere a una nueva torre o cuando se hace una nueva llamada que conecta con una torre distinta.

Aunque los datos son poco refinados -y evidentemente no todo el mundo que va en un autobús tiene teléfono o está usándolo- se pueden averiguar las rutas siguiendo la secuencia de conexiones. IBM y otros grupos han visto que estos "rastros" de teléfono móvil son lo suficientemente precisos para servir como guía para movimientos de población mayores y aplicables a cosas como la epidemiología o el transporte.

Los datos de los teléfonos móviles prometen ser una bendición para muchas industrias. Otros grupos de investigación están usando series de datos parecidas para desarrollar historiales de crédito basados en los movimientos de una persona y sus transacciones telefónicas; para detectar conflictos étnicos emergentes, y para predecir dónde irá la gente después de un desastre natural y poder servirlos mejor cuando se produzca uno.

Para hacer este tipo de labores en el mundo en desarrollo, puede haber muy pocos o ningún dato con los que trabajar. Los dueños de teléfonos inteligentes con GPS pueden permitir a aplicaciones como Google Maps usar sus datos de localización para elaborar información de tráfico compartida con otros. Pero la información de localización de los teléfonos sencillos, que son mucho más comunes en el mundo en desarrollo, solo la conocen las operadoras móviles. Y esos datos solo están disponibles si llegas a un acuerdo especial con dichas operadoras.

En el caso del transporte, mejorar las carreteras y los sistemas de transporte público suele depender de un trabajo intensivo de mano de obra, como las encuestas a pasajeros que se suelen hacer en el mundo rico. "El coste de las encuestas tradicionales es muy elevado para aplicarlo en el mundo en desarrollo, pero el uso de los teléfonos móviles es bastante generalizado, así que los rastros móviles son una fantástica oportunidad de conseguir datos. Este es un esfuerzo investigador muy valioso", afirma Kara Kockelman, investigadora en transportes de la Universidad de Texas (EE.UU.).

Mientras que en algunos estudios anteriores los datos de teléfonos móviles se usaron para inferir rutas de viaje y demanda, IBM afirma que esta es la primera vez que estos datos se usan en un trabajo para optimizar la red de transporte público de una ciudad.

IBM llama a su modelo AllAboard (Todos a Bordo). Para Abiyán, el modelo escogió entre 65 posibles mejoras, y llegó a la conclusión de que añadir dos rutas nuevas y ampliar una ya existente, sería lo mejor para optimizar el sistema, con un ahorro del 10 por ciento en el tiempo de tránsito de los pasajeros.

Claro que despejar una ruta de transporte puede dar lugar a problemas no previstos, como atraer a más gente a esa ruta, con lo que se perpetúa el problema. "Si los tiempos de tránsito se reducen notablemente en muchas vías, muchos pasajeros pueden volver a las horas punta" y a las vías más populares, afirma Kockelman.

Aún así, si los datos estuvieran disponibles en tiempo real -en vez de meses después de generarse- los resultados podrían ser aún más potentes. "Esto nos daría instantáneas de la gente moviéndose por la ciudad, permitiendo el cambio óptimo de rutas y reduciendo los tiempos de tránsito y de espera", afirma Calabrese.

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