Big data como revolución del transporte público

En Castrosua hace tiempo que constatamos que un buen servicio de transporte público va siempre acompañado de un uso inteligente y eficaz de la tecnología más innovadora. Son sorprendentes, por ejemplo, las posibilidades de transformación que ofrece el big data en el transporte público.


En este post analizamos cómo la recopilación de grandes cantidades de datos procesados por aplicaciones tecnológicas pueden ayudarnos a empresas de transporte y a planificadores urbanos a mejorar el transporte público y, en consecuencia, a disfrutar de ciudades más habitables.

Una movilidad urbana mejorada gracias al big data

Conocemos como big data a un gran conjunto de datos que necesitan aplicaciones informáticas no tradicionales para ser procesados. Esta recopilación masiva de datos concede a empresas e instituciones una información muy valiosa que les permite tomar mejores decisiones

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La utilidad del big data en el transporte público es enorme; las empresas de transporte y los planificadores urbanos pueden rediseñar servicios y rutas gracias a los datos recogidos por diferentes fuentes (empresas de transporte, nuevos proveedores de movilidad [VMP, carsharing], industria automovilística…), ajustándose así a las necesidades actuales de la ciudadanía.

En definitiva, el big data nos da a todos los implicados una oportunidad única para cambiar el transporte público y optimizar así la movilidad urbana. Una buena selección de datos debería ayudarnos a responder preguntas como las siguientes:

  •  ¿Cuál es la auténtica demanda de movilidad en las diferentes horas del día?
  •  ¿Cuál es la capacidad real de cada medio de transporte?
  • ¿Qué uso se hace en cada ciudad de las nuevas formas de movilidad: microcoches eléctricos, vehículos de movilidad personal (VMP), carsharing…?

Información como la anterior ayuda a empresas de transporte y a planificadores urbanos a decidir qué rutas dan servicio a un mayor número de personas, cuál sería una mejor zona libre de emisiones (por concentrar una gran movilidad), qué nuevas medidas de tráfico puede necesitar una ciudad (debido al uso de VMP, por ejemplo) o dónde podrían ubicarse los aparcamientos de VMP para favorecer la intermodalidad.

El big data en el transporte público puede contribuir a cambiar el modelo tradicional de transbordos y a diseñar redes de transporte que satisfagan la demanda real y hagan así más tranquilas las horas punta. El big data es un buen aliado para acercar a la gente al transporte público; hay que investigar y escuchar al usuario en lugar de predecir comportamientos.

Cómo ha ayudado el big data al transporte público en pandemia

Si hay algo que nos ha dejado claro la pandemia por COVID-19, especialmente en las grandes urbes, es que el transporte público es fundamental para la ciudadanía. El transporte público debe garantizar el acceso a servicios esenciales como la atención médica, la educación o los establecimientos de alimentación. Además de todo ello, el transporte público conecta a la población con sus lugares de trabajo. Mejorar y modernizar el transporte público, por tanto, no solo beneficia al medio ambiente sino que también es una cuestión de integración y de equidad social.

La revista MIT Technology Review publicó recientemente un reportaje muy interesante en el que explica cómo la MTA (Autoridad Metropolitana del Transporte) de Nueva York encontró en el big data la solución al cierre de su servicio de metro nocturno durante los primeros días de la pandemia. Usando los datos proporcionados por Remix, una plataforma de planificación de transporte, la MTA consiguió que miles de trabajadores esenciales llegasen por la noche a sus trabajos sustituyendo el servicio de metro por nuevas rutas de autobús.

Big data, una herramienta eficaz para planificadores urbanos

Como cuenta MIT Technology Review, a finales de abril de 2020 la MTA decidió paralizar el servicio nocturno del metro de Nueva York para frenar entre todos la propagación de la enfermedad COVID-19. El problema que se presentó fue que muchos trabajadores esenciales no tenían manera de llegar a sus centros de trabajo (por ejemplo, algunos profesionales sanitarios de los barrios de Brooklyn que trabajan en hospitales de Manhattan). La MTA se vio en la necesidad de resolver rápidamente esta situación y pensó en habilitar una red de autobuses nocturna alternativa. Pero ¿dónde vivían esos trabajadores esenciales?, ¿a qué hora tomaban el transporte público?, ¿hacia dónde se dirigían? Se trataba de trazar rutas de autobuses eficientes y por ello la MTA utilizó la plataforma de planificación de transporte Remix.

Remix extrajo de distintas fuentes datos sobre las rutinas de los usuarios del transporte público nocturno en Nueva York y las integró en su aplicación, facilitando a la MTA la puesta en marcha de tres nuevas rutas de autobuses nocturnas que mantuvieron conectados diferentes barrios neoyorquinos. El big data fue imprescindible para actuar con precisión, activando rutas de autobuses que coincidiesen exactamente con las zonas más frecuentadas en esas horas. El big data y herramientas como Remix contribuyeron a que no se paralizase una ciudad como Nueva York.

Situaciones como esta nos hacen reflexionar a las empresas de transporte sobre la gran utilidad de plataformas para la planificación de transportes como Remix. Estas herramientas ayudan a los planificadores a decidir si una ruta es o no es rentable. En el caso de Remix, cuando un planificador traza una posible ruta en un mapa la plataforma calcula su coste y quién podría usarla (el coste-beneficio).

Big data, una herramienta que mejora la experiencia del usuario

Existen otras aplicaciones como Moovit (muy implantada en España) que ofrece información sobre el transporte público en tiempo real con el objetivo de mejorar la experiencia del usuario. Esta app colaborativa facilita la movilidad en transporte público proporcionando datos sobre los itinerarios, las paradas o los horarios de los diferentes tipos de transporte de una ciudad.

Con Moovit, el usuario busca un destino y obtiene indicaciones para llegar en transporte público. La app informa al viajero de la situación en tiempo real de la ruta seleccionada (indicando cuándo llega el próximo bus o tren) y, una vez en el vehículo, le avisa de la parada en la que debe apearse o hacer un transbordo.

Esta aplicación, popular en todo el mundo, reúne datos del transporte urbano y/o interurbano de casi todas las ciudades de España. De hecho, empresas de transporte como Empresa Municipal de Transportes de Madrid (EMT) o Transports Metropolitans de Barcelona (TMB) colaboran con Moovit desde los primeros años de vida de esta aplicación para mejorar la movilidad urbana. Moovit proporciona a estas empresas de transporte información sobre el flujo y el comportamiento de pasajeros, lo que les permite mejorar sus servicios y diseñar estrategias.

Tras redactar este post estamos todavía más convencidos de que la tecnología mejora el transporte público de muchas maneras: no solo con relojes digitales que indican en las paradas cuánto falta para el próximo bus o con apps de navegación que nos dicen cómo llegar a los lugares. El big data permite a los expertos en movilidad urbana y a las empresas de transporte dar respuesta a las necesidades de la gente y proporcionar servicios de transporte público fiables y de calidad. La tecnología es un apoyo clave para lograr una movilidad urbana ecosostenible con un transporte público flexible que cubra las verdaderas necesidades de una comunidad.

¿Opinas como nosotros? ¿Usas diariamente Moovit u otras herramientas de big data en el transporte público? ¡Háblanos de ellas en los comentarios!

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