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Movilidad urbana y Big Data

¿Sabías que Bogotá es la ciudad más congestionada del mundo? Según el Global Traffic Scorecard 2020 publicado por Inrix, cada conductor pierde una media de 131 horas al año en atascos de tráfico y su velocidad media es de 17 km/h. Como curiosidad, la primera ciudad española en aparecer en este ranking es Zaragoza (posición 137), mientras que Madrid (217) y Barcelona (373) están lejos de los datos de Bogotá (con 18 y 11 horas gastadas en atascos cada año, respectivamente).

Aunque estos datos están influenciados por el confinamiento mundial consecuencia de la pandemia, y actualmente las cifras vuelven a ser similares al período anterior, lo cierto es que los desplazamientos diarios de los ciudadanos cada vez son más numerosos, largos y complejos.

E, inmersos en plena emergencia climática, resulta evidente que las nuevas políticas de movilidad urbana deben sustentarse en la sostenibilidad económica y social, pero sobre todo en la sostenibilidad ambiental. El objetivo es conseguir que el transporte público y privado sea más cómodo y rápido, pero al mismo tiempo es imprescindible reducir las emisiones de gases contaminantes y el ruido, así como el consumo de energía y espacio.

¿Cómo puede el Big Data mejorar la movilidad urbana?

La compleja tarea de garantizar que la gente vaya de un punto a otro de una ciudad de manera cómoda, asequible, segura y sostenible cuenta hoy con un gran aliado: el Big Data.

Evaluación más precisa

Como ya hemos visto, cuando hablamos de Big Data, uno de los aspectos más importantes es cómo se visualiza la información, algo clave cuando se trata de entender la complejidad de las dinámicas de la movilidad urbana.

Gracias, por ejemplo, a los mapas de calor, es posible ver y comprender mucho mejor datos como la situación del tráfico a tiempo real, el nivel de ocupación en los parkings, la situación de las flotas de transporte público o la disponibilidad en servicios de alquiler de patinetes, bicicletas y motos eléctricas. Además, estos datos pueden filtrarse por franjas horarias e, incluso, en función del clima.  

El análisis avanzado de estos datos también permite evaluar las infraestructuras existentes, hacer simulaciones de escenarios hipotéticos, e identificar donde se puede mejorar.

Mejor planificación urbana

Gracias al Big Data, los responsables de las políticas urbanas pueden probar y evaluar la implementación de nuevas medidas con más rapidez.

Cambios para mejorar la calidad del aire urbano a través del diseño de rutas alternativas de transporte público o la introducción de zonas de bajas emisiones, o iniciativas  para reducir los tiempos de desplazamiento, planificando de manera óptima la frecuencia de los semáforos, pueden aplicarse hoy en día, gracias al cruce y correlación de multiples datos que permiten una mejor comprensión de la movilidad.

La logística y el transporte en las ciudades también se ve beneficiada por el Big Data: se pueden crear rutas inteligentes a tiempo real, ahorrando costes y mejorando los tiempos de entrega y la productividad

Gestión inteligente del transporte  

El reto de desarrollar ciudades menos contaminadas y con más calidad de vida, pasa obligatoriamente por convertir al transporte público en una pieza  clave de la movilidad urbana.

El Big Data es ya una herramienta clave para el diseño de las rutas más rápidas y eficientes, y además permite tener datos constantes y a tiempo real para tomar decisiones más rápidamente.

En este sentido, y como ya comentamos en un anterior artículo sobre Big Data y smart cities, un buen ejemplo es el proyecto de Transport for London y el Massachusets Institute of Technology (MIT). Entre otras aplicaciones, permite gestionar con más eficiencia la demanda de transporte público en la capital británica gracias a la gestión de datos masivos.

Nuevas ofertas de movilidad

Además de permitir actuar sobre las soluciones de movilidad urbana ya existentes, el Big Data permite también  diseñar nuevos servicios innovadores que puedan beneficiar a ciudadanos y mejorar el impaco del transporte en el medio ambiente.

Además, gracias a algoritmos e inteligencia artificial, estas nuevas ideas para la movilidad pueden ser testeadas con modelos informáticos para determinar sus efectos, posibilidades y riesgos.

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Algunos ejemplos serian las apps de gestión inteligente de los parkings públicos y privados (como la zaragozana Libelium), los sensores de volumen del tráfico (como U-Flow, creado en Barcelona) o los pasos de peatones inteligentes e iluminados con Led (como Sterling Crossing, en Londres).

¿De dónde provienen los datos sobre movilidad urbana?

Tradicionalmente, los datos sobre la movilidad de los ciudadanos tenían su origen casi exclusivo en encuestas de movilidad. Pero esta fuente era bastante incompleta, ya que no es fácil que la gente responda, y es habitual que se omitan viajes o a los encuestados se les olvide información específica de sus desplazamientos.

En el actual mundo digitalizado esto ha cambiado. Ahora la mayoría de la actividad humana deja un rastro de localización espacial y temporal, de la cuál es posible inferir detallados patrones de movilidad. En este sentido, adquieren especial importancia los smartphones, que con sus antenas wifi y GPS, junto con nuestra propia actividad, son una valiosa fuente de información, clave para comprender más a fondo los flujos de los desplazamientos en las ciudades.

Un ejemplo es la investigación que en 2016 realizaron en Boston el Massachusetts Institute of Technology (MIT) y Ford: creuzando datos de Big Data de multitud de fuentes y usuarios en tan solo seis semanas pudieron dibujar un detallado mapa de movilidad de esa ciudad.

Tampoco hay que olvidar los datos proporcionados por todo tipo de dispositivos presentes en las ciudades (cámaras, estaciones meteorológicas, sensores de la calidad del aire, etc.),. También el lugar y hora de utilización  de las tarjetas bancarias o de las de transporte, e incluso la actividad en redes sociales. Además, los datos de fuentes como la industria automovilística, el transporte público y los nuevos proveedores de movilidad son también clave. En última instancia, toda esta información, incluso la menos evidente, proporciona pistas que permiten perfilar con precisión la movilidad urbana.

En Europa, desde 2018 está en marcha el proyecto EIT Urban Mobility, impulsado por el European Institute of Innovation and Technology (el MIT europeo), para aunar esfuerzos, iniciativas e innovaciones que mejoren el transporte en las ciudades gracias a la incorporación de las nuevas tecnologías.

Otro proyecto que analiza la movilidad basándose en 160 fuentes diferentes es Transforming Transport. Utilizando el Big Data, esta ambiciosa iniciativa de la Comisión Europea ha incluido pruebas piloto no solo en ciudades, sino también en carreteras, puertos, aeropuertos y ferrocarriles. Y ha constatado avances como una mejora de eficiencia del 10% (que equivale a 100.000 millones de euros de ahorro), un 60% de aumento en la eficiencia operativa del transporte y aproximadamente 380 megatoneladas de gases contaminantes que han dejado de emitirse a la atmósfera.

Ante un futuro complejo, la innovación es la solución

Pese a los problemas actuales de movilidad de la mayoría de ciudades del mundo, y las previsiones de que la situación puede empeorar, recomendamos alejarnos del pesimismo y fijarnos en las numerosas innovaciones e iniciativas que surgen alrededor del mundo para contribuir a mejorar la calidad y sostenibilidad de los flujos de movimiento y transporte urbano.

Si hablamos de Europa, puedes echar un ojo al proyecto EIT Urban Mobility (antes comentado), que también agrupa iniciativas que vinculan la movilidad con la gestión del Covid-19. También es interesante la recopilación de proyectos sobre movilidad sostenible que surgen de Noruega, en la página The Explorer.

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