Comprender los patrones de actividad de viaje de las personas y, en la medida de lo posible, las motivaciones y decisiones que los sustentan es fundamental para la labor de quienes planifican el transporte.
Comprender los orígenes y destinos de los viajes —y cómo quienes viajan eligen rutas, medios de transporte y destinos— es necesario para planificar ampliaciones o cambios en una red de carreteras o de transporte público; evaluar la viabilidad de una nueva inversión; y determinar hasta qué punto el sistema de transporte existente presta servicio a la población y las empresas de una zona específica.
En efecto, en nuestras funciones como especialistas en transporte del Banco Mundial, gran parte de nuestro trabajo consiste en ayudar a nuestros clientes a desarrollar esta comprensión y a utilizar los resultados para evaluar y valorar inversiones.
En el centro de este proceso está una encuesta de origen y destino (OD): básicamente, una matriz de viajes entre distintas zonas de una región (denominada matriz OD). Tradicionalmente, obtener esta información en el contexto de una zona urbana ha sido un proceso difícil, costoso y lento. A menudo hablamos de millones de dólares para encuestas de actividad de viaje realizadas a miles de hogares, complementadas con un análisis exhaustivo de datos socioeconómicos. También contamos los datos en puntos estratégicos de las principales carreteras y rutas de transporte público para calibrar los resultados.
Este proceso puede llevar hasta un año, y muchas de sus etapas requieren conocimientos técnicos muy específicos y un gran control de calidad. El diseño de la encuesta y de la muestra, la capacitación de los encuestadores, la verificación de su precisión (que no inventen datos ni los registren incorrectamente) y las etapas posteriores de análisis exigen una capacidad técnica considerable para llevarse a cabo, así como un nivel casi equivalente de conocimientos técnicos para supervisar el trabajo.
Quienes hacemos este trabajo tenemos historias de terror sobre los procesos en los que hemos participado. Como resultado, la información básica necesaria para evaluar alternativas y tomar decisiones sobre inversiones en transporte se recopila con demasiada poca frecuencia —como máximo, una vez por década—, e incluso los resultados de las encuestas existentes presentan deficiencias dudosas.
Hoy, una fuente nueva e inesperada de «big data» podría venir al rescate: los registros de llamadas (CDR, por sus siglas en inglés). Estos registros forman parte del conjunto creciente de fuentes de información de «datos pasivos» que se generan a partir de las transacciones cotidianas de las personas. Cada vez que se realiza una llamada desde un teléfono móvil, se registra la antena de telefonía móvil asociada a esa llamada —por lo general, la más cercana—, originalmente con fines de facturación. Estos registros proporcionan la ubicación, la hora y la duración de cada llamada, y generan enormes bases de datos con potencial para producir una matriz OD a una fracción del costo de los métodos tradicionales.
Estamos trabajando con la profesora Marta Gonzalez, investigadora del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), quien ha desarrollado protocolos para analizar datos CDR y generar matrices OD en el área metropolitana de Río de Janeiro, Brasil. El artículo adjunto presenta algunos resultados preliminares de una comparación entre Río de Janeiro y Boston, Massachusetts (donde el equipo del MIT ya trabajaba), que sugieren que los CDR podrían convertirse en una herramienta valiosa para quienes planifican el transporte en los próximos años.
En cuanto a los datos, observamos lo siguiente:
Hay datos CDR disponibles para tres millones de personas —alrededor del 25 por ciento de la población del área metropolitana de Río de Janeiro— durante un período de cinco meses. Para las encuestas OD utilizamos una muestra más pequeña, después de excluir a los usuarios con muy pocas o demasiadas llamadas. La muestra resultante de 500.000 usuarios sigue siendo enorme en comparación con las encuestas habituales de hogares. A modo de comparación, una encuesta tradicional financiada por el Banco Mundial en Río de Janeiro y São Paulo durante el mismo período incluyó entre 10.000 y 30.000 hogares.
La densidad y la distribución de las antenas de telefonía móvil reflejan con gran precisión la granularidad y las necesidades de la planificación del transporte. Nuestro conjunto de datos abarca 1.421 antenas en el estado brasileño de Río de Janeiro. Esto se compara favorablemente con el tamaño y la distribución de las «zonas de análisis de viajes», la unidad de análisis de la planificación tradicional: en Río, el modelo tradicional utiliza 730 zonas en el área metropolitana.
En cuanto a los resultados, la buena noticia es que el análisis preliminar indica una buena correlación entre los resultados tradicionales y los basados en CDR, así como una buena coincidencia en el número total de viajes entre el hogar y el trabajo (es decir, desplazamientos al trabajo), que a menudo determinan la viabilidad de las inversiones en transporte masivo. Sin embargo, para otros tipos de viajes —y para el número total de viajes—, los datos CDR actualmente indican cifras significativamente superiores a las de los métodos tradicionales. En estos momentos estamos examinando explicaciones alternativas y buscamos perfeccionar el análisis en los próximos meses.
Es importante señalar que, aunque estos resultados se confirmen, los CDR siempre deberán complementarse con muchos elementos de la planificación tradicional. Estos datos no ofrecen información esclarecedora sobre las decisiones, motivaciones y elecciones subyacentes de las personas, que son fundamentales para diseñar una nueva inversión viable.
También hay otras preocupaciones. Aunque el tamaño de la muestra es muy grande, existen algunos elementos de autoselección sistemática y quedan excluidos los segmentos que no utilizan tecnología móvil. Además, solo tenemos datos de un operador de telefonía móvil y, si existen preferencias sistemáticas entre distintos segmentos de la población por determinados operadores, estas podrían afectar la precisión de los resultados finales.
Por último, continúa el debate activo sobre las preocupaciones relacionadas con la privacidad en el uso de datos CDR. Aunque los datos que utilizamos están anonimizados y se proporcionan para fines de investigación muy específicos, algunos comentaristas han expresado inquietud por la posibilidad de que se haga un uso indebido de esos datos. Por ello, resolver estas preocupaciones de manera satisfactoria será fundamental antes de que el uso de los CDR pueda generalizarse.
Dicho esto, nuestra experiencia ilustra cómo estamos entrando en la era del «big data», con diversas posibilidades de dar usos secundarios fortuitos a los datos. Combinada con la capacidad analítica de la nueva generación de computación, esta oportunidad podría transformar significativamente formas de hacer negocios de larga data (y, en ocasiones, obsoletas) en todo el ámbito del desarrollo.
Este artículo se publicó originalmente en el blog Transport for Development del Banco Mundial. La publicación no implica que el Foro Económico Mundial respalde las opiniones expresadas.
Para mantenerse al día con Forum:Agenda, suscríbase a nuestro boletín semanal.
Autor: Shomik Raj Mehndiratta es especialista principal en transporte de la región de América Latina y el Caribe del Banco Mundial, con sede en Washington DC.
Imagen: El tren eléctrico Metro de Lima cruza un puente en el distrito de San Juan de Lurigancho, en Lima, el 2 de septiembre de 2014. REUTERS.