Escrito por: Parménides Canseco / Director de Operaciones para RedPlanners
Los planes de desarrollo urbano, los planes de movilidad sustentable y los estudios de preinversión han sido clave para orientar el crecimiento del transporte y la infraestructura vial en las ciudades. Sin embargo, su éxito depende en gran parte de la calidad y actualización de los datos en los que se basan. Incorporar información confiable y representativa no solo fortalece la planeación, sino que permite generar escenarios más precisos, optimizar recursos y diseñar soluciones adaptadas a la realidad urbana y a las necesidades de las personas.
Evolución de la obtención de información en la movilidad
Por mucho tiempo, las decisiones en movilidad se han apoyado en herramientas como encuestas origen-destino, aforos vehiculares y conteos de pasajeros. Aunque fundamentales y necesarios, estos métodos pueden ser costosos, tardados y limitados en representatividad. Hoy, con la incorporación de sensores, fuentes de imagen / video, registros de GPS y datos de telefonía móvil, el panorama ha cambiado. Estas fuentes amplían la capacidad de análisis, permitiendo conocer con mayor detalle cómo, cuándo y por qué se mueve la gente en las ciudades.
La recopilación de big data en movilidad sigue dos grandes enfoques. El primero incluye a los integradores de información provenientes de redes y dispositivos móviles, como datos de telefonía celular, aplicaciones de navegación y registros GPS de vehículos conectados. Estos datos, obtenidos bajo demanda o mediante suscripción, permiten caracterizar patrones de desplazamiento con un alto nivel de detalle y se han convertido en una fuente recurrente de análisis.
El segundo enfoque se basa en los datos generados por las infraestructuras de los sistemas de transporte. Elementos como semáforos inteligentes, sistemas de recaudo electrónico, gestión de flotas de transporte público, sensores de conteo vehicular y cámaras de videovigilancia generan información valiosa que puede ser utilizada no solo para optimizar la operación del sistema, sino también para la planeación. Con el procesamiento adecuado, estos datos pueden revelar tendencias de demanda, flujos de circulación y ocupación de la red vial, proporcionando una base para la formulación de políticas y proyectos de movilidad.
Herramientas y aplicaciones en la planeación de la movilidad
Para procesar grandes volúmenes de información, se requieren plataformas especializadas que permitan convertir los datos en información útil para la planeación. Bases de datos avanzadas gestionan registros de validaciones de transporte público, mediciones de sensores urbanos y análisis de imágenes de tráfico. Lenguajes de programación como Python y R facilitan el análisis predictivo, mientras que los Sistemas de Información Geográfica ayudan a visualizar patrones espaciales y evaluar el impacto de distintas estrategias de planificación. A su vez, los softwares de modelación de demanda y simulación del tráfico han transformado la forma en que se estudia la movilidad, permitiendo generar escenarios, evaluar cambios en la oferta de transporte y estimar tiempos de viaje con base en datos históricos.
La aplicación de estas herramientas en la planeación permite optimizar múltiples aspectos de la movilidad. Facilitan la predicción de la demanda de transporte y la asignación eficiente de recursos, mejoran la distribución de rutas y frecuencias y permiten evaluar el impacto de nuevas infraestructuras y políticas públicas con base en datos objetivos. También contribuyen al diseño de espacios urbanos más accesibles al modelar flujos de peatones y ciclistas, optimizan la gestión del espacio vial y los sistemas de estacionamiento y permiten simular escenarios futuros para anticipar cambios en la movilidad urbana.
Costos y modelos de acceso al big data de la movilidad
El acceso a información de movilidad de los integradores de datos de redes móviles suele operar bajo modelos de suscripción con una oferta reducida de proveedores, lo que representa un costo recurrente para las instituciones públicas y privadas que lo utilizan. Sin embargo, es importante considerar que su rentabilidad depende del periodo de observación y del propósito del estudio.
Para proyectos específicos, como planes de movilidad o estudios técnicos, en los que la temporalidad de observación suele ser de unos días o semanas, estas soluciones pueden representar un ahorro en comparación con los métodos tradicionales, como encuestas extensivas. Sin embargo, para periodos más largos, como estudios anuales o monitoreo continuo, el costo acumulado puede superar la inversión en métodos tradicionales, lo que hace que su contratación deba ser razonada y complementada con otras metodologías.
El uso estratégico de estas herramientas implica definir con precisión los periodos de observación y los datos requeridos, asegurando que se justifique la inversión y se maximice su utilidad. En muchos casos, la mejor estrategia es combinar estas fuentes con métodos tradicionales, logrando una recopilación de datos más eficiente y representativa.
La Importancia de los Datos Abiertos
Los datos abiertos han demostrado ser una herramienta clave para fortalecer la planeación de la movilidad. La disponibilidad de información accesible y estandarizada permite que instituciones académicas, entidades privadas y públicas generen análisis más detallados sin depender exclusivamente de los modelos de suscripción o modelos bajo demanda.
En México, el INEGI ha sido un referente en la recopilación y difusión de datos estadísticos y geográficos. A través de sus censos, encuestas y plataformas de datos abiertos, proporciona información valiosa sobre movilidad cotidiana, parque vehicular, infraestructura vial y seguridad vial. Esta información, al ser pública y de libre acceso, facilita la formulación de estrategias basadas en evidencia y permite la comparación de datos históricos para evaluar la evolución de la movilidad en distintas regiones del país.
Más allá de los datos actualmente disponibles, iniciativas como la generación de matrices origen-destino a nivel estatal o nacional podrían representar un avance significativo, como lo es el proyecto de Movilidad con Big Data del Ministerio de Transportes y Movilidad Sostenible de España.
Además, otra alternativa viable es fomentar la integración de los servicios de transporte públicos (colectivos e individuales) ya existentes dentro de los modelos de datos abiertos. La estandarización y disponibilidad de información proveniente de sistemas como recaudo electrónico, gestión de semáforos y monitoreo de flotas pueden ofrecer insumos valiosos para la planeación sin incurrir en costos adicionales significativos.
Un sistema de datos abiertos con información de patrones de movilidad permitiría a planeadores y tomadores de decisiones acceder a información confiable sin incurrir en costos elevados. Esto se traduciría en una mejor integración de los datos en los procesos de planeación y en la posibilidad de realizar estudios más completos sin depender enteramente de las fuentes privadas.
Oportunidades para la movilidad inteligente
El avance en la recopilación y análisis de datos ha abierto nuevas oportunidades para mejorar la movilidad urbana. La integración de diversas fuentes de información y el uso de herramientas de análisis avanzadas permiten desarrollar estrategias más precisas y adaptadas a la realidad de cada ciudad. Planear con datos confiables y en gran escala ayuda a responder mejor a cambios en la demanda y a nuevos retos urbanos, fortaleciendo la toma de decisiones y generando entornos más eficientes y sostenibles.
El verdadero valor del Big Data no radica solo en la cantidad de información disponible, sino en su transformación en herramientas efectivas para la planeación y la operación. La explotación de datos abiertos y la integración de modelos analíticos sólidos permiten optimizar el diseño de políticas de movilidad y generar soluciones innovadoras. En este contexto, el acceso a información confiable, estructurada y accesible se convierte en un factor clave para la construcción de ciudades más inteligentes, resilientes y orientadas a las necesidades reales de la población.
