Metro de Madrid está acometiendo importantes mejoras en su red de transporte. Este año, la Línea 5 que une las zonas de Sudoeste-Noreste de la capital, ha sido la tercera en colgar el letrero de “Cerrado por obras de mejora en las instalaciones”
Para que los responsables públicos del sector puedan tomar mejores decisiones sobre cómo y cuándo acometer este tipo de obras de mejora de forma informada y transparente, se hace imprescindible comprender el impacto que estas actuaciones causan en los ciudadanos y sus repercusiones económicas.
Hoy día, gracias a los datos de localización generados por dispositivos tecnológicos, como los sensores IoT (“Internet de las cosas”) y los teléfonos inteligentes sí es posible medir cómo afectan a la población estos proyectos de mantenimiento. Por ello, decidimos investigar qué tipo de respuestas podíamos obtener de los sistemas de inteligencia de localización, combinando datos abiertos con insights de datos sobre telefonía móvil.
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| Figura 1: Visualización del efecto de las obras en la Línea 5 del Metro de Madrid. |
Un cierre veraniego de 62 días
Como ya hizo en la Línea 8 a principios de este año, Metro de Madrid trabaja para ofrecer un mejor servicio a los ciudadanos, llevando a cabo obras de mantenimiento y mejora de los sistemas de señalización y alumbrado. Pero tomar la decisión de cerrar una infraestructura como esta en un área urbana tan poblada nunca es fácil. En este caso, la decisión sobre cuál era el momento más adecuado para acometer las obras tomó basándose en criterios de estacionalidad. Por ello, el cierra de la línea ha tenido lugar en los meses de verano, ya que debido a las vacaciones estivales la demanda es menor.
Sin embargo, ¿Cómo pueden los responsables de la toma de decisiones de la ciudad saber realmente cuál es el mejor momento para el cierre? ¿Cómo pueden aprovechar la experiencia de otros cierres anteriores en otras líneas para optimizar los trabajos de mantenimiento futuros?
Tomar decisiones basadas en datos de Inteligencia de Localización es el primer paso seguro para minimizar el impacto negativo sobre el sistema público de transportes.
Los habitantes de la periferia, los más afectados
La Línea 5 de Metro es la cuarta línea más utilizada por los madrileños, trasladando pasajeros desde zonas de la periferia de la ciudad como Carabanchel y Ciudad Lineal al centro de la ciudad. Los residentes en éstas zonas son los más perjudicados por el cierre de la línea, ya que los que viven en zonas más céntricas disponen de mayor variedad de opciones de transporte alternativas.
Para analizar los patrones de desplazamiento en una ciudad es fundamental conocer dónde viven y trabajan las personas que se desplazan. Estos datos se puede averiguar de distintas formas. Por ejemplo, según el “Atlas de la Movilidad”, en el distrito de Carabanchel reside un mayor número de trabajadores que en otros distritos (seguido por Vallecas, Latina, Fuenlabrada y Móstoles, todos ellos en la zona sur). Sin embargo, el área de Julián Camarillo (también en la Línea 5, en la estación de Sauces) es la zona de oficinas/trabajo más habitual (después de AZCA, Barajas, Gran Vía y Valportillo en Alcobendas).
Esto demuestra que, la mayoría de los trabajadores reside en el sur de la ciudad, pero tiene su lugar de trabajo en la zona norte. Por ello, los trabajadores de la zona de Julián Camarillo serán de los más afectados por el cierre de la línea.
Sin embargo, para ofrecer una Inteligencia de Localización de calidad, nuestro partner Carto decidió ir un paso más allá y contactar con uno de sus partners, nosotros. Desde LUCA pudimos aportar una mayor granularidad y conocimiento, gracias a nuestra plataforma LUCA Transit, la cual utiliza datos agregados y anonimizados de clientes de telefonía móvil que permiten comprender mejor cómo se desplazan los grupos de personas.
La tecnología Smart Steps permite identificar determinados “puntos de interés”, basándose en las localizaciones recurrentes de los teléfonos móviles (ofreciendo tendencias de movilidad que cubren aproximadamente un 40% de la población española). En este caso particular, los puntos de interés a estudiar eran el lugar de residencia y el lugar de trabajo.
Uno de los Insights más relevantes que reflejaron los datos (como se puede ver abajo) es que los trayectos de la Línea 5 que cubren áreas fuera del anillo de la M30, transportan más del 50% de los pasajeros que usan esta línea. Este dato pone de relieve el hecho de que los habitantes de las zonas periféricas son los que sufren un mayor impacto por el cierre de la línea.
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| Figura 2: Efecto sobre los habitantes de la periferia. |
Campañas de geomarketing e incentivación del uso compartido de vehículos.
Una vez superado el primer desafío de usar datos de localización para generar Insights, para los responsables públicos resulta fundamental aprovechar la inversión en proyectos basados en datos, para tomar mejores decisiones por el bien de la ciudad.
Por ejemplo, esta información se puede usar para decidir las rutas y frecuencias más adecuadas para el servicio de autobuses de sustitución. Los pasajeros que viven en el centro pueden tener 2 o 3 rutas de autobús que pueden usar como alternativa. Sin embargo, los pasajeros de la periferia de la ciudad que analizamos en este estudio no tienen tantas opciones.
Las autoridades locales también pueden decidir lanzar campañas de geomarketing para dar a conocer las alternativas del transporte disponibles durante las obras, o para incentivar el uso de vehículos compartidos en áreas suburbanas, con el objeto de aliviar el impacto negativo en el transporte durante las obras.
En resumen, está claro que usar datos de localización para optimizar las decisiones sobre infraestructuras y movilidad, es de gran valor para las autoridades que quieren aportar transparencia a la toma de decisiones. Los ciudadanos quieren vivir en ciudades más inteligentes y eficientes. La Inteligencia de Localización es una poderosa herramienta para los líderes que quieren hacer de los datos la piedra angular de su estrategia y servicio al público.
Si quiere saber más sobre este tema, visita la web de LUCA.
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