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RUN-RUN: Inferencia y Visualización de uso de modos de transporte en la ciudad

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Este proyecto tiene como objetivo generar una batería de herramientas para medir y visualizar la movilidad en una ciudad vista desde las trazas digitales de telefonía móvil, particularmente Santiago y otras ciudades de Chile. Lo inicié el 2015 cuando trabajaba en Telefónica I+D, y luego lo continué cuando comencé a trabajar en el Instituto de Data Science de la Universidad del Desarrollo. Allí obtuve financiamiento de CONICYT (hoy ANID) Fondecyt de Iniciación 2018 (#11180913).

El principal objetivo del proyecto es inferir el uso de modo de transporte en una ciudad y permitir que esta inferencia, basada en Machine Learning, sea accesible a personas tomadoras de decisiones. El algoritmo base está publicado en EPJ Data Science y la extensión para trabajo en tiempo semi-real está escribiéndose en este momento.

Ahora bien, los modelos no son todo – es necesario que sean accesibles a trav√©s de herramientas basadas en visualizaci√≥n, que exploten el contexto cultural y tecnol√≥gico com√ļn entre las distintas partes involucradas en el proceso. Para eso dise√Īamos e implementamos sistemas de anal√≠tica visual, como Super-Fly (el c√≥digo fuente est√° disponible):

Sistema Super-Fly para visualizar viajes entre orígenes/destinos de Santiago.
Sistema Super-Fly para visualizar viajes entre orígenes/destinos de Santiago.

Hemos documentado todo el proceso de dise√Īo e implementaci√≥n en una metodolog√≠a para desarrollar proyectos colaborativos de Data Science para la Planificaci√≥n de Transporte, que involucra stakeholders y data scientists por igual en la creaci√≥n de soluciones basadas en datos:

Validación colaborativa de resultados de <code>RUN-RUN</code> en conjunto con personas de UDD, INRIA Chile, Metro de Santiago, SECTRA y CEDEUS.
Validación colaborativa de resultados de RUN-RUN en conjunto con personas de UDD, INRIA Chile, Metro de Santiago, SECTRA y CEDEUS.

El proyecto ha generado dos tesis de Master en Ciencias de la Ingeniería, Ignacio Pérez-Messina, hoy haciendo un doctorado en Visual Analytics en TU Vienna, y Paula Vásquez-Henríquez, hoy en Cornershop by Uber; dos proyectos de título de Ingeniería Civil Industrial (Valentina Prado y Javiera Narváez), una patente (la primera patente de la Facultad de Ingeniería de la UDD), y varias publicaciones en revistas indexadas de acceso abierto. También ha generado investigaciones derivadas basadas en el análisis de afluencia en la ciudad. Una de ellas es el estudio de cómo la virtualidad de las aplicaciones de teléfonos se vincula con el entorno urbano, en colaboración con Rossano Schifanella.

Como personal técnico del proyecto han participado Vera Sativa, Victor Navarro, Sebastián Aedo, Karina Flores, Catalina Largo, y Tabita Catalán.

Sobre el nombre: RUN-RUN es el nombre de un hermoso pajarito, y también el de un juego infantil basado en hilos y discos que giran. No solo me gustan los pajaritos, también el mecanismo del juego permite ejemplificar cómo funciona el algoritmo detrás de la inferencia de modo de viaje.

La presentación final de proyecto Fondecyt está disponible aquí.

Una presentaci√≥n enfocada en p√ļblico general es la siguiente: ¬ŅC√≥mo medir lo que sucede en una ciudad con datos de Telefon√≠a M√≥vil?

Publicaciones #

Financiadas por Fondecyt:

Pre-Fondecyt:

Resultados #

Las siguientes visualizaciones contienen flujos origen-destino por modo de transporte en el Super Lunes (9 de Marzo) de 2020, inferidos desde datos de telefon√≠a. Los viajes no est√°n estratificados y por tanto se entrega una “intensidad” normalizada, no un n√ļmero de viajes. Se consideraron los siguientes modos: Massive (Transp. P√ļblico Masivo), Cabs (taxis, incluye Uber y otras apps), Motorized (autom√≥viles) y Cycles (bicicletas y patinetes).

Santiago #

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Gran Valparaíso #

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Gran Concepción #

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Coquimbo/La Serena #

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Antofagasta #

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Rancagua/Machalí #

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