Revista de Arquitectura (Bogotá) 22-1 enero-junio 2020
Cómo citar
Sabino A.-B., Reis-Martins P., & Carranza-Infante M. (2019). Experiencias y retos del uso de datos de aplicaciones móviles para la movilidad urbana. Revista de Arquitectura (Bogotá), 22(1). https://doi.org/10.14718/RevArq.2020.3039

Resumen

Resumen

La planeación de la movilidad urbana requiere utilización de datos masivos para apoyar la toma de decisiones y realizar proyecciones estratégicas, es así como muchos gobiernos locales no poseen la capacidad para generar los datos necesarios. Sin embargo, empresas privadas como Waze Moovit, Stava y Uber (gestores de aplicativos móviles de movilidad) tienen la capacidad de producir estos datos y, además, han demostrado su disponibilidad para compartirlos y así mejorar las condiciones de la planeación de la movilidad en las ciudades. En América del Sur, Rio de Janeiro, Sao Paulo y Medellín, son casos de ciudades que se convirtieron en ejemplos de innovación en el de uso de datos. Con base en la experiencia de estas ciudades y en encuestas aplicadas con representantes de empresas gestoras de Apps de movilidad y de gobiernos, en este artículo se propone un modelo de tres niveles para el uso de datos en beneficio de la gestión y planeación de la movilidad urbana. El modelo propuesto tiene como objetivo trazar parámetros que ayuden a las ciudades a desarrollar una visión en cuanto al potencial de los datos para generar acciones y políticas públicas de movilidad urbana. 

Palabras clave: Apps de movilidad; Big Data; gestión de tráfico colaborativo; movilidad Inteligente; planificación del tránsito; planificación urbana; Smart Cities; transporte;

 

Abstract

Urban mobility planning is included in a global scenario of increasing use of massive data to support decision making. However, many local governments do not have a structure that produces the data necessary to base their strategic projections. At the same time, private companies - such as Waze and Moovit (mobile application mobility managers) - have the ability to produce this data and, in addition, have demonstrated their availability to share them and thus improve planning conditions in cities. Nevertheless, managing this data and using it for the benefit of better urban planning and management is not a simple task. In South America, Rio de Janeiro, Sao Paulo and Medellín have overcome important obstacles in this trajectory and became examples of innovation in the use of data. Based on the experience of these cities - and on surveys conducted with representatives of mobile apps companies and governments -, this article proposes a three-level model for the use of data for the benefit of urban mobility management and planning. The proposed model is in its initial stage and aims to draw parameters that help cities to develop a vision regarding the potential of data to generate actions and public policies of urban mobility.

Keywords: Mobility apps; Big data; collaborative traffic management; Smart mobility; traffic planning; urban planification; transport; Smart Cities.

 

Recibido: septiembre 9 / 2019  Evaluado: noviembre 30 / 2019  Aceptado: diciembre 18 / 2019

 

Publicado en línea: diciembre de 2019                 Actualizado: diciembre de 2019

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Derechos de autor 2019 Anna-Beatriz Sabino, Pedro Reis-Martins, Mauricio Carranza-Infante

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Citas

Avelleda, S. (2018, abril 4). Congreso Internacional Movilidad y Transporte. Obtenido de Congreso Internacional Movilidad y Transporte: https://feriamovilidadytransporte.com/memo/a/1/cf1/sergio-avelleda.pdf

Avelleda, S. (2018). Prácticas Innovadoras en la Planeación del Transporte. Bogotá, Bogotá, Colombia. Obtenido de https://drive.google.com/drive/folders/1JwmxniXw8zohOyyMAuru-1tDXFSaQCKv

Azzone, G. (2018). Big data and public policies: Opportunities and challenges. Statistics and Probability Letters, 116-120. doi: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.02.022

Carranza, M., Montoya, F. G., Valdes, A., Gonzalez, C., Jaramillo, M., & Henao, S. (2018). Asignación Dinámica de Planes Semafóricos como Estrategia de Descongestión Vehicular. Medellín. Recuperado de: https://minas.medellin.unal.edu.co/gruposdeinvestigacion/gaunal/images/imagenes/Eventos/MOVICI_MOYCOT/sesion3/4-Mauricio-Carranza.pdf

Decreto, Nº 58.595 (Prefeitura do Municipio de Sao Paulo 4 de Janeiro de 2019).

DNP. (2019, septiembre). Terridata. Recuperado de: https://terridata.dnp.gov.co/index-app.html#/perfiles/05001

ITDP Brasil. (2019). Uso de dados e evidências para planejamento e gestão da mobilidade urbana - Oficina de troca de experiências. Rio de Janeiro: ITDP Brasil. Recuperado de: http://itdpbrasil.org/wp-content/uploads/2019/04/ITDP_Oficina-MobiliDADOS-2019_v03.pdf

Manyika, J., Chui, M., Brown, B., Bughin, J., Dobbs, R., Roxburgh, C., & Byers, A. H. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity. McKinsey Global Institute. Recuperado de: https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Business%20Functions/McKinsey%20Digital/Our%20Insights/Big%20data%20The%20next%20frontier%20for%20innovation/MGI_big_data_exec_summary.ashx

Sandí Meza, V. (2017, junio). Las alianzas público-privadas como elemento de gestión de las ciudades inteligentes. ICAP-Revista Centroamericana de Administración Pública (72), 15-31. DOI: https://doi.org/10.35485/rcap72_1

Mónico, L. S., Alferes, V. R., Castro, P. A., & Parreira, P. M. (2017). A observação participante enquanto metodología de investigação qualitativa. 6ª Congreo Ibero-Americano en Investigación Cualitativa, Vol. 3, (pp. 724-733). Recuperado de: https://proceedings.ciaiq.org/index.php/ciaiq2017/article/download/1447/1404/

Osorio Arjona, J., & García Palomares, J. C. (2017). Nuevas fuentes y retos para el estudio de la movilidad urbana. Cuadernos Geográficos; 56(3), 247-267. Recuperado de: https://revistaseug.ugr.es/index.php/cuadgeo/article/view/5352

Rodríguez, P. (2013 diciembre 16). Smart Mobility: movilidad inteligente en las ciudades. Valencia: Universidad Politecnica de Valencia. Recuperado de: http://www.i-ambiente.es/?q=blogs/smart-mobility-movilidad-inteligente-en-las-ciudades

Vargas, G. T., & Sánchez, J. A. (2002). Métodos de asignación de tránsito en redes regionales de carreteras: dos alternativas de solución. IMT Instituto Mexicano de Transporte. 214. 7-99 Recuperado de: http://worldcat.org/issn/01887297
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