Inédito estudio: analizan millones de datos para saber cómo la gente usa el colectivo en Santa Fe
Se cruzó información del SUBE. Esto permitió deducir una matriz de origen-destino de cada pasajero, “mapas de calor” y las líneas más utilizadas. Quedará para la nueva gestión municipal.
12/12/2023 MUNICIPIOSSe cruzó información del SUBE. Esto permitió deducir una matriz de origen-destino de cada pasajero, “mapas de calor” y las líneas más utilizadas. Quedará para la nueva gestión municipal.
¿Cómo se mueven los santafesinos a través del sistema de transporte público de pasajeros por colectivos? ¿Qué líneas son las más usadas, y qué paradas las más concurridas? ¿Dónde están dentro del ejido urbano los “mapas de calor”, es decir, las zonas y los horarios donde más gente se sube a determinadas líneas? ¿Y dónde se bajan?
Éstas y otras preguntas fueron los elementos disparadores para realizar un novedoso estudio sobre la movilidad por colectivos en la ciudad. Pero apareció un primer obstáculo: el Sistema Único de Boleto Electrónico (SUBE) puede mostrar dónde un pasajero marca su punto de origen, tras pagar su viaje con la tarjeta; pero no hay forma de saber dónde se baja.
Y el segundo escollo: hay un promedio de poco más de tres millones de datos mensuales que brinda el SUBE de Nación sólo para el municipio santafesino. Fue un trabajo de hormiga, minucioso, apoyado en las tecnologías y el desarrollo de algoritmos específicos.
El análisis empezó en julio-agosto de 2022. Culminó casi a finales de este año. Y la primera labor fue, justamente, lograr construir una matriz de origen-destino de los pasajeros santafesinos. Porque como se dijo, lo que se puede saber mediante SUBE es dónde se sube un pasajero, pero no dónde se baja ni qué recorrido hace.
“Nuestra primera tarea fue deducir ese punto de ida y vuelta, mediante técnicas de encadenamiento de viajes: Así, pudimos ir inferir dónde se bajó un pasajero”, pusieron en contexto en diálogo con El Litoral la especialista en movilidad urbana, Andrea Zorzón (ahora ex directora de Movilidad municipal) y el Dr. en Ingeniería, Agustín Montagna, quienes encabezaron esta “travesía” de entrecruzamientos de datos.
El trabajo permitió tener una “foto real” de un día de viaje de los usuarios, y abrir el abanico para poder planificar. “Esto es información para construir un diagnóstico que permitan tomar decisiones, luego, esas decisiones podrán darse o no”, agregaron. Pero lo que es seguro es que el estudio quedará a disposición de la nueva gestión municipal a cargo del Dr. Juan P. Poletti.
Origen-destino
¿Cómo fue la construcción de la matriz origen-destino? Un caso típico es el de esa persona que se toma dos veces el mismo colectivo de la misma línea todos los días en la misma parada. “Ahí se puede deducir que el destino es el origen del segundo viaje. Por otro lado, hay gente que va en una línea, retorna a su hogar en otra línea, o camina, o hace tres viajes… Así, la idea fue ir deduciendo todas estas lógicas y dinámicas para generar esas matrices de origen-destino”, explicó el Dr. Montagna.
En los siguientes dos mapas pueden verse, a modo de ejemplo, el mapa de origen-destino agrupado respecto del radio censal de los usuarios; y el segundo, agrupado por el tipo de usuario (secundarios, universitarios, jubilados, etcétera).
¿Y cómo se lograron todos estos datos? A través de modelos matemáticos y la construcción de algoritmos. “Pero además, la información se georreferencia y permite mapear cada movimiento de un usuario en la matriz origen-destino, es decir, dónde se sube y dónde se baja. Esto, a su vez, se analizó por cada una de las líneas dentro de la matriz de origen-destino”, añadió.
Los flujos
Los mayores flujos de movimiento de pasajeros por colectivos dentro del ejido urbano fue otro de los elementos que se midió en el estudio. En uno de los mapeos, hay líneas más anchas, con lo cual en estos casos el flujo de pasajeros fue mayor. Y las líneas más finas indican menos gente que se mueve entre esos puntos de la línea.
Se tomó el mes de junio de 2023, un día hábil, como un “caso testigo”. El mapa permite visualizar cómo fue en una jornada común y corriente el movimiento de los usuarios de colectivo en Santa Fe.
“Tomamos los desplazamientos según el punto de origen y el destino, con el algoritmo generado a partir del segundo viaje -en los casos de usuarios que realizaron dos viajes de ese mismo día-, o en los casos en que son usuarios que realizan un solo viaje; en este caso se infirió con patrones matemáticos que hacen otros viajes. Además, se pudo ‘filtrar’ con los casos en que los pasajeros tienen algún beneficio, como descuento por jubilados, boleto universitario, etcétera”, coincidieron Zorzón y Montagna.
Con los mapas generados, se puede hacer un análisis territorial en el ejido urbano: por distrito, por vecinal, cuántos usuarios de colectivo hay en cada uno de los barrios de la ciudad, qué líneas atraviesan los barrios, cómo está la demanda y la oferta que existe hoy en cada punto de esta capital.
“Cruzar matrices nos permitió ver que la población santafesina dice que se mueve de una manera, pero la oferta del servicio de transporte es otra. Ahí hay algo que deberá compatibilizarse, justamente, entre demanda y oferta”, coincidieron los especialistas.
Problemas a corregir
En las visualizaciones de los mapas generados, se detectó que la línea 10, por ejemplo, en ciertas partes de la ciudad tiene un diseño que lleva a que se pierda mucho tiempo en sus recorridos. “Entra a un barrio para recoger gente, pues tiene que cubrir una cierta demanda, entonces toda la gente que venía del extremo norte debe viajar un montón de tiempo más para después retomar el viaje hacia donde iban. Hay cuestiones a revisar…”, admitió Zorzón.
Otro caso, la línea 18. Tiene un recorrido norte-sur, pero también tiene otro recorrido después hacia el oeste. “Y mucha gente toma el colectivo, quizás para ir desde Santa Rosa de Lima al centro, pero además hay gente que toma esa línea con la intención más al noroeste; es la misma línea. “Son elementos a tener en cuenta para evaluar mejoras”, coincidieron los referentes del estudio.
Un último ejemplo: en el Distrito Norte hay muchos barrios por Av. Peñaloza que no estaban hace 30 años. La gente, para poder tomarse el colectivo, debe caminar unas 15 cuadras. Otro problema urgente a atender. Y tiene relación con las zonas de la ciudad donde más se ha expandido la población; pero también, hay atractores de viajes que no responden a las demandas.
Mapas de calor
Los “mapas de calor” son registros georreferenciados de cada “transacción” (viaje); es decir, cuando un pasajero se sube a un colectivo y marca el pago con su plástico. El mapeo va mostrando distintas intensidades de color, tanto en el Centro como en el Norte a la mañana. Luego, al mediodía, ese mapa se “enciende” más en el distrito Centro, porque la gente está volviendo de sus trabajos.
Siempre tomando un día hábil de junio del año pasado, a las 6 de la mañana. “En varios sectores aparece el color rojo muy intenso (indica que hay más viajes, transacciones), luego el lila (menos), y el amarillo y verde con pocas transacciones”, aclaró Montagna. En el siguiente mapa pueden verse los «calores» de las transacciones.
Las paradas
La parada más utilizada es la de Tte. Loza, al extremo noroeste de la ciudad, en su intersección con 12 de Octubre. Tiene una cantidad de transacciones muy distinta a otros puntos de la ciudad. Ello permite detectar dónde está la mayor cantidad de usuarios esperando el colectivo en determinadas paradas.
En el siguiente mapa pueden visualizarse las paradas más importantes por línea para el promedio de días hábiles de junio de 2023.
“Y así, se puede ver en qué lugares tenemos las paradas más concurridas. Este dato es un criterio objetivo para priorizar ese punto de espera; si es necesario más espacio, hacer una garita, dar mejor iluminación, y por supuesto, aumentar las frecuencias”, apuntó Zorzón.
Con la generación de mapas de matrices origen-destino, de mapas de calor (en los sectores de la ciudad donde más se utiliza el colectivo en determinadas horas), la evaluación de qué tipo de usuarios se toman el colectivo en tal o cual sector y dónde bajan, “se logró generar un volumen de información que tiene la potencialidad para poder planificar y tomar decisiones en materia del sistema de colectivos en la ciudad”, cerraron los especialistas.