Experiencias y retos del uso de datos de aplicaciones móviles para la movilidad urbana.

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 U...

Full description

Autores:
Sabino, Anna-Beatriz
Reis-Martins, Pedro
Carranza-Infante, Mauricio
Tipo de recurso:
Article of journal
Fecha de publicación:
2020
Institución:
Universidad Católica de Colombia
Repositorio:
RIUCaC - Repositorio U. Católica
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.ucatolica.edu.co:10983/28906
Acceso en línea:
https://hdl.handle.net/10983/28906
https://doi.org/10.14718/RevArq.2020.3039
Palabra clave:
Mobility apps
Big data
Collaborative traffic management
Smart mobility
Traffic planning
Urban planification
Transport
Smart cities
Apps de movilidad
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Gestión de tráfico colaborativo
Movilidad inteligente
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Planificación urbana
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Transporte
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description 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.
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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.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.text/htmlapplication/pdftext/xml10.14718/RevArq.2020.30392357-626X1657-0308https://hdl.handle.net/10983/28906https://doi.org/10.14718/RevArq.2020.3039spaUniversidad Católica de Colombiahttps://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/3039/2991https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/3039/3291https://revistadearquitectura.ucatolica.edu.co/article/download/3039/3690Núm. 1 , Año 2020 : Enero - junio9318222Revista de Arquitectura (Bogotá)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.pdfAvelleda, S. (2018). Prácticas Innovadoras en la Planeación del Transporte. Bogotá, Bogotá, Colombia. Obtenido de https://drive.google.com/drive/folders/1JwmxniXw8zohOyyMAuru-1tDXFSaQCKvAzzone, G. (2018). Big data and public policies: Opportunities and challenges. Statistics and Probability Letters, 116-120. doi: https://doi.org/10.1016/j.spl.2018.02.022Carranza, 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.pdfDecreto, 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/05001ITDP Brasil. (2019). Uso de dados e evidências para planejamento e gestão da mobilidade urbana - Oficina de troca de experiências. Rio de Janeiro: ITDP Brasil. 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