Análisis desagregado del comportamiento de usuarios de transporte público utilizando datos masivos
Ingeniera Civil === El presente trabajo busca explicar y modelar la decisión de los usuarios del sistema de transporte Transantiago en cuanto a la estructura de viajes por día, a través del uso de datos pre-procesados de transacciones y georreferenciación de buses. En primer lugar, se exploran cuat...
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Universidad de Chile
2015
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ndltd-UCHILE-oai-repositorio.uchile.cl-2250-1347222018-04-11T05:41:08Z Análisis desagregado del comportamiento de usuarios de transporte público utilizando datos masivos Calvo Cortés-Monroy, María Francisca Munizaga Muñoz, Marcela Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas Departamento de Ingeniería Civil Aldea Salazar, Alejandro Gschwender Krause, Antonio Transantiago (Chile) Transporte urbano -- Chile -- Area Metropolitana de Santiago Fuga de usuarios Tiempo de viaje (Ingeniería del tránsito) Ingeniera Civil El presente trabajo busca explicar y modelar la decisión de los usuarios del sistema de transporte Transantiago en cuanto a la estructura de viajes por día, a través del uso de datos pre-procesados de transacciones y georreferenciación de buses. En primer lugar, se exploran cuatro cortes temporales semanales entre 2011 y 2013, analizando la permanencia de usuarios, comportamiento temporal y preferencia modal entre bus y metro. Se caracteriza a los usuarios según quintil de ingreso estimado a través del ingreso comunal con la estimación de zona de residencia de Amaya (2013), y tipo de tarjeta: adultos y estudiantes de enseñanza básica, media y superior. Para modelar el comportamiento de los usuarios se utiliza dos cortes temporales semanales de abril y septiembre de 2013, usando una muestra aleatoria de tarjetas filtradas para obtener datos consistentes y representativos, para luego calibrar modelos Logit Multinomial por cada quintil y tipo de tarjeta, considerando como variable a explicar el cambio de comportamiento medido como la fuga del usuario en el siguiente corte o la disminución del cuociente viajes/día dejando cierta holgura por sobre el cuociente inicial. Se utiliza variables de calidad de servicio, como tiempo de viaje y espera, transbordos incluyendo o no cambios en líneas de metro, índices de cumplimiento de oferta, tasa de motorización comunal, índices de calidad en ruta y dummies de rangos de tiempos de viajes máximos observados para cada usuario y de los tres tipos de estudiante. Se obtiene modelos razonables en todos los casos, excepto en adultos y estudiantes del menor quintil de la muestra, debido a la poca varianza de sus variables explicativas. Los índices de calidad de servicio y/o cumplimiento de la oferta, resultan relevantes al explicar el cambio de comportamiento en usuarios adultos de todos los ingresos, y en la mayoría de los estudiantes. Se observa efectos de la estructura de viajes; en viajes muy largos o muy cortos, tienden a aumentar la propensión al cambio en la mayoría de los casos. También resultan relevantes el uso relativo de bus y metro, encontrándose que aquellos usuarios que utilizan más el bus, tienen una menor propensión a cambiar. La tasa de motorización aumenta la propensión a cambiar pero sólo se observa en los adultos de los quintiles más altos de ingreso y un tipo de estudiantes. Otro de los efectos incorporados es la localización, encontrándose diferencias de comportamiento para las comunas periféricas. 2015-10-28T18:20:27Z 2015-10-28T18:20:27Z 2015 Tesis http://repositorio.uchile.cl/handle/2250/134722 es Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 Chile http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/cl/ Universidad de Chile |
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Ingeniera Civil === El presente trabajo busca explicar y modelar la decisión de los usuarios del sistema de transporte Transantiago en cuanto a la estructura de viajes por día, a través del uso de datos pre-procesados de transacciones y georreferenciación de buses.
En primer lugar, se exploran cuatro cortes temporales semanales entre 2011 y 2013, analizando la permanencia de usuarios, comportamiento temporal y preferencia modal entre bus y metro. Se caracteriza a los usuarios según quintil de ingreso estimado a través del ingreso comunal con la estimación de zona de residencia de Amaya (2013), y tipo de tarjeta: adultos y estudiantes de enseñanza básica, media y superior.
Para modelar el comportamiento de los usuarios se utiliza dos cortes temporales semanales de abril y septiembre de 2013, usando una muestra aleatoria de tarjetas filtradas para obtener datos consistentes y representativos, para luego calibrar modelos Logit Multinomial por cada quintil y tipo de tarjeta, considerando como variable a explicar el cambio de comportamiento medido como la fuga del usuario en el siguiente corte o la disminución del cuociente viajes/día dejando cierta holgura por sobre el cuociente inicial. Se utiliza variables de calidad de servicio, como tiempo de viaje y espera, transbordos incluyendo o no cambios en líneas de metro, índices de cumplimiento de oferta, tasa de motorización comunal, índices de calidad en ruta y dummies de rangos de tiempos de viajes máximos observados para cada usuario y de los tres tipos de estudiante. Se obtiene modelos razonables en todos los casos, excepto en adultos y estudiantes del menor quintil de la muestra, debido a la poca varianza de sus variables explicativas.
Los índices de calidad de servicio y/o cumplimiento de la oferta, resultan relevantes al explicar el cambio de comportamiento en usuarios adultos de todos los ingresos, y en la mayoría de los estudiantes. Se observa efectos de la estructura de viajes; en viajes muy largos o muy cortos, tienden a aumentar la propensión al cambio en la mayoría de los casos. También resultan relevantes el uso relativo de bus y metro, encontrándose que aquellos usuarios que utilizan más el bus, tienen una menor propensión a cambiar. La tasa de motorización aumenta la propensión a cambiar pero sólo se observa en los adultos de los quintiles más altos de ingreso y un tipo de estudiantes. Otro de los efectos incorporados es la localización, encontrándose diferencias de comportamiento para las comunas periféricas. |
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