La división Big Data del Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones (MTT) desarrolla y coordina iniciativas para utilizar grandes volúmenes de datos en la planificación del transporte, la gestión del tránsito, el monitoreo de la movilidad y la regulación de las Empresas de Aplicación de Transportes (EAT).
Su trabajo busca transformar las metodologías tradicionales de recolección y análisis de información, integrar datos provenientes de distintas fuentes y generar indicadores que permitan tomar decisiones públicas más adecuadas, efectivas y eficientes.
Qué es la división Big Data del MTT
En 2019 se creó la Coordinación de Sistemas Inteligentes de Transporte de (SIT) dependiente de la Subsecretaría de Transportes, que además de estar integrada por la Unidad Operativa de Control de Tránsito (UOCT) y la Unidad de Ciudades Inteligentes, incorporó al área de “Big Data en transporte”, la que fue creada inicialmente en Sectra.
Es en ese contexto que Viviana se traslada con el área desde SECTRA a SIT, con el encargo de desarrollar la utilización de Big Data no sólo para la planificación del transporte, sino que de manera integral en los distintos ámbitos de acción del Ministerio.
Una de las principales aristas de esta Hoja de Ruta incluye la estimación (y monitoreo) de patrones de movilidad asociados a distintos horizontes en la toma de decisiones: uno de largo plazo, relacionado con ámbitos de planificación de transporte donde el principal desarrollo comprende la modernización de las Encuestas Origen Destino mediante la utilización de información digital; y el otro de mediano y corto plazo, donde se incorporan metas en términos de operación, abriendo un área de desarrollo orientado a la mejor gestión de tránsito y el monitoreo de la demanda de viajes.
Objetivos estratégicos
“La transformación digital se encuentra dentro de las prioridades de nuestro Ministerio, con foco en las personas y su calidad de vida, por lo que vemos en la Big Data una oportunidad de mejora para las políticas públicas en materias de ciudad y transporte”, explicó la Ministra Hutt.
El uso de los datos digitales en transporte permite tomar mejores decisiones de política pública en transporte, o a lo menos adoptarlas de manera más eficiente, pero para lograrlo, se requiere combinar tanto conocimientos del ámbito de la Big Data como del transporte.
El objetivo general es convertir los datos de movilidad en información útil para comprender cómo se desplazan las personas, cómo funciona la infraestructura y qué efectos producen las políticas de transporte.
- Modernizar la recolección de datos de movilidad.
- Monitorear de manera permanente los patrones de viaje y la operación del tránsito.
- Integrar información procedente de distintas fuentes digitales.
- Generar indicadores territoriales y sistémicos de movilidad.
- Apoyar la planificación, el diseño y la evaluación de proyectos de transporte.
- Mejorar la gestión de incidentes y conflictos viales.
- Evaluar el impacto de las políticas públicas sobre la movilidad.
- Avanzar hacia una movilidad más sostenible que balancee el uso armónico del (escaso) espacio vial disponible.
Captura Digital de Movilidad y Encuesta Origen-Destino
El primer proyecto relevante de Big Data llevado a cabo por el MTT fue la “Captura Digital de Movilidad”, iniciado en 2019 y cuyo objetivo es transformar las metodologías tradicionales de recolección de datos de las Encuestas Origen-Destino en Hogares y llevarlas hacia métodos más eficientes de recolección de información, que permitan disminuir las brechas que presentan actualmente las encuestas.
Este proyecto es financiado por el Banco Interamericano de Desarrollo (BID) y se espera que concluya a fines del presente año 2022.
El Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones, en conjunto con el Banco Interamericano de Desarrollo (BID), concluyeron la primera prueba piloto del uso de una aplicación móvil como herramienta de recolección de datos de la encuesta Origen - Destino a Hogares.
Importancia de la Encuesta Origen-Destino a Hogares
La encuesta Origen - Destino a Hogares (EOD-H) es la principal herramienta de recolección de datos de transporte urbano, a partir de la cual es posible conocer los patrones de viajes de una determinada ciudad, así como también formular y calibrar los modelos de transporte con los que se desarrolla el análisis, diseño y evaluación social de los principales proyectos y políticas de transporte urbano que se aplican en el país.
La información recogida en esta encuesta, que se realiza cada diez años, permite conocer, por ejemplo, la cantidad de viajes que se realizan en una ciudad, desde dónde y hacia dónde van los pasajeros, en qué medio de transporte se realizan, en qué horarios y con qué propósito, entre otros datos que permiten obtener una completa caracterización de la demanda de viajes de una determinada ciudad.
La encuesta se realiza tradicionalmente en los hogares, donde profesionales especializados consultan a las personas sobre aspectos como la frecuencia, destino, modo de transporte y razones de sus traslados diarios, entre otros.
Primera prueba piloto con una aplicación móvil
Esta nueva metodología, que concluyó la primera prueba piloto del uso de una aplicación móvil, se encuentra en su primera etapa de desarrollo, donde se probó el uso de una aplicación móvil entre más de 200 expertos y profesionales del área transportes, quienes tuvieron la oportunidad de probar la aplicación y aportar su visión desde sus distintas disciplinas.
Esta fase fue licitada por el BID a un consorcio chileno-estadounidense que provee de una aplicación adaptada al contexto nacional.
Dada la envergadura y complejidad de la aplicación de la encuesta EOD-H, el MTT dispuso abordar la nueva metodología en dos fases, mediante las cuales se espera obtener una nueva herramienta de captura de datos de movilidad en hogares, junto a la metodología que permita obtener descriptores de movilidad robustos, equivalentes a los obtenidos en las EOD-H actuales.
| Etapa | Alcance |
|---|---|
| Etapa I | Probar el uso y resolver aspectos técnicos, metodológicos y de adaptabilidad, que permitan utilizar los teléfonos inteligentes como herramienta principal de recolección de datos de la EOD-H. |
| Etapa II | Incorporar el uso de una plataforma multicanal de captura remota de datos de la EOD-H, que sea capaz de integrar en una plataforma única los datos provenientes de teléfonos inteligentes, con los provenientes de dos canales remotos alternativos que serán implementados: servicio web y telefonía por voz. |
Plataforma multicanal y fusión de datos
En esta segunda etapa se espera resolver los aspectos metodológicos de la fusión de datos y obtener una nueva metodología de recolección de datos a nivel hogar, que sea replicable en ciudades grandes y de tamaño medio, proveyendo de toda la información requerida para la formulación y calibración de los modelos estratégicos de transporte urbano que actualmente se utilizan en el país.
Actualmente está en preparación el segundo piloto, en el cual se probará el uso de la aplicación móvil con 500 participantes representativos de la comunidad, recogiendo la percepción de los distintos grupos de edad y género acerca de las dificultades que tuvieron al usarla y evaluar también su experiencia como usuario, entre otros aspectos.
Destacados académicos de la Universidad Católica, Universidad de Chile, Universidad de Concepción y University College of London están asesorando en el desarrollo de este proyecto impulsado por el Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones en conjunto con el Desarrollo (BID).
Datos de telecomunicaciones y monitoreo durante la pandemia
Como complemento al proyecto de Captura Digital de Movilidad se desarrolló un estudio exploratorio del uso de datos de las antenas de telecomunicaciones para estimar demanda urbana de viajes.
En paralelo durante el año 2020, en plena pandemia, se dio la posibilidad para el MTT de realizar un convenio con la empresa Entel, que proveyó datos que permitieron monitorear la movilidad durante la época de confinamiento por COVID-19.
En esa oportunidad se estableció una contraparte técnica amplia conformada por personal de distintas unidades de la Subsecretaría de Transportes, la que fue liderada por la unidad de Big Data, con el fin de explotar la información de telecomunicaciones dándole un marco teórico que permitiera convertir esta vasta fuente de datos en información útil, asegurando una correcta interpretación de los diferentes fenómenos de la movilidad.
Esta información fue complementada con otros datos que el MTT tenía disponibles desde otras fuentes, como por ejemplo Waze o el propio sistema Red, lo que permitió generar una serie de indicadores de monitoreo:
- Proporción de personas que no salen del hogar. Este indicador, desplegado a nivel territorial, entregó información respecto al nivel de cumplimiento de las medidas de cuarentena y restricciones de la movilidad en las distintas ciudades del país.
- Hora de salida del hogar. Se comparó con la estimación análoga realizada con la información de las tarjetas bip!, resultando ambas distribuciones bastante similares para la época normal (pre 18-O y pre pandemia).
- Distancia de desplazamiento al destino principal.
- Niveles de servicio de la red vial. La integración con datos de Waze hizo posible obtener una medida del impacto en los niveles de servicio de las sucesivas reglas de confinamiento.
No obstante, se pudo constatar el descalce de ambas curvas en la época de la pandemia respecto de lo observado en el período normal, pudiendo cuantificar e imputar ese descalce a cambios en el modo de transporte utilizado en pandemia (traspaso desde el transporte público a otros modos), acentuados por un eventual aumentos en la evasión.
La evolución de estos indicadores hizo posible constatar (y monitorear) el cambio en la estructura de la demanda de viajes, información que fue utilizada para ajustar la definición de los planes operacionales de transporte público, así como también para inferir focos de alta aglomeración de personas que debían ser monitoreados, entre otros.
A modo de ejemplo, durante la fase 4 que experimentaba la ciudad de Santiago en agosto 2021, se estimaba un tiempo de viaje promedio un 15% menor que el experimentado en época normal, mientras se observaba un porcentaje de personas que no sale del hogar un 4% mayor al de época normal.
En este sentido, resulta interesante poder visualizar el impacto global que pueden tener distintas políticas públicas sobre los niveles de servicio globales de la red vial, el que en este caso fue el efecto de las distintas reglas de confinamiento.
Este tipo de monitoreo puede ser útil para analizar otras políticas como por ejemplo el efecto de la restricción vehicular, o incluso los efectos de largo plazo de la ley de teletrabajo, que entró en vigencia en noviembre 2021.
La movilidad en tiempos de pandemia
Gestión de tránsito basada en datos digitales
La UOCT realiza labores de gestión de tránsito y manejo de incidentes principalmente a través de la intervención manual de los operadores de la sala de control, quienes toman decisiones basados en la inspección visual de las cámaras disponibles, además de información extraída de mapas de congestiones, redes sociales y reportes de carabineros y periodistas.
Toda esta información es recibida por los operadores de sala de control sin estructura ni priorización, con la que deben decidir qué focos de conflicto vehicular intervenir, y cuánto tiempo dedicarle a cada uno de ellos, sin tener a la vista una medida del impacto del conflicto seleccionado como tampoco de la efectividad del trabajo una vez realizado.
Dado lo anterior, hoy, la UOCT no puede efectuar una gestión del tránsito de forma adecuada, efectiva y eficiente: el nivel de complejidad de la movilidad en las ciudades es imposible de manejar con las capacidades humanas disponibles.
La escala de la problemática no se puede solucionar sólo con el aumento de dotación de personal.
Desafío Público del MTT
Es en ese contexto que en 2021 el MTT recibe una invitación desde el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación y la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID), para postular al financiamiento de un Desafío Público.
Los Desafíos Públicos son concursos de innovación abierta que tienen por objetivo encontrar soluciones innovadoras a problemas complejos que requieran investigación, desarrollo e innovación (I+D+i), conectando a quienes demandan o necesitan esta innovación -como organismos del Estado- con posibles oferentes desde las Startups, centros de investigación, universidades, grupos de emprendedores, entre otros.
Finalmente, en 2022 el MTT se adjudica los fondos para el Desafío Público “Gestión de tránsito basada en datos digitales”, cuyo objetivo es obtener una solución analítica-tecnológica a través del desarrollo de una plataforma que provea indicadores de movilidad monitoreados de forma permanente, mediante el uso de datos masivos anonimizados provenientes de distintos dispositivos tecnológicos que registran huellas digitales de movilidad.
La convocatoria apunta a que participen equipos multidisciplinarios provenientes de Start-Ups, academia, empresas privadas u otros, quienes plantearán una solución al desafío que busca gestionar el tránsito a través del uso de datos masivos anonimizados.
El Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones, a través de su área de Big Data dependiente de la Coordinación SIT-UOCT, es parte del concurso de innovación y tecnología “Desafíos Públicos”, liderada por el Ministerio de Ciencia, Tecnología, Conocimiento e Innovación, que busca encontrar soluciones innovadoras a problemas complejos que requieran investigación, desarrollo e innovación (I+D+i), conectando a quienes demandan o necesitan esta innovación -como organismos del Estado- con posibles oferentes desde las Startups, los centros de investigación, universidades, grupos de emprendedores, entre otros.
Indicadores sistémicos y priorización de conflictos
Se espera, a través de este Desafío, que los emprendedores que participen desarrollen herramientas que utilicen datos digitales de diferentes fuentes, para implementar con ellos indicadores que permitan el monitoreo global de la operación, denominados indicadores sistémicos, a partir de los cuales sea posible identificar en el territorio las principales problemáticas que explicarían tales indicadores.
Consistentemente, se buscará priorizar los conflictos a abordar y luego evaluar la efectividad real de las medidas de gestión de tránsito que se adopten a partir de ellos.
El proyecto presentado por MTT busca obtener una solución analítica-tecnológica al desafío “Gestión de tránsito basada en datos digitales”, a través del desarrollo de una plataforma que provea indicadores de movilidad monitoreados de forma permanente, mediante el uso de datos masivos anonimizados provenientes de distintos dispositivos tecnológicos que registran huellas digitales de movilidad.
Para el Ministro de Transportes y Telecomunicaciones, Juan Carlos Muñoz, este concurso significa “un impulso concreto para trabajar con el ecosistema de datos en conjunto con actores públicos y privados, y con el fin de obtener desarrollos que nos permitan ser más efectivos en la toma de decisiones de gestión de tránsito, así como también dimensionar su impacto en los actuales escenarios de convivencia vial”.
“Como ministerio consideramos que es una excelente oportunidad para trabajar con el ecosistema en conjunto con la academia, donde esperamos obtener desarrollos que nos permitan ser más efectivos en la toma de decisiones de gestión de tránsito, así como también dimensionar su impacto en los actuales procesos de gestión, enfocando nuestros esfuerzos hacia la priorización de la movilidad sostenible”.
Convocatoria para indicadores permanentes de movilidad
Buscando generar mecanismos para enfrentar de manera dinámica y efectiva el crecimiento de episodios de congestión vial, en paralelo a fortalecer la oferta de modos no motorizados, el Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones (MTT), a través de la Coordinación SIT-UOCT, abrió su convocatoria a la iniciativa “Desafíos Públicos 2022”, organizado por la Agencia Nacional de Investigación y Desarrollo (ANID) y el Laboratorio de Gobierno, que busca impulsar soluciones digitales vinculadas a gestión y monitoreo.
Para ello, y a través del financiamiento de proyectos por hasta 165 millones, se busca convocar a diversos equipos multidisciplinarios provenientes de Start-Ups, academia o empresas privadas, para desarrollar una plataforma que provea indicadores de movilidad monitoreados de forma permanente, mediante el uso de Big Data, aprovechando las huellas digitales de movilidad que genera el uso de dispositivos móviles.
A través de la tecnología se busca promover la posibilidad de ampliar el modelo de monitoreo y gestión de tránsito de diversos modos, más allá de los motorizados, con el fin de fortalecer la oferta general de transporte y movilidad.
La convocatoria apunta a que participen equipos multidisciplinarios provenientes de Start-Ups, academia, empresas privadas u otros, quienes plantearán una solución al desafío que busca gestionar el tránsito a través del uso de datos masivos anonimizados.
Big Data y regulación de las aplicaciones de transporte
Como parte del trabajo de la futura implementación de la Ley que regula a las Empresas de Aplicación de Transportes (EAT), el Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones (MTT), a través de su área de Big Data, publicó una consulta al mercado para explorar las diversas soluciones tecnológicas disponibles que permitan el almacenamiento y procesamiento de datos.
Se trata de una revisión de herramientas que permitan recoger y analizar la información de movilidad de usuarios y conductores de plataformas, considerando características como zonas, horarios de operación y kilómetros recorridos por los vehículos, así como precios, evaluaciones de viajes, entre otros datos, con el propósito de velar por el correcto cumplimiento de la ley y su reglamentación.
Además, y por medio de los requerimientos de esta consulta, se busca profundizar en los procesos de ingesta y almacenamiento para extraer, transformar y almacenar la información, con el fin de generar indicadores y datos que permitan apoyar en la toma decisiones.
Con doce empresas interesadas culminó la consulta al mercado realizada por el área de Big Data del Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones (MTT), en el marco del plan de trabajo para la futura implementación de la de la Ley que regula a las Empresas de Aplicación de Transportes (EAT).
Entre ellas, destacaron la participación de Cloudhesive, Cognus, Entel, Hexagon, Intanis, Ipnet, Kapsh, Management Solutions, MasAnalytics, Powerdata, Sonda y Telefónica, entidades que brindaron su experiencia en materia de almacenamiento y tratamiento de datos a gran escala.
“La información que nos aportaron las empresas en este proceso, nos ofrece una mirada amplia de posibles soluciones, lo que es un claro aporte para el diseño de la futura plataforma de almacenamiento de las EAT, especialmente en lo que respecta a la administración de datos”, señaló el ministro de Transportes y Telecomunicaciones (MTT), Juan Carlos Muñoz.
El propio titular del MTT, explicó además que la experiencia recogida desde diversos actores, permitirá a la cartera avanzar en la futura licitación de este mecanismo de administración de big data, la cual es paralela al desarrollo del reglamento que supervisará la implementación de la ley, y que sigue en tramitación con Contraloría.
En cuanto a la consulta, cabe señalar que se exploraron diversas soluciones tecnológicas, obteniendo un panorama general sobre las herramientas que existen en el mercado en la recolección y análisis de información de movilidad, considerando características como zonas, horarios de operación y kilómetros recorridos por los vehículos, entre otros datos, con el propósito de velar por el correcto cumplimiento de la ley y su reglamentación.
Se estima que las bases de licitación para la recopilación y almacenamientos de datos se publiquen durante este 2024.
Capacidades requeridas para la plataforma de datos
El objetivo es revisar las diversas tecnologías de análisis de datos de última generación, en el marco del avance del proyecto que buscar regularizar a las aplicaciones de transportes, el cual, a su vez, está en la etapa de revisión de su reglamento.
Para el subsecretario de Transportes, Jorge Daza, recabar información del mercado ayudará a que los equipos expertos del MTT efectúen los ajustes y complementen la futura publicación de las bases de licitación para contar con una tecnología robusta, confiable, segura y capaz de absorber un gran volumen de datos.
“Buscamos conocer experiencias en materia de almacenamiento y tratamiento de datos a gran escala, con la finalidad de contratar y habilitar una plataforma tecnológica que permita, cuando la normativa esté en vigencia, analizar la gran cantidad de información con que contará el ministerio, esto para tomar mejores decisiones a la hora de aplicar la ley y su reglamento”.
La plataforma deberá abordar la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de información generada por las plataformas de transporte, de modo que los datos puedan convertirse en indicadores útiles para la fiscalización, la planificación y la toma de decisiones.
Fuentes de datos utilizadas en el transporte
Se recopilan datos de múltiples fuentes gracias al Big Data en el transporte, como sensores en vehículos, dispositivos GPS, cámaras de tráfico, aplicaciones de movilidad y sistemas de transporte público.
Todos estos datos aportan información sobre la ubicación y la velocidad de los vehículos, densidad del tráfico, patrones de viaje y condiciones climáticas en el trayecto.
Las fuentes pueden incluir información de telecomunicaciones, dispositivos móviles, sistemas de control de tránsito, aplicaciones de navegación, plataformas de transporte, tarjetas de transporte público y registros operacionales.
Aplicaciones como Google Maps o Waze utilizan datos de tráfico en tiempo real.
También existen aplicaciones y sistemas para ubicar vehículos, como las Apps para ver los tiempos y recorridos de autobuses o trenes.
Cómo se implementa el Big Data en el transporte
Recopilación de datos
La primera fase consiste en obtener información de múltiples fuentes capaces de registrar desplazamientos, velocidades, ubicaciones, recorridos, horarios, incidentes y condiciones de operación.
La diversidad de fuentes permite observar la movilidad desde diferentes perspectivas y complementar los datos tradicionales de encuestas, conteos y sistemas de transporte.
Almacenamiento y procesamiento
Los datos recopilados por estos sistemas se resguardan en grandes almacenes de información o bases de datos.
Además, estos sistemas utilizan herramientas y tecnologías como Hadoop, Spark o bases de datos NoSQL para procesar y analizar estos datos en tiempo real.
Sin embargo, para ello es imprescindible contar con sistemas eficientes de conectividad, que garanticen la integración de las redes en todo momento y bajo cualquier condición.
Análisis y modelado
Se utilizan técnicas de análisis de datos, aprendizaje automático y modelado predictivo para extraer patrones, realizar predicciones y generar estadísticas sobre el comportamiento del tráfico y las necesidades de movilidad.
El análisis permite pasar de datos aislados a indicadores, modelos y alertas que pueden utilizarse en la gestión diaria y en la planificación de largo plazo.
Implementación de soluciones
Los datos obtenidos se emplean para implementar soluciones y mejoras en el sistema de transporte, como por ejemplo ajustes en el flujo de tráfico, optimización de rutas de transporte público o recomendaciones personalizadas para los usuarios.
La información analizada también puede utilizarse para evaluar medidas de gestión, detectar cambios en la demanda, identificar zonas críticas y orientar la distribución de recursos.
Beneficios del Big Data en el transporte
Optimización del tráfico
Mejora la gestión del tráfico al identificar congestiones y patrones ineficientes, permitiendo por ejemplo ajustes en los semáforos y las rutas.
El monitoreo continuo ayuda a detectar con mayor rapidez los cambios en las condiciones de circulación y a priorizar los conflictos que requieren intervención.
Mejora del transporte público y comercial
Facilita una mejor planificación y gestión de las rutas de transporte público y comercial, disminuyendo tiempos de espera y optimizando la eficiencia operativa.
La información de movilidad permite ajustar los planes operacionales de transporte público y analizar la demanda en distintos períodos y territorios.
Reducción de costes
Colabora en la reducción de costes operativos, al optimizar las rutas de transporte y disminuir el consumo de combustible.
La planificación basada en datos también puede reducir tiempos improductivos, mejorar la asignación de recursos y disminuir la necesidad de intervenciones manuales.
Seguridad y fiabilidad
El Big Data en el transporte mejora la seguridad en las rutas, al identificar y abordar áreas con alta incidencia de accidentes o de mayor complejidad.
La integración de fuentes permite detectar incidentes, analizar sus efectos y apoyar respuestas más rápidas y coordinadas.
Planificación urbana eficiente
Permite una planificación urbana basada en datos reales de movilidad, mejorando de esta forma la infraestructura y la distribución de recursos.
Es una manera de avanzar hacia las ciudades inteligentes.
Aplicaciones concretas
- Sistemas de Gestión de Tráfico.
- Aplicaciones de Navegación y Mapas.
- Aplicaciones como Google Maps o Waze, que utilizan datos de tráfico en tiempo real.
- Aplicaciones y sistemas para ubicar vehículos, como las Apps para ver los tiempos y recorridos de autobuses o trenes.
- Plataformas de Movilidad como Servicio (MaaS).
- Vehículos autónomos.
Por tanto, la implementación del Big Data en el transporte y la movilidad ha revolucionado la forma en que gestionamos y utilizamos estos sistemas, proporcionando una infraestructura más eficiente, segura y adaptada a las necesidades de los usuarios.
Sin embargo, también ha aumentado la dependencia de los sistemas en cuanto a conectividad, haciendo imprescindible contar con soluciones eficientes y fiables que garanticen la llegada, almacenamiento y aprovechamiento de los datos en tiempo real.
Hoja de ruta para la transformación digital
Luego de formada la unidad y traspasada a SIT, se comenzó a desarrollar una Hoja de Ruta para la transformación digital basada en datos de las labores del Ministerio.
Una de las principales aristas de esta Hoja de Ruta incluye la estimación (y monitoreo) de patrones de movilidad asociados a distintos horizontes en la toma de decisiones.
En el horizonte de largo plazo, el principal desarrollo comprende la modernización de las Encuestas Origen Destino mediante la utilización de información digital.
En los horizontes de mediano y corto plazo, se incorporan metas en términos de operación, abriendo un área de desarrollo orientado a la mejor gestión de tránsito y el monitoreo de la demanda de viajes.
Coordinación institucional y multidisciplinaria
“Estamos muy contentos con la oportunidad de apoyar y trabajar junto al Ministerio de Transportes y Telecomunicaciones en este gran desafío de digitalizar la toma de datos de movilidad y en particular de la Encuesta Origen Destino de viajes”, señaló Yolanda Martínez, Representante del Grupo BID en Chile.
“En ese sentido, aplaudimos la iniciativa de la ministra Hutt, tanto por avanzar en la agenda digital del país, como tambien por lo que implica el probar el uso de tecnológicas emergentes para la captura digital de datos, lo que permitirá facilitar las decisiones de política pública”.
“Tenemos múltiples desafíos en este sentido y estamos trabajando en una agenda amplia de apoyo al Gobierno en materias tecnológicas, como el piloto del vehículo autónomo, el apoyo al observatorio 5G, los que se suman al proyecto de captura digital de movilidad”.
Es por ello que esperamos que en el desafío público se armen equipos técnicos multidisciplinarios que provean tanto antecedentes como metodologías robustas para poder adoptar mejores decisiones de gestión del tránsito.
La combinación de conocimientos de transporte, análisis de datos, estadística, tecnología, planificación urbana y políticas públicas resulta necesaria para interpretar correctamente los fenómenos de movilidad y convertirlos en decisiones aplicables.