Experiencias y retos del uso de datos de aplicaciones móviles para la movilidad urbana (2020)

 

Informe – Experiencias y retos del uso de datos de aplicaciones móviles para la movilidad urbana (2020)

 

1. Introducción

La movilidad urbana contemporánea se encuentra atravesando una transición profunda: la disponibilidad masiva de datos provenientes de dispositivos móviles, aplicaciones de navegación y plataformas de transporte ha transformado la forma en que las ciudades entienden, gestionan y proyectan sus sistemas de movilidad. Según Sabino, Reis-Martins y Carranza-Infante (2020), estos datos —producidos por aplicaciones como Waze, Uber, Moovit o Strava— han dejado de ser simples registros operativos para convertirse en insumos estratégicos que permiten anticipar comportamientos, diseñar intervenciones y reducir la incertidumbre en la toma de decisiones públicas.

La problemática central del artículo reside en la asimetría histórica entre la necesidad gubernamental de datos confiables y la incapacidad institucional para generarlos, frente a la enorme capacidad de las plataformas privadas para producir información georreferenciada, en tiempo real y a bajo costo. El estudio analiza experiencias en Río de Janeiro, Medellín y São Paulo, y propone un modelo evolutivo de tres niveles (operacional, táctico y estratégico) para orientar a las ciudades en el uso de estos datos en la gestión de movilidad.

2. Potencial de uso de datos móviles en la movilidad urbana

El artículo destaca que las tecnologías digitales han permitido obtener información con características antes impensables: datos masivos, georreferenciados, actualizados en tiempo real, con alta frecuencia de muestreo y derivados directamente del comportamiento ciudadano. Las aplicaciones producen tipos de datos distintos, determinados por sus modelos de negocio:

- Waze: velocidad promedio, reportes ciudadanos, incidentes, congestión.

- Uber: patrones de origen–destino, zonas de alta demanda, tarifas.

- Moovit: flujos de transporte público, estaciones de mayor uso.

- Strava: calor de rutas ciclistas, patrones de movilidad activa.

3. Experiencias en ciudades latinoamericanas

3.1 Río de Janeiro (Brasil)

El Centro de Operações Rio (COR) integró reportes ciudadanos al sistema de monitoreo urbano: gestión de incidentes, comunicación automática de cierres viales y mapas de calor de congestión. Además, desarrolló algoritmos de alerta basados en anomalías de velocidad.

3.2 Medellín (Colombia)

El CIOS utilizó datos de Waze para ajustar planes semafóricos, logrando reducciones de hasta 51% en tiempos de recorrido. Posteriormente creó una plataforma automática capaz de modificar semáforos en diez corredores.

3.3 São Paulo (Brasil)

São Paulo usó datos de Strava para planear ciclorrutas y promulgó el Decreto 58.595 de 2019, obligando a las empresas tecnológicas a compartir datos con la ciudad.

4. Obstáculos identificados

Gobiernos locales:

- Acuerdos jurídicos restrictivos.

- Escasez de recursos financieros.

- Falta de personal especializado.

Empresas privadas:

- Rigidez normativa de los gobiernos.

- Baja participación institucional.

- Falta de capacidades analíticas en el sector público.

5. Modelo evolutivo para uso de datos

El modelo propuesto se organiza en tres niveles:

- Operacional: gestión en tiempo real de incidentes.

- Táctico: planificación de eventos y operaciones especiales.

- Estratégico: análisis profundo de datos para política pública.

6. Conclusiones

El uso de datos móviles es un recurso estratégico para la gestión de la movilidad urbana. Las ciudades deben avanzar progresivamente desde acciones operativas hacia políticas de largo plazo basadas en evidencia. El éxito depende de marcos jurídicos flexibles, capacidades técnicas y cooperación público-privada.

Referencia (APA 7)

Sabino, A.-B., Reis-Martins, P., & Carranza-Infante, M. (2020). Experiencias y retos del uso de datos de aplicaciones móviles para la movilidad urbana. Revista de Arquitectura (Bogotá), 22(1), 82–93. https://doi.org/10.14718/RevArq.2020.3039