Innovación digital para la incentivación de la movilidad sostenible en los desplazamientos laborales de ida y vuelta

409 >Ei 57 INNOVACIÓN DIGITAL PARA LA INCENTIVACIÓN DE LA MOVILIDAD SOSTENIBLE EN LOS DESPLAZAMIENTOS LABORALES DE IDA Y VUELTA Según las últimas estadísticas disponibles (Junta de Andalucía, 2016), en 2007 la movilidad total de las personas residentes en Andalucía ascendía aproximadamente a la cifra de 2.300 millones de viajes anuales en modos motorizados, de los cuales las dos terceras partes correspondían a movilidad en día laborable. El uso de transporte privado, principalmente en el ámbito laboral, consume alrededor del 40% de la energía primaria en los países industrializados, generando una situación medioambiental insostenible. El modelo de gestión debe, por tanto, ser revisado, existiendo una necesidad de promover una movilidad sostenible sobre la base de fomento del uso del transporte no motorizado en el ámbito laboral. Existen diferentes herramientas aplicables para este ÀQ FRPR LGHQWLÀFy HO SUR\HFWR HXURSHR H&RVPRV en 2010. Planes de movilidad empresariales, iniciativas SDUDFRPSDUWLUYHKtFXORÁHWHGHDXWREXVHVSDUDODUHFRJLGD\YXHOWDDFDVDGHORVWUDEDMDGRUHVHWF6HWUDWD HQVXPD\RUSDUWHGHSROtWLFDVGHVWLQDGDVDIDFLOLWDUOD adopción de prácticas de movilidad sostenible sin que ello represente un inconveniente para el trabajador, en términos de tiempo de desplazamiento o coste. (QHVWHWUDEDMRVHSUHVHQWDHOGLVHxR\SXHVWDHQIXQ- cionamiento de una nueva herramienta pensada con OD ÀQDOLGDG GH IDYRUHFHU OD PRYLOLGDG VRVWHQLEOH HQ una empresa, en este caso permitiendo la puesta en marcha de un sistema de incentivos para aquellos trabajadores que realicen desplazamientos laborales no motorizados. También existen iniciativas de este tipo en funcionamiento, aunque normalmente están basadas HQXQDGHFODUDFLyQSRUSDUWHGHOWUDEDMDGRUTXHDÀU- ma estar acudiendo al trabajo a pie, en bicicleta o en WUDQVSRUWHS~EOLFR\UHFLEHDFDPELRXQDD\XGDGHOD empresa. Sin embargo, es posible aprovechar los procesos de transformación digital, en este caso a través GHOXVRGHODVWHFQRORJtDVGHPRYLOLGDG\FRPXQLFDFLR- nes actuales, para comprobar automáticamente este WLSRGHSUiFWLFDVLGHQWLÀFDQGRORVSDWURQHVGHPRYLOLGDGGHORVWUDEDMDGRUHV\ODIUHFXHQFLDFRQTXHORVSR- nen en práctica (por ejemplo, una persona puede ir a trabajar en bicicleta solamente tres días a la semana), IDFLOLWDQGR\IXQGDPHQWDQGRODJHVWLyQGHORVLQFHQWLYRV por movilidad sostenible. Un sistema de este tipo debe basarse necesariamente en la aplicación de las nuevas tecnologías, al alcance de los ciudadanos gracias a sus dispositivos móviles, que SHUPLWHQXQDJHVWLyQEDVDGDHQGDWRVUHDOHV\FRQDOWR nivel de detalle, junto con el diseño de algoritmos que trabajen en tiempo real. El problema consiste básicamente en dotar a las empresas de un sistema que permita JESÚS MUÑUZURI JOSÉ GUADIX LUIS ONIEVA PABLO CORTÉS Universidad de Sevilla 58 >Ei409 detectar los patrones de movilidad de las personas en VXVGHVSOD]DPLHQWRVDVXOXJDUGHWUDEDMRLGHQWLÀFDQGR si corresponden al uso de medios motorizados o no, per- PLWLHQGRDODHPSUHVDERQLÀFDUDORVWUDEDMDGRUHVGHOD PDQHUDTXHVHGHFLGDDWUDYpVGHODLGHQWLÀFDFLyQGHXQ SHUÀOGHPRYLOLGDGVRVWHQLEOH(QUHODFLyQFRQHVWHREMHWL- vo, es importante recalcar dos cuestiones: • En primer lugar, la participación de los trabajado- UHVHQHOSURJUDPDGHLQFHQWLYRVVHUtDYROXQWDULD\ para ello deberían acceder a que el sistema tuviera acceso a sus datos de movilidad, respetándose así los condicionantes de protección de datos personales. • En segundo lugar, el desplazamiento en medios de transporte público como el autobús, tren o tranvía se considerará aquí como transporte motorizado, \ SRU WDQWR QR VXVFHSWLEOH GH LQFHQWLYDFLyQ (VWR es así porque, pese al grado de sostenibilidad que implica este tipo de transporte frente al vehículo pri- YDGRVHWUDWDGHXQRVPHGLRVGHWUDQVSRUWHFX\D RSHUDWLYDHVQRWDEOHPHQWHGHÀFLWDULD\TXHSUHFLVDQSRUWDQWRGHODLQ\HFFLyQGHGLQHURS~EOLFR para su funcionamiento. De esta manera, es líci- to considerar que los usuarios de estos medios de WUDQVSRUWH\DHVWiQUHFLELHQGRGHPDQHUDLQGLUHFWD XQD D\XGD HFRQyPLFD HQ VXV GHVSOD]DPLHQWRV algo que no ocurre con los que se desplazan a pie o en bicicleta. En el próximo apartado se describe el estado del arte de las tecnologías a partir de las cuales puede desarrollarse un sistema de este tipo. A continuación, se GHVFULEHODYLVLyQJHQHUDOGHOVLVWHPD\ODDUTXLWHFWXUD SURSXHVWDFRQHVSHFLDODWHQFLyQDODOJRULWPRGHFODVLÀ- cación de modos de transporte. Finalmente, se detallan ODVSUXHEDVGHYDOLGDFLyQUHDOL]DGDV\ODVFRQFOXVLRQHV alcanzadas. ESTADO DEL ARTE Tradicionalmente, los datos de movilidad se han recogido a través de encuestas en las que se requiere que el participante registre los detalles de su desplazamiento. Originalmente, la recogida de información estaba basada en encuestas telefónicas o en papel; sin embar- JRHQODPHMRUDGHODWHOHIRQtDPyYLO\ODDFFHVLELOLGDG que tiene la población a terminales que cuentan con dispositivos de geolocalización, convierten a estos en potentes herramientas para registrar los desplazamientos (Nour et al, 2015; Feng et al, 2012). Con los avances HQODVFRPXQLFDFLRQHV\ODVWHFQRORJtDVLQDOiPEULFDV ODPD\RUtDGHORVWHOpIRQRVHVWiQHTXLSDGRVFRQVHQVR- res GPS. Estos teléfonos pueden transmitir directamente ORVGDWRVDXQVHUYLGRUSDUDVXDQiOLVLV\YDOLGDFLyQ(O uso de estas herramientas genera un sistema sencillo de implantar en una sociedad moderna, aportando in- IRUPDFLyQFRQDOWDSUHFLVLyQ\PtQLPDFDUJDVREUHORV participantes. En esta línea, los esfuerzos de investigaciones recientes se han centrado en el desarrollo de modelos de infe- UHQFLDSDUDLGHQWLÀFDUORVPRGRVGHWUDQVSRUWHVREUHOD base de los datos GPS medidos. A menudo, estos modelos se basan en parámetros intrínsecos del movimien- to, tales como velocidad instantánea o media, ace- OHUDFLyQ\GLVWDQFLDUHFRUULGD$FWXDOPHQWHVRQGRVODV líneas generales que se están desarrollando: (1) el uso de modelos basados en reglas simples que dependen principalmente de los umbrales asociados con los atri- EXWRVPHGLGRVSRUHMHPSORYHORFLGDG\DFHOHUDFLyQ \PRGHORVGHDSUHQGL]DMHDUWLÀFLDO(QODPD\RUtDGH estudios existentes, los métodos propuestos han tenido un éxito moderado en cuanto a ser capaces de inferir con precisión el modo de transporte usado. Varias revisiones recientes (Chung et al, 2005; Gong et al, 2012; Bolbol et al, 2014; Bohte et al, 2009; Schüssler et al, 2008) cubren las principales áreas de investigación relacionadas con la detección de los medios de transporte usados en base a los datos obtenidos de sensores GPS, acelerómetro, giroscopio, etc. El análisis de estas revisiones prueba que la complejidad de los sistemas de detección radica en los intervalos de confusión donde la detección de un medio u otro se hace compleja, \HQHOFRUUHFWRXVRGHODLQIRUPDFLyQDUURMDGDSRU más de un sensor en el mismo instante de tiempo, lo que lleva a los investigadores a buscar patrones de comporta- PLHQWR\ODSURJUDPDFLyQGHVLVWHPDVGHFODVLÀFDFLyQ HLQWHOLJHQFLDDUWLÀFLDOTXHD~QHQODVPHGLGDVWRPDGDV SRUORVVHQVRUHVFODVLÀFDQGRODVPLVPDVHQHOPHGLRGH WUDQVSRUWHXWLOL]DGR$VtSRUHMHPSOR&KXQJ\6KDODE\ (2005) recogieron datos mediante dispositivos GPS portátiles, determinando los puntos en los que se cambia de modo de transporte o se producen paradas. Por lo tanto, es un foco importante del algoritmo que presen- WDODLGHQWLÀFDFLyQGHODVWUDQVLFLRQHVGHVGHSDUDGDD PRYLPLHQWR R YLFHYHUVD /RV DXWRUHV GHÀQHQ HYHQWRV FRPRHOGHÀQGHPRYLPLHQWR(2:\HLQLFLRGHPRYLPLHQWRV62:\GLYLGHQHOGHVSOD]DPLHQWRUHDOL]DGR en vectores resultantes de la detección de la parada, GRQGHDQDOL]DQDWULEXWRVGHYHORFLGDG\DFHOHUDFLyQ Con los vectores de movimiento localizados emplean algoritmos de lógica difusa para detectar el modo de transporte utilizado. Este trabajo se ha convertido en la base sobre la que muchos otros investigadores han FRQVWUXLGRVXVPRGHORVGHFODVLÀFDFLyQ Son varios los autores que han implementado datos provenientes de otras fuentes diferentes al GPS, que incorporan los teléfonos, para mejorar la precisión en los FDPELRVGHPRGRGHWUDQVSRUWH7VXL\6KDODE\ H[WLHQGHQ HO WUDEDMR GH &KXQJ \ 6KDODE\  PHGLDQWHHOXVRGHXQPDSD*,6\VHUYLFLRVGHLQIRUPDFLyQ de rutas de tránsito. El enfoque fundamental es hacer coincidir un segmento del desplazamiento (desde el GPS) con la presencia de una ruta de tránsito (de GIS). Han desarrollado un algoritmo de búsqueda de rutas que sólo se activa cuando el conjunto de datos coincide con al menos una ruta asignada a medios de transporte públicos urbanos. La adición de este algoritmo GHE~VTXHGDDVXPRGHORGHFODVLÀFDFLyQPHMRUDOD SUHFLVLyQGHOFODVLÀFDGRUGHODOWHQLHQGRHQ cuenta el deseo por parte de los investigadores de detectar cambios en diferentes medios de transporte mo- J. MUÑUZURI / J. GUADIX / L. ONIEVA / P. CORTÉS 409 >Ei 59 INNOVACIÓN DIGITAL PARA LA INCENTIVACIÓN DE LA MOVILIDAD SOSTENIBLE EN LOS DESPLAZAMIENTOS... WRUL]DGRXPEUDOHVGRQGHODFRQIXVLyQGHFODVLÀFDFLyQ VHKDFHPD\RU Gong et al\6FKVVOHUVLJXHQFRQODHVWUDWHJLDGH&KXQJ\6KDODE\GLYLGLHQGRODUXWDHQVHJPHQWRVDÀQGHWLSLÀFDUORVPRGRVGHWUDQVSRUWHXVDGRV $XPHQWDODSUHFLVLyQGHODFODVLÀFDFLyQDxDGLHQGRXQ sistema de referencia geolocalizada entre los puntos WRPDGRV SRU *36 \ ODV HVWDFLRQHV R UXWDV FRQRFLGDV GHWUDQVSRUWHS~EOLFR\ORVGDWRV*,6VRQDSRUWDGRVDO algoritmo por los entidades encargadas de la gestión del transporte público de Nueva York, al igual que los parámetros característicos conocidos de movimiento de las unidades de transporte que la integran. Otros investigadores mejoran el rendimiento de sus modelos de FODVLÀFDFLyQ PHGLDQWH OD DGTXLVLFLyQ GH LQIRUPDFLyQ DGLFLRQDODOD\DPHQFLRQDGD3RUHMHPSOR6WHQQHWK et al (2011) no sólo comparan los datos del GPS con las UXWDVGHWUiQVLWRGHOWUDQVSRUWHS~EOLFR\ODVHVWDFLRQHV VLQRTXHWDPELpQLQFOX\HQXQDFRPSRQHQWHWHPSRUDO ligada a los horarios de los mismos. En el ámbito de este trabajo se ha optado por el desarrollo de un algoritmo de detección del modo de transporte basado en información sobre velocidad recogida por el dispositivo GPS incluido en el teléfono móvil del usuario, además de la creación de un sistema de gestión que permita el correcto uso de la información aportada por parte de la empresa. Con esto se hace necesaria la capacidad de desarrollar un método que LPSOHPHQWH XQ PRGHOR GH FODVLÀFDFLyQ FRQ UHVSHF- to a los siguientes puntos: (1) el número de atributos a considerar en el modelo basado en la capacidad de los mismos para distinguir entre los modos de transporte disponibles; (2) el tipo de procesamiento de datos a HPSOHDU\ORVSDUiPHWURVGHOPRGHOR VISIÓN GENERAL DEL SISTEMA El objetivo último del desarrollo realizado es la puesta en marcha de una herramienta para incentivar en la ciudadanía el uso del transporte no motorizado en el ám- ELWRODERUDOORTXHUHGXQGDHQEHQHÀFLRGHODPHMRUD GHODVRVWHQLELOLGDGDPELHQWDOODFDOLGDGGHYLGD\OD salud de las personas. El sistema pretende aprovechar las tecnologías de movilidad actuales, al alcance de la ciudadanía, para hacer que participe de forma activa en el desplazamiento laboral no motorizado gracias a la incentivación que habrá que fomentar desde las em- SUHVDV\$GPLQLVWUDFLRQHV3~EOLFDVHQSRVGHODPHMRUD de la movilidad de las personas. A tal efecto, es indis- SHQVDEOHXWLOL]DULQIUDHVWUXFWXUDV\KHUUDPLHQWDVGHPRYL- lidad con soporte para geolocalización, aprovechando recursos disponibles como el callejero digital, la red de transportes, la red de carreteras, etc., que sirvan como soporte. El sistema propuesto se basa en una aplicación que el XVXDULRLQVWDODHQVXWHOpIRQRPyYLO\TXHUHFRSLODLQIRU- mación sobre sus desplazamientos gracias a la herramienta de geolocalización disponible en él. Esta recopilación se lleva a cabo únicamente dentro de un tramo KRUDULRSUHÀMDGRFRQHOREMHWRGHUHFRJHU~QLFDPHQWH GDWRVVREUHODWUD\HFWRULDGHLGD\YXHOWDHQWUHHOGRPLFLOLR\HOOXJDUGHWUDEDMR3RVWHULRUPHQWHODLQIRUPDFLyQVH vuelca al servidor, en el que está activo el algoritmo de FODVLÀFDFLyQHQFDUJDGRGHGHWHUPLQDUVLORVWUD\HFWRV realizados corresponden a desplazamientos motorizados o no. El resultado de la aplicación del algoritmo queda disponible tanto para el administrador del sistema, a través de la correspondiente base de datos, como para el propio usuario, a través de una aplicación web en la que puede consultar su información de movilidad. Esta información, además del archivo histórico de los des- SOD]DPLHQWRV UHDOL]DGRV FRQVLVWH HQ OD LGHQWLÀFDFLyQ de si el usuario realiza desplazamientos no motorizados SDUDDFXGLUDVXSXHVWRGHWUDEDMR\TXpSRUFHQWDMHGH su movilidad se realiza a pie o en bicicleta. El sistema de incentivación consistiría entonces en un procedimiento HVWDEOHFLGRH[WHUQRDOVLVWHPDGHLGHQWLÀFDFLyQGHPR- vilidad, en el que habría que decidir cuestiones como el tipo de incentivo a conceder (en tiempo de trabajo, económico, etc.), el porcentaje mínimo de movilidad QRPRWRUL]DGDUHTXHULGRSDUDRSWDUDOLQFHQWLYR\TXp hacer con los desplazamientos mixtos (por ejemplo, el caso de usuarios que utilicen la bicicleta para ir desde su domicilio hasta un intercambiador ferroviario, tomen HOWUHQ\SRVWHULRUPHQWHYXHOYDQDSHGDOHDUKDVWDOOHJDU a su lugar de trabajo). &RQ HOOR VH SRVLELOLWD OD FRQVHFXFLyQ GH EHQHÀFLRV tanto de tipo medioambiental como de gestión del WUDQVSRUWH\ODPRYLOLGDG(QFXDQWRDORVEHQHÀFLRV medioambientales, teniendo presente que en torno al 81% de la movilidad se realiza mediante vehículo SULYDGR\ HVWDEOHFLpQGRVHXQD PHGLDGH XQRV viajes por persona/año en horario laboral, el sistema pone a disposición de la ciudadanía la capacidad de manejar información veraz de desplazamientos la- ERUDOHVVRVWHQLEOHDÀQGHRIUHFHUEHQHÀFLRVÀVFDOHV pudiéndose avanzar de forma macroscópica en los siguientes objetivos: • $KRUURGHFRPEXVWLEOH\PHMRUDHQODGHSHQGHQ- cia de combustibles fósiles. • Reducción del consumo de emisiones de CO2. • Reducción de impacto ambiental que origina el transporte al optimizarse los recursos. • 0HMRUD\JHVWLyQGHFiOFXORGHUXWDV Por otro lado, el sistema aporta indudables mejoras en la gestión del transporte, entre las que cabe citar las siguientes: • 2SWLPL]DFLyQHQODJHVWLyQ\FiOFXORGHUXWDV • 2SWLPL]DFLyQGHORVÁXMRVGHWUDQVSRUWHVGHSDVD- jeros. • Aplicación de la red inteligente en múltiples ámbitos de uso adicionales al transporte, repercutiendo en un ahorro de costes del sistema. • Aumento de la vida útil de los elementos de transporte al optimizar su uso. 60 >Ei409 J. MUÑUZURI / J. GUADIX / L. ONIEVA / P. CORTÉS El esquema de funcionamiento del sistema se muestra en la Figura 1. En cuanto a la arquitectura del mismo, consta de tres componentes independientes pero interconectados: • La aplicación de teléfono que recoge los datos de detección. • (OVHUYLGRUTXHLQFOX\HODEDVHGHGDWRVDVtFRPR HOSURFHVDPLHQWRGHGDWRV\DOJRULWPRVGHYDOLGD- ción. • La interfaz web a la que pueden acceder los admi- QLVWUDGRUHVRXVXDULRVSDUDYHU\JHVWLRQDUORVGDWRV procesados. Los tres componentes que conforman la arquitectura GHOVLVWHPDDVtFRPRORVÁXMRVGHGDWRVHQWUHHOORVVH PXHVWUDQHQOD)LJXUD\VHGHVFULEHQFRQPD\RUQLYHO de detalle en las secciones siguientes. Aplicación móvil La aplicación para smartphone, diseñada tanto para plataformas Android como iOS, recoge los datos del sensor GPS disponible en el teléfono. Uno de los principales objetivos del diseño de esta aplicación es su característica de no-intrusión, dado que la aplicación se eje- FXWDHQVHJXQGRSODQRGHOWHOpIRQR\HQVLOHQFLRUHFRJH los datos sin intervención del usuario. Así, los usuarios no VHYHQLQÁXLGRVGHQLQJXQDPDQHUDSRUODDSOLFDFLyQ durante su actividad en el desplazamiento. Además, ODDSOLFDFLyQHVWiGLVHxDGDSDUDVHUGHSHVROLJHUR\ fácil de usar. Cada 10 segundos la aplicación registra información sobre la hora UTC, latitud, longitud, altitud, velocidad instantánea, rumbo, numero de satélites de ODPHGLGD\HO'+68QDGHODVSULQFLSDOHVSUHRFXSDFLR- nes para las aplicaciones basadas en la localización es HOFRQVXPRGHODEDWHUtD\SRUHOORVHKDQUHDOL]DGRHV- fuerzos para minimizar el consumo de batería. Los datos UHFRJLGRVHQHOWHOpIRQRVHWUDQVÀHUHQDOVHUYLGRUGHJHV- tión a través de cualquiera de la redes de telefonía de GDWRVR:L)LHQIXQFLyQGHODVSUHIHUHQFLDVGHOXVXDULR El envío de datos se realiza en formato json. Base de datos Los datos primarios recogidos a través de la aplicación se cargan en una base de datos sobre la que se ejecuta un algoritmo, que se describe más adelante, para SURFHVDUODLQIRUPDFLyQ\KDFHULQIHUHQFLDVVREUHODVUXWDV\VREUHORVPHGLRVGHWUDQVSRUWHXWLOL]DGRVHQODVPLV- mas. Para minimizar la carga de interacción del usuario, los algoritmos de back-end traducen los datos en bruto GHORVGHVSOD]DPLHQWRV\ODVDFWLYLGDGHV\ORVPRGRV de desplazamiento se detectan basándose en las fun- FLRQHVGHO*36\HODFHOHUyPHWURGHOWHOpIRQRPyYLO Plataforma web La interfaz web proporciona una plataforma que permite a los diferentes agentes intervinientes en el uso revisar sus datos procesados en forma de diario temporal de FIGURA 1 VISIÓN GENERAL DEL SISTEMA QUE PERMITE IDENTIFICAR PATRONES DE DESPLAZAMIENTO PARA LA PUESTA EN MARCHA DE INCENTIVOS A LA MOVILIDAD SOSTENIBLE Fuente: Elaboración propia 409 >Ei 61 INNOVACIÓN DIGITAL PARA LA INCENTIVACIÓN DE LA MOVILIDAD SOSTENIBLE EN LOS DESPLAZAMIENTOS... actividad. La plataforma web permite la administración de la base de datos a tres tipos de actores intervinientes HQHOVLVWHPDFX\RVUROHVVRQORVVLJXLHQWHV • Superusuario: rol encargado de la gestión completa del servicio, con visualización completa del resto GH SHUÀOHV H[LVWHQWHV 7LHQH SHUPLVR SDUD GDU GH DOWD\EDMDHPSUHVDVHQHOVLVWHPD • $GPLQLVWUDGRUGHHPSUHVDSHUÀOGHJHVWLyQGHOD HPSUHVD \ VXV WUDEDMDGRUHV 7LHQH SHUPLVR SDUD realizar las siguientes actividades: • Alta de sedes laborales. • Alta de usuarios. • Gestión de los patrones de desplazamiento del usuario. • Gestión de los horarios laborales del usuario. • 8VXDULRVRORSHUPLWHODYLVXDOL]DFLyQGHGDWRV\OD generación de informes personales de los desplazamientos realizados. La plataforma ofrece informes de los desplazamientos de los usuarios, en los que las rutas se muestran sobre una capa de visualización. La Figura 3 contiene un ejemplo de visualización de una de estas rutas. El sistema ofrece la referencia del patrón base (color claro) para el desplazamiento, calculado sobre la base de un DOJRULWPRGHUXWDPtQLPDHQWUHGRVSXQWRV\HOGHVSOD- zamiento realizado por el usuario (color oscuro). DETECCIÓN DEL MODO DE DESPLAZAMIENTO La determinación de los modos de transporte utilizados en diferentes desplazamientos es uno de los principales temas de investigación para estudios en toma de datos SRU*36\HVHOSDVRFUXFLDOSDUDTXHHVWDVDSOLFDFLR- nes de fomento de la movilidad sostenible sean útiles a gran escala. Actualmente, existen publicaciones de algunos enfoques para la detección automatizada del modo de desplazamiento, como es el caso de Stopher et al. (2005), que trabajan con una eliminación gradual de los modos de transporte basándose en la velocidad PHGLD\Pi[LPD(QFRQWUDVWHFRQODPD\RUtDGHORV autores, asumen que cada desplazamiento se lleva a FDERHQXQVRORWLSRGHWUDQVSRUWH-RQJ\0HQVRQLGHV (2003) dividen los desplazamientos en segmentos mono-modo basándose en la suposición de que es necesario un corto periodo de tiempo a velocidad cero SDUDUHDOL]DUXQFDPELRGHXQWUDQVSRUWHDRWUR\VH- guidamente, mediante el empleo de características de YHORFLGDG\ODSUR[LPLGDGDODVSDUDGDV\UXWDVGHWUDQV- porte público, determinan el medio usado en cada segmento del desplazamiento. Además, implementan ciertas restricciones de uso, prohibiendo al algoritmo la SRVLELOLGDGGHFDPELRVHQWUHDXWRE~V\FRFKHVLQTXH exista una etapa intermedia de desplazamiento a pie. El enfoque seguido en este trabajo se basa en el mé- WRGRGHGHWHFFLyQGHPRGRSURSXHVWRSRU&KXQJ\ 6KDODE\\7VXL\6KDODE\(VWHPpWRGRVH fundamenta en el paso previo de detectar las paradas HQODUXWDUHDOL]DGDPHMRUDQGRDVtODÀDELOLGDGGHORV atributos de la velocidad. En consecuencia, cada desplazamiento se divide en etapas mono-modo separados por los puntos en los que se producen paradas. Posteriormente, el medio de transporte usado en cada uno de los segmentos se determina mediante la aplicación de un enfoque basado en un iUEROGHFODVLÀFDFLyQso- EUHORVDWULEXWRVGHYHORFLGDG\DFHOHUDFLyQ6REUHOD base de las circunstancias en el área de estudio, el ob- MHWLYRHVFODVLÀFDUFDGDVHJPHQWRGHQWURGHXQRGHORV tres modos de desplazamiento posibles: caminar, bici- FOHWD\YHKtFXORPRWRUL]DGR            FIGURA 2 ARQUITECTURA DEL SISTEMA PROPUESTO Fuente: Elaboración propia 62 >Ei409 J. MUÑUZURI / J. GUADIX / L. ONIEVA / P. CORTÉS El programa recorre un vector con los datos GPS re- FRJLGRV GXUDQWH HO WUD\HFWR (VWRV GDWRV VH UHFRJHQ FDGDVHJXQGRV\VRQGDWRVGHWLSRHVWUXFWXUDGH manera que en cada lectura se almacena la siguiente información: latitud, longitud, velocidad, tiempo. A partir GHHVRVGDWRVHODOJRULWPRHQSULPHUOXJDULGHQWLÀFDORV VHJPHQWRV\UHDOL]DODVVLJXLHQWHVWDUHDV • Búsqueda de paradas o segmentos sin movimiento. • Detección del modo de transporte usado en los diferentes segmentos de movilidad. $FRQWLQXDFLyQVHGHVFULEHQHQPD\RUSURIXQGLGDGORV cinco pasos secuenciales de ejecución del algoritmo GHFODVLÀFDFLyQ/RVHOHPHQWRVFUXFLDOHVVRQORVDWULEX- tos de velocidad de los segmentos, las reglas de deci- VLyQGHVFULEHQODUHODFLyQHQWUHORVPRGRV\ODVYDULDEOHV\ODVIXQFLRQHVGHSHUWHQHQFLDDFDGDPRGRGH transporte son parametrizables por el administrador del sistema. 3$62ORVSXQWRVGHLQLFLR\ÀQGHUXWDQRVLJXHQSDX- tas de uso por atributos de velocidad, sino que se iden- WLÀFDQPHGLDQWHDSUR[LPDFLyQJHRJUiÀFDDORVSXQWRV LQGLFDGRVHQHOVLVWHPDFRPRKRJDU\OXJDUGHWUDEDMR $Vt OD SULPHUD YHULÀFDFLyQ TXH HO DOJRULWPR WRPD en consideración es la comprobación de la distancia de la primera toma de GPS realizada con el domicilio DVLJQDGRSDUDHOXVXDULRHQVXSHUÀOSHUVRQDOTXHGHEH FXPSOLUXQXPEUDOGHWROHUDQFLDSUHÀMDGR PASO 2: la siguiente operativa del algoritmo es la detección de puntos de parada o carencia de movimiento, DÀQGHHOLPLQDUPHGLGDVGHYHORFLGDGTXHDOWHUHQORV umbrales asignados a cada medio de transporte. Con ello, el algoritmo busca puntos donde la velocidad es PHQRUDXQGHWHUPLQDGRXPEUDO\REVHUYDORVVLJXLHQ- tes puntos que cumplan esta condición hasta que detecta una velocidad superior al umbral. +D\FXDWURWLSRVGHSXQWRVDWUDYpVGHORVFXDOHVHODOJRULWPRFUHDVHxDOHVGHDYLVRLQWHUQDVÀQDOGHODUXWD (end of movement, EOM), inicio de la ruta (start of movement, SOM), inicio de segmento parada (start of stop, 627\ÀQGHVHJPHQWRSDUDGDend of stop, EOT). Cada segmento de la ruta estará por tanto acotado entre un SXQWR620\RWUR(20\FDGDSDUDGDHQWUHXQSXQWR 627\RWUR(27$VtFDGDYH]TXHVHGHWHFWDXQSXQWR de la ruta en el que la velocidad es inferior al umbral GHSDUDGDVH EXVFD VLKD\ RWURV SXQWRVDQWHULRUHVR posteriores del desplazamiento que cumplan la misma condición. El primer punto de esta secuencia será iden- WLÀFDGRFRPRXQSXQWR627\HODQWHULRUDpOFRPRXQ SXQWR(20\HO~OWLPRSXQWRGHODVHFXHQFLDVHUiLGHQWLÀFDGRFRPRXQSXQWR(27\HOVLJXLHQWHDpOFRPR un punto SOM). Estas designaciones siguen las siguientes restricciones: • Un punto SOT no puede ir seguido de puntos con medidas de velocidad superiores al umbral de parada. FIGURA 3 EJEMPLO DE VISUALIZACIÓN DE UNA RUTA Fuente: Elaboración propia 409 >Ei 63 INNOVACIÓN DIGITAL PARA LA INCENTIVACIÓN DE LA MOVILIDAD SOSTENIBLE EN LOS DESPLAZAMIENTOS... • Un punto EOT no puede ir seguido de puntos con medidas de velocidad inferiores al umbral de parada. De esta manera, la ruta queda dividida en segmentos o tramos de actividad. Seguidamente, para cada uno de esos tramos se aplicará el proceso de FODVLÀFDFLyQDÀQGHGHWHFWDUHOPRGRGHWUDQVSRU- te usado en cada segmento de la ruta. 3$62WHQLHQGR\DORVVHJPHQWRVGHPRYLPLHQ- to aislados, el algoritmo analiza cada uno de los SXQWRV*36GHQWURGHFDGD VHJPHQWR\ FODVLÀFD el segmento como a pie, en bicicleta o motorizado según los umbrales de velocidad asignados. 3DUDUHODMDUHOFULWHULRGHFODVLÀFDFLyQODWRPDGH GHFLVLRQHV VH UHDOL]D VHJ~Q XQ SHUFHQWLO SUHÀMDGR 3RU HMHPSOR VL HVWH SHUFHQWLO VH KXELHUD ÀMDGR HQ el 80%, se admitiría que un determinado segmen- to del desplazamiento se ha realizado en bicicleta cuando al menos el 80% de las lecturas GPS de ese VHJPHQWR UHÁHMDUDQ XQ GDWR GH YHORFLGDG GHQWUR de los umbrales establecidos para la bicicleta. De esta manera, se consigue un efecto parecido al de aplicación de la lógica borrosa para el proceso de FODVLÀFDFLyQDWHQXDQGRORVHUURUHVGHLGHQWLÀFDFLyQ debidos a situaciones puntuales (como por ejemplo, el caso de un ciclista que acelera anormalmente para adelantar a otro en un carril bici, pudiendo alcanzar durante un instante una velocidad asociada a un medio de transporte motorizado). 3$62FRQFDGDVHJPHQWRFODVLÀFDGRHODOJRULWPR HVWXGLDODPHGLDGHDVLJQDFLRQHV\WRPDXQDYDOR- ración de los medios empleados en la ruta total de GHVSOD]DPLHQWR'HQXHYRDÀQGHUHODMDUHOFULWHULR VHSHUPLWHQVHJPHQWRVFRQXQDFODVLÀFDFLyQGLIHUHQWHDODPHGLDWRPDGDVLHPSUH\FXDQGRQRVHHQ- cadenen más de dos consecutivos. Es decir, si en un WUD\HFWRWRWDOKD\DOJ~QVHJPHQWRDLVODGRTXHVHKD LGHQWLÀFDGR FRPR PRWRUL]DGR SHUR ORV VHJPHQWRV DQWHULRU\SRVWHULRUVLHPSUHVHKDQFRQVLGHUDGRFRPR QRPRWRUL]DGRVVHHQWHQGHUiTXHHOWUD\HFWRHQVX globalidad ha sido no motorizado. Por el contrario, si a pesar de existir segmentos no motorizados aparecen en el desplazamiento varios segmentos motorizados encadenados, se entiende que se ha producido un FDPELRGHPRGRGHGHVSOD]DPLHQWR\VHFODVLÀFD la ruta completa como motorizada. PASO 5: como última restricción para considerar válida la ruta, el sistema realiza una comprobación GHGLVWDQFLDHQWUHHO~OWLPRSXQWRGHWRPD*36\OD sede laboral indicada, de nuevo con un umbral de tolerancia para la distancia, así como una comprobación de concordancia respecto al horario laboral asignado al usuario. ALGORITMO DE CLASIFICACIÓN La Figura 4 muestra el pseudocódigo del algoritmo de LGHQWLÀFDFLyQ GHO PRGR GH WUDQVSRUWH XWLOL]DGR HQ XQ desplazamiento. La notación utilizada es la siguiente: • N se corresponde con la longitud de vector ruta, es decir, todos los puntos tomados por el GPS. • DminHVODGHÀQLFLyQGHXQDUHIHUHQFLDGHGLVWDQFLD entre dos coordenadas GPS. • Pi y Pj son puntos de toma de datos GPS, dentro del vector ruta. • Piniciomov\3ÀQPRY son puntos de toma de datos GPS que delimitan un segmento de movilidad. RESULTADOS Las pruebas de validación del sistema se realizaron en la ciudad de Sevilla, a partir de datos reales de movilidad GHGLYHUVRVXVXDULRVGXUDQWHXQSHULRGRGHXQPHV\ FRQODVLJXLHQWHFRQÀJXUDFLyQ • 8PEUDOGHWROHUDQFLDSDUDORVSXQWRVGHLQLFLR\À- nal de la ruta: 200 m. • Umbral de parada: valor de 0,5 m/s, valor recomendado por Gong et al (2011). • Umbral de desplazamiento a pie: 2,78 m/s (10 km/h). • Umbral de desplazamiento en bicicleta: 8,34 m/s (30 km/h). Para la realización de las pruebas, cada sujeto utilizaba su propio teléfono móvil, en el que previamente había instalado la aplicación del sistema. Al iniciar un nuevo desplazamiento a su lugar de trabajo, la persona de- EtDLQLFLDUODDSOLFDFLyQGHVHJXLPLHQWRHQHOWHOpIRQR\ dejar constancia del modo de transporte utilizado. Durante el periodo de validación, se recopilaron un total de 48 desplazamientos. La Tabla 1 muestra el resulta- GRGHODFRPSDUDWLYDHQWUHODUHDOLGDG\ODVFODVLÀFD- ciones realizadas por el algoritmo, obteniéndose unos resultados similares a los de ejemplos similares en la literatura, aunque seguramente susceptibles de mejorar HQFDVRGHXQPD\RUUHÀQDGRGHODVFDOLEUDFLRQHVGHO sistema. En efecto, los casos de confusión mostrados en la tabla DQWHULRUHQWUHORVFDPSRVGH1R0RWRUL]DGR\0RWRUL]D- do, con 5 casos en los que el algoritmo comete errores GHFODVLÀFDFLyQVHGHELHURQDOSHULRGRGHDMXVWHGH los parámetros de velocidad máxima permitida para cada medio de transporte. Concretamente, el área compartida entre velocidades altas para el uso de la ELFLFOHWD\YHORFLGDGHVEDMDVHQHOXVRGHWUDQVSRUWH motorizado, condiciones comúnmente observadas en Q~FOHRVXUEDQRVGRQGH H[LVWHFRQJHVWLyQ GHOWUiÀFR URGDGR\FDUULOHVELFLGRQGHODELFLFOHWDSXHGHDOFDQ- ]DUPD\RUHVYDORUHVGHYHORFLGDG$ÀQGHPHMRUDUORV UHVXOWDGRVGHOFULWHULRGHFODVLÀFDFLyQVHUHODMDURQORV valores de velocidad máxima admisible a la bicicleta, con estudios estadísticos de la velocidad a partir de las lecturas GPS. En la Figura 5 se puede observar una ruta realizada por un usuario durante el periodo de validación, en la 64 >Ei409 J. MUÑUZURI / J. GUADIX / L. ONIEVA / P. CORTÉS que se indican el patrón asignado por el sistema como UXWDySWLPD\ODUHDOL]DGDSRUHOXVXDULRFRQORVSXQWRVGHSDUDGD PDUFDGRV/DUXWDKDVLGRFODVLÀFDGD como válida, es decir, desplazamiento no-motorizado, \FXPSOHFRQODVUHVWULFFLRQHVGHGLVWDQFLDUHVSHFWRDO SXQWRGHLQLFLRGRPLFLOLRGHOXVXDULR\HOSXQWRÀQDOGH la ruta (lugar de trabajo del usuario). Cuando existe una GLVSDULGDGHQWUHODUXWDySWLPD\ODUXWDHIHFWLYDFRPR HQHVWHFDVRHOVLVWHPDFXDQWLÀFDFRPRNLOyPHWURVQR motorizados realizados los correspondientes a la ruta óptima, de manera que si el usuario decide seguir otros itinerarios por cualquier motivo es libre de hacerlo, pero esa distancia adicional no le es computada a efectos del incentivo posterior. CONCLUSIONES (QHVWHWUDEDMRVHKDSUHVHQWDGRODDUTXLWHFWXUD\HO algoritmo para un sistema de detección del modo de transporte utilizado en los desplazamientos de ida \YXHOWDDOOXJDUGHWUDEDMRDXQDQGRSDUDHOORWHFQR- logías de alta disponibilidad como son los teléfonos FIGURA 4 PSEUDOCÓDIGO DEL ALGORITMO DE CLASIFICACIÓN IMPLEMENTADO PARA LA IDENTIFICACIÓN DEL MODO DE TRANSPORTE EN LOS DESPLAZAMIENTOS. Fuente: Elaboración propia INICIO Si primera toma GPS cerca de la localización asignada como domicilio Comprobación toma de GPS cercano a posición lugar designado como laboral Si (dist(Pi,Ptrabajo) < D) i=N; Fin si Ύ/ĚĞŶƟĮĐĂĐŝſŶĚĞůŽƐƐĞŐŵĞŶƚŽƐĚĞƉĂƌĂĚĂƐĚĞůǀĞĐƚŽƌƌƵƚĂ Pparada <- Detección parada (N,Dmin,P) Leer N,D; Leer Pi,Pj; Mientras i<N-1 Hacer j=i+1; Si (PjǀĞůхϬϱĚijхmin) j=j+1; Si no Si (PjǀĞůфсϬϱĚij<=Dmin) Pj detecta inicio parada; Sk = Pj; k=k+1; j=j+1; Fin Si i=j; Fin Mientras Fin proceso * Detección del modo de transporte (N, Pi, Vi_max) Vi_max: datos directos desde la toma GPS. Recorrer ruta hasta primer punto designado parada. Marcar punto parada y buscar siguiente punto de parada y marcar. Pi=PŝŶŝĐŝŽŵŽǀ, Pj=PĮŶŵŽǀ; Leer PŝŶŝĐŝŽŵŽǀ, PĮŶŵŽǀ; SŵŽǀŝůŝĚĂĚфͲŝǀŝƐŝſŶĚĞůƐĞŐŵĞŶƚŽŵŽǀŝůŝĚĂĚĞŶƉŽƌĐŝŽŶĞƐŵĄƐƉĞƋƵĞŹĂƐ Para j=i hasta j=n Hacer PŝŶŝĐŝŽŵŽǀ=j Si (Vi_max<2,78) Mode=Walk; Si no Si (Vi_max <7,22) Mode=Bike; Si no Mode=Motor; Fin si Fin si p=n+1; Fin procesoa i=n; n=p; Fin proceso ^ŝϴϬйĚĞƐĞŐŵĞŶƚŽƐŵŝƐŵŽŵŽĚŽĚĞƚƌĂŶƐƉŽƌƚĞ Modo Transporte Asignado; Fin si FIN 409 >Ei 65 INNOVACIÓN DIGITAL PARA LA INCENTIVACIÓN DE LA MOVILIDAD SOSTENIBLE EN LOS DESPLAZAMIENTOS... PyYLOHV\EDVHVGHGDWRVSDUDHOSRVWSURFHVDGRGH la información. El objetivo del sistema es el empleo de las tecnologías digitales para, de forma automática, LGHQWLÀFDUTXpSHUVRQDVDFXGHQDVXWUDEDMRXWLOL]DQGR medios no motorizados, permitiendo la puesta en marcha de políticas de incentivos que fomenten la movilidad sostenible. A partir de las pruebas de validación realizadas, cabe FRQFOXLUTXHHOPRGHORSURSXHVWRGHFODVLÀFDFLyQGHO modo de transporte, a través del uso del GPS integrado HQORVWHOpIRQRVPyYLOHVLGHQWLÀFDGHIRUPDFRUUHFWDORV desplazamientos como motorizados o no-motorizados. Además, la puesta en marcha del sistema alcanza los siguientes objetivos: • Se ofrece una plataforma de participación de la ciudadanía a través de sus propios dispositivos móviles, VLHPSUHVLJXLHQGRORVFULWHULRVGHFRQÀGHQFLDOLGDG de la información que se provea desde estos dispositivos, permitiendo la participando de forma activa HQVXSURSLREHQHÀFLRWDQWRHFRQyPLFRFRPRVDOXGDEOH\UHGXQGDQGRGHIRUPDGLUHFWDHQODPH- jora de los servicios públicos así como en la mejora GHODVRVWHQLELOLGDGDPELHQWDO\UHGXFFLyQGHOJDVWR S~EOLFRHQPDWHULDGHWUDQVSRUWH\VDOXG TABLA 1 RESULTADO DE LAS VALIDACIONES DEL SISTEMA DURANTE EL PERIODO DE PRUEBAS &ODVLÀFDGRFRPR No-Motorizado Motorizado Realidad No-Motorizado 26 5 Motorizado 2 15 Precisión (%) 92,86 75,00 Fuente: Elaboración propia FIGURA 5 EJEMPLO DE ITINERARIO DETECTADO PARA UN USUARIO DURANTE EL PERIODO DE VALIDACIÓN (CON LOS PUNTOS DE PARADA DETECTADOS POR EL SISTEMA FRENTE A LA RUTA ÓPTIMA TEÓRICA) Fuente: Elaboración propia