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Pitch

Entender las diferentes capas sociales de la movilidad y modelos de movilidad urbana con big data


Descripción

Resumen

La movilidad es un fenómeno complejo y para entenderlo es importante tener nuevas herramientas que tengan alta resolución, sean en tiempo real y nos permitan diferenciar las diferentes capas sociales de movilidad en sus diferentes modalidades.

El análisis de movilidad nos puede ayudar optimizar el transporte, entender el modelo de movilidad, pero también entender cómo los flujos de personas influyen factores sociales, económicos, de salud o ambientales. La movilidad es transversal.

La movilidad es un aspecto clave para medir el impacto de la pandemia en diversos grupos sociales.

Los datos abiertos (e.g. transporte) y privados (e.g. datos de móviles) de forma integrada nos permiten alcanzar este objetivo.


¿Se trata de una propuesta ya puesta en marcha o de una nueva iniciativa?

En la UPM tenemos una experiencia de cerca de 10 años en análisis de movilidad con diversas fuentes de datos, con diversas publicaciones y con diversos partners.

Actualmente analizamos datos abiertos de transporte en Madrid y también datos de móviles en diversos países del mundo para estudiar fenómenos diversos como los desastres naturales, el cambio climático o las migraciones rural-urbanas.

Por tanto, tenemos una amplia experiencia y herramientas para llevar a cabo esta propuesta.


Problema a resolver u oportunidad a aprovechar

En el corto plazo, los cambios que se están produciendo en la movilidad tienen que ser monitorizados en tiempo real para entender el impacto de la pandemia y de las medidas que se están tomando.

A medio-largo plazo es necesario entender los cambios estructurales en la movilidad de las ciudades y cómo eso va a afectar a la economía y la recuperación de barrios y las diversas zonas de las ciudades.

La movilidad tanto colectiva como individual es clave para entender cambios en la calidad del aire y medir la exposición.

Entender la movilidad con datos nos puede ayudar a potenciar la movilidad transversal frente a la mayor movilidad radial que genera mayor densidad de personas con los efectos que ello conlleva para la salud.

 

 


Institución responsable

En uso de los datos deber ser explotado de forma colectiva por los diferentes actores. Es necesario conectar el uso con el análisis

Debido a la complejidad del análisis, la Universidad puede tener un rol clave en el desarrollo de metodologías que luego puedan ser usadas por las ciudades y otros actores para mejorar las decisiones.


Coste estimado

Gracias a la experiencia que tenemos con estos proyectos se podría realizar un MVP en un tiempo breve con una inversión reducida de aprox. 50.000 euros.

A este presupuesto habría que añadir posibles costes para acceder a datos del sector privado.