Noelia Cáceres Sánchez TESIS DOCTORAL - Universidad de Sevilla

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Capítulo 1: INTRODUCCIÓN 7 temática está siendo estudiada en numerosos centros de investigación, universidades y departamentos relacionados con el transporte de todo el mundo. Cabe destacar la labor del Department of Civil Engineering (Univ. de Waterloo), con las publicaciones de varios trabajos de investigación (Hellinga et al., 2005), y la del Institute of Transportation Studies (Univ. de California, Berkeley), por las múltiples aportaciones relacionadas con la materia, como una revisión del “Estado–del–Arte” (Yim, 2003). No obstante, el creciente interés en este campo ha hecho surgir en los últimos años numerosos proyectos piloto por parte de diferentes entidades. Una revisión detallada sobre proyectos piloto y otros estudios relacionados con la materia aparece en trabajos como Caceres et al. (2008) o en un informe presentado por el VDOT, en referencia al proyecto NCHRP 70–01, (Smith y Fontaine, 2006). En un apéndice de este último informe se revisan diferentes proyectos (finalizados y en curso) que emplean sistemas de monitorización de tráfico basados en WLT (Wireless Location Technology). Haciendo uso de información publicada hasta entonces, se elaboró un documento que recopila datos como entidades participantes, objetivos, tecnología usada, etc., de cada uno de esos proyectos, junto con resultados obtenidos caso de haber finalizado. Sobre este tema se han presentado en los últimos años innumerables publicaciones en revistas y libros. En 2000, se presentó un modelo de estimación de tráfico mediante un algoritmo que estimaba parámetros de tráfico a partir de datos de posición de teléfonos (Bolla et al., 2000). En 2001, se elaboraron diferentes estudios sobre datos anónimos de posición de teléfonos móviles orientados a aplicaciones de transporte, como velocidades o tiempos de viaje (Lovell, 2001, Smith et al., 2001). También se deben destacar estudios sobre estimación de matrices origen– destino mediante registros de teléfonos móviles (Pan et al., 2006) o utilizando simulaciones de datos de telefonía móvil (Caceres et al., 2007, Sohn, 2004, Akin y Sisiopiku, 2002), así como otros estudios orientados a la efectividad de la técnica, como el de Cayford y Johnson (2003), que examinaron los principales parámetros a considerar: precisión, frecuencia de las mediciones y número de localizaciones necesarias para la correcta descripción del tráfico. De todos ellos, la precisión es el parámetro que posee mayor relevancia para alcanzar los resultados deseados. El nivel de precisión más fino proporcionado por la red GSM sin realizar ninguna modificación en ella ni en los terminales es a nivel de celda, es decir, con el área de cobertura de la estación base a la que está conectado el terminal móvil. Esta precisión depende del radio de la celda, pudiendo ser de 200 m en ciudades y oscilando entre 5 y 20 km en entornos rurales. No obstante, existen otros modelos que poseen mayor precisión pero requieren la modificación de la red (instalando elementos adicionales para realizar mediciones de señal: ángulo de llegada, nivel de señal, etc.) o implican la modificación de los terminales (GPS, relojes para medir tiempos de llegada, etc.). Dado el gasto asociado a estas modificaciones
8 ESTIMACIÓN DE MATRICES DE MOVILIDAD MEDIANTE DATOS DE TELEFONÍA MÓVIL adicionales así como que la información recopilada debe ser estadísticamente representativa, es decir, que el tamaño de la muestra sea lo mayor posible (la mayoría de los abonados no disponen de terminales modificados), esta Tesis centra su atención en la localización proporcionada por una red GSM típica sin modificar. Este nivel, a pesar de que ofrece una precisión que no es la óptima, es suficiente para una apropiada estimación de ciertos parámetros de tráfico. En la actualidad, existen multitud de estudios piloto relacionados con esta nueva alternativa. Todos ellos han mostrado magníficos resultados para una posible implementación en la realidad. Sin embargo, pese a ser una fuente de datos fiable y real que permite monitorizar la movilidad de los habitantes de una zona, estos datos de localización agregados no se utilizan de manera sistemática para describir la planificación de sistemas urbanos o interurbanos. Principalmente, esto se debe al acceso restringido a estos datos de localización disponibles por los operadores de telefonía. Además, la carencia de una normativa detallada para el manejo de estos datos por parte de terceros junto con la creciente preocupación asociada a términos de privacidad frenan el desarrollo de esta alternativa. No obstante, numerosos estudios (Ahas y Ülar, 2005, Ratti et al., 2006, y Rose, 2006) realizados en los últimos años están demostrando que la utilización de estos datos no vulnera los derechos de los abonados y que, con la colaboración del operador, se pueden obtener nuevos productos que beneficien no sólo a los operadores sino a toda la sociedad. Incluso se muestra que poseen numerosas ventajas respecto a los métodos anteriores: ▫ Gran tamaño de la muestra de datos, asociado con la tasa de penetración de telefonía móvil. ▫ Cualquier zona puede ser monitorizada, dada la extensa cobertura de telefonía. ▫ No se precisa de instalación adicional de elementos en el vehículo ni en la red para ser monitorizado. ▫ Datos generados quasi en tiempo real. ■ PROYECTOS RELACIONADOS CON DATOS DE TRÁFICO DERIVADOS DE TELEFONÍA CELULAR Existen múltiples proyectos en los que se estudia esta técnica. Algunos de ellos utilizan la propia localización usada por los operadores GSM cuando un teléfono está simplemente encendido, otros emplean ciertos datos asociados a situaciones concretas como llamadas o datos
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