Noelia Cáceres Sánchez TESIS DOCTORAL - Universidad de Sevilla

Capítulo 3: ESTADO DEL ARTE EN EL ÁMBITO DE LA ESTIMACIÓN DE PARÁMETROS DE TRÁFICO
MEDIANTE LA TELEFONÍA MÓVIL 39
Agency) en el Reino Unido. Dicho proyecto consistió en la extracción de información sobre
movilidad entre celdas origen–destino con datos anónimos de localización asociados a llamadas
realizadas por usuarios, proporcionados por el operador BTCellnet (actualmente O2). Se sabe
que, cuando un teléfono efectúa una llamada, se conoce la estación base servidora en todo
momento y, por tanto, la celda en la que se encuentra. Con fines de facturación, se almacenan
múltiples datos asociados a cada llamada, como la posición del teléfono al inicio y fin de la
llamada o la duración de la misma, entre otros. El citado trabajo hace uso de esos datos de
posiciones inicial y final de cada llamada para obtener información de movilidad sobre una
región bajo estudio en términos de celdas origen y destino. Así pues, se consigue construir una
matriz de viajes donde las “zonas de transporte” se corresponden con las celdas que definen la
cobertura en la región analizada. El principal inconveniente de las matrices eleboradas bajo este
criterio es que la información recopilada es parcial. El viaje detectado con las llamadas está
limitado al recorrido que realizó el usuario con la llamada activa, el cual lógicamente no suele
corresponderse con el recorrido completo realizado por el usuario; por ejemplo, en su
desplazamiento de casa al trabajo. No obstante, la matriz resultante proporcionaría una matriz
de partida que podría ser tratada posteriormente con algoritmos de expansión u otros
procedimientos similares para inferir una matriz válida.
Lógicamente, el empleo de este tipo de información asociada a la telefonía móvil implica la
colaboración de un operador que los suministre. Esos datos se recibirían y tratarían de forma
agregada y anónima, según los reglamentos vigentes, de modo que no exista posibilidad de
asociar datos con abonados reales. Sólo se pretende conocer información referente a la
localización de un terminal, visto como una sonda anónima que se mueve a través de la red. A
pesar de ello, conseguir la cooperación de un operador de telefonía no es una tarea sencilla. Por
ello, es habitual recurrir a la ayuda de simuladores para conseguir datos de localización
necesarios para implementar sus algoritmos de estimación ya que poseen la ventaja de que la
información “real” de posición de cada vehículo puede ser extraída según un tiempo de
muestreo deseado, y así validar con mayor facilidad dichos algoritmos.
Uno de esos trabajos basados en simulaciones es el desarrollado por Akin y Sisiopiku (2002), el
cual también elaboró una matriz de viajes entre celdas pero mediante datos de localización
generados por un conjunto específico de teléfonos sobre una cierta zona. Para desarrollar los
modelos y validar sus algoritmos, los datos de localización (registros en las celdas de una
región) fueron creados mediante una función generadora de números aleatorios en MS Excel.
Los números generados representaban los identificadores de celdas visitadas durante un día por
un conjunto de teléfonos móviles pertenecientes a un operador ficticio. Esos teléfonos