Noelia Cáceres Sánchez TESIS DOCTORAL - Universidad de Sevilla

40 ESTIMACIÓN DE MATRICES DE MOVILIDAD MEDIANTE DATOS DE TELEFONÍA MÓVIL
técnicamente transmitían su posición cada 5 minutos, representando una muestra de viajeros
sobre una ciudad ficticia. Tras obtener una matriz mediante algoritmos oportunos, se efectuaban
los correspondientes ajustes dado que los viajes se derivaban de una muestra limitada asociada a
un conjunto concreto de teléfonos y había que extenderlo a la demanda total de tráfico.
Pese a los buenos resultados logrados, los anteriores estudios no aprovechan la ventaja de la alta
penetración de la telefonía celular en la sociedad actual, puesto que manejan solamente una
pequeña muestra del total de teléfonos existentes en la zona. En un caso utilizan sólo datos de
aquellos que efectúan llamadas y en otro, datos de un conjunto exclusivo de teléfonos capaces
de transmitir periódicamente su posición a un servidor central. Sería de vital importancia
aumentar el tamaño de esa muestra de las que se derivan las matrices. Esto supone utilizar datos
del conjunto de teléfonos que estén encendidos de un operador, de los cuales se conoce en todo
momento el LA en el que se encuentran.
Este es el objetivo perseguido en el trabajo elaborado por Caceres et al. (2007). Su investigación
planteó la obtención directa de una matriz O–D considerando como “zonas de transporte” de la
matriz el conjunto de áreas de localización (LA), definidas por una red GSM, existentes sobre la
región a estudiar. Debido a que la gestión de movilidad de una red GSM obliga a que el terminal
notifique al sistema su posición cuando entra en un nuevo LA (proceso LU, Location Update),
junto a los reportes periódicos de posición (PLU), los teléfonos móviles encendidos siempre
proporcionarán información actualizada de las LAs por las que han pasado. El análisis de los
registros efectuados por cada teléfono en un intervalo de tiempo dado permitió conocer el LA de
origen (registro inicial) y de destino (registro final) asociado al viaje que ha seguido el vehículo
que transportaba el teléfono. Además, este tipo de análisis de registros logró distinguir entre
viajes válidos, pares O–D de la matriz estudiada, del resto de viajes de paso, los cuales son
viajes que se iniciaron o terminaron en orígenes o destinos distintos a los que conforman la
matriz. La validación de la metodología se realizó mediante un simulador de tráfico, generando
bases de datos HLR y VLR ficticias con los registros de localización. Asimismo, dado que los
valores estimados venían expresados en términos de movilidad de teléfonos, este trabajo
implementó un algoritmo para extender datos de teléfonos encendidos de un operador concreto
al conjunto global de vehículos mediante un factor de corrección. Entonces, tras comparar la
matriz O–D de viajes “real” y estimada, los reducidos niveles de error mostraron la posibilidad
de obtener una matriz correlada con los viajes realizados en un área extensa de estudio. Sin
embargo, dado que los LA abarcan áreas de gran dimensión, lógicamente existirán
desplazamientos dentro de ellas, denominados viajes intra–zonales, que no podrían ser