Datos sintéticos permiten decisiones más inteligentes para inversiones de transporte en todo el Estado

MadridInvestigadores de la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York estudiaron los efectos de las inversiones en transporte en el Estado de Nueva York utilizando datos simulados. Su trabajo, financiado por el Departamento de Transporte de EE.UU., analizó el comportamiento de 19.5 millones de residentes realizando más de 120,000 viajes. Las encuestas tradicionales a menudo no incluyen a las comunidades de bajos ingresos y marginadas, lo que lleva a una mala asignación de recursos. El método de NYU busca resolver este problema.

• Maximizar los ingresos totales
• Maximizar el aumento total del excedente del consumidor
• Minimizar la disparidad en el excedente del consumidor
• Minimizar la insuficiencia del excedente del consumidor

Joseph Chow, Profesor Asociado en NYU Tandon, encabezó el estudio. El objetivo de la investigación es lograr que los sistemas de transporte sean eficientes y equitativos. La herramienta de decisión ayuda a equilibrar la obtención de beneficios con la prestación de servicios justos.

El estudio analizó dos tipos de servicios de transporte. Uno era el de taxis por aplicación, que es más rápido pero más caro. El otro era el microtránsito a demanda, que es más lento pero más económico. Probaron diferentes formas de inversión usando datos de todo el estado.

Los resultados mostraron diferentes impactos para cada estrategia de inversión:

• Invertir principalmente en servicios de transporte de pasajeros para trayectos largos maximizó los ingresos
• Priorizar servicios para trayectos cortos incrementó el bienestar del consumidor
• Invertir en microtransporte bajo demanda redujo la disparidad en el bienestar del consumidor
• Dividir el presupuesto entre ambos servicios equilibró la equidad y la eficiencia

El microtransporte funcionaba mejor en zonas pobres pero requería apoyo financiero. Los servicios de transporte bajo demanda generaban más ingresos pero no atendían a todos de manera equitativa. La combinación de ambos servicios ofrecía una buena solución intermedia.

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Chow destacó que esta investigación podría aplicarse en todo el país. El objetivo es distribuir los recursos de transporte de manera equitativa en los EE. UU. La investigación fue posible gracias a un conjunto de datos sintéticos proporcionado por Replica, una empresa de datos de transporte. Estos datos incluían información real sobre los movimientos de las personas, demografía y factores ambientales.

El director de investigación en Replica, Robert Regué, apoya el estudio. Destacó que los datos sintéticos ayudan a construir ciudades más justas y sostenibles, manteniendo la privacidad protegida. La investigación en NYU Tandon respalda estos objetivos.

El estudio fue realizado por Joseph Chow, el estudiante de doctorado Xiyuan Ren y el profesor asistente ChengHe Guan de la Universidad de Nueva York en Shanghái. El equipo de investigación recibió financiamiento del centro C2SMARTER, una entidad apoyada por el Departamento de Transporte de los Estados Unidos.

Los investigadores buscan revolucionar la planificación del transporte con un nuevo enfoque. Emplearán datos artificiales para desarrollar herramientas que permitan tomar decisiones más acertadas. Esto podría contribuir a una distribución más equitativa de los fondos destinados a los servicios de transporte en todo el país.