Conocer cómo nos movemos las personas y en concreto desde dónde hacia dónde viajamos de manera habitual o en días concretos, es una información clave para muchos sectores de la sociedad. Esta información se materializa en las denominadas matrices origen – destino (matrices OD) en lenguaje más técnico, y obtener estos datos para nuestra área de interés puede convertirse en una tarea difícil y costosa si no conocemos todas las fuentes disponibles en el mercado.
En esta publicación te contamos cuáles son las principales formas de obtener una matriz de viajes en la actualidad. En Datfor, plataforma web de datos de tráfico y movilidad, ofrecemos acceso a información de matrices OD de manera rápida y fiable para distintos sectores procedente de diversas fuentes de datos, y en esta publicación te contamos cuáles son las más adecuadas para cada caso en función de su aplicación final y líneas de actividad.
Listado de las mejores fuentes de datos para sacar las matrices OD de viajes según Datfor
Encuestas
De manera tradicional y hasta hace relativamente poco tiempo las encuestas eran casi la única manera de obtener los patrones de movilidad de la población. La metodología consiste en tomar una muestra de población a la que se entrevista de manera presencial, telefónica o domiciliaria (métodos tradicionales) o encuestas mediante panelistas (habituales en los últimos años por su agilidad y facilidad de llevar a cabo los cuestionarios).
Presentan la ventaja de que al ser encuestas que se realizan en el contexto de un proyecto, las preguntas se diseñan de manera específica para abordar esos retos en concreto. De esta manera permiten obtener -además del número de viajes- información adicional muy útil como suele ser el perfil socioeconómico del viajero (rango de edad, renta, nivel educativo etc.) junto con las características del viaje (motivo del viaje, modo de transporte, coste, duración, frecuencia etc.).
Por el contrario, una de sus principales limitaciones es que es un método intrusivo, que requiere que los encuestados dediquen un tiempo a contestar las preguntas, provocando cierta incomodidad. Además, el diseño de la encuesta, la toma de datos y su tratamiento posterior necesita de tiempo y personal entrenado para llevar a cabo estas tareas. Por ello, suele ser un método costoso y que requiere de cierto tiempo para su consecución. Por último, los datos recopilados pueden incluir sesgos involuntarios en función de la percepción personal que los encuestados tienen de elementos como tiempos de espera, tiempos de trasbordo, frecuencias y otros parámetros del viaje.
Por todo ello, en los últimos años las encuestas (que históricamente habían sido el método que se utilizaba de manera casi exclusiva para obtener la información en el campo de la planificación del transporte y el desarrollo de modelos de viaje), se han ido sustituyendo por otro tipo de datos, especialmente con el auge del Big Data y nuevas fuentes de información.
Datos origen-destino de telefonía móvil
El auge de las nuevas tecnologías revolucionó todos los sectores, y entre ellos el sector de la movilidad. En la actualidad podemos conocer cómo se mueve la gente a partir de datos de posicionamiento de los teléfonos móviles. Si deseas conocer movimientos Origen – Destino entre zonas, los datos de telefonía son una manera muy ágil y rápida de obtener información que de otra manera sería compleja de conseguir.
Esta información, que se obtiene como resultado del posicionamiento de los dispositivos en función de la triangulación de las antenas de telefonía, son datos totalmente anonimizados que suelen darse expandidos al total de la población, por lo que su aplicación en campos como la planificación del transporte, la modelización o el análisis de visitas de zonas comerciales para Retail es prácticamente directa para algunos usos. Además, en algunas ocasiones, puede ofrecerse la información diferenciada por modos de transporte junto con alguna otra información socioeconómica adicional, aunque con restricciones.
Presenta algunas limitaciones, como es que su uso es más adecuado para media y larga distancia. Puesto que el posicionamiento de los dispositivos se hace a partir de triangulación con la ubicación de las antenas, que pueden estar separadas cientos de metros, estos datos no serían los más adecuados para realizar análisis de alta precisión espacial donde quisiéramos analizar, por ejemplo, zonas urbanas muy precisas o áreas muy pequeñas. Además, aunque en los últimos años se ha ido avanzando en ofrecer datos de telefonía cada vez más detallados, aún suele ser habitual encontrar ciertos problemas a la hora de dar información separada de algunos modos de transporte (como por ejemplo la separación de vehículo privado y autobús), así como detalle de motivos de viaje más allá del «casa-trabajo/estudios» (por ser habitual) y otros que en realidad son segmentación de frecuencias de viaje más que motivos de viaje en sí mismos.
Datos origen-destino de Floating Car Data (FCD)
La información procedente de Floating Car Data (o Vehículo Flotante) se trata de información anonimizada a partir de millones de dispositivos conectados que ofrece patrones de movilidad de viajes de información GPS. Esto hace que sea información de alta precisión que nos permite realizar análisis con cualquier nivel de “zoom”, desde zonas a miles de kilómetros de distancia hasta secciones viarias dentro de una rotonda, por ejemplo.
Por ello, una de las grandes ventajas de los datos de FCD es que nos permiten realizar analíticas avanzadas de alto grado de detalle, pudiendo no solo evaluar viajes entre zonas, sino que permite conocer el Origen – Destino en rutas para viario de cualquier jerarquía (autovías, autopistas, vías interurbanas, vías urbanas etc.) a nivel internacional.
Son datos adecuados para conocer los patrones de movilidad de viajes en carreteras, y de manera general se trata de una muestra del tráfico total. Por ello, dependiendo de la finalidad para la que se utilicen, en ocasiones es necesario complementarlos con información que permita extrapolar los resultados a la totalidad de los viajes, si bien es cierto que muchos de los datos que ofrecen (distribuciones de velocidades, demoras, o datos de congestión en tiempo real) permiten una aplicación directa en la mayor parte de los casos.
Además de estas citadas, existen otras fuentes para obtener información origen – destino de viajes, tales como las cámaras de lectura de matrículas o dispositivos bluetooth, entre otros, pero los que hemos expuesto en esta publicación son los que se utilizan en la actualidad de manera mayoritaria con mayor éxito y posibilidades de casos de uso.
Una de las ventajas que encontrarás en Datfor es que trabajamos con toda clase de información de tráfico y movilidad, somos expertos en ingeniería de tráfico y Big Data, y conocemos a la perfección cuáles son las mejores fuentes de datos de viajes origen – destino para cada caso.
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