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Miguel Picornell Tronch, Ricardo Herranz, Manuel Álvarez, Iris Galloso, Kineo Mobility Analytics, S.L.
La planificación y gestión de ciudades sostenibles requiere entender el comportamiento de la población: la planificación y operación del transporte necesita información precisa, fiable y actualizada sobre la demanda de viajes; la definición de estrategias efectivas que mitiguen la exposición a la contaminación requiere conocer la distribución espacio-temporal de la población a lo largo del día; el diseño de una oferta turística sostenible necesita conocer los patrones de actividad de los turistas. Las fuentes de datos tradicionales, basadas fundamentalmente en encuestas, proporcionan información muy valiosa, pero no están exentas de inconvenientes. En general, las encuestas resultan caras y lentas de realizar, lo que limita el tamaño de la muestra y su frecuencia de actualización. Además, están sujetas a respuestas incorrectas e imprecisas y dependen de la disposición a responder de los entrevistados.
La posibilidad de recoger datos geolocalizados procedentes de dispositivos móviles personales, de manera dinámica y a un coste inferior al de los métodos tradicionales, abre nuevas oportunidades para superar estos problemas. En particular, los datos procedentes de las redes de telefonía móvil permiten obtener un tamaño de muestra uno o dos órdenes de magnitud superior al de las encuestas convencionales.
Asimismo, el alto nivel de penetración de los servicios móviles en prácticamente todos los estratos de la sociedad garantiza muestras muy bien distribuidas. La elevada granularidad temporal de los datos permite determinar con detalle la localización del móvil a lo largo del día y su resolución espacial resulta en general adecuada para estudios a escala urbana y metropolitana.
La presente comunicación aborda el análisis de registros anonimizados de telefonía móvil y su fusión con otras fuentes de datos para proporcionar información sobre actividad y movilidad de la población. Se discute la necesidad de enriquecer la información obtenida mediante telefonía móvil con diversas fuentes de datos, se expone la metodología y se presentan tres casos de uso: el estudio de la movilidad general y en transporte público en Málaga mediante la fusión de datos de telefonía móvil y datos de tarjeta inteligente de transporte; el estudio de la exposición a la contaminación en Madrid a partir de mapas dinámicos de población y de un modelo de dispersión de contaminantes; y el análisis de los visitantes al Parque Nacional de la Sierra de Guadarrama a partir de datos de telefonía móvil y datos de aforo.
The planning and management of sustainable cities requires understanding the behavioural patterns of the population: transport planning and operation requires accurate, reliable and updated travel demand information; the definition of effective strategies to mitigate the exposure to air pollutants needs information on the spatio-temporal distribution of the population along the day; tourist’s activity and mobility patterns are essential to design a sustainable touristic offer. Traditional data collection methods, such as household travel surveys, provide rich travel and demographic data, but they also suffer from shortcomings: they depend on users’ willingness to answer, people may provide incorrect or imprecise answers, and they are expensive and require months to complete,which limits the size of the sample and the frequency with which information is updated.
New digital data sources make it possible to complement and/or replace traditional travel surveys, overcoming some of their main limitations. In particular, mobile phone records can give access to a sample that is usually at least one order of magnitude higher than the one provided by traditional sources, and that is also well distributed across the different socioeconomic segments, given the high penetration of mobilephone services. Additionally, the high temporal granularity of mobile phone data allows us to determine in detail the location of the device along the day and their spatial resolution is in general suitable to study population’s behaviour at urban and metropolitan scale.
This contribution focuses on the analysis of anonymised mobile phone data and their fusion with other data sources to provide information on population’s activity and mobility. We discuss the need to enrich the information obtained from mobile telephone data with different data sources and we described the methodology followed in three use cases: the study of mobility, including public transport mobility, in the city of Málagausing mobile phone data and intelligent transport card data; thestudy of population exposure to air pollutants in the city of Madridusing dynamic population maps and an air pollutants dispersion model; and the characterisation of the visitors to the Parque Nacional de la Sierra de Guadarramausing mobile phone data and people counts.
