Arriagada, J., Prato, C., y Munizaga, M. (2025) Incorporating the inertia effect into a route choice model using fare transaction data from a large-scale public transport network. Transportation Research Part A: Policy and Practice. https://doi.org/10.1016/j.tra.2025.104467
– ¿Cuál es el gap que buscaban resolver y por qué es importante?
El hábito ha sido ampliamente estudiado en el ámbito del transporte y se ha identificado como un factor relevante para explicar el comportamiento de los viajeros, quienes tienden a repetir decisiones previas y mantener alternativas conocidas. Sin embargo, existía poca evidencia sobre cómo esta inercia influye en la elección de rutas de transporte público cuando se introducen nuevas alternativas y cómo evoluciona durante el proceso de adaptación. Una de las principales dificultades era observar a las mismas personas antes y después de estos cambios. La disponibilidad de datos de pago electrónico, como los registros de tarjetas inteligentes, permite abordar este desafío al reconstruir las decisiones de miles de pasajeros a lo largo del tiempo. Incorporar este proceso de adaptación en los modelos de elección de ruta permite comprender mejor las preferencias de los viajeros y predecir la demanda con mayor precisión, contribuyendo a una mejor planificación y evaluación de nuevas inversiones en transporte público.
– Breve reseña de la metodología y de los datos utilizados.
¡Utilizamos registros de transacciones de la tarjeta bip! y datos de localización de buses de Santiago, correspondientes a octubre, noviembre y diciembre de 2017, para analizar el comportamiento de los pasajeros antes y después de la inauguración de la Línea 6 del Metro. Nos enfocamos en usuarios con viajes recurrentes durante el período punta de la mañana. Desarrollamos un modelo de elección de ruta con clases latentes, que permite identificar grupos de pasajeros con distintos patrones de adopción de la nueva línea. El modelo incorpora tres componentes para representar la inercia asociada a los hábitos de viaje: la frecuencia de uso de cada ruta, la tendencia a repetir la última ruta elegida y el efecto del cambio en el contexto de transporte.
– Impacto potencial de los resultados obtenidos en el estado de la práctica y/o en el diseño de políticas de transporte en Chile.
Incorporar la inercia mejoró la capacidad del modelo para predecir las rutas elegidas por los pasajeros. Los resultados muestran que la adaptación a una nueva alternativa es gradual y que la tendencia a mantener las rutas habituales previas a la inauguración sigue siendo observable después de cinco semanas. Incluso quienes incorporan la nueva línea a sus opciones de viaje continúan utilizando sus rutas anteriores en algunos viajes, lo que sugiere que la adopción de nuevas alternativas y la inercia pueden coexistir durante el proceso de adaptación.
Para Chile, estos hallazgos destacan la importancia de considerar los hábitos y los tiempos de adaptación al proyectar la demanda y evaluar nuevas líneas de Metro o modificaciones de servicios. También sugieren acompañar su implementación con información y orientación sostenidas que ayuden a los pasajeros a conocer y evaluar las nuevas opciones. ¡Finalmente, el estudio demuestra el potencial de los datos de la tarjeta bip! para monitorear estos procesos y fortalecer la planificación del transporte público.
