Henríquez-Jara, B., Arriagada, J., Tirachini, A. (2025) Impact of real-time information on passenger satisfaction across varying public transport quality levels in 13 Chilean cities. Transportation Research Part A (in press). https://doi.org/10.1016/j.tra.2025.104622
– ¿Cuál es el gap que buscaban resolver y por qué es importante?
Está bastante estudiado que las aplicaciones de información en tiempo real de transporte público aumentan la satisfacción que los usuarios perciben por el transporte público. Sin embargo, todos los estudios existentes observan datos de una única ciudad, por lo que no cuentan con heterogeneidad en la calidad de servicio del transporte público. Esto implica que no se conoce el efecto de estas aplicaciones en ciudades con mejor y peor servicios, lo que es muy relevante para entender bien el beneficio de estas aplicaciones, y como interactúan con el sistema de transporte. Por lo tanto, nuestra pregunta es ¿Cuál es el efecto de recibir información en tiempo real bajo distintas condiciones de calidad de servicio de transporte público?
– Breve reseña de metodología y datos que utilizaron.
Usamos datos de una encuesta que hicimos en 2023, en el contexto de un estudio previo (Henriquez-Jara et al., 2025). La encuesta fue hecha a usuarios de la aplicación Red Regional, es decir sólo a personas fuera de Santiago. Más de 78 mil usuarios recibieron una notificación en la aplicación, ofreciendoles responder la encuesta a cambio de participar de dos sorteos de 80 mil pesos. Obtuvimos 3681 respuestas (~5% tasa de respuesta) de usuarios de 13 ciudades. La encuesta contenía preguntas sobre el último viaje de los usuarios (origen y destino, modos, tiempos de viaje, hacinamiento, otros), satisfacción con el transporte público y con el último viaje, uso de la aplicación, entre otros. La encuesta también contenía una pregunta abierta sobre percepción de cambio en la satisfacción. Clasificamos estas respuestas en positivas, negativas y neutras usando la API de ChatGPT. Adicionalmente, usamos el indicador de cumplimiento de regularidad (ICR) de las 13 ciudades, de los dos meses previos a la encuesta, facilitado por DTPR. Calculamos un ICR promedio para cada ciudad.
Con estos datos, estimamos un modelo híbrido que nos permite explicar las variaciones en satisfacción con el sistema de transporte público y satisfacción con el último viaje en función de 1) usar o no la aplicación, 2) el nivel de servicio en términos de regularidad, 3) la interacción entre regularidad y uso de la aplicación y 4) variables de transporte y demográficas de control.
– Impacto potencial de los resultados obtenidos en el estado de la práctica y o diseño de políticas de transporte en Chile.
Nuestros resultados muestran que las personas que usaron la aplicación en su último viaje tienen mayor satisfacción que quienes no la usaron. El efecto resultó ser mayor en ciudades con mejor calidad de servicio. Es decir, recibir información en tiempo real es más beneficioso si la regularidad del transporte público es mayor. Esto puede estar relacionado con la precisión de la información en ciudades de baja regularidad.
Primero, esto indica que, si bien el avance en dar acceso a información en tiempo real es fundamental para que las personas puedan tener control sobre sus tiempos de espera tiempos de viaje y rutas, la calidad de servicio del transporte público sigue siendo relevante. Más aún, el acceso a la información se complementa con la calidad del servicio en términos de la satisfacción del usuario. Lo segundo, es que esto destaca lo importante de seguir avanzando en la regulación del transporte público regional en Chile. Es sólo gracias a la regulación que es posible controlar indicadores como el ICR (y tener acceso a ellos) y poder dar acceso a las personas a conocer la posición de los buses en tiempo real.
Referencias
Henriquez-Jara, B., Arriagada, J., Montenegro, K., Tirachini, A., & Munizaga, M. (2025). The effects of a real-time public transport information app on travel behaviour, traffic levels and the environment. Travel Behaviour and Society, 40, 101024.
