Ciudades

“El Big Data demuestra que la bici es lo más competitivo para corta y media distancia” (Gustavo Romanillos)

Arquitecto, urbanista y profesor de la Universidad Complutense de Madrid, Gustavo Romanillos es un experto en la investigación de la movilidad ciclista, tema en el que basó su tesis doctoral y sobre el que ha realizado multitud de estudios. Hablamos con él sobre el Big Data y su relación con el ciclismo urbano.

Big Data y movilidad… ¿de qué estamos hablando?

En los últimos años se ha acelerado, a un nivel sin precedentes, la presencia de redes de sensores y dispositivos digitales capaces de registrar la actividad humana. Todos dejamos una huella digital en distintos ámbitos, y la movilidad es uno de ellos. Esta vasta huella digital conduce a lo que llamamos Big Data. El término no tiene una definición clara, pero la que mayor consenso académico tiene hace referencia a las llamadas 3 Vs: volumen (producción masiva de datos), velocidad (generación datos en —o casi en— tiempo real) y variedad (datos estructurados y no estructurados, de distinto origen y naturaleza).

El arquitecto y urbanista Gustavo Romanillos.
El arquitecto y urbanista Gustavo Romanillos.

Y, centrándonos en la bicicleta…

En el estudio de la movilidad ciclista podemos distinguir tres nuevas fuentes de datos: las rutas GPS recopiladas por distintas plataformas, los registros de los emergentes Sistemas de Bicicleta Pública y, con menor relevancia actualmente, la información puntual recopilada por sensores repartidos por las ciudades.

“En ciudades como Madrid, la bicicleta puede suponer un ahorro de hasta 20 minutos respecto al coche o el transporte público”

Por partes… ¿qué aportan las rutas GPS?

Las rutas subidas a través de smartphones y plataformas como Strava, Endomondo o Wikiloc son enormemente valiosas para conseguir grandes muestras y determinar el flujo ciclista en calles o carreteras pero, por motivos de protección de datos, muchas veces no dan información sobre el género, edad o motivo del viaje. Para estudiar dichas cuestiones se han lanzado iniciativas específicas de participación ciudadana: una de ellas, por ejemplo, es “Huella Ciclista de Madrid”, generada por mi grupo de investigación de la Universidad Complutense. A través de datos compartidos por ciclistas voluntarios, y mediante un mapa online en vivo, pudimos dibujar la gran huella del colectivo ciclista en la ciudad de Madrid, conociendo los patrones de movilidad ciclista según género o edad, conociendo sus velocidades, distancias y tiempos de viaje según el propósito del mismo y viendo cómo afecta la infraestructura ciclista a la elección de la ruta o a las velocidades de circulación. También, claro, pudimos analizar la movilidad específica de los bicimensajeros, un colectivo de enorme crecimiento por la aparición de Glovo o Deliveroo.

Bicimensajero de Deliveroo.
Bicimensajero de Deliveroo.

¿Qué conclusiones obtuvieron?

Una de las más importantes fue, por ejemplo, que la bicicleta no es sólo un modo de transporte sostenible, sino que en muchos casos es el medio más competitivo, por encima del coche, autobús o metro, para viajes de corta y media duración, de hasta 20 minutos, en el centro de ciudades como Madrid.

Siguiente punto: datos de sistemas de bici pública.

Estos sistemas se han extendido por ciudades de todo el mundo y el número de usuarios no ha dejado de crecer hasta convertirse en un porcentaje significativo sobre el total de los ciclistas. En este caso, los datos disponibles suelen ser relativos a la estación de origen y destino, y con ellos podemos conocer el total de las rutas, las pautas de movilidad según el día o la semana y cómo afectan cuestiones como el clima o los eventos especiales. Su valor radica en que el sistema registra todos los viajes, constantemente, lo que nos permite realizar una monitorización continua a un coste muy bajo. Además, en algunos casos, como en el de Madrid (BiciMAD), las bicicletas tienen dispositivos GPS que van registrando los viajes con tal frecuencia como para poder reconstruir todas las rutas reales de todos los usuarios. Hablamos, actualmente, de unas diez mil rutas diarias: eso nos permite identificar cuáles son las arterias urbanas más importante, estudiar el impacto de la creación de nuevas infraestructuras o la implementación de políticas como la controvertida zona de tráfico restringido Madrid Central.

Privacidad y Big Data: ¿es para inquietarse?

Es un tema algo delicado y controvertido. Si hablamos de compañías de bicicleta compartida como Mobike, o los que registran otras aplicaciones de lo que hoy consideramos la Mobility as a Service, creo que tenemos que confiar en que actúan de acuerdo a las leyes vigentes de protección de datos. Lo mismo pasa con los datos procedentes de los sistemas de bicicleta compartida, que son anónimos y se almacenan a un nivel, a mi juicio y como investigador, incluso por encima de lo necesario o razonable. En mi opinión, debe protegerse el dato personal, pero también concienciar a la sociedad de las ventajas derivadas del uso correcto de los datos generados de forma pasiva. Sería muy perjudicial que el mindset del “nos controlan” se imponga hasta el punto de que nadie quiera compartir sus datos: en la mayor parte de los casos hacerlo no supone ninguna pérdida de la privacidad, y permite incrementar mucho la eficiencia de unos estudios que, además, pueden generar un gran ahorro económico.

Big Data.
Big Data.