Barría, C., Guevara, C. A., Jiménez-Molina, A., & Seriani, S. (2023). Relating emotions, psychophysiological indicators and context in public transport trips: Case study and a joint framework for data collection and analysis. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 95, 418-431. https://doi.org/10.1016/j.trf.2023.05.002
– ¿Cuál es la brecha que buscaban resolver y por qué es importante?
La principal limitación de las herramientas actuales para modelar y evaluar sistemas de transporte público radica en el tipo de datos utilizados para construir los modelos. Los datos disponibles suelen estar agregados (es decir, no son detallados) y están limitados por sesgos de reporte introducidos por la declaración de recuerdos de elecciones o experiencias pasadas. Además, a menudo padecen de un problema de validez externa cuando se utilizan respuestas a escenarios hipotéticos en lugar de basarse en el comportamiento observado en situaciones reales del día a día. La integración de indicadores psicofisiológicos en este análisis ofrece una oportunidad única para abordar este problema, aprovechando la correlación entre factores fisiológicos, que pueden medirse de manera continua, con estados psicológicos que se relacionan con la percepción de atributos del viaje, se podría tener medidas granulares e insesgadas de la percepción de calidad de los viajes.
– ¿Qué metodología y datos utilizaron?
Para recopilar datos de emociones, se utilizan técnicas de clustering para adaptar el modelo circumplejo de Russell a un marco de transporte, lo que permite recopilar datos a bordo mediante una aplicación de teléfono inteligente. Para los indicadores psicofisiológicos, se utiliza una PCB portátil especialmente diseñada (Biomonitor 2.0) para registrar la frecuencia cardíaca, la variación de la frecuencia cardíaca, la temperatura de la piel y la actividad electrodérmica con alta frecuencia y fidelidad. La información contextual se recopila mediante sensores ambientales y una aplicación para teléfonos inteligentes. Se lleva a cabo un estudio de caso de prueba de concepto con 44 estudiantes de ingeniería que viajan durante 2,5 horas en varios modos de transporte público en Santiago, Chile, incluido un vehículo autónomo. Los resultados muestran que el marco es factible y que los datos de las emociones pueden relacionarse efectivamente con registros granulares de indicadores psicofisiológicos y contexto utilizando un modelo de elección discreta.
– Impacto potencial de los resultados obtenidos en el estado de la práctica y o diseño de políticas de transporte en Chile.
Las metodologías y tecnologías desarrolladas en este trabajo, complementadas con modelos de comportamiento de vanguardia, permitirán el desarrollo de herramientas de análisis que den cuenta de datos granulares de movilidad y psicofisiológicos de usuarios para apoyar la toma de decisiones de operación y diseño del sistema de transporte público por parte de las autoridades competentes.
