Lizana, M., Watling, D., y Choudhury, C. (2026) Modelling trip scheduling decisions of bus commuters amid disruptive events using smart card data. Journal of Public Transportation. https://doi.org/10.1016/j.jpubtr.2026.100155
¿Cuál es el gap que buscaban resolver y por qué es importante?
El estudio aborda dos gaps principales en la literatura de modelación de demanda en transporte público. Primero, existe poca evidencia sobre cómo los usuarios del transporte público ajustan sus horarios de viaje frente a eventos disruptivos, ya que la mayoría de los estudios existentes se han enfocado en explicar reducción de viajes o cambio modal durante dichos eventos. Segundo, hasta la fecha no se había explorado el potencial de datos pasivos recolectados a través del pago electrónico en sistemas de transporte público para modelar estas decisiones a nivel individual. Este gap es relevante porque el cambio en la decisión de a qué momento viajar es una dimensión clave del comportamiento de viaje que permite entender y mejorar la resiliencia de los sistemas de transporte público frente a eventos especiales como pudieran ser pandemias o crisis sociales.
Breve reseña de la metodología y de los datos utilizados.
La investigación utiliza datos masivos de validaciones de pago electrónico del sistema de buses de Santiago, combinados con datos de localización GPS de los buses para estimar tiempos de viaje a nivel desagregado. A partir de estos datos, se estiman modelos de elección de horario de salida (departure time choice models) bajo un enfoque de utilidad aleatoria, incorporando explícitamente el trade-off entre tiempo de viaje y “schedule delay” (el tiempo de desfase con respecto a la hora de llegada preferida). Dado que la hora de llegada preferida se desconoce, se modela como una variable aleatoria dentro de un modelo logit mixto. El análisis se realiza comparando múltiples periodos (antes, durante y después de eventos disruptivos como el estallido social y la pandemia de COVID-19), lo que permite estudiar cambios en el comportamiento a lo largo del tiempo en los usuarios de transporte público.
Impacto potencial de los resultados obtenidos en el estado de la práctica y/o en el diseño de políticas de transporte en Chile.
Los resultados muestran que los usuarios modifican de manera significativa sus preferencias horarias y su disposición a intercambiar tiempo de viaje por puntualidad en contextos disruptivos. En particular, durante estos eventos los usuarios presentan menor disposición a aceptar mayores tiempos de viaje para reducir retrasos, lo que se traduce en que elijan iniciar sus viajes antes o más tarde que los horarios tradicionales. Esto se asocia directamente a la presencia de una mayor flexibilidad en la hora de llegada a las actividades de las personas (principalmente trabajo) durante eventos disruptivos. Estos hallazgos aportan evidencia empírica para avanzar hacia políticas de transporte más resilientes, permitiendo diseñar estrategias operacionales y de gestión de la demanda que consideren adaptaciones temporales del comportamiento de los usuarios. Asimismo, este estudio refuerza el uso de datos pasivos provenientes de validaciones electrónicas como un elemento clave para monitorear y modelar dinámicas de demanda de viajes, con aplicaciones directas en planificación y operación del transporte público en Chile.
