Cuando las ciudades olvidan a los peatones, los macrodatos y la tecnología pueden servir como recordatorios amistosos. El barrio de Paraisópolis en São Paulo (Brasil), famoso a nivel nacional, es una de esas comunidades bulliciosas donde todo puede suceder. A pesar de estar ubicado en el centro de la ciudad y, a diferencia de otros barrios marginales, no fue reubicado para dar paso a viviendas más caras o a infraestructura pública. La zona cuenta con una vibrante vida comunitaria, con más de 40 organizaciones no gubernamentales activas que se ocupan de temas que van desde la gestión de los residuos y la salud hasta el ballet y la cocina. Recientemente, el barrio también se benefició con varios programas de mejoramiento. Las inversiones en carreteras locales han facilitado el acceso de los camiones a la comunidad, atrayendo a pequeños y grandes comerciantes y generando una animada actividad económica junto con oportunidades de empleo para los residentes locales.
Como una manera de continuar con nuestros esfuerzos para aumentar la conciencia sobre la movilidad peatonal (vea el blog anterior), (i) hoy quiero destacar un proyecto que desarrollamos en Paraisópolis.
Si bien la mayor parte de la comunidad tiene acceso a servicios básicos y existen mejores oportunidades profesionales y actividades culturales, la movilidad y el acceso a los puestos de trabajo sigue siendo un desafío. La distribución desigual del espacio público en la comunidad da prioridad a los vehículos privados frente al tránsito y el transporte no motorizado. Esto contribuye a una congestión grave y una disminución de la velocidad del tránsito: los autobuses tuvieron que ser reasignados a calles vecinas porque siempre quedaban atrapados en el tráfico. Los peatones corren habitualmente el riesgo de ser atropellados por los automóviles o de caerse en las aceras apenas existentes, y los vehículos de emergencia no tienen ninguna posibilidad de entrar en la comunidad en caso de ser necesario. Por ejemplo, en el último año hubo tres incendios —un peligro común en este tipo de comunidades— que afectaron a cientos de hogares, pero los camiones de emergencia no pudieron entrar a tiempo debido a los automóviles que bloqueaban el paso. Para abordar algunas de estas cuestiones, nuestro equipo se asoció con el Laboratorio de Geoprocesamiento de la Universidad de São Paulo (LabGEO) (i) y realizamos un diagnóstico exhaustivo sobre la movilidad, con fondos del ESMAP (i) a través del Programa de “Ciudades energéticamente eficientes” de Brasil y su componente de transporte. El estudio se llevó a cabo en estrecha cooperación con la comunidad y sobre la base de datos de una amplia gama de fuentes, entre ellas:
- Encuesta de origen y destino (OD) tradicional de papel y lápiz;
- Datos de GPS sobre ubicaciones de autobuses;
- Datos de tarjetas de viaje proporcionados por la empresa local de autobuses;
- Registros de datos de llamadas de empresas telefónicas;
- Datos de accidentes de tránsito con referencia geográfica proporcionados por la empresa de ingeniería de tráfico de São Paulo (CET), y
- Un diario de viaje detallado basado en una aplicación de datos para teléfonos inteligentes, un esfuerzo financiado también por este proyecto.
A partir de estos análisis surgieron varias cuestiones importantes. Por ejemplo, con los datos del GPS y la tarjeta de viaje del autobús determinamos el número de personas de la comunidad que usan el transporte público, sus tiempos de viaje y sus destinos. Sobre la base de estas fuentes de datos, también encontramos que, aunque el tiempo medio de viaje es más corto que en otras comunidades de ingreso bajo de São Paulo, la imprevisibilidad del tiempo de viaje es mucho mayor. Un transporte poco confiable obliga a los viajeros a aumentar el margen de seguridad, (i) es decir tienen que salir de casa más temprano para asegurarse de llegar a tiempo al trabajo, y debido a ello pasan menos tiempo con la familia o participan en menos actividades educativas y de descanso.
Los registros de las llamadas nos ayudaron a calcular que el número total de viajes llegaba a 106 000 viajes al día. Los datos recopilados mediante la aplicación telefónica nos proporcionaron el hallazgo probablemente más destacable: si bien la motorización aumentó del 13,6 % al 26 % en una década (datos OD), caminar representa aún más de la mitad de todos los viajes (aplicación telefónica). Esto no es sorprendente teniendo en cuenta que alrededor del 52 % de los viajes se realiza dentro o alrededor de la comunidad (aplicación telefónica). Pero a pesar de la prevalencia de los viajes a pie, la gran mayoría del espacio vial se asigna a vehículos motorizados, como se puede ver en la imagen.
Gracias a la recopilación y análisis de nuevos datos, ahora tenemos más pruebas que demuestran que este tipo de desarrollo urbano no se ajusta a las necesidades de movilidad de las comunidades de ingreso bajo como Paraisópolis. Esperemos que estas conclusiones puedan ser reveladoras para São Paulo, una ciudad dependiente de los automóviles, y motiven a los planificadores y los responsables de tomar decisiones a dar prioridad a los diseños de transporte público sostenibles y respetuosos de los peatones.
El equipo se encuentra ahora analizando minuciosamente los datos, comparando los conjuntos de datos, y tratando de responder a algunas preguntas clave, como por ejemplo: dado el costo financiero de adquirir estos conjuntos de datos, ¿cuáles debemos priorizar para continuar nuestro trabajo? ¿Cuándo los datos de GPS y de la tarjeta de viajes (normalmente disponibles en los sistemas de autobuses más modernos) son una buena representación de las restricciones de la movilidad, y qué pueden decirnos exactamente? ¿Los datos de los registros de llamadas detectan los recorridos a pie al igual que otras fuentes? ¿Cuál es el potencial de la recopilación de datos mediante teléfonos inteligentes y cómo aprovechar esta nueva tecnología?
A medida que avancemos, tenemos pensado aprovechar al máximo la tecnología y los macrodatos para entender mejor la realidad de la movilidad urbana y, lo que es más importante, usar esas nuevas evidencias para proponer acciones concretas. La información que generamos también sirve de base para otras operaciones, como las Líneas del metro de São Paulo, (i) y esperamos que este trabajo ayude a mejorar la metodología de los planes de mejoramiento de barrios pobres, además de aumentar la cantidad de datos sobre movilidad.
Oh, ¿mencioné que Paraisópolis fue el tema de una telenovela brasileña (I ♥ Paraisópolis)? ¡Ah, pero esa es otra historia!
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