Resumen

La llegada del Internet de los objetos revolucionará la movilidad compartida al permitir una gran conectividad entre pasajeros y medios de transporte. Esto genera una enorme cantidad de datos que pueden revelar conocimientos valiosos y ayudar a comprender comportamientos de viaje complejos. Al mismo tiempo, desafía a las plataformas analíticas a descubrir conocimientos a partir de datos en movimiento (es decir, los análisis se producen en tiempo real a medida que sucede el evento), extraer hábitos de viaje y proporcionar servicios de movilidad compartida fiables y más rápidos en contextos dinámicos. En este artículo se presenta un método escalable para la elaboración de perfiles dinámicos, que permite extraer el comportamiento de viaje de los usuarios y valiosos conocimientos sobre los lugares visitados, utilizando únicamente datos de geolocalización recogidos de dispositivos móviles. La metodología hace uso de una representación compacta de grafos en evolución temporal que puede utilizarse para analizar datos complejos en movimiento. En concreto, demostramos que utilizando una combinación de tecnologías punteras del ámbito de la ciencia de datos junto con metodologías del ámbito del transporte, es posible implantar, con un mínimo de recursos, la próxima generación de servicios de movilidad compartidos autónomos (es decir, estacionamiento compartido a largo plazo y bajo demanda y combinaciones de uso compartido de coches y viajes) y extraer de los datos brutos, sin ninguna aportación del usuario y casi en tiempo real, conocimientos valiosos (es decir, etiquetado de ubicaciones y clasificación de actividades).

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:conocimiento valioso, tiempo real, servicios de movilidad compartidos autónomos, comportamiento de viaje complejo, dominio de la ciencia de datos, estacionamiento compartido de la demanda, sólo datos de geolocalización, datos, movimiento, clasificación de actividades
• Keywords:valuable knowledge, real time, autonomous sharing mobility services, complex travel behaviour, data science domain, demand parking sharing, only geolocation data, data, motion, activity classification