Movilidad Urbana de Personas de Lima y Callao

Acerca del Proyecto

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Con la finalidad de beneficiar a la población de Lima y Callao, la ATU contrató los servicios de Telefónica del Perú para realizar un estudio sobre movilidad urbana en la ciudad, el cual se realizará por medio de la solución digital Luca Transit, que utiliza herramientas de BIG DATA y analítica avanzada para procesar grandes cantidades de datos. Para ello, se analizarán los datos de movilidad generados por los teléfonos móviles de millones de personas, procesándolos, anonimizándolos y extrapolándolos para estimar la cantidad de viajes en todo Lima y Callao, permitiendo conocer los puntos de inicio y fin de sus viajes, así como su segmentación demográfica (edad y género) y el propósito de sus viajes, inferidos a partir de la frecuencia de los mismos. El análisis realizado servirá de insumo para los futuros estudios de demanda de la ciudad, permitiendo con ello mejorar la planificación de los sistemas de transporte, el cual se basará en necesidades reales y no en un diseño conceptual o de escritorio. Pero, lo más importante, es que permitirá que los usuarios no tengan que realizar tantos trasbordos, lo que hará más rápidos y cómodos sus viajes.. El estudio se realizará sobre la base de un monitoreo de datos a lo largo de 5 meses durante 3 años (2016, 2017 y 2019), aplicado a millones de personas, durante 24 horas al día en los 50 distritos de lima y callao, divididos en 335 zonas de transporte. Es necesario señalar que Telefónica cumple con la Ley de Protección de Datos Personales y la Ley del Secreto de las Telecomunicaciones, ya que los grandes volumen de datos recabados son anonimizados, agregados y extrapolados. Es la primera vez que se realiza un estudio de movilidad urbana con un universo tan grande en América Latina utilizando herramientas de BIG DATA.

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Evolución del promedio de viajes en Lima y Callao
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A través de los años la cantidad de viajes diarios en Lima y Callao ha presentado un crecimiento significativo, tal como se demuestra en los estudios del Plan Maestro de Transporte Urbano del 2004 y 2012, donde los viajes llegaron a 16.5 millones y 22.3 millones de viajes respectivamente. Actualmente como resultado del estudio de movilidad urbana BIG DATA - 2019 se ha determinado que los viajes en Lima y Callao suman un total 26.8 millones de viajes en un día hábil (viajes motorizados y no motorizados).

Perfil de la movilidad en Lima y Callao
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A través de los años la cantidad de viajes diarios en Lima y Callao ha presentado un crecimiento significativo, tal como se demuestra en los estudios del Plan Maestro de Transporte Urbano del 2004 y 2012, donde los viajes llegaron a 16.5 millones y 22.3 millones de viajes respectivamente. Actualmente como resultado del estudio de movilidad urbana BIG DATA - 2019 se ha determinado que los viajes en Lima y Callao suman un total 26.8 millones de viajes en un día hábil (viajes motorizados y no motorizados).

Tasa Promedio de Viajes Diarios Por Habitante
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De los resultados del estudio de movilidad urbana BIG DATA – 2019, en promedio una persona viaja 2.4 veces al día, siendo el día viernes el de mayor incidencia con 2.70 viajes/día.

Viajes Generados y Atraidos Según Distritos
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De los resultados del estudio de movilidad urbana BIG DATA – 2019, los Distritos que generan mayor cantidad de viajes en los días miércoles de 6am a 9am son San Juan de Lurigancho, San Martin de Porres y Ate Vitarte; asimismo, los distritos que atraen mayor cantidad de viajes en los días miércoles de 6am a 9am son Lima Cercado, San Isidro, y Santiago de Surco.

Viajes Generados Desde el Centro Empresarial San Isidro
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Según el estudio de movilidad urbana BIG DATA – 2019, se ha identificado que dentro del centro empresarial en días miércoles se generan 286,601 viajes, de los cuales el 49% se dirigen hacia la zona centro.

Aplicativo Web Big Data
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Uno de los principales productos del estudio de movilidad urbana BIG DATA – 2019, es el aplicativo Web Big Data, el cual es una herramienta informática que permitirá realizar consultas sobre la movilidad de la población caracterizando los viajes y el perfil de los usuarios, todo esto clasificados en zonas de análisis.