Revista de Tecnología de la Información e Ingeniería de Software
Acceso abierto
ISSN: 2165- 7866
ISSN: 2165- 7866
Jamal Maktoubian, Mohebollah Noori, Mehran Ghasempour-Mouziraji, Mahta Amini
En el transporte público urbano, los datos de tarjetas inteligentes se han utilizado cada vez más para cobrar tarifas automáticamente. Permitieron a los pasajeros acceder a casi todos los tipos de modos del sistema de transporte público (autobús, tren, tranvía, funiculares, LRT, metro y transbordadores) con una única tarjeta válida para todo el viaje. Aunque la mayor concentración de las tarjetas inteligentes está en la recaudación de ingresos, también generan cantidades masivas de datos pasivos a partir de los dispositivos tecnológicos instalados para controlar su funcionamiento. Los datos generados podrían ser beneficiosos para los planificadores de tránsito, lo que podría aumentar la comprensión de los pasajeros. patrones de comportamiento para la planificación de servicios a corto y largo plazo. Sin embargo, uno de los principales desafíos es el hecho de que las infraestructuras y los métodos tradicionales son ineficientes al procesar o analizar un gran volumen de datos. Por lo tanto, como alternativa, la tecnología de big data podría emplearse para mejorar la recopilación, el almacenamiento, el procesamiento y el análisis de los datos. Además, la principal motivación sería la rentabilidad de esta metodología, ya que el costo de procesar y analizar datos a gran escala es enorme. Esta experiencia demuestra que una combinación de conocimiento de planificación, big data y herramientas de minería de datos permite producir indicadores de comportamiento de viaje, políticas de transporte público, desempeño operativo y políticas de tarifas.