Análisis de datos de acceso al Sistema Integrado de Transporte Público de Bogotá

Abstract

En este trabajo de tesis se presenta un estudio integral de la movilidad urbana en Bogotá mediante el análisis de más de 2.000 millones de registros del sistema de transporte público a lo largo de dos años. A partir de estos datos masivos, se construyeron matrices Origen-Destino por medio del método de redes de motivos para distintos números de trayectos, por semestre, permitiendo caracterizar con alta resolución la dinámica espacial y temporal del desplazamiento de los ciudadanos. Uno de los principales aportes de este trabajo es la implementación de herramientas provenientes de la física estadística y los sistemas complejos para interpretar los patrones de movilidad. En particular, se modeló la evolución de las matrices Origen-Destino usando medidas de entropía e información, como la divergencia de Jensen-Shannon, y se demostró que los cambios entre semestres son estables y estructurados, revelando regularidades subyacentes en la forma en que se mueve la ciudad.

Adicionalmente, se identificó que las trayectorias de los usuarios pueden describirse mediante un modelo de vuelos de Lévy discretos, lo que indica la presencia de dinámicas de largo alcance en los desplazamientos urbanos, más allá de lo que cabría esperar en un entorno urbano fragmentado. Este hallazgo resulta especialmente novedoso, al aplicar por primera vez este tipo de modelos a datos reales de transporte público en Bogotá con tal nivel de detalle. En conjunto, este estudio demuestra cómo la integración la ciencia de redes, teoría de la complejidad y modelos físicos permite no solo comprender mejor la movilidad urbana, sino también proponer nuevas formas de analizar y planificar el transporte en ciudades latinoamericanas. Se abre así la puerta a futuras aplicaciones que aprovechen estas metodologías para mejorar la toma de decisiones y el diseño de políticas públicas en movilidad. (Texto tomado de la fuente).

This thesis presents a comprehensive study of urban mobility in Bogotá based on the analysis of more than 2 billion public transport records collected over a two-year period. Using this large-scale dataset, Origin–Destination matrices were constructed through the motif-network method for different numbers of trips, computed semester by semester, enabling a high-resolution characterization of the spatial and temporal dynamics of citizens’ mobility. One of the main contributions of this work is the application of tools from statistical physics and complex systems to interpret mobility patterns. In particular, the evolution of the Origin-Destination matrices was modeled using entropy and information-based measures such as the Jensen-Shannon divergence. The results show that semester-to-semester changes are stable and structured, revealing underlying regularities in how the city moves.

Additionally, the study identifies that users’ trajectories can be described by a discrete Lévy-flight model, indicating the presence of long-range dynamics in urban displacements beyond what would typically be expected in a fragmented urban environment. This finding is especially novel, as it constitutes the first application of such models to real public transport data in Bogotá at this level of detail. Altogether, the study demonstrates how integrating network science, complexity theory, and physical modeling not only improves our understanding of urban mobility but also paves the way for analyzing and planning public transport in Latin American cities. These results open the door to future applications that leverage these methodologies to support decision-making and the design of mobility-related public policies.