Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 InternacionalMangones Matos, Sonia CeciliaOrozco Fontalvo, MauricioMerchán Núñez, César Augusto2025-08-272025-08-272025-08-26https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/88490ilustraciones, diagramas, fotografíasEl carpooling, como alternativa de transporte sostenible, ofrece beneficios reconocidos globalmente, como la reducción del consumo energético, las emisiones contaminantes y la congestión vehicular. Aunque su adopción en ciudades del Sur Global enfrenta barreras económicas, tecnológicas y sociales, en lugares como Bogotá —con alta densidad urbana, tráfico congestionado y niveles elevados de contaminación— esta opción podría mejorar significativamente la movilidad y la calidad de vida. A pesar de diversas iniciativas y políticas locales, la implementación de servicios de carpooling sigue siendo limitada, especialmente en comunidades universitarias, donde los factores que influyen en su adopción aún no han sido investigados de manera adecuada. Este estudio busca llenar este vacío mediante una encuesta aplicada a 470 miembros de la comunidad universitaria en Bogotá, utilizando un experimento de elección discreta (DCE por sus siglas en ingles) y modelos estadísticos avanzados como el análisis de correspondencia múltiple, modelos logit y aprendizaje automático. Los resultados revelan que los principales factores que determinan la adopción del carpooling incluyen la sensibilidad al precio, las percepciones de seguridad—particularmente en relación con el género—la preferencia por compartir viajes con compañeros conocidos y características demográficas como la edad y el nivel socioeconómico. Con base en estos resultados, este estudio no solo contribuye a la comprensión de las dinámicas de movilidad compartida en contextos urbanos complejos, sino que también proporciona información valiosa para el diseño de políticas públicas y estrategias de implementación de servicios de carpooling, adaptadas a las condiciones locales de Bogotá y otras ciudades similares del Sur Global. (Texto tomado de la fuente).Carpooling, as a sustainable transportation alternative, offers globally recognized benefits, including reduced energy consumption, lower pollutant emissions, and decreased traffic congestion. However, its adoption in cities of the Global South faces economic, technological, and social barriers. In Bogotá—characterized by high urban density, heavy traffic congestion, and severe pollution—carpooling has the potential to significantly improve mobility and quality of life. Despite various local initiatives and policies, the implementation of carpooling services remains limited, particularly within university communities, where the factors influencing adoption have yet to be adequately studied. This study addresses this gap through a survey of 470 university community members in Bogotá, employing a discrete choice experiment (DCE) alongside advanced statistical models such as multiple correspondence analysis, logit models, and machine learning. The results indicate that key factors influencing carpooling adoption include price sensitivity, safety perceptions—particularly regarding gender—preference for sharing rides with known companions, and demographic characteristics such as age and socioeconomic status. These findings contribute to a deeper understanding of shared mobility dynamics in complex urban contexts and offer valuable insights for designing public policies and implementing carpooling services tailored to Bogotá and other similar cities in the Global South.140 páginas +1 anexoapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/380 - Comercio , comunicaciones, transporte::388 - TransporteTrabajo de grado - MaestríaUniversidad Nacional de ColombiaRepositorio Institucional Universidad Nacional de Colombiahttps://repositorio.unal.edu.co/info:eu-repo/semantics/openAccessMovilidad compartidaServicios de transporte informalEconomía colaborativaTransporte universitarioAnálisis de correspondencia múltipleModelos LogitAprendizaje automáticoShared mobilityInformal transport servicesCollaborative economyUniversity transportMultiple correspondence analysisLogit modelsMachine learningAnálisis estadísticoStatistical analysisActitud del estudianteStudent attitudesTransporte urbanoUrban transport