Introducción

El proceso de gestión de la infraestructura de transporte pasa por una etapa de planificación, en donde es necesario evaluar diferentes escenarios futuros. Las etapas de planificación también incluyen la evaluación de proyectos y políticas públicas con el fin de alcanzar metas y objetivos. Por ejemplo, la priorización del transporte público tiene un efecto significativo en la reducción de la congestión. En Costa Rica, de acuerdo con el ^{Programa Estado de la Nación (2019)}, para el año 2018 la congestión, como una externalidad del transporte, significó en promedio una pérdida de “2.869 dólares anuales por persona” (p.161). Adicionalmente, el fomentar el transporte público puede mejorar la calidad del aire y por ende al bienestar social ^{(Alpízar, Piaggio y Pacay, 2017)} o contribuir a las metas país en temas del uso de energía para el transporte ^{(Ministerio de Ambiente y Energía, 2015)}. Adicionalmente, ^{Sagaris, et al. (2021}), mencionan los beneficios a la población relacionados con la reducción del uso del vehículo privado. De acuerdo con ^{Jiménez Serpa, Rojas Sánchez, y Salas Rondón (2015}) la implementación de medidas como la integración tarifaria son fundamentales para proveer un transporte público eficiente.

Para evaluar el impacto de los diferentes proyectos y políticas públicas en la selección de modo de transportes es necesaria su modelación. De acuerdo con ^{Garber y Hoel (2005}) una de las etapas del análisis de demanda corresponde a la selección de modo, el cual permite determinar el porcentaje de viajes que se realizan en vehículo particular y en transporte público. La elección del modo es una de las etapas más importantes en el proceso de planificación del transporte y tiene un impacto directo en las decisiones de formulación de políticas de transporte (Sekhar, 2014).

Por otro lado, el identificar el modo de transporte puede ofrecer varias ventajas en diferentes campos de la ingeniería del transporte como la planificación del transporte y los sistemas de transporte inteligentes que conducen a una amplia gama de aplicaciones con impactos medioambientales y de seguridad vial (^{Jahangiri y Rakha, 2014}).

Conceptualización

Las modelos de elección de modo de transporte más comúnmente utilizados son los modelos Logit multinomial (creado en 1970) y Logit anidado, el primero asume que las alternativas son independientes entre sí y el segundo se utiliza generalmente en casos que involucran modos combinados, en los que las alternativas se agrupan en nido, según ^{Bekhor y Shiftan (2009}). Por ejemplo, en Costa Rica, se utilizó en los años noventa el modelo Logit para estimar la distribución modal entre el transporte público y el vehículo privado para el Estudio del Transporte Urbano del Gran Área Metropolitana de 1991; similarmente, se aplicaron modelos Logit para el proyecto de Planificación Regional y Urbana de la GAM (PRUGAM) en el año 2007 y para el Modelo de Demanda de Transporte Urbano en la GAM del 2016 para estimar la distribución modal entre el transporte público y el vehículo privado (^{Castro-Rodríguez, Picado-Aguilar y Rodríguez-Shum, 2018}). Otro ejemplo a nivel latinoamericano es el de ^{París-Bravo (2019}), quien aplicó modelos Logit multinomiales para determinar los factores que intervienen en la selección de modo acceder al Transmilenio en Bogotá, Colombia o los aplicados por ^{Jiménez Serpa y Salas Rondón (2016}) para estudiar los factores que influyen en la selección de taxi compartido como opción para viajes relacionados con el aeropuerto en el departamento Santander en Colombia. Similarmente, ^{Jiménez Serpa y Salas Rondón (2017)} aplicaron modelos logit para estudiar la probabilidad de uso del vehículo particular en caso de implementarse un sistema de tarificación por congestión y ^{Salas-Rondón, Jiménez-Serpa, y Martínez-Estupiñán (2021)} quienes aplicaron este tipo de modelos para evaluar las acciones para mejorar la futura operación de los sistemas estratégicos de transporte público.

Para estimar la utilidad de un modo de transporte, lo usual es usar una combinación lineal de atributos para evaluar el costo que representa para el usuario el utilizar cierto modo de transporte, en el campo de la ingeniería del transporte el modelo más popular es el Logit múltiple (multinomial) (Ortúzar, 2012).

Sin embargo, después del año 2007 se ha visto un incremento significativo en las publicaciones científicas relacionadas con la aplicación de técnicas de clasificación de aprendizaje de máquinas (^{Hillel, Bierlaire, Elshafie y Jin 2020}). Por ejemplo, ^{Zenina y Borisov (2011}) utilizaron análisis discriminantes escalonados y progresivos para la elección del modo del modelo y compararon los resultados con el modelo Multinomial Logit (MNL, por sus siglas en inglés) y los modelos de árbol de decisión (DT, por sus siglas en inglés).

Adicionalmente, ^{Sekhar (2014)} indica que modelos como el logit, redes neuronales artificiales, sets de teoría difusa y neuro-difusos tienen alta precisión. Por otro lado, ^{Souza Pitombo, Schindler Gomes Da Costa y Salgueiro (2015}) aplicaron la metodología de árboles de decisión donde la mayoría de los encuestados usaban el modo motorizado privado (60,6%), seguido del modo no motorizado (21,2%) y el transporte público (18,2%). La variable más importante (que explica mejor la variabilidad de los datos teniendo en cuenta la elección del modo) fue "Licencia de conducir", que divide los datos en dos ramas principales.

^{Vassilev (2018}) combinó tres herramientas de minería de datos: Análisis de componentes principales, distancia de Mahalanobis y análisis discriminante lineal para explorar el modo de transporte utilizado, a partir de datos recolectados con teléfonos celulares. Similarmente, ^{Hillel, Elshafie y Jin (2018}) aplicaron la metodología de árboles de decisión con aumento de gradiente estocástico y realizaron una validación de k-pliegues. Adicionalmente, ^{Sekhar y Madhu (2016}) aplicaron el modelo de bosque aleatorio para modelar la selección de modo en Delhi, India.

Existen estudios donde se determina el modo de transporte a partir de datos recolectados de manera automática. Por ejemplo, ^{Dabiri y Heaslip (2018}) aplicaron redes neuronales convulacionales para predecir el modo de transporte a partir de datos obtenidos de Sistemas de Posicionamiento Global. Similarmente, ^{Jahangiri y Rakha (2014}) aplicaron máquinas de soporte vectorial utilizando datos de diferentes sensores para predecir el modo de transporte utilizados por los diferentes usuarios.

Materiales y métodos

El objetivo general de esta investigación es comparar la precisión de técnicas de clasificación para la determinación del modo de transporte que utilizan los estudiantes activos de la Universidad de Costa Rica en el 2018 con base en su frecuencia de visita, las características del hogar y la ubicación de su residencia.

Interesa explorar el rendimiento de modelos paramétricos de clasificación posteriores al modelo Logit multinomial, basadas en la conformación de grupos de personas de un entorno común con base en coincidencia de características y relaciones de independencia entre sí: tanto técnicas basadas en cálculos estadísticos como los modelos previamente mencionados y el análisis de discriminante lineal, así como otras basadas en inteligencia artificial como árboles de decisión y clasificación, K-vecinos más cercanos, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales.

El registro utilizado para esta investigación es la Encuesta de Transporte UCR llevada a cabo por el LanammeUCR (2018), la cual tuvo el objetivo de caracterizar a los viajes de las personas usuarias de las instalaciones de la Universidad de Costa Rica (UCR), identificando zonas de generación de viajes, perfil personal y de viajes, medios de transporte utilizados, rutas empleadas, entre otros. El cuestionario se aplicó en formato electrónico mediante la plataforma LimeSurvey, tomando en cuenta aspectos prácticos, especialmente considerando su bajo costo. Se enviaron correos electrónicos al estudiantado y al personal docente y administrativo de la universidad. Las respuestas recibidas al cuestionario fueron totalmente voluntarias, por lo que es de esperar de que exista un sesgo de participación.

El estudiantado y el personal docente y administrativo tuvieron acceso a la encuesta durante el mes de junio del 2018, a través del enlace http://www.encuestas.ucr.ac.cr. La duración promedio del llenado de las preguntas fue de 13 minutos para el caso de los estudiantes y de 12 minutos para el caso de las personas funcionarias de la universidad (^{Hernández-Vega y Umaña-Marín, 2018}).

La base de datos disponible cuenta con 1733 registros. En cuanto a tipo de usuario cabía la posibilidad de seleccionar múltiples roles por respuesta, se resalta que el 82,23% declaró ser estudiante regular de la Universidad (diplomado, bachillerato o licenciatura), paralelamente 7,16% se identificó como estudiante de posgrado, 6,41% como docente y 6,06% como funcionario administrativo, las personas que también se denominaron deportistas, visitantes, estudiantes de curso libre, egresados, proveedores no alcanzan el 1% en cada categoría.

Así, el presente trabajo buscó enfocarse en personas usuarias que son estudiantes regulares, cuyo nivel más alto de educación declarado es universitaria incompleta y son estudiantes activos. Además, el análisis se limitó a estudiantes que visitan el campus universitario Rodrigo Facio, en San Pedro Montes de Oca, y excluyendo a quienes visitan exclusivamente alguna otra sede. Finalmente interesó considerar datos de ingreso monetario, por lo cual se excluyeron los registros que no contaban con respuestas asociadas. La selección final se compone de 626 registros válidos.

Seguidamente se detallan la totalidad variables de la encuesta consideradas para el presente trabajo, además de su descripción y tratamiento preliminar, en la mayoría se agruparon ciertas categorías originales para generar rangos representativos y evitar rangos con poca representación de respuestas:

Las siguientes variables que se refieren a la provincia, consideran la dinámica de movilidad de los estudiantes que viven fuera de la Gran Área Metropolitana, principalmente, y su movilización a residencias alquiladas o temporales en el campus durante el periodo lectivo, y su retorno a su lugar de origen en los periodos de receso de lecciones: fines de semana y meses de vacaciones.

Entre todas las posibilidades que ofrece la información de la encuesta, la variable categórica que se planteó como respuesta de los modelos por construir es el modo de transporte que cada persona utiliza más frecuentemente (es decir que se está ante una encuesta de preferencias reveladas). Considerando el objetivo de la investigación y la versatilidad que una variable dependiente dicotómica ofrece para la simplificación y aplicación de diversos métodos, los modos de transporte encuestados se categorizaron previamente en dos grupos:

Para alcanzar el objetivo planteado primeramente se aplicaron seis técnicas diferentes al 80% del conjunto de datos partiendo de la regresión logística binomial, en combinación con métodos de validación para evitar el sesgo de estimación de la precisión en las predicciones al emplear el conjunto total de registros para su construcción. El 20% restante se reservó para corroboraciones finales de validación de los resultados.

La validación empleada parte del principio de retención, utilizando una parte de los datos para construir el modelo y otra parte para ensayarlo, proceso que se optimiza al aprovechar la técnica de validación cruzada K-pliegues que genera grupos aleatorios del total de datos. De esta manera es posible iterar la construcción de cada modelo excluyendo determinado k pliegue a la vez, calculando los indicadores de precisión y finalmente promediando los resultados de todas las iteraciones.

En una segunda etapa se exploraron los resultados de la combinación de modelos predictivos, a través de los modelos de ensambles que incluyen la generación de pliegues de construcción e iteraciones: Agregación de Bootstrap, Bosques Aleatorios, Método de potenciación y Apilamiento.

Resultados

Para la evaluación de los modelos se aplicó un método de validación cruzada de K -pliegues 10 pliegues y 5 repeticiones, y se obtuvo una precisión superior al 87% para todos los modelos analizados con excepción de la aplicación de redes neuronales (83%). La técnica de K-vecinos más cercanos presentó la precisión más alta, tal como se aprecia en la Cuadro 1.

Respecto a la regresión logística binomial aplicada, solamente las variables, ningún vehículo en el hogar, un vehículo en el hogar, si el estudiante reside fuera de la Gran Área Metropolitana (GAM) los fines de semana, o si el tiempo de llegada es entre 45 y 60 minutos, resultaron ser significativos en el modelo, como se evidencia en la Cuadro 2.

Similarmente, el método de árbol de decisión (ver Figura 1) utiliza la tenencia de vehículo en el hogar como primer criterio de selección, seguido del tiempo de retorno, del ingreso en el hogar, si el estudiante vive fuera de la Gran Área Metropolitana (GAM) durante los fines de semana, seguido del tiempo de retorno (en este caso entre 45 y 60 minutos).

Figura 1 Árbol de decisión y clasificación del modo de transporte de estudiantes de la Universidad de Costa Rica 

Específicamente, para el modelo de K-vecinos, y con base en un 20% de los datos originales reservados para validación, se obtuvo una precisión superior al 85%, una sensibilidad del 98% y una especificidad del 11%, como se detalla en la Cuadro 3.

Respecto a la precisión de predicciones de modo de transporte, se aplicó el modelo de ensamble de apilamiento y para las diferentes técnicas analizadas se obtuvieron precisiones con medias superiores al 86% (ver Cuadro 4), resultados muy similares se obtuvieron con los modelos individuales.

Las medidas promedio de evaluación de predicciones para el modelo de ensamble Apilamiento con base en 20% de los datos originales reservados para validación tienen una precisión del 89% siendo este modelo el que presenta mejores resultados, según lo observado en la Cuadro 5.

Los resultados obtenidos se encuentran dentro de los rangos obtenidos por ^{Hagenauer y Helbich (2017}) y superiores a los reportados por ^{Omrani (2015}). Al comparar los resultados obtenidos en el presente análisis con otros estudios de tenencia de vehículo, por ejemplo, se puede decir presentan valores de precisión ligeramente inferiores y similares a los encontrados por ^{Muhsin Zambang, Jiang, y Wahab (2021}) en un estudio realizado en Ghana, pero superiores a los determinados por ^{Kaewwichian, Tanwanichkul y Pitaksringkarn (2019}) en otro estudio similar Tailandia. En estos estudios se aplicaron algunas de las técnicas incluidas en el presente análisis.

Conclusiones y recomendaciones

En el presente estudio se logró comparar la precisión de técnicas de clasificación para la determinación del modo de transporte que utilizan los estudiantes activos de la Universidad de Costa Rica en el 2018 con base en su frecuencia de visita, las características del hogar y la ubicación de su residencia. Los métodos estudiados brindan en términos generales buenos resultados, por lo que su aplicación podría tener un potencial similar a los métodos logit tradicionales.

Respecto a los modelos de clasificación base construidos y aplicación de validación cruzada K pliegues, la técnica de de K-vecinos más cercanos presentó la precisión más alta. Cuando se aplicó el modelo de ensamble de apilamiento y para las diferentes técnicas analizadas se obtuvieron precisiones con medias superiores al 86%, siendo la técnica de bosques aleatorios la que presentó resultados ligeramente superiores a las otras técnicas. Los resultados fueron muy similares a los que se obtuvieron con los modelos individuales.

Se recomienda explorar, en estudios posteriores, otros métodos de clasificación de aprendizaje bayesiano como el explorador bayesiano ingenuo aplicado por ^{Hagenauer y Helbich (2017}), o realizar pruebas de hipótesis, como la Kruskal-Wallis sobre las diferencias de rendimiento entre los clasificadores que también fue aplicada por Hagenauer y Helbich (2017).

Sería interesante utilizar en futuros proyectos similares otros modelos para la clasificación, como el enfoque de aprendizaje automático supervisado utilizado por ^{Bjerre-Nielsen, Minor, Sapieżyński, Lehmann y Lassen (2020}) para determinar el modo de transporte utilizado a partir de datos de Wi-fi y Bluetooth.

Finalmente, sería recomendable aplicar estos métodos con datos más recientes con el fin de valorar posibles variaciones recientes en los patrones de movilidad.