El Financiero

San Francisco: complicaron el tráfico las aplicaciones?

Según estudio, Uber y Lyft incumplieron su fin; ambas lo rechazan

San Francisco. La afamada ciudad californiana es sede de las empresas de transporte a través de aplicación.

San Francisco. La afamada ciudad californiana es sede de las empresas de transporte a través de aplicación. Foto: Gate-traffic

La Razón (Edición Impresa) / AFP / Washington

12:10 / 15 de mayo de 2019

Un estudio realizado en San Francisco con un modelo simulado estableció que la incorporación de las aplicaciones de transporte Uber y Lyft ha complicado el tráfico vehicular; ambas compañías lo rechazan al considerar que tiene fallas y omisiones.

Una de las promesas en la era de las aplicaciones de transporte liderada por estas empresas fue que la nueva oferta complementaría los servicios públicos, reduciría los vehículos privados y ayudaría a aliviar el tránsito. Pero según la investigación, estas plataformas han producido el efecto contrario: lejos de reducir el tráfico, las compañías incrementaron las demoras de locomoción a medida que los viajeros optaban por viajes con aplicaciones móviles en lugar del bus o caminar.

El estudio, publicado esta semana en la revista Science Advances, se remonta a 2010, cuando no existían las plataformas de transporte, y contrasta las condiciones de las calles en aquel momento respecto a 2016, cuando el uso de las apps ya era masivo.   En ese periodo, la población de San Francisco, donde Lyft y Uber tienen sus cabeceras, trepó de 805.000 a 876.000. Se crearon 150.000 puestos de trabajo y la red urbana fue actualizada.

Los autores, de la Universidad de Kentucky y de la Autoridad de Transporte de San Francisco (SFCTA), introdujeron los cambios en un modelo informático en que se preguntaron cómo hubiera sido la evolución si las compañías de viajes digitales no hubieran irrumpido.

Greg Erhardt, profesor asistente de ingeniería en la universidad, dijo que su equipo halló “algo de sustitución” de vehículos privados por un leve incremento de los viajes compartidos que posibilitaron las aplicaciones. “Pero el efecto neto es que dos tercios de los vehículos incorporados por estas compañías son nuevos autos en las calles, que de otro modo no estarían presentes”.

La investigación también muestra que la demora de locomoción en días de semana —definida como la diferencia en tiempo de viaje con tráfico contra lo que tardarían cuando fluye— se incrementó 62% entre 2010 y 2016. En contraste, en el modelo simulado donde las plataformas de transporte son inexistentes, las demoras crecieron solo 22%.

DESACUERDO. Los resultados fueron rechazados por Lyft, que dijo que el estudio falló en contabilizar transportes y entregas comerciales, áreas en las que Amazon y otros se han expandido agresivamente en estos años, así como el crecimiento del turismo.

“Lyft trabaja activamente con las ciudades en soluciones respaldadas por años de investigación económica y de ingeniería, como el precio de congestión integral y la inversión en infraestructura comprobada”, dijo la compañía en un comunicado que destaca sus inversiones en bicicletas y paseos compartidos.

Uber pidió tarifas por congestión más generalizadas, argumentando que “mientras los estudios no están de acuerdo sobre las causas de la congestión, casi todos están de acuerdo con la solución”. NdE: Una tarifa por congestión es un mecanismo usado en urbes altamente congestionadas para tratar de resolver este problema; para ello se delimita un sector de la ciudad y se fija una tarifa para acceder a él.

Los defensores de esta modalidad de transporte con frecuencia indican que la mayoría de los viajes no son en hora pico, sino cuando la gente sale de noche y vuelve a su hogar después del bar. Pero la pesquisa mostró que las horas de mayor demanda son entre 07.00 y 08.00 y 17.00 y 18.00.

El estudio se basó en la velocidad de tráfico de fondo de los datos de GPS obtenidos de un proveedor comercial, pero cuando los investigadores se acercaron a las compañías para consultar sus propios datos de viaje, se les negó el acceso. Eso los obligó a confiar en un método para reunir datos desarrollado por la Northeastern University, que utiliza las aplicaciones públicas de las compañías para aprender sobre los movimientos de los vehículos.

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