Uber libera información para ayudar a la planificación del transporte urbano

De un tiempo a esta parte, Uber ha mantenido una relación algo tensa con los gobiernos de las ciudades, desde su más reciente altercado con las autoridades en San Francisco cuando realizaba pruebas a vehículos autónomos, hasta sus encontronazos con planificadores urbanos en Nueva York, vinculados con el acceso a datos de la compañía sobre la cantidad de usuarios. Pero en lo que parece una jugada premeditada para restablecer relaciones, Uber ha decidido liberar un valioso número de datos, los cuales sirven a los propósitos de planificadores, investigadores, y (en última instancia) de la gente.

Pero echemos un vistazo.

No se trata de que Uber haya liberado toda la información recogida durante los últimos seis años, período que lleva la compañía funcionando. Su nueva herramienta, Movement, permite a las administraciones de las ciudades conocer patrones de tránsito basados en millones de viajes realizados (los datos liberados son anónimos.) La herramienta, actualmente disponible en Boston, Manila, Sydney y Washington DC, registra lo que tarda ir de un punto a otro, y cómo ese tiempo varía según el horario del día, el día de la semana, y otros factores como el cierre de vías o de los eventos que tengan lugar en la ciudad. A su vez, permite a sus usuarios analizar patrones específicos en un período de tiempo.

Esa es solo una de las múltiples maneras en que Andrew Salzberg, responsable de transporte en Uber, imagina que las ciudades se puedan beneficiar de la herramienta. Todo es parte de los esfuerzos de la compañía por mejorar sus relaciones con los gobiernos de las ciudades: de hecho, Salzberg recuerda que la creación del producto implicó contactar a planificadores urbanos para atender a sus necesidades.

Recientemente, en un acto de presentación celebrado en DC, Jordan Gilbertson, gestor del producto, presumió de lo que Movement pudiera lograr y mostró cómo se vería un embotellamiento cuando DC, en marzo, cierre su sistema de metro, debido a una revisión de emergencia (respuesta no científica: ¡ horrible!) Gilbertson introdujo una fecha y un horario específicos, y el programa hizo el resto. El análisis demostró que, en general, el tiempo de viaje dentro de la ciudad se incrementaba entre un 10% y un 30%. Y en los puntos de entrada a las principales autopistas, casi un 50%.

La experiencia sirvió como recordatorio de que los servicios como Uber y Lyft, pese a lo que ellos mismos, a veces, parecen decir, no reemplazan eficazmente al verdadero transporte público. “No existe manera alguna de que Uber u otro sistema novedoso de transporte compartido pueda trasladar tanta gente como los trenes, y pienso que ya lo hemos demostrado con el cierre”, dijo Salzberg luego a la prensa. “Si observas los datos de ese día, notarás un dramático incremento de la congestión cuando no funcione el tránsito ferroviario. Por ese, entre otros motivos, publicamos los datos: para ayudar al gobierno a hacer un uso eficaz de las vías de la ciudad”.

Pero, al parecer, no son exactamente estos los datos que las ciudades precisan de Uber y las demás compañías. Nueva York, de la mano de otros gobiernos locales, está más interesada en saber cuándo y dónde son recogidos los pasajeros y hasta dónde son llevados. Esto es algo que el alcalde Bill de Blasio ha demandado y Uber se ha negado a conceder, alegando la protección de la privacidad de sus pasajeros.

Así que si los gobiernos de las ciudades no están recibiendo la información que requieren de esta herramienta, ¿puede aún Movement ser de utilidad para los planificadores locales? Sí y no.

“Muchas ciudades, particularmente Nueva York, están bregando denodadamente para obtener más datos de Uber, y es una especie de acto de arrepentimiento, de alguna manera, el permitir que parte de esos datos vea la luz”, refiere Tim Welch, profesor asistente de planificación urbana y regional en el Instituto de Tecnología de Georgia. “Puede ser útil, pero el grado de detalle y la naturaleza misma de los datos no es algo que no haya sido usado ya por planificadores, a través de otras fuentes de información”. Los datos de Uber fueron procesados mediante Traffic Analysis Zones (Zona de análisis de tráfico), lo que para Welch es una unidad común de geografía y análisis de planificación que ya emplean los gobiernos urbanos. Por lo que, en términos de cuánto contribuye Movement al trabajo de los planificadores urbanos, él cree que “no mucho”.

Por otra parte, Zak Accuardi, de la fundación Transit Center, enclavada en Nueva York, remarca que si bien los datos no son lo suficientemente precisos y diversos, los planificadores del transporte regional se podrían beneficiar de esa información en caso de que quieran determinar cómo los proyectos de carreteras, o las nuevas iniciativas de transporte público, podrían impactar en el tiempo de viaje de un punto a otro de la región. De hecho, considera que es un primer paso positivo tanto para la compañía como para las ciudades, impulsando una relación que a futuro podría quedar marcada por la práctica de compartir más datos. “Abre las puertas a diálogos productivos con los gobiernos y hace posible, también para estos, el acercarse a Uber y decir: ‘Sabemos que ustedes tienen esta plataforma, pero aquí está lo que nos gustaría encontrar en ella’”.

No olvidemos que Uber está liberando estos datos bajos sus propias condiciones, y que puede continuar apartando información del dominio público. Welch, por su parte, acota que los datos recién conocidos están relacionados solo con una pequeña parte de los usuarios: aquellos dueños de smartphones y que usan Uber. “Los planificadores urbanos deberían estar muy preocupados acerca de los grupos de movilidad baja”, repone. “¿Cómo se mueve alguien de bajos ingresos, que vive en determinado lugar, y que no usa Uber? ¿Y a qué condiciones se enfrenta?”.

Entretanto, Salzberg asegura que este es solo el comienzo. Y el nuevo compromiso de la compañía de intercambiar información con las ciudades no pasa únicamente por las relaciones públicas: al final, Uber mismo puede sacar provecho de colaboraciones de esta índole (como otras compañías dedicadas al transporte compartido y que recopilan sus propias estadísticas). “En última instancia, nos beneficiamos de las calles en que el tránsito fluye eficazmente y de las decisiones basadas en datos”, refiere. “Todos queremos más personas en menos autos”.

Este artículo fue publicado originalmente en inglés en CityLab.com.