En el presente proyecto se utilizará un recurso valioso para el análisis y estudio de la movilidad y el sistema de transporte público: las tarjetas inteligentes de transporte (transport smart cards) (Gutiérrez et al., 2020, 2019). Estas tarjetas proporcionan información exhaustiva sobre los viajes en el transporte público, generando un volumen de datos elevado en las ciudades cuya utilización es obligatoria, tal es el caso de la tarjeta SUBE en la ciudad de Santa Fe. Estos datos pueden ser muy útiles para los planificadores de tránsito, desde la operación diaria del sistema de tránsito hasta la planificación estratégica a largo plazo de la red (Pelletier et al., 2011; Munizaga y Palma, 2012; Osorio Arjona y García-Palomares, 2017). El uso de datos de tarjetas inteligentes en el contexto del transporte público, se aborda mediante las geotecnologías y los sistemas de información necesarios para operar estas herramientas (Gutiérrez, 2018; Gutiérrez et al., 2016). En este proyecto se pretenden presentar las vías de investigación más prometedoras para datos de tarjetas inteligentes en este campo; comparando horarios planificados e implementados, los modelos de recorridos, la cantidad de pasajeros y grupos poblacionales, para los períodos pre y post pandemia.
In this project, a valuable resource will be guaranteed for the analysis and study of mobility and the public transport system: transport smart cards (Gutiérrez et al., 2020, 2019). These cards provide exhaustive information on trips on public transport, revealing a high volume of data in cities whose use is mandatory, such as the case of the SUBE card in the city of Santa Fe. These data can be very useful for transit planners, from the daily operation of the transit system to the long-term strategic planning of the network (Pelletier et al., 2011; Munizaga and Palma, 2012; Osorio Arjona and García-Palomares, 2017). The use of smart card data in the context of public transport is addressed through the geotechnologies and information systems necessary to operate these tools (Gutiérrez, 2018; Gutiérrez et al., 2016). This project aims to present the most promising research avenues for smart card data in this field; comparing planned and implemented schedules, route models, the number of passengers and population groups, for the pre- and post-pandemic periods
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