_
_
_
_

Los taxis ganarían la guerra del ‘car-sharing’ si compartieran carreras

Un estudio del MIT demuestra que recoger pasajeros hace los viajes más cortos y eficientes

Miguel Ángel Criado
Imagen de los 150 millones de carreras anuales de los taxis de Nueva York.
Imagen de los 150 millones de carreras anuales de los taxis de Nueva York. MIT

En vez de despotricar contra la tecnología y de manifestarse por las calles de Barcelona o Madrid, o conseguir prohibiciones como la de Berlín, los taxistas podrían ganar la guerra de los coches compartidos a Uber y empresas similares con más tecnología. Solo tendrían que seducir a sus clientes para que compartieran trayecto con otros pasajeros. Un estudio del MIT con el flujo de taxis de Nueva York demuestra que el trayecto medio sería un 40% más corto y la espera no sería mayor de cinco minutos. Ganarían los taxistas (dos carreras en una), los clientes (tarifas más reducidas) y el medio ambiente, con un reducción significativa del tráfico y las emisiones.

Más que la ciudad de los rascacielos, Nueva York es la capital del taxi. La flota de vehículos con licencia es de más de 13.500 y, cada dos minutos, se piden unos 600 taxis. Contando sólo los que inician o acaban la carrera en Manhattan, al año tienen lugar 150 millones de carreras. ¿Y si se convierte cada carrera entre dos puntos en nodos de una red? Pues que se consigue una enorme malla en la que se pueden encontrar regularidades como que, en el trayecto entre un punto A y otro punto C, es altamente probable que un taxi pase por un punto B, donde podría recoger a otro pasajero sin tener que desviarse de su ruta.

Ejemplos de solapamiento de trayectos (T) y número de pasajeros.
Ejemplos de solapamiento de trayectos (T) y número de pasajeros.

Usando la teoría de grafos, un equipo de investigadores del Senseable City Laboratory del Intituto Tecnológico de Massachusetts (MIT), el Istituto di Informatica e Telematica del Consiglio Nazionale delle Ricerche de Pisa (Italia) y del Departmento de Matemáticas de la Universidad de Cornell (Estados Unidos) han demostrado que la idea de compartir un taxi no es sólo factible sino que es la opción más racional y ventajosa para todos, salvo para sus nuevos rivales como Uber.

Para reconstruir el flujo de los taxis en Nueva York, los investigadores pudieron contar con todos los datos clave de aquellos millones de carreras: la posición de partida y la de llegada gracias al GPS de los taxis y por tanto de la duración del trayecto y la identificación de cada taxi por su licencia. Volcaron toda esa información sobre el mapa de Manhattan. La red generada estaba formada por los 150 millones de nodos (los trayectos) y la ingente cantidad de 100.000 millones de conexiones (solapamiento al menos parcial de dos trayectos). Y pusieron a correr sus algoritmos. En la versión más simplificada, si el pasajero 1 es recogido en el punto A y en su camino al punto B puede recoger al pasajero 2 y llevarlo al punto C sin desviarse de su ruta inicial ni aumentar la duración del trayecto en X minutos, se da una conexión entre nodos.

En su modelo, suponiendo que la paciencia de los pasajeros fuera de cinco minutos, en ese lapso de tiempo, casi el 95% de los trayectos podrían ser compartidos. En una situación más realista, en la que cada pasajero no tiene que esperar más de un minuto para que se le asignara un taxi, cada carrera podría ser compartida con otras 100. Tal como muestran en un artículo publicado en PNAS, los investigadores calculan que la duración total de los trayectos se vería reducida hasta en un 40%.

“El nuevo enfoque que hace este problema tratable es pensar en los trayectos como puntos o nodos de una red”, dice Carlo Ratti, del MIT y coautor del estudio. “Dos carreras están conectadas si los trayectos pueden ser compartidos sin generar inconvenientes a ambos pasajeros salvo un retraso mínimo establecido en, digamos, tres minutos”, añade. Los secretos de esta red pueden ser desenterrados con algoritmos informáticos que “emparejan los trayectos de una forma óptima, ofreciendo así la posible mejor opción de carreras compartidas entre los posibles clientes”, concreta Ratti.

Su modelo también demuestra que, al menos en teoría, el taxi podría ser compartido por más de dos personas. En el caso de la carrera triple, la red generada por todos los trayectos es ya una hiperred casi ingobernable por los algoritmos. Pero, si tres personas aún estuvieran dispuestas a compartir carrera, la mitad de ellas aún podrían serlo.

“Un sistema de este tipo podría beneficiar a los taxistas”, asegura Ratti. “La norma general establece que si tienes un sistema más eficiente, generas más ingresos por unidad. La cuestión es cómo se reparten los beneficios”, explica. El investigador ve dos casos extremos: Por un lado, si se cobra la misma cantidad por trayecto como ahora, pero el taxi lleva dos pasajeros en vez de uno, todos los beneficios son para los clientes. En el otro extremo, si se cobra a cada cliente como en la actualidad, pero van dos a bordo, toda la ganancia es para el taxista. “En realidad, se produciría algo intermedio”, afirma Ratti.

Su modelo aún sería más virtuoso. Además del ahorro, de la menor congestión del tráfico y la reducción de emisiones, habría hasta menos taxis vacíos. “Hay que tener en cuenta un hecho: si los precios bajan, más personas se animarían a coger un taxi, incrementando la demanda. Recuerde los vuelos de bajo coste, que han abierto un completamente segmento del mercado”, razona Ratti.

Los algoritmos y el sistema ideado podría, según los investigadores, ser fácilmente implantado en los actuales sistemas de gestión de taxis también en ciudades mucho más pequeñas que Nueva York. Una app instalada en los móviles sería la encargada de recoger las peticiones y combinarlas en menos de un minuto. Eso sí, habría que decir adiós a llamar un taxi con la mano levantada.

El estudio forma parte de Hubcab, un proyecto del MIT sobre movilidad urbana con el que se puede ver el flujo de los taxistas en la ciudad de Nueva York y cómo, con modelos como el propuesto, podría ser mejorado en pos de un tráfico sostenible. Para ellos, usan las matemáticas para explorar y cuantificar nuevas opciones de movilidad. En la web del proyecto se puede ver una simulación para viisualizar cuánto se ganaría con un modelo como éste.

Pero queda por ver el factor psicológico. En principio, no todo el mundo querría compartir taxi con un extraño y menos en Manhattan y eso es algo que los algoritmos creados en el MIT no podían tener en cuenta. Para Ratti, la respuesta podría estar en otras dimensiones de la llamada economía compartida. “Los servicios de alquiler de habitaciones como Airbnb muestran que la incomodidad de dejar entrar a un extraño en tu espacio personal se ve neutralizada al menos en parte por el dinero que se gana y por la oportunidad de enriquecer su círculo social. Y quién sabe, podrías encontrarte con alguien interesante en el asiento de atrás de ese taxi”.

Tu suscripción se está usando en otro dispositivo

¿Quieres añadir otro usuario a tu suscripción?

Si continúas leyendo en este dispositivo, no se podrá leer en el otro.

¿Por qué estás viendo esto?

Flecha

Tu suscripción se está usando en otro dispositivo y solo puedes acceder a EL PAÍS desde un dispositivo a la vez.

Si quieres compartir tu cuenta, cambia tu suscripción a la modalidad Premium, así podrás añadir otro usuario. Cada uno accederá con su propia cuenta de email, lo que os permitirá personalizar vuestra experiencia en EL PAÍS.

En el caso de no saber quién está usando tu cuenta, te recomendamos cambiar tu contraseña aquí.

Si decides continuar compartiendo tu cuenta, este mensaje se mostrará en tu dispositivo y en el de la otra persona que está usando tu cuenta de forma indefinida, afectando a tu experiencia de lectura. Puedes consultar aquí los términos y condiciones de la suscripción digital.

Sobre la firma

Miguel Ángel Criado
Es cofundador de Materia y escribe de tecnología, inteligencia artificial, cambio climático, antropología… desde 2014. Antes pasó por Público, Cuarto Poder y El Mundo. Es licenciado en CC. Políticas y Sociología.

Archivado En

Recomendaciones EL PAÍS
Recomendaciones EL PAÍS
Recomendaciones EL PAÍS
_
_