Seminario Angelo Guevara "Dando cuenta del factor humano en transporte público mediante indicadores psicofisiológicos y datos pasivos"

Angelo Guevara, es profesor asociado de la Universidad de Chile y Director del Departamento de Ingerniería Civil; investigador titular del Instituto de Sistemas Complejos de Ingeniería (ISCI); investigador afiliado en el laboratorio de Sistemas de Transporte Inteligentes (ITS) del Instituto Tecnológico de Massachusetts (MIT); y afiliado externo del Choice Modeling Center (CMC) de la Universidad de Leeds. Tiene un magíster en transporte de la Universidad de Chile, además de un magíster y un doctorado en la misma área del MIT. Ha recibido dos fellowships de Fulbright, una de Martin-Family y una de Leverhulme, así como la mención de honor del premio de tesis doctoral Eric Pas de la IATBR. Sus principales intereses de investigación son la modelación del comportamiento de elección, la microecometría, el valor del tiempo y el transporte público, temas sobre los que ha publicado más de 40 artículos científicos.

• Jueves 30 de mayo, a las 13:30 hrs
• Modalidad Híbrida
• Sala Multiuso de Civil (2do piso)
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Resumen del seminario:
Construir modelos que puedan dar cuenta de las raíces conductuales detrás de las opciones de transporte es crucial para desarrollar políticas públicas informadas que se basen en pronósticos veraces de la respuesta a los cambios en el sistema, y para formular recomendaciones o medidas efectivas para reducir la congestión y las emisiones de carbono. Sin embargo, en este esfuerzo existe un equilibrio entre el realismo conductual y la manejabilidad de datos y modelos. Recientes avances en la modelación de elecciones discretas, la posibilidad de inferir datos masivos sobre viajes en transporte público a partir de fuentes pasivas y la capacidad de recopilar indicadores psicofisiológicos que pueden relacionarse con las emociones de los usuarios ofrecen nuevas oportunidades de investigación en esta área. Este trabajo tiene como objetivo aprovechar estas oportunidades de investigación mediante la sinergia de la manejabilidad de los modelos RUM con el realismo detrás de los hallazgos de comportamiento que se han informado en otros ámbitos, bajo la disponibilidad de nuevas fuentes de datos, y evaluar las implicaciones de estos avances en el diseño y evaluación de políticas públicas de transporte. En particular, se abordan los problemas del conjunto de consideración, el aprendizaje basado en instancias, las estrategias de elección de ruta y la incorporación de indicadores psicofisiológicos al análisis de elecciones de transporte público.