1. Datos de transporte público

Los datos de transporte público son representaciones estructuradas de las características operativas, espaciales y temporales de los sistemas de transporte colectivo. Estos datos permiten modelar y analizar redes de movilidad, y si se hacen en formatos estándar, es posible publicarlos en plataformas de planificación de viajes y herramientas de análisis de datos.

En términos generales, los datos de transporte público describen la oferta del servicio, es decir, cómo está diseñado y cómo opera el sistema. Tener esta información como datos digitales permiten su procesamiento computacional, su integración con otros conjuntos de datos urbanos (como censos, usos de suelo, sensores, etc.) y su publicación en formatos de datos abiertos o APIs públicas.

1.1. Componentes Fundamentales

Un sistema de datos de transporte robusto se construye sobre cinco pilares principales:

1.1.1. Rutas y Trazados

Las rutas definen los trayectos geográficos predefinidos que siguen los vehículos.

• Geometría: No es solo una línea recta entre A y B. Es la secuencia exacta de calles, giros y retornos que hace el vehículo.
• Variantes: Una misma “Ruta 1” puede tener variantes: “Ida”, “Vuelta”, “Ramal Centro”, “Ramal Norte”. Cada una debe modelarse por separado.
• Importancia: Sin trazados precisos, las apps de navegación darían instrucciones imposibles (ej. “gire a la izquierda” donde está prohibido).

1.1.2. Paradas e Infraestructura

Cada punto donde un pasajero puede interactuar con el sistema.

• Paradas Formales: Estaciones con techo, señalética y andén. Fáciles de georreferenciar.
• Paradas Virtuales/Informales: En muchos sistemas latinoamericanos, el bus para “donde le hagan la parada”. Aquí se modelan puntos aproximados o zonas de parada.
• Accesibilidad: ¿La parada tiene rampa? ¿Piso podotáctil? Esta información es vital para usuarios con movilidad reducida.

1.1.3. Horarios y Frecuencias

La dimensión temporal del servicio.

• Horarios Fijos: “El bus pasa a las 14:03”. Común en trenes o sistemas muy organizados.
• Frecuencias: “El bus pasa cada 10 minutos entre las 7am y las 9am”. Más común en sistemas de autobuses urbanos.
• Calendarios: Definir qué días opera cada servicio (Lunes a Viernes, Sábados, Domingos, Feriados).

1.1.4. Tarifas y Reglas de Pago

El modelo económico del viaje.

• Estructura: ¿Tarifa plana? ¿Por distancia? ¿Por zonas?
• Métodos de Pago: Efectivo, tarjeta inteligente, código QR.
• Transbordos: Reglas de descuento al cambiar de una ruta a otra dentro de una ventana de tiempo.

1.1.5. Datos en Tiempo Real (GTFS-Realtime)

Una capa avanzada que se añade a los datos estáticos.

• Posición del Vehículo: Coordenadas GPS en vivo.
• Alertas de Servicio: “Estación cerrada por mantenimiento”, “Retrasos por manifestación”.
• Predicciones de Llegada: “Llega en 3 minutos” (calculado dinámicamente).

1.2. ¿Por qué es importante crear datos de transporte público?

Los datos de transporte público no solo representan el funcionamiento de una red de movilidad, sino que constituyen una herramienta estratégica para la toma de decisiones, la mejora continua del servicio y la innovación en movilidad.

1.2.1. Autonomía Municipal y Soberanía Tecnológica

Es fundamental que los municipios adquieran las capacidades técnicas para crear y gestionar sus propios datos. Depender exclusivamente de terceros limita la capacidad de reacción.

• Reducción de Costos: Evita pagar licencias millonarias por software propietario.
• Memoria Institucional: El conocimiento se queda en la ciudad, no en una consultora externa.

1.2.2. Planificación Basada en Evidencia

Pasar de la intuición (“creo que falta un bus aquí”) a la certeza (“los datos muestran una demanda insatisfecha del 40%”).

• Diagnóstico: Identificar zonas de la ciudad desconectadas (desiertos de transporte).
• Optimización: Ajustar frecuencias para evitar buses vacíos o saturados.
• Equidad: Evaluar si los barrios de bajos ingresos tienen el mismo acceso a oportunidades que los barrios ricos.

1.2.3. Experiencia del Usuario

Para el ciudadano, la información es tan importante como la infraestructura.

• Certidumbre: Saber a qué hora pasa el bus reduce la ansiedad y la percepción de inseguridad en la parada.
• Multimodalidad: Facilita combinar bici, bus y caminata.
• Accesibilidad: Permite a personas con discapacidad planificar viajes seguros.

1.2.4. Innovación Abierta

Al publicar los datos como Datos Abiertos, la ciudad invita a estudiantes, startups y activistas a crear soluciones.

• Apps de navegación locales.
• Estudios académicos sobre movilidad.
• Auditorías ciudadanas del servicio.

1.3. Estándares de Datos

Para que los datos sean útiles universalmente, deben hablar un idioma común.

• GTFS (General Transit Feed Specification): El estándar mundial para datos estáticos (rutas, horarios). Es el foco de esta guía.
• GTFS-Realtime: Extensión para datos en vivo.
• GBFS (General Bikeshare Feed Specification): Estándar para sistemas de bicicletas compartidas y scooters.
• NeTEx: Un estándar europeo más complejo, usado para intercambio de datos entre operadores a nivel nacional.

Adoptar GTFS garantiza que tu ciudad sea compatible con Google Maps, Moovit, Transit, Apple Maps y cientos de herramientas de análisis de código abierto.