Contexto<\/h2>\n\n\n\n
El objetivo principal de la pol\u00edtica de transporte en Europa, tal como se define en el Libro Blanco de Transporte de la Comisi\u00f3n Europea<\/em> de 2011, es \u00abestablecer un sistema que respalde el progreso econ\u00f3mico europeo, mejore la competitividad y ofrezca servicios de movilidad de alta calidad, utilizando los recursos de manera m\u00e1s eficiente\u00bb. De acuerdo con este objetivo, la visi\u00f3n a largo plazo para el sector de la aviaci\u00f3n descrita en el informe Ruta de vuelo 2050 – Visi\u00f3n de Europa para la aviaci\u00f3n<\/em> vislumbra un sistema de transporte a\u00e9reo centrado en el pasajero e integrado con otros modos de transporte. El objetivo final es proporcionar un viaje eficiente de puerta a puerta, mejorando la experiencia del pasajero y aumentando la resiliencia del sistema frente a eventos disruptivos<\/strong>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n En contraste con esta visi\u00f3n general, las operaciones de ATM no siempre han incluido una perspectiva centrada en el pasajero, con objetivos de rendimiento y criterios de decisi\u00f3n (por ejemplo, reglas de priorizaci\u00f3n de vuelos) que no tienen en cuenta las consecuencias finales para los usuarios. Por ello, es necesario impulsar estudios para entender mejor las interacciones entre el sistema de ATM y las necesidades y comportamiento de los pasajeros<\/strong>. Sin embargo, los m\u00e9todos tradicionales para recopilar datos sobre la actividad de los pasajeros, basados principalmente en observaciones y encuestas, presentan importantes limitaciones (por ejemplo, las respuestas incorrectas e imprecisas o la dependencia de la disposici\u00f3n de los encuestados) y requieren muchos recursos. Si bien las bases de datos de tr\u00e1fico a\u00e9reo, sistemas de reservas de viajes y otros servicios de informaci\u00f3n pueden mitigar estos problemas, estas fuentes de informaci\u00f3n no logran capturar con precisi\u00f3n informaci\u00f3n cr\u00edtica, como el origen y destino finales del viaje y los tiempos de viaje de puerta a puerta. El uso generalizado de dispositivos m\u00f3viles geolocalizados abre nuevas oportunidades para recopilar esta informaci\u00f3n y superar las limitaciones de los enfoques tradicionales.<\/strong> Las mismas tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y las comunicaciones que permiten la comunicaci\u00f3n bidireccional con los pasajeros permiten tambi\u00e9n la recopilaci\u00f3n de informaci\u00f3n continuamente actualizada sobre la actividad y los patrones de movilidad, con un nivel de detalle sin precedentes.<\/p>\n\n\n\n El objetivo de BigData4ATM fue investigar c\u00f3mo analizar diversas fuentes de datos geolocalizados y combinarlas con bases de datos tradicionales con informaci\u00f3n sociodemogr\u00e1fica y sobre las operaciones del transporte a\u00e9reo para extraer informaci\u00f3n relevante sobre el comportamiento de los pasajeros. El proyecto sirvi\u00f3 para explorar c\u00f3mo aprovechar estos datos para alimentar los procesos de toma de decisi\u00f3n en ATM<\/strong>. Los objetivos espec\u00edficos del proyecto fueron los siguientes:<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre el proyecto, descarga el \u00abposition paper<\/em>\u00bb de BigData4ATM\u200b<\/a>.<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\nObjetivos<\/h2>\n\n\n\n
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![\"BigData4ATM](\"https:\/\/www.nommon.es\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Figura-BigData4ATM-1024x660.png\")
<\/figure>\n\n\n\nEntregables<\/h2>\n\n\n\n
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Publicaciones cient\u00edficas<\/h2>\n\n\n\n
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