Modelación de preferencias por diseño de infraestructura ciclista utilizando variables latentes perceptuales.

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Title

Modelación de preferencias por diseño de infraestructura ciclista utilizando variables latentes perceptuales.

Subject

620
Ingeniería
Ciclovías - Chile – Santiago.
Desplazamientos residencia-trabajo en bicicletas - Chile - Santiago.

Description

Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2017
A pesar del aumento del uso de la bicicleta y construcción de infraestructura para éstas en Santiago, organizaciones de ciclistas han criticado su diseño, argumentando que no considera sus preferencias y necesidades. Dado este contexto, el presente trabajo busca cuantificar las preferencias de los santiaguinos por distintos tipos de ciclo facilidades con el uso de modelos de elección discreta, de tal forma de guiar la política pública a futuro. En específico, este estudio consideró tres tipos de modelos: logit multinomiales, con variables latentes, y con clases latentes. Mientras que el primer y tercer tipo se estimaron utilizando la metodología descrita en la literatura, para el segundo tipo se propone una nueva metodología que permite la estimación de variables latentes perceptuales, casi no exploradas en la literatura, a un bajo costo en términos de recolección de datos. Estos modelos se estimaron con datos obtenidos mediante una encuesta de preferencias declaradas. Los resultados obtenidos indican que los usuarios tienen preferencias importantes por calles con ciclo facilidades anchas y rutas más cortas, y rehúyen de calles donde existan velocidades máximas altas o buses del transporte público. Además, demuestran que existe heterogeneidad en las preferencias de los ciclistas que la política pública debe considerar. Asimismo, los modelos estimados logran establecer una relación causal, mediante el uso de una variable latente, entre la seguridad percibida y la relevancia que ella tiene en la elección de ruta de ciclistas. A pesar de que esta variable no contribuye a un mejor ajuste a los datos, logra generar modelos que explican de mejor forma el comportamiento de las personas. La propuesta metodológica de este trabajo resultó ser útil en este caso específico,y fácilmente puede aplicarse en otros ámbitos, tales como productos de consumo o localización residencial.

Creator

Rossetti Youlton, Tomás

Date

2017-06-29T21:23:33Z
2017-06-29T21:23:33Z
2017

Contributor

Galilea Aranda, Patricia Viviana
Hurtubia González, Ricardo
Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería

Rights

acceso abierto

Format

xiii, 152 hojas
application/pdf

Language

es

Type

tesis de maestría

Identifier

10.7764/tesisUC/ING/21171
https://doi.org/10.7764/tesisUC/ING/21171
https://repositorio.uc.cl/handle/11534/21171