El nuevo indicador ETA Completeness permite calcular cuántos viajes programados carecen de información en tiempo real. La metodología diferencia entre el colectivo que no circula y sigue figurando en pantalla, y aquel que presta el servicio pero resulta invisible para el pasajero.
La escena se repite en ciudades de todo el mundo. La aplicación anuncia que el colectivo llegará en cinco minutos, luego en tres, uno y finalmente marca su arribo. Sin embargo, la unidad nunca aparece y tampoco se informa una cancelación.
Estos servicios son conocidos como “colectivos fantasma”: viajes que continúan figurando en los horarios programados o en las aplicaciones, aunque en la práctica no se realizan. El pasajero espera una unidad que no llegará y carece de información para reorganizar su recorrido.
Para medir este problema, la empresa de tecnología para el transporte Swiftly y el California Integrated Travel Project —Cal-ITP— desarrollaron ETA Completeness, un nuevo indicador basado en datos GTFS Realtime. Su objetivo es determinar qué porcentaje de los servicios brinda información útil y actualizada al pasajero. Fuente: Bus-News
No alcanza con que el horario sea preciso
Hasta ahora, buena parte de las evaluaciones se concentraba en la precisión de las estimaciones: si una aplicación anunciaba que el colectivo llegaría en cinco minutos, se analizaba cuánto se acercaba ese cálculo al tiempo real.
Sin embargo, esa medición solamente contempla los servicios para los cuales existe una predicción. No permite detectar aquellos viajes que desaparecen completamente del seguimiento o que continúan figurando con un horario teórico pese a haber sido cancelados.
ETA Completeness incorpora otra pregunta: ¿el pasajero recibió alguna información en tiempo real sobre el servicio que estaba esperando?
De esta manera, no solo se evalúa si la estimación fue correcta, sino también si la información existió y llegó efectivamente a las aplicaciones, carteles y sistemas de consulta.
Colectivos fantasma y colectivos “zombi”
La metodología analiza cada combinación entre viaje y parada programada, clasificándola en cuatro categorías.
La primera corresponde al servicio que circuló y fue correctamente comunicado. El colectivo realizó el recorrido y las aplicaciones mostraron su posición o tiempo estimado de llegada.
La segunda contempla aquellos viajes que se realizaron, pero no aparecieron en los sistemas de información. En este caso, el colectivo pasó por la parada, aunque el pasajero que consultó la aplicación no tuvo forma de saberlo. Los desarrolladores del indicador los denominan “colectivos zombi”: unidades que existen en la calle, pero permanecen invisibles en el mundo digital.
La tercera categoría incluye los servicios que no se prestaron, pero cuya cancelación, desvío o parada omitida fue informada correctamente. Aunque el viaje no se haya realizado como estaba previsto, el pasajero recibió una advertencia y pudo buscar una alternativa.
Finalmente aparecen los “colectivos fantasma” propiamente dichos: servicios que no circularon y cuya cancelación tampoco fue comunicada. Son los casos más perjudiciales porque las aplicaciones pueden continuar mostrando el horario programado como si la unidad estuviera en camino.
Cómo se calcula el nuevo índice
El nivel de completitud se obtiene comparando todas las paradas y viajes programados con aquellos que ofrecieron información confiable.
Un servicio se considera completo cuando la unidad fue asignada y generó al menos una predicción en tiempo real antes de llegar, o cuando el sistema informó correctamente que el viaje había sido cancelado o que una parada sería omitida.
El porcentaje resultante se convierte en la puntuación ETA Completeness de cada operador.
Según la escala propuesta:
- Más del 95% representa un desempeño de primer nivel.
- Alrededor del 95% indica que las interrupciones informativas son ocasionales.
- Con un 90%, las fallas ya aparecen con suficiente frecuencia como para afectar la confianza.
- Por debajo del 85%, la falta de datos comienza a perjudicar de manera significativa la planificación cotidiana de los pasajeros.
Una puntuación del 88% podría parecer aceptable a primera vista. Sin embargo, significa que aproximadamente uno de cada ocho servicios carece de información completa. Para una persona que viaja todos los días, la falla podría repetirse más de una vez por semana.
Por qué desaparecen los colectivos
Los viajes pueden quedar fuera del seguimiento por diferentes motivos. Entre los más habituales aparecen errores en la asignación entre vehículos y servicios, cambios de unidad realizados a último momento, fallas en el inicio de sesión del conductor y problemas en los dispositivos de geolocalización.
También puede ocurrir que el centro de control conozca una cancelación o un desvío, pero esa modificación no se transfiera automáticamente a los canales utilizados por los pasajeros.
Según los datos analizados por Swiftly, una de cada cuatro agencias de transporte estudiadas experimentó al menos una interrupción del sistema GPS durante un período de 90 días. Cuando no existen fuentes alternativas, la falla puede dejar sin información a una parte importante de la red.
Cómo reducir los servicios invisibles
Una de las soluciones propuestas es automatizar la asignación de vehículos a cada viaje. Si una unidad reemplaza a otra, el sistema debe reconocer el cambio y mantener activa la información para el pasajero.
También se recomienda utilizar múltiples fuentes de localización. La combinación de distintos sistemas permite conservar el seguimiento si uno de los dispositivos o proveedores deja de funcionar.
Otro punto central es conectar directamente la gestión operativa con la información pública. Cuando el centro de control cancela un viaje, modifica un recorrido o elimina temporalmente una parada, el cambio debería reflejarse automáticamente en aplicaciones y pantallas.
Medir la experiencia real del pasajero
ETA Completeness forma parte de un enfoque más amplio para evaluar la calidad de los datos del transporte público.
La precisión mide si el horario estimado fue correcto. La completitud determina si existió información sobre el servicio. La accesibilidad, por su parte, analiza si esos datos llegaron de forma consistente a todos los canales utilizados por los pasajeros.
La metodología podría aplicarse en cualquier red que utilice información GTFS Realtime. Más allá de las diferencias entre ciudades, el problema es universal: una aplicación puede mostrar mapas, horarios y recorridos, pero pierde su utilidad cuando el colectivo que anuncia nunca llega.
El nuevo indicador intenta ponerle un número a esa frustración cotidiana. Porque para recuperar la confianza en el transporte público no alcanza con mejorar las frecuencias: también es necesario informar con claridad cuándo el colectivo viene, cuándo fue cancelado y cuándo, sencillamente, no llegará.
