Modelación de consideración y elección de rutas en transporte público
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Date
2021
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Abstract
En contextos donde los individuos enfrentan una gran cantidad de alternativas disponibles para elegir, como es el caso de la elección de rutas en transporte público, la teoría sugiere que las personas simplifican el proceso de elección adoptando un comportamiento de consideración-elección para reducir la cantidad de alternativas a evaluar. Sin embargo, los modelos de elección discreta utilizados tradicionalmente no modelan la etapa de consideración, argumentando que se encuentra implícita en el proceso de generación de rutas con el objetivo de mantener sencilla la estructura del modelo. Además, este supuesto puede afectar de forma negativa la calibración y posterior aplicación de los modelos si se incluyen alternativas irrelevantes en el conjunto de alternativas de los individuos. Esta investigación modela la etapa de consideración a través de la heurística no-compensatoria de Eliminación por Aspectos (EBA) para reducir el conjunto de alternativas de los individuos y luego evalúa las alternativas atractivas de forma compensatoria utilizando un modelo Logit Multinomial (MNL). Se aborda la identificabilidad asociada al modelo EBA y su impacto en los modelos en dos etapas a través de ejemplos ilustrativos. El enfoque fue aplicado sobre una muestra de datos provenientes de una encuesta de elección de modo y ruta en Transantiago. Se descubrió que los modelos en dos etapas EBA-MNL son equivalentes a los modelos MNL tradicionales – puramente compensatorios – respecto a su capacidad predictiva. Por lo tanto, los resultados indican que para los datos utilizados el enfoque en dos etapas no genera una mejora significativa de la precisión en la predicción. No obstante, todavía quedan múltiples aristas por donde abordar el problema y los resultados no significan que el enfoque de consideración-elección no sea útil. En particular, es necesario explorar si la utilización de una heurística no-compensatoria distinta a EBA podría generar mejoras en la predicción respecto a los modelos tradicionales, así como evaluar si este enfoque puede servir como método alternativo a los métodos tradicionales de generación de rutas.
Description
Tesis (Magíster en Ciencias de la Ingeniería)--Pontificia Universidad Católica de Chile, 2021