En su sitio web movement.uber.com permite visualizar, filtrar y descargar los tiempos de traslado promedio, mínimo y máximo por horas del día, días de la semana o meses del año en la Ciudad de México, considerando las Áreas Geoestadísticas Básicas (AGEB) definidas por el Instituto Nacional de Estadística y Geografía (INEGI). Uber Movement sigue una metodología diseñada para garantizar que ninguna información identifique el comportamiento o la identidad de usuarios o socios conductores específicos.
Esta herramienta basada en data, estará actualizada cada trimestre con lo que los usuarios podrán acceder a información reciente en su búsqueda.“En CDMX, la herramienta mostrará datos de viajes realizados posterior al primero de enero de 2016, una característica que no se encuentra en otros productos que muestran información de tráfico en tiempo real, pues no permiten búsquedas en fechas pasadas”, detalló.
Esta plataforma va de la mano del Instituto de Geografía de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), quienes trabajan en el desarrollo de una metodología para determinar el grado de conectividad y accesibilidad en diferentes áreas de la Ciudad de México, a partir de los datos que se pueden descargar de la plataforma Uber Movement y otras plataformas de datos abiertos. Los académicos presentarán los resultados de este primer análisis en los siguientes meses.
“Un ejemplo claro para la utilización de esta herramienta podría ser para las empresas de logística, para definir las mejores rutas o los tiempos en los que deberían de salir los camiones con la carga, quizá con esta herramienta podrías tomar decisiones basadas en datos, no tanto en sentimiento o instinto. Con esto reduces costos, tiempos de traslado, entregas más eficientes”, detalló.En los próximos meses, Uber prevé que el sitio muestre nuevas capas de datos, como la velocidad promedio a nivel de cuadras y avenidas, lo que permitirá un análisis aún más detallado. Históricamente costosa y difícil de recolectar para las ciudades, esta característica brinda datos históricos reales de velocidades por hora, que es una forma poderosa de medir el impacto de las inversiones en infraestructura.
