Magíster en Matemática Aplicada

En entornos universitarios, la congestión vehicular plantea desafíos críticos para la movilidad estudiantil. Este estudio propone el uso de minería de datos para identificar patrones de movilidad y fomentar el carpooling como solución a esta problemática. Se analizó un conjunto de datos de historiales de viajes de usuarios recopilados mediante una aplicación de seguimiento de teléfonos inteligentes, sometido a limpieza y análisis exhaustivos. Tras aplicar técnicas de agrupamiento y algoritmos específicos, se obtuvieron clusters de paradas y rutas compartidas. Se observó una reducción promedio del 74.5% en el número de vehículos en circulación diaria. Este enfoque no solo aborda eficazmente la congestión vehicular en entornos universitarios, sino que también puede servir como base para futuras aplicaciones destinadas a promover los viajes compartidos, considerando diferentes modos de desplazamiento en los patrones de movilidad.