Collective intelligence model for pedestrian systems

Abstract

Los peatones representan uno de los principales actores y también las principales víctimas en los sistemas de movilidad a nivel mundial. Según cifras de la Corporación Andina de Fomento, el 51% de las víctimas de accidentes de tránsito en el mundo, son peatones. Esto representa impactos económicos, sociales y morales directamente sobre las víctimas, así como sobre su entorno familiar y sobre las ciudades. De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud y la Organización Panamericana de la Salud, la reducción de la accidentalidad es una prioridad para el desarrollo de los países. A pesar de su importancia, los peatones y su dinámica no son considerados en la mayoría de estudios y métodos de diseño de sistemas de movilidad. Las normas para el diseño de sistemas de movilidad no consideran los peatones como entes autónomos, sino que presentan ciertos lineamientos únicamente referidos al diseño y dimensionamiento de la infraestructura; las guías para el diseño de sistemas peatonales, no tienen en cuenta su comportamiento, sino que se centran en ciertos componentes estáticos del sistema; los enfoques académicos se centran en el estudio del flujo de peatones en lugares específicos de la ciudad sin considerar sus relaciones con otros puntos u otros elementos del sistema de movilidad; y por último, los planes de movilidad peatonal solo consideran algunos de los componentes del sistema peatonal. Sin embargo, ningún modelo existente se centra en el estudio del comportamiento de los actores del sistema peatonal y de sus comportamientos emergentes. En este proyecto se propone un modelo de inteligencia colectiva que permite estudiar, analizar y explicar el comportamiento de los sistemas de movilidad peatonal considerando la complejidad de los sistemas sociales y consolidando el uso de la simulación. El modelo se construye siguiendo la metodología definida por el grupo de investigación Sistemas Expertos y Simulación (SES) para el análisis de problemas sociales y la metodología de análisis de factores (MicMac) de Michael Godet, robusteciendo las teorías sobre inteligencia colectiva. Se cuenta con un modelo computarizado basado en dinámica de sistemas, como resultado del despliegue del modelo de inteligencia propuesto, así como con una base de conocimiento sobre los sistemas peatonales, que permite verificar su aplicabilidad en un caso de estudio real en la ciudad de Bogotá-Colombia.Pedestrians are one of the main players in traffic systems worldwide; they are also the main victims. According to the Andean Development Corporation, 51% of victims of traffic accidents in the world are pedestrians, which have significant economic, social and moral impact not only on the victim, but also on their families. These accidents also highly affect the socio-economic indicators of cities and countries which has led the World Health Organization (W.H.O.) and the Pan American Health Organization to set the reduction of traffic accidents as a priority for developing countries. The standards for the design of pedestrian mobility schemes do not consider pedestrians as autonomous entities; rather they limit themselves to design and dimensioning issues. These standards or guides ignore pedestrian behavior. Academic focused on studying the flow of pedestrians at specific places in a city without regard to its relations with other parts or other elements of a mobility system; there is no model focused on the study of the behavior of actors in the pedestrian system and their emergent behaviors. This research sought to integrate pedestrian behavior as part of a complex system, where members of the collective affect each other’s behavior. A model of collective intelligence is proposed. It allows studying, analyzing and explaining the behavior of pedestrian mobility systems. The model has been constructed following the methodology defined by the research group Experts and Simulation Systems (SES) for the analysis of social problems and Godet’s factor analysis (MicMac) methodology. A systems dynamics model has been developed to capture collective intelligence features. In doing so, a knowledge base of pedestrian behavior and pedestrian walkways have been collected. The proposed model has been tested using a computer model and a case study based on the city of Bogotá, Colombia