Este nuevo enfoque representa el sistema de transporte conectando zonas con patrones de circulación similares, en lugar de basarse únicamente en la proximidad geográfica. El análisis, liderado por Javier Jesús Sánchez Medina, investigador del Instituto de Cibernética, Empresa y Sociedad de la ULPGC, y Leopoldo Acosta Sánchez del Departamento de Informática y Sistemas de la ULL, revela conexiones ocultas que no son evidentes en los mapas tradicionales.
El estudio, que utilizó datos de Transportes Interurbanos de Tenerife SA (TITSA), destaca que el 85% de las conexiones funcionales se producen entre zonas separadas por más de 5 kilómetros. Esta metodología permite identificar zonas operativamente relacionadas, detectar incidencias y mejorar la predicción de las condiciones de tráfico, ofreciendo una herramienta valiosa para la gestión y planificación del transporte público.
“"El mapa nos muestra dónde están las carreteras y las líneas de guaguas, pero no necesariamente cómo funciona la red. Al analizar millones de movimientos reales de vehículos hemos descubierto relaciones entre zonas de Tenerife que no son visibles desde la geografía. Esta nueva forma de mirar el transporte puede abrir nuevas vías para mejorar su gestión y detectar problemas antes."
Los autores señalan que esta metodología es aplicable a otras redes de transporte en Canarias y otros territorios. Los resultados de esta investigación han sido publicados en la revista internacional Expert Systems with Applications, especializada en inteligencia artificial y aprendizaje automático.
