Fuente: ECF. Ver artículo completo en inglés «Integrating cyclists’ behaviour in modelling and assessing the benefits»
La mayoría de las personas probablemente están más interesadas en modelos de bicicletas que en modelos de ciclistas. Sin embargo, modelar a los ciclistas es un desafío en el proyecto FLOW. ¿Cómo predecir el tráfico de bicicletas después de implementar una medida de tráfico? ¿Cómo puede justificar la inversión en un puente para bicicletas? ¿Seguirá funcionando un cierto cruce con más ciclistas? Los socios del proyecto FLOW discutieron cómo incluir a ciclistas y peatones en modelos de tráfico en un taller con las doce consultoras de diferentes países europeos, que fueron seleccionadas como precursoras.
Herramientas y modelos
En el proyecto FLOW, las herramientas de evaluación están diseñadas para evaluar el impacto de una medida en particular para peatones o ciclistas. En primer lugar, FLOW ha desarrollado una metodología para analizar la congestión. Lo que es nuevo en esta metodología es que no sólo cuenta la congestión en el tráfico de automóviles, sino de todos los participantes en el tránsito, incluyendo ciclistas y peatones.
Sin embargo, la congestión no es el único efecto de una medida de infraestructura. Una mayor seguridad en el tráfico, menos ruido y emisiones, beneficios para la salud de andar en bicicleta y caminar, menos consumo de energía, menos uso de la vía pública para aparcar vehículos, aumento de alquileres de tiendas y casas: esto es sólo una lista limitada de indicadores tomados en cuenta en la FLOW «herramienta de evaluación de impacto». Esta nueva herramienta puede contar el impacto más amplio de las medidas de ciclismo como la construcción de un puente de ciclistas o una nueva ruta de ciclista. Se dará a los encargados de tomar decisiones una herramienta útil que compara los costos y los beneficios de una inversión para caminar y andar en bicicleta.
Con el fin de utilizar estas herramientas correctamente, se necesita una gran cantidad de datos. Se han implementado datos sobre el tráfico de hoy y una predicción del tráfico después de la medida. Para estas predicciones se necesitan modelos de tráfico. Hasta ahora sólo algunos modelos consideraban tráfico de bicicletas en absoluto. Pero, como se mencionó en un artículo anterior, FLOW funciona en este tema también.
Desafíos
El uso de estos modelos y herramientas puede ser bastante desafiante debido a las tres razones siguientes: hay una falta de datos, el comportamiento a veces impredecible de los ciclistas y las decisiones irracionales de los tomadores de decisiones.
Datos
Sin datos o con datos erróneos, un modelo no dará una predicción adecuada. Los datos en los que las personas viven, trabajan o compran generalmente están generalmente disponibles. Los datos sobre cuántos de los viajeros toman una bicicleta, por otro lado, no siempre están disponibles. Contar a los ciclistas en la calle y seguir sus rutas por las aplicaciones puede proporcionar cada vez más tales datos. Holanda es uno de los precursores, con 50.000 personas participando anualmente en la «Fietstelweek» (semana de conteo de bicicletas). Durante esta semana, no sólo se rastrea el número relativo de ciclistas en una determinada sección del camino, sino también la velocidad y el tiempo de espera en las intersecciones y las rutas utilizadas entre el origen y los destinos. Además, los Países Bajos tienen información muy detallada sobre la calidad de cada tramo de carretera y cruce, recopilados por voluntarios del Fietsersbond para el «Planificador de Fietsroute» o Planificador de Rutas Ciclistas. Una combinación de los datos de «Fietstelweek» y la información de «Fietsrouteplanner» puede dar más información sobre cómo los ciclistas eligen sus rutas.
Comportamiento impredecible de los ciclistas
Los modelos de tráfico tienen dificultades para modelar el comportamiento de los ciclistas. ¿Cuántos ciclistas toman tren, autobús o coche, en caso de lluvia, viento o tormenta? La elección de ruta de los conductores es predecible, pero los ciclistas toman diferentes rutas para llegar de A a B: algunos toman la ruta más corta, otros prefieren una ruta más larga para evitar los semáforos. Algunos tomarán una ruta más segura o una ruta más atractiva.
Los ciclistas y los peatones se comportan de manera diferente según lo diseñado en situaciones de micro modelos. Los semáforos rojos son a menudo ignorados, los ciclistas y los peatones pueden moverse entre los coches congestionados o pueden incluso tomar un cruce diagonal si esto parece bastante seguro. Ciclistas y peatones pueden encontrar su propia manera de lidiar con la congestión. El resultado de este inteligente (pero a veces no legal) comportamiento es que la capacidad de un cruce es mucho mayor de lo que cabría esperar. En estas situaciones, el «sentido común» puede ser más útil que un modelo de tráfico.
Decisiones irracionales de los tomadores de decisiones
Parece lógico usar modelos de tráfico y herramientas de evaluación antes de decidir sobre la implementación de una medida. Pero en la práctica los modelos se utilizan a menudo después de la decisión, para reducir la incertidumbre de los tomadores de decisiones y para ayudar a los políticos en la venta de la medida para el público en general. El modelo debe mostrar «las cosas buenas» con imágenes agradables para contrarrestar los comentarios negativos habituales de los opositores.
Esto no siempre es malo, siempre y cuando los modelos y herramientas utilizados sean precisos y transparentes. El modelo no sólo debe resultar en un número, sino que debe ayudar claramente a explicar las opciones, dando un buen análisis. Es importante tener en cuenta el uso indebido de modelos que no son transparentes y utilizar datos inexactos como base para la decisión.
Los modelos y las herramientas de evaluación deben permanecer en uso
¿Significa esto que ya no debemos utilizar modelos y herramientas de evaluación? «¡No!», Dijeron los expertos en el taller. Pero los modelos y las herramientas de evaluación deben ser siempre utilizados en combinación con el sentido común y con precaución para el uso indebido. Los modelos deben ser siempre transparentes y deben ayudar a los debates sobre temas relevantes. Todavía hay un desafío para hacer los modelos más apropiados para peatones y ciclistas, ya que se comportan de manera diferente en comparación con los coches. Pero hay avances en la recopilación de datos pertinentes y en la comprensión del comportamiento de los ciclistas y peatones al interpretar estos datos.
