Medidas de complejidad de la agenda de actividades
Palabras clave:
Valor subjetivo del tiempo de viaje, agenda de actividades, complejidadResumen
Proponemos una medida de complejidad de la agenda de actividades en base al número y la exclusividad de las actividades realizadas. La aplicación de la medida propuesta a datos reales de la EOD 2001 de Santiago de Chile, sugiere que la agenda de actividades de los usuarios de transporte privado es más compleja que la de los usuarios del transporte público, incluso controlando por ingreso, composición del hogar, género y posesión de licencia. Este resultado provee sustento preliminar a una hipótesis novedosa que explicaría en parte diferencias en el valor subjetivo del tiempo de viaje entre modos.
Citas
Beirão, G. y Sarsfield, J. A. (2007). Understanding attitudes towards public transport and private car: A qualitative study. Transport Policy , 14, 478-489.
Cadena, J. L. (2013). Medidas de Complejidad de la Agenda de Actividades. Memoria de Título, Universidad de los Andes, Departamento de Ingeniería Civil.
Edmonds, B. (1999). What is complexity? - The philosophy of complexity per se with application to some examples in evolution. The Evolution of Complexity , 1-18.
Frei, C., & Mahmassani, H. S. (2011). Private Time on Public Transit: Dimensions of Information and Telecommunication Use of Chicago Transit Riders. Presented at Transportation Research Board 90th Annual Meeting (No. 11-4244).
Guevara, C. A. (2017). Mode-valued differences of in-vehicle travel time Savings. Transportation, 44(5), 977-997.
Hidalgo, C. A. y Hausmann, R. (2009). The building blocks of economic complexity. PNASS , 106 (20), 10570-10575.
Jara-Díaz, S. R., & Guevara, C. A. (2003). Behind the subjective value of travel time savings. Journal of Transport Economics and Policy (JTEP), 37(1), 29-46.
McNally, M. y Rindt, C. (2008). The Activity-Based Approach. (U. o. California, Ed.) Recuperado el 15 de 11 de 2012, de http://escholarship.org/uc/item/86h7f5v0
Nerhagen, L. (2000). Mode Choice Behavior, Travel Mode Choice Models and Value of Time Estimation - A Literature Review. Dalarna University, T&S.
Olguín, J., Munizaga, M.A. y Jara-Diaz, S.R. (2009) Análisis de patrones de actividades a partir de la EOD 2001. Ingeniería de Transporte 13(4) 31-38
Pas, E. I. (1983). A flexible and integrated methodology for analytical classification of daily travel-activity behavior, Transportation Science, 17, 405-429.
SECTRA. (2001). Encuesta origen y destino de viajes del Gran Santiago. Estudio desarrollado por DICTUC para la Secretaría de planificación y transporte, Santiago de Chile.
SECTRA. (s.f.). Recuperado el 15 de Marzo de 2012, de Gobierno de Chile: http://www.sectra.gob.cl
Shiner, J., Davison, M. y Landsberg, P. (1999). Simple measure for complexity. Physical Reviews E , 59 (2), 1459-1464.
Wardman, M. (1997). A Review of Evidence on the Value of Travel Time in Great Britain. Working Paper 495, University of Leeds, Institute for Transport Studies.
Xing, J. y Manning, C. A. (2005). Complexity and automation displays of air traffic control: Literature review and analysis. FAA: Tech. Rep. DOT/FAA/AM-05/4
