Caracterización del conjunto de consideración en elección de ruta

Abstract

En elecciones discretas, el conjunto de consideración contiene las alternativas entre las cuales un tomador de decisión realiza una elección. Uno de los supuestos fundamentales al modelar elecciones discretas es que el analista conoce dicho conjunto. Este supuesto es fácilmente cuestionable, sobre todo cuando el conjunto universal de alternativas es muy grande, como es en elección de rutas. Manski (1977) dio una solución a este problema desde el punto de vista teórico, proponiendo un enfoque donde se utiliza el conjunto de consideración como latente. Prato (2009) revisa una serie de métodos que han intentado resolver este problema de forma práctica. Entre estos enfoques, destacan aquellos en los que se eligen funciones de costo generalizado y se calculan las mejores \textit{K} rutas para generar el conjunto. Sin embargo, independiente del método utilizado, si se viola algún supuesto el modelo no será capaz de representar la realidad, entregando estimadores inconsistentes y errores en la predicción. Esta memoria realiza tres contribuciones orientadas a entender el proceso de generación del conjunto de consideración. La primera se basa en la utilización de una simulación de Monte Carlo para explorar la robustez de varios métodos prácticos utilizados para construir el conjunto de consideración. La segunda consiste en el análisis de tres métodos para recolectar datos sobre el conjunto de consideración: datos pasivos, encuesta online y encuesta sobre mapa. Finalmente, la tercera contribución desarrolla un experimento práctico de preferencias declaradas donde los participantes se ven enfrentados a una imitación del proceso de generación del conjunto de consideración. Esto permite estudiar características del conjunto y probar la robustez de algunos posibles métodos utilizados para construirlo. En el capítulo basado en simulación de Monte Carlo se muestra primero que los métodos tradicionales generan grandes sesgos en la estimación. Además, se prueba un nuevo método generador del conjunto que utiliza una serie de elecciones experimentadas, resultando en buenas estimaciones y mostrando cierto potencial práctico, dada la disponibilidad de datos de hoy en día mediante datos pasivos. En el capítulo referido a la recolección de datos, se muestra evidencia preliminar que sugiere que los datos pasivos, si bien son atractivos debido a que muestran las preferencias reveladas de las personas, tienen la limitación de requerir de mucho procesamiento para dar cuenta de errores de medición. Por otro lado, los datos obtenidos a partir de encuestas mostraron ser factibles para utilizarse en un contexto exploratorio. Estos datos permitieron describir el tamaño del conjunto de consideración, estudiar las heurísticas que la gente dice utilizar para generar el conjunto, modelar el proceso de consideración e identificar las variables que afectan dicho proceso. Finalmente, se utilizan estos datos para estudiar el sesgo que causan los distintos métodos para generar el conjunto de consideración, corroborando que los métodos deterministas generan sesgos muy grandes, estimando incluso parámetros con signo contrario a los verdaderos.