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Professor Advisordc.contributor.advisorGuevara Cue, Ángelo
Authordc.contributor.authorGayozo Salgado, Leandro Miguel
Associate professordc.contributor.otherJiménez Molina, Ángel
Associate professordc.contributor.otherBalbontín Tanhnuz, Camila
Admission datedc.date.accessioned2025-04-08T19:29:58Z
Available datedc.date.available2025-04-08T19:29:58Z
Publication datedc.date.issued2024
Identifierdc.identifier.urihttps://repositorio.uchile.cl/handle/2250/204186
Abstractdc.description.abstractEn el contexto de los desafíos actuales para promover el uso del transporte público, resulta relevante contar con herramientas que permitan evaluar la calidad del servicio de manera granular. Las herramientas actuales de evaluación de la percepción de los usuarios suelen ser agregadas, no reflejando la experiencia de usuarios en sus distintas interacciones con los sistemas de transporte. Por tal motivo, este trabajo presenta un análisis crítico de tres métodos para la construcción de indicadores granulares para la evaluación del nivel de estrés/activación de usuarios de transporte públicos, a partir de: 1) Encuestas móviles, 2) Inferencia emocional de datos contextuales utilizando modelos grandes del lenguaje multimodales (MLLMs) y 3) Biomarcadores psicofisiológicos. Se desarrollaron metodologías específicas para la construcción de cada indicador, considerando un análisis de panel que da cuenta de la naturaleza espacio temporal e interpersonal de los datos. Además, se desarrolló una metodología para la evaluación y comparación sistemática de los tres métodos en seis dimensiones de análisis: precisión, perspicacia, robustez, interpretabilidad, escalabilidad y versatilidad; mediante una rúbrica basada en una escala de Likert. Los métodos propuestos fueron evaluados en un caso de estudio con 46 participantes que realizaron un circuito de viaje en bicicleta de 4,5 kilómetros, con infraestructura heterogénea, en la ciudad de Santiago de Chile. Los participantes equiparon instrumentos para capturar encuestas, videos y biomarcadores. Los resultados muestran que los indicadores granulares son capaces de identificar zonas de estrés/activación, que coinciden con las zonas identificadas en un análisis con criterio experto de la infraestructura del recorrido del caso de estudio. El indicador granular construido a partir de la inferencia contextual del modelo MLLMs resulta ser mejor en la evaluación general de las dimensiones de análisis mediante la rúbrica, principalmente por las dimensiones interpretabilidad y versatilidad. El indicador construido con encuestas móviles presenta ventajas en la escalabilidad, debido al bajo costo de su implementación, mientras que el método de biomarcadores resulta ser el más preciso y perspicaz, pero también el más costoso de implementar. Finalmente, se analizan los potenciales impactos de los métodos en la política pública, identificando potenciales usos en la planificación y diseño de infraestructura, además de la creación de políticas públicas basas en la evidencia centradas en el usuario.es_ES
Patrocinadordc.description.sponsorshipEste trabajo ha sido parcialmente financiado por: FONDEF IT21I0059 y FONDECYT 1231584es_ES
Lenguagedc.language.isoeses_ES
Publisherdc.publisherUniversidad de Chilees_ES
Type of licensedc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*
Link to Licensedc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
Títulodc.titleAnálisis crítico de tres métodos para la generación de indicadores granulares de estrés/activación en usuarios de sistemas de transportees_ES
Document typedc.typeTesises_ES
dc.description.versiondc.description.versionVersión original del autores_ES
dcterms.accessRightsdcterms.accessRightsAcceso abiertoes_ES
Catalogueruchile.catalogadorchbes_ES
Departmentuchile.departamentoDepartamento de Ingeniería Civiles_ES
Facultyuchile.facultadFacultad de Ciencias Físicas y Matemáticases_ES
uchile.carrerauchile.carreraIngeniería Civiles_ES
uchile.gradoacademicouchile.gradoacademicoMagisteres_ES
uchile.notadetesisuchile.notadetesisTesis para optar al grado de Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Transportees_ES


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