Innovación social y pública: experiencias y aproximaciones a la complejidad contemporánea

CAPÍTULO VIII. Innovación socio-tecnológica 751 Experiencias y aproximaciones a la complejidad contemporánea INNOVACIÓN SOCIAL y PÚBLICA » Evaluación basada en datos En esta etapa nuestro objetivo era evaluar el rendimiento y la interpre- tabilidad del modelo. Para ello, celebramos varias sesiones de entrevistas con personas expertas de manera individual. Nuestra principal preocupación era la ausencia de un conjunto de datos que sirviera de patrón de referencia, ya que la Encuesta de Viajes de Santiago era de 2012 y nuestros datos eran de 2016. Sin embargo, las personas expertas en la materia argumentaron que la comparación seguía siendo relevante y proporcionaron información sobre los aspectos que evaluarían en el modelo. Para ellas, los patrones de movilidad global de la encuesta siguen vigentes, ya que la distribución residencial y de los lugares de trabajo presentó cambios graduales en el lapso de tiempo estudiado. La ciudad había cambiado pero no de manera radical. Aprendimos que, dado que los expertos del dominio trabajan con flujos en la ciudad, les interesaban los resultados agregados del modelo, es decir, la cantidad de viajes entre un origen y un destino en la ciudad, tanto en general como por modo de transporte, más que los resultados individuales. Esta cantidad de viajes entre orígenes y destinos se almacena en un instrumento llamadoMatriz Origen-Destino (OD), que permite estudiar desde dónde hacia dónde se desplazan las personas en Santiago. Acordamos que un coeficiente de correlación entre las matrices OD de la encuesta y de los datos de telefonía sería suficiente para evaluar la calidad del modelo, teniendo en cuenta que algunas combinaciones OD en la encuesta de viajes no existen (debido a su resolución) y no deben ser consideradas en la correlación. La evaluación general les ayudaría a validar la inferencia de viajes de nuestro método, y la evaluación específica por modo de transporte les permitiría comprender cómo ha cambiado el uso de cada modo en el tiempo. pervised Non-Negative Matrix Factorization (MacMillan y Wilson, 2017) era interpretable debido a su sencilla definición matemática y que permitía integrar tal información. Terminamos esta etapa con dos resultados. Primero, desarrollamos un prototipo de aplicación del modelo, que se evaluará en la siguiente etapa. Segundo, la naturaleza abierta de nuestro proceso de desarrollo nos permitió crear lazos de colaboración con investigadores, investigadoras y urbanistas, que resultaron ser importantes en las etapas futuras del proyecto.