¿A qué líneas de ómnibus tenés acceso? Eso determina tu oportunidad de conseguir trabajo

Analizan millones de recorridos con un clúster de PC.

El 60% de las oficinas de los trabajadores montevideanos está a una distancia promedio de ellos de 40 minutos en ómnibus, según un estudio computacional de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de la República y la Universidad Católica. Para llegar a esta conclusión se usaron 24 computadoras que procesaron variables de 3 millones de recorridos posibles.

“Partimos de la hipótesis de que en las zonas donde se emplean más personas aparecen más potenciales ofertas de trabajo. Es un modelo que se aplica en otros países para estudios de este tipo”, explica el ingeniero Renzo Massobrio, integrante del equipo responsable.

Quienes menos llegan a esas ofertas viven en hogares de ingresos bajos y zonas periféricas, por lo que el estudio concluye que la capacidad del transporte público incide en las probabilidades de que una persona esté desempleada. En su presentación afirman que si se toman dos personas hipotéticamente iguales en cuanto a sexo, edad y nivel educativo, la que se mueva de forma más eficiente y ágil por transporte público tendrá menos chances de estar desempleada. Las zonas con mejor accesibilidad para llegar a las oportunidades de trabajo son La Blanqueada, Tres Cruces, Cordón y Centro. Las peores son Villa García, Manga, Toledo y Casabó.

Del trabajo surgen otros datos significativos que muestran otra cara de la relación entre el transporte y el mercado laboral: quienes tienen acceso a menos redes de transporte público en Montevideo llegan al 7% de las oportunidades de trabajo y quienes están más conectados y dependen de trayectos más cortos pueden llegar hasta el 72%.

“Esto te da un estado de situación de lo que pasa hoy”, explica Massobrio. “Podés identificar inequidades desde el punto de vista socioeconómico, y si hay alguna zona que queda excluida por poca conectividad a lugares de empleo. Un tomador de decisiones podría tomar esto para cambiar líneas. Nuestra intención es que sirva, todos los datos están disponibles online y la idea es que los use quien sea. Con la misma lógica de los tiempos de viaje, uno podría analizar otros factores, como la accesibilidad a los sistemas de salud”.

El equipo que integró Massobrio con Diego Hernández (responsable del trabajo), Martín Hansz y Joselina Davyt, tomó como base los horarios teóricos de los ómnibus y la información de líneas y recorridos, que son datos abiertos de la Intendencia. Por otra parte, para ubicar las oportunidades laborales usaron la información de clientes no residenciales de UTE (es decir la ubicación geográfica de locales comerciales y sus distintas categorías) más los datos del promedio ocupado por sector de empleo en la encuesta continua de hogares.

Pero los datos eran demasiados para trabajar con las computadoras individuales del equipo. Tenían en sus manos la información de 30 mil nodos de transporte, o sea paradas y destinos, más unos 3 millones de posibles trayectos entre esos nodos. Acudieron entonces a la infraestructura del ClusterUY, o Centro Nacional de Supercomputación, una institución que ofrece infraestructura cuyo poder de procesamiento equivale a más de 10 mil computadoras tradicionales. Allí van científicos e investigadores de todo el país para realizar gigantescas operaciones de datos en pocos segundos.

El equipo en este caso empleó el lenguaje de programación Python y utilizó el equivalente a 24 computadoras para procesar todos esos trayectos y llegar a las estadísticas. El tiempo total de procesamiento y cálculo fue de dos días. “Esta clase de estudios se hacen en otras partes del mundo”, explicó Massobrio. “Los enfoques metodológicos son parecidos a los que usamos, aunque hay países que están más avanzados porque vienen guardando datos de GPS en el transporte desde hace mucho más tiempo”.

La siguiente etapa es realizar un estudio similar pero en Maldonado. A fines de enero se plantean tener pronto un informe fernandino, pero referido al acceso a los centros educativos de todo tipo. De todos modos, hay una gran distancia todavía entre estos trabajos y quienes toman decisiones, aunque los datos están abiertos junto a varios recursos en la web de la Universidad Católica. Massobrio remata: «Este tipo de estudios descriptivos se puede utilizar como insumo para mejorar la calidad del servicio que ofrecen los sistemas de transporte público».

 

Fuente:

El Observador

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