DayFR Spanish

Sensores de teléfonos inteligentes en autobuses y tranvías de Reims para luchar mejor contra el fraude

-

Los autobuses y tranvías de la red Grand Reims Mobilités han sido equipados con sensores para detectar los teléfonos de los usuarios. El análisis de los datos debería permitir comprender mejor el uso de la red y, en particular, orientar mejor las operaciones de control.

Los imprescindibles del día: nuestra selección exclusiva

Cada día, nuestro equipo editorial reserva para usted las mejores noticias regionales. Una selección solo para ti, para estar en contacto con tus regiones.

France Télévisions utiliza su dirección de correo electrónico para enviarle el boletín “Lo esencial de hoy: nuestra selección exclusiva”. Puede darse de baja en cualquier momento a través del enlace al final de este boletín. Nuestra política de privacidad

Sensores para luchar mejor contra el fraude. Este es uno de los objetivos de una nueva solución tecnológica implementada en la red de transporte público del Gran Reims. En todos los tranvías y autobuses se han instalado cajas del tamaño de una caja de cerillas grande. Detectan los teléfonos móviles de los viajeros para comprender mejor sus movimientos en la red.

Para ello, Transdev, el operador de la red Grand Reims Mobilités, ha recurrido a una joven empresa con sede en la Isla de la Reunión, Flowly. “Hemos desarrollado una solución patentada, que se basa en la detección pasiva de teléfonos móviles, para poder analizar los flujos origen-destino en las redes de transporte público”, explica el fundador de Flowly, Julien Tenenbaum.

Flowly utiliza la conexión WiFi del teléfono. El cuadro recupera un identificador, la dirección MAC, que tiene cada dispositivo. “Es una dirección que se emite periódicamente por teléfono y no está vinculada en modo alguno al número de teléfono ni a la identidad de la persona”.especifica Julien Tenenbaum. El análisis de estos datos permite saber dónde subió o bajó un usuario de un autobús o tranvía. También es posible seguir una posible correspondencia.

El objetivo no es seguir a un usuario concreto, sino analizar el flujo de viajeros en la red. Flowly anonimiza las direcciones MAC recopiladas dentro de las seis horas posteriores a su recopilación. Se ha instalado un display en los vehículos para explicar este sistema. Enlaza a un sitio de información en el que es posible oponerse a la recopilación.

Los datos que integramos son todos completamente anónimos.

También se han instalado células de conteo en las puertas de determinados vehículos, con el fin de completar las estadísticas de uso de la red. Cruzando estos datos con otra información como validaciones de billetes, tiempos de paso o posiciones de los vehículos, Flowly puede realizar un diagnóstico de la red de transporte público.

En Grand Reims Mobilités, la herramienta ha comenzado a utilizarse para analizar la asistencia a las nuevas líneas de autobús instaladas al inicio del curso escolar. “La idea es utilizar esta herramienta para poder hacer propuestas a Grand Reims para adaptar la oferta.“, indica Marie-Agnès Calvet, directora de marketing de Transdev Reims, que gestiona la red de transporte público.

Al público en general, el operador comunica lo que permite la herramienta para orientar mejor la lucha contra el fraude. En las últimas semanas se ha puesto en marcha una campaña de carteles con el mensaje principal: Quisiste defraudar, está desgastado”, recordando la multa impuesta de 70 euros.

Hay que decir que en 2023, el 13,5% de los viajeros no cumplieron, según una encuesta sobre fraude realizada en la red en noviembre. Se trata de un aumento respecto al año anterior (12,3%), pero lejos del pico observado en 2019 con un 23,2% de viajeros en situación irregular.

La herramienta desarrollada por Flowly no permite conocer en tiempo real los autobuses o tranvías donde se concentran los defraudadores. Pero al comparar los datos de validación de boletos y suscripciones, y el número de personas contabilizadas en los vehículos, se pueden establecer promedios para las horas y áreas más afectadas. Suficiente para permitir a los controladores orientar mejor sus acciones.

“Tenemos que ver a nuestros controladores en todas partes, porque de lo contrario no es un elemento disuasorio. Pero también tienen que ir a lugares donde sabemos que su acción será efectiva”. explica Marie-Agnès Calvet, de Transdev Reims.

En Gran Este, Flowly también ha desplegado su solución en Mulhouse, en Alto Rin. ella equipa una cincuentena de redes de transporte público en Francia e internacionalmente.

Related News :