Para onde vamos?
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Para onde vamos?

99

Jul 24, 2019

7 min read

Analisando dados da OD 2017 I: usuários de aplicativo são multimodais

Este é primeiro de uma série de artigos sobre a Pesquisa de Origem e Destino do Metrô de São Paulo em que a equipe de Políticas Públicas e Pesquisa da 99 evidencia o comportamento mais multimodal dos seus passageiros, em comparação com os usuários de carro e moto.

Recentemente, foram divulgados os microdados da mais nova Pesquisa Origem e Destino (OD), realizada a cada dez anos pelo Metrô de São Paulo. Eles apresentam os detalhes completos de cada entrevista realizada e permitem análises de diversas complexidades, podendo, por exemplo, servir de insumo para diversos modelos — como os utilizados na pesquisa da 99 em parceria com a Fipe, recém publicada em uma revista internacional. O primeiro passo para uma análise tão complexa, no entanto, é uma análise exploratória dos dados.

Este artigo é o primeiro de uma série em que a equipe de Políticas Públicas e Pesquisa da 99 realiza a partir de investigação inicial dos microdados da OD, levantando hipóteses a partir dessas análises.

Essas análises relacionam os modos de transporte contemplados na plataforma da 99 (99Táxi e 99Pop) com temas já tradicionais no universo de transportes, como posse de automóvel e gênero. Neste texto inicial, trataremos da multimodalidade , ou seja, a forma de se locomover utilizando dois ou mais modos de transporte em uma mesma viagem.

Após o lançamento dos microdados, duas características de 2017 já se destacam em relação ao ano de 2007. Primeiro, o aparecimento, na pesquisa, das viagens realizadas intermediadas por aplicativos (ride-hailing). Segundo, a tendência de migração das pessoas mais ricas para modos coletivos e ativos em detrimento do carro próprio, que ganhou representatividade entre os mais pobres.

Nota-se que pessoas mais ricas — que vivem em áreas bem providas de infraestrutura para modos coletivos e ativos — começam a apresentar uma mudança em sua escolha modal. Elas passam a utilizar alternativas de transporte como um serviço (Transportation as a Service, ou TaaS, modos que uma pessoa pode usufruir sem possuir), algo recente para formas individuais.

A existência do TaaS abre uma janela de mudança na escolha individual de médio prazo: as pessoas não precisam mais se preocupar em comprar um automóvel, motocicleta ou bicicleta. Essa alteração na escolha de médio prazo se desdobra em escolhas modais de curto prazo; isto é, feitas no preciso momento em que alguém decide qual modo utilizará em um deslocamento (ver Nota de Rodapé 1). A partir do momento em que não possui mais um carro, uma pessoa não tem a opção de escolher dirigir o próprio veículo na hora de se deslocar e comparará o preço, duração e conforto dos modos à sua disposição. Por exemplo: se uma pessoa resolve ir à padaria que fica a 500m de sua casa, ela não escolherá ir de carro. Aumenta, então, a chance de que ela escolha um modo coletivo ou use mais de um modo na mesma viagem.

Norteada pelos fatos acima, uma pergunta começa a se formar: usuários de ride-hailing apresentam comportamento mais multimodal do que aqueles que usam outros modos motorizados individuais (isto é, carros e motos)?

Para começar, verificou-se o padrão de integração entre modos individuais e coletivos — a primeira ou a última milha, já tratada anteriormente em nosso Medium.

Um indicador direto é o percentual de viagens multimodais (coletivo-individual) dos modos individuais motorizados. Isto é: quantas das viagens realizadas nesses modos integram com o transporte coletivo? Depreende-se qual o modo que apresenta a maior parte de suas viagens multimodais. O gráfico abaixo apresenta o resultado dessa análise.

Gráfico 1: Numerador: número de viagens de cada modo cujo Modo Principal é coletivo. Denominador: total de viagens feitas com cada modo.

Os campeões de integração individual-motorizado e coletivo são os modos não-próprios. 12% das viagens de táxi coletam ou inserem passageiros no transporte público e, em seguida, vêm caronas em moto (6,8%), passageiros de viagens intermediadas por aplicativos (6,3%) e caronas em carros (4,5%). Já viagens com integração de pessoas dirigindo carros e motos são menos de 1% de seus respectivos totais.

Modos compartilhados (transporte como um serviço ou caronas com familiares e conhecidos) possuem maior vocação para este tipo de viagem e podem contribuir para o acesso dos principais corredores de transporte coletivo, reduzindo o número de quilômetros viajados no total.

A OD apresenta todas as viagens realizadas por um indivíduo em um dia. Na análise acima, observou-se a vocação multimodal de cada modo, analisando todas as viagens realizadas nele. Cabe, também, investigar o comportamento multimodal em todas as viagens realizadas por uma pessoa em um dia (e não apenas as viagens com integração, o que é feito acima). Isto é, cabe também mensurar a distribuição da escolha modal do total de viagens realizadas por usuários de modos individuais.

Assim, pergunta-se: como são feitas as outras viagens do dia de uma pessoa que faz pelo menos uma viagem por aplicativo ou dirigindo seu próprio carro?

Definindo “usuário” como uma pessoa que faz pelo menos uma viagem no modo em questão (aplicativo, dirigindo carro ou dirigindo moto), chegou-se na seguinte divisão modal de todas as viagens realizadas por essas pessoas em um dia típico:

Gráfico 2: Médias do indicador de multimodalidade de cada indivíduo na OD (numerador: número de viagens em cada Modo Principal; denominador: número total de viagens realizadas pela pessoa) de cada grupo de usuários (usuários de aplicativo, motoristas de carro e motoristas de moto).

Estes resultados indicam que usuários de aplicativo realizam 36% de suas viagens utilizando modos ativos e coletivos. Esse número fica em torno de 10% para motoristas de carro e, 8%, de moto.

Fica evidente o perfil mais multimodal do usuário de aplicativo: 6% do total das viagens que utilizam aplicativo tem início ou fim no transporte coletivo; dentre as outras viagens de pessoas que utilizam aplicativos, 36% são realizadas por modos coletivos e ativos.

Analisaram-se, também, os dados por meio de um índice de viagens — o número total de viagens realizadas por um grupo de pessoas, dividido pelo total de pessoas desse grupo. Se o indicador for igual a 2, por exemplo, isso significa que estas pessoas fizeram dois deslocamentos em um dia.

Sob esta luz, o padrão de multimodalidade fica ainda mais claro, como mostra o gráfico a seguir:

Gráfico 3: Índice de mobilidade (numerador: viagens em cada Modo Principal; denominador: número total de pessoas) de cada grupo de usuários (usuários de aplicativo, motoristas de carro e motoristas de moto).

Nota-se que o índice total de viagens entre os três grupos de pessoas é parecido, ficando entre 3,17 e 3,46. No entanto, o índice de viagens individuais é bastante distinto: motoristas de carro fazem, em média, uma viagem a mais por dia em modos individuais (em geral, dirigindo um carro) do que usuários de aplicativos.

O Gráfico 4, abaixo, mostra o mesmo índice, porém elimina os modos individuais (isto é, suprime-se a barra vermelha do gráfico acima, a fim de melhor se visualizar as outras duas).

Gráfico 4: Índice de mobilidade (numerador: viagens em cada Modo Principal, à exceção do Coletivo; denominador: número total de pessoas) de cada grupo de usuários (usuários de aplicativo, motoristas de carro e motoristas de moto).

Fica mais nítido que usuários de aplicativos fazem, em média, pouco mais de uma viagem por dia em outros modos . Isso não indica que eles se locomovem menos, como visto no Gráfico 3, mas que utilizam mais modos não-individuais ou ativos. Em viagens ativas, a diferença é relevante e usuários de aplicativos chegam a fazer duas vezes mais viagens a pé ou de bicicleta do que motoristas de moto. No modo coletivo, a diferença é mais representativa. Enquanto usuários de aplicativo fazem, em média, 0,67 viagens por dia em modos coletivos, este índice para motoristas de carro é de 0,09. Usuários de aplicativo fazem 7,5x mais viagens em modos coletivos do que motoristas de carro.

Esta primeira exploração nos permite identificar que usuários de aplicativos têm um perfil mais multimodal do que motoristas de carro próprio ou de moto, através de duas tendências principais:

Fazendo mais viagens com integração: enquanto 12% das viagens de táxi e 6% das intermediadas por aplicativos integram com modos coletivos, os deslocamentos feitos pelas pessoas dirigindo seus próprios veículos motorizados têm índice menor do que 1%.

Fazendo suas outras viagens em modos ativos e coletivos: usuários de aplicativos fazem 36% de seus deslocamentos em modos coletivos e ativos. Esse indicador não passa de 10% no caso de usuários de carro e moto. Usuários de aplicativo fazem, então, 7,5 vezes mais viagens por pessoa em modos coletivos do que os motoristas de carro.

Nas próximas semanas, novas análises utilizando os dados da OD serão realizadas. Fique conectado com nosso Medium!

(1) McFadden, D. (1999). Rationality for Economists? Journal of Risk and Uncertainty, 19(1–3), 73–105. https://doi.org/10.1023/A:1007863007855

(2) Para aquelas viagens realizadas com mais de um modo, o Metrô de São Paulo sempre define um deles como o principal. Para tal, uma hierarquia é definida: metrô > trem > ônibus > transporte fretado > transporte escolar > táxi > dirigindo automóvel > passageiro de automóvel > motocicleta > outros > a pé. Exemplificando: se uma pessoa utiliza ônibus e metrô na mesma viagem, o “Modo Principal” desse deslocamento é metrô.

Reflexões sobre mobilidade urbana no Brasil.