Una joven de 24 años crea un sistema para informar más rápidamente de los retrasos de Renfe y Adif
La metodología de esta alumna de ingeniería matemática en la UPF avisa de las incidencias hasta 45 minutos antes que los canales oficiales
BarcelonaMejorar la comunicación y la información a los viajeros y convertirla en “excelente” es una de las prioridades que el Gobierno lleva años reclamando a Renfe y Adif. Cuando un tren llega tarde, los usuarios a menudo expresan que conseguir información y alternativas –o a menudo simplemente saber qué pasa– es prácticamente una misión imposible. Marina Castellano lo sabe bien. Es de Badalona, acaba de cumplir 24 años y es usuaria de Rodalies. También es estudiante de ingeniería matemática en ciencia de datos en la Universidad Pompeu Fabra. Por eso, cuando tuvo que abordar su trabajo final de grado (TFG), enseguida le vino a la cabeza la idea de mejorar la información de Rodalies "para hacer la vida un poco más fácil a los usuarios".
Un año después, Castellano ha diseñado lo que llama un "sistema de extracción y análisis de datos" capaz de detectar una incidencia en Rodalies e informar de ello de media "unos 45 minutos antes de lo que lo hacen los canales oficiales actuales". De esta manera, explica la estudiante, "el sistema puede convertirse en una herramienta muy útil". "Para los usuarios es obvio, porque están esperando allí en las vías a tener información para organizarse y decidir qué medio de transporte cogen finalmente, para planificar su trayecto. Pero también pienso que puede ser muy útil para los operadores y para el titular del servicio, para poder mejorar la comunicación y ofrecerla de una manera más rápida", argumenta la joven.
Y ¿cómo lo consigue? El sistema permite detectar, verificar y procesar automáticamente los miles de mensajes que se comparten en las redes sociales sobre incidencias en Rodalies, extraer información fiable y rápida y contrastarla con la avería real. "Se extrae la hora, la estación que mencionan, a qué línea pertenece y, con diferentes elementos de lenguaje informático –parámetros, índices y la IA–, se aclara de qué incidencia se puede tratar", explica Castellano, que estuvo nueve meses testeando y comparando más de 65.000 mensajes de la red social X. Así, el sistema identifica y contrasta si un mensaje hace referencia a una incidencia real y clasifica el tipo de afectación.
La metodología que ha utilizado esta joven ingeniera en su trabajo final ha sido guiada y avalada por el director del grupo de investigación NeTS (Network Technologies and Strategies) de la UPF, Miquel Oliver, y el equipo de la start-up Mobility Data Nets SL, vinculada al proyecto Rodalinets de la UPF para articular un sistema de información para la red de transporte público partiendo de la colaboración ciudadana.
A la espera de una llamada
El proyecto, aseguran tanto Castellano como la UPF, quiere "complementar y mejorar" los canales existentes y ya se plantean integrar el sistema en una aplicación o una plataforma digital. De momento, sin embargo, la ingeniera explica que todavía no han recibido ninguna llamada o interés formal de las operadoras, la gestora o el Gobierno –como titular del servicio– sobre su nuevo sistema de información. "Estamos abiertos a todo, tanto yo como el centro de investigación", asegura Castellano.
La suya no es la primera iniciativa que nace de los usuarios para mejorar la información que reciben los pasajeros. Hace solo un año y medio, otro joven programador informático de 27 años, David Cortés, presentó Transporta'm,una nueva aplicación que detalla en tiempo real todos los retrasos que hay en la red ferroviaria y los nuevos horarios de paso haciendo un cruce de todos los datos abiertos disponibles. Vinculado a la plataforma Dignidad en las Vías, ya ha conseguido que decenas de miles de usuarios comprueben diariamente el estado de la red con la aplicación.
Ahora Castellano está a la espera de la repercusión que puede tener su sistema mientras trabaja "con cosas de datos" en una consultoría, alejada del sector ferroviario. "Me pareció interesante poder ayudar a los usuarios como yo, pero no tengo especial predilección por el sector ferroviario –explica–. Lo que sí que me gusta mucho es todo lo que está relacionado con el tratamiento de datos y con la investigación", explica la joven. De momento, su TFG ya le ha reportado la máxima calificación, un 10.