Percepción y aceptación ciudadana de tecnologías inteligentes en movilidad urbana: claves para su éxito y transformación

Abstract

La adopción de tecnologías avanzadas en movilidad urbana, como los sistemas inteligentes de transporte (ITS), los sistemas adaptativos de control de señales de tráfico (ATSC), el Internet de las cosas (IoT) y la inteligencia artificial (IA), depende de la percepción y la aceptación de las personas ciudadanas. Este estudio analiza cómo estos factores influyen en la viabilidad e implementación de dichas tecnologías y en su impacto en la optimización del tránsito urbano. A través de un enfoque metodológico mixto, se llevó a cabo una revisión de la literatura, se encuestó a 179 participantes y se realizaron entrevistas a 5 ciudadanos seleccionados estratégicamente en Costa Rica. El análisis de los datos cualitativos y cuantitativos permitió identificar patrones en la confianza ciudadana y su disposición a adoptar estas tecnologías. Los resultados muestran que la infraestructura y el nivel de educación tecnológica influyen en el momento de adoptar ITS. Además, la confianza en la automatización del tráfico y la disposición a compartir datos constituyen factores clave para que se implemente de manera efectiva. Las principales limitaciones incluyen el estudio de un número reducido de ciudades latinoamericanas, lo que puede afectar la generalización de los hallazgos. Sin embargo, estos resultados pueden guiar a los gobiernos y a los desarrolladores a formular estrategias para fomentar la aceptación ciudadana y la integración de los sistemas de transporte inteligente (ITS) en la movilidad urbana. Palabras clave: movilidad inteligente, percepción ciudadana, ITS, IoT, inteligencia artificial.

The adoption of advanced urban mobility technologies, such as Intelligent Transportation Systems (ITS), Adaptive Traffic Signal Control Systems (ATSC), the Internet of Things (IoT), and Artificial Intelligence (AI), depends on citizen perception and acceptance. This study examines how these factors influence the feasibility and implementation of such technologies and their impact on optimizing urban traffic. Using a mixed-methods approach, a literature review was conducted, surveys were administered to 179 participants, and interviews were conducted with 5 strategically selected citizens in Costa Rica. Qualitative and quantitative data analysis identified patterns in public trust and willingness to adopt these technologies. 2 Findings indicate that infrastructure availability and technological education significantly impact ITS adoption. Additionally, trust in traffic automation and willingness to share mobility data are key factors in effective implementation. Key limitations include the study’s focus on a limited number of Latin American cities, which may affect the generalizability of findings. However, these results can guide governments and developers in designing strategies to foster public acceptance and integrate ITS into urban mobility. Keywords: smart mobility, citizen perception, ITS, IoT, artificial intelligence.