El uso compartido de vehículos y los coches autónomos han surgido como formas de abordar las deficiencias en el transporte a medida que la población envejece y persiste la escasez de conductores. Sin embargo, la facilidad con la que se aceptan estos nuevos servicios varía en función de diversos factores psicológicos, como la seguridad percibida, la confianza y la utilidad. Para promover el uso de estos servicios, es necesario comprender con precisión los factores psicológicos que influyen en la disposición de las personas a probarlos y crear medidas que fomenten el cambio de comportamiento.
Las simulaciones realizadas con esta tecnología demostraron que las campañas de sensibilización pública estratégicamente programadas y dirigidas a un público específico podían aumentar la intención de uso en aproximadamente un 20 %. Esta investigación es un resultado clave de la División de Investigación Social Digital Twin de Fujitsu-Universidad de Nagoya en el Fujitsu Small Research Lab [1]. A partir del 1 de agosto de 2025, se podrá acceder a una demostración de la tecnología a través del Portal de Investigación de Fujitsu.
Descripción general y antecedentes de la tecnología
El «Modelo de Aceptación Social», desarrollado por la Universidad de Nagoya, proporciona un marco para comprender los factores psicológicos que influyen en las elecciones de transporte. Al integrar este modelo con la tecnología de ensayo digital de simulación de agentes de Fujitsu, que reproduce y predice con precisión el comportamiento humano en gemelos digitales, el sistema puede evaluar cómo diversas intervenciones, como la publicidad dirigida u otras mejoras del servicio, afectarán a la percepción de los residentes y, en consecuencia, a su disposición a utilizar el servicio.
Para verificar la eficacia de esta tecnología, Fujitsu utilizó los datos de un experimento de campo de un servicio de taxi compartido bajo demanda realizado por la ciudad de Kawanishi, en la prefectura de Nara, y CHUO FUKKEN CONSULTANTS CO.,LTD. en el año fiscal 2023. Además, la Universidad de Nagoya realizó una encuesta de 48 puntos para aclarar los factores psicológicos que influyen en la intención de utilizar taxis compartidos bajo demanda y obtuvo respuestas de aproximadamente 1200 personas (el 15 % de la población local).
A partir de los datos de esta encuesta, se creó una simulación para reproducir las elecciones de los residentes con respecto al servicio. El modelo logró reproducir las tendencias reales de uso del transporte bajo demanda en la ciudad de Kawanishi, con una precisión del 90 %.
Mediante esta simulación, ambas partes optimizaron dos medidas clave —«actividades de sensibilización pública» y «ampliación del servicio mediante el aumento del número de vehículos»— para los dos factores psicológicos que se estimó que tenían un fuerte impacto en la intención de uso: «conocimiento del servicio» y «utilidad percibida». La simulación reveló específicamente que la mejora estratégica de los horarios y la frecuencia de distribución del material promocional y el aumento del número de taxis disponibles podrían reducir significativamente los fallos en las reservas y aumentar la intención de uso en aproximadamente un 20 %, lo que se traduciría en una mayor sostenibilidad del servicio.
Isao Kita, director de la División de Políticas Integrales del municipio de Kawanishi, prefectura de Nara, comenta: «Creo que la consideración preventiva de las políticas de transporte basadas en la tecnología de ensayo digital facilitará a los gobiernos locales la adopción de medidas ante problemas sociales cada vez más complejos. Las posibilidades son fascinantes».
Planes futuros
Para el año fiscal 2026, Fujitsu y la Universidad de Nagoya seguirán realizando experimentos de demostración y se proponen desarrollar esta tecnología para convertirla en una solución que sugiera medidas para mejorar la adopción de nuevos servicios de transporte utilizando los datos obtenidos en encuestas a pequeña escala entre los residentes. En el futuro, ambas partes aplicarán esta tecnología al diseño de servicios públicos en una amplia gama de campos, como la asistencia sanitaria, la medicina, el desarrollo urbano y las medidas medioambientales, además del sector de la movilidad, mejorando así el bienestar de las personas mediante la convergencia de tecnologías que combinan el ámbito digital y las humanidades y las ciencias sociales.