Aproximación a un modelo multiagente para domiciliarios urbanos
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2023-06-06
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Descripción
Contexto: Existe la necesidad de entender por qué los domiciliarios de comidas rápidas se agrupan en ciertos puntos específicos de una ciudad (Bogotá en este caso) a causa del auge de las aplicaciones de economía compartida como: Rappi, Uber eats, Domicilios.com, entre otras aplicaciones de domicilios de comida rápida, además, se crea el interés por comprender cuáles son los factores clave que influyen en la aparición de estos clústeres. Método: A partir de fuentes primarias se recolectó información que posteriormente se depuro, mediante métodos estadísticos y sistemas expertos, obteniendo así las variables relevantes que permitieron formular un modelo y así finalmente determinar la metodología de simulación adecuada para este caso. Resultados: A diferencia de la hipótesis inicial donde se creía que la principal motivación por la que los domiciliarios se aglomerarán en puntos específicos de la ciudad era encontrar el mayor número de pedidos (ingresos), no obstante, factores como la seguridad, la comodidad y principalmente la amistad, resultaron determinantes para dichas aglomeraciones. Conclusiones: La homogeneidad de las características generales entre la población que trabaja como domiciliarios resulta ser un factor clave para explicar la emergencia de clústeres en puntos específicos de la ciudad.
Resumen
Context: There is a need to understand why fast-food couriers cluster in specific points of a city (Bogotá in this case) due to the rise of shared economy applications such as Rappi, Uber Eats, Domicilios.com, and other fast-food delivery apps. Additionally, there is an interest in comprehending the key factors influencing the emergence of these clusters. Method: Information was collected from primary sources and subsequently refined using statistical methods and expert systems, identifying the relevant variables that allowed for the formulation of a model and ultimately determining the appropriate simulation methodology for this case. Results: In contrast to the initial hypothesis that the primary motivation for couriers to gather in specific city points was to maximize the number of orders (income), factors such as safety, convenience, and above all, friendship, proved to be decisive for these agglomerations. Conclusions: The homogeneity of general characteristics among the population working as couriers turns out to be a crucial factor in explaining the emergence of clusters in specific city points.
Palabras clave
Plataforma de domicilios, Domiciliario, Simulación, Inteligencia colectiva
Materias
Maestría en Ingeniería Industrial -- Tesis y disertaciones académicas, Gestión de domicilios en restaurantes, Innovación en servicios gastronómicos, Modelos de negocio basados en software