El conocimiento de las características y patrones de desplazamiento de las personas en las ciudades es un insumo clave para la definición de políticas públicas de movilidad urbana, especialmente en las grandes áreas metropolitanas. Desafortunadamente, es baja la disponibilidad de datos actualizados y confiables en muchas de las ciudades de América Latina y el Caribe (ALC), y su generación por métodos de estudio tradicionales requieren grandes esfuerzos por parte de los gobiernos locales para su recolección y procesamiento. Por este motivo, investigar nuevas fuentes de información que aprovechen los datos masivos generados por aplicaciones de dispositivos móviles se convierte en un objetivo clave para resolver esta problemática.

En este trabajo se utilizaron bases de datos de la aplicación Facebook, obtenidos a través del programa Data for Good en colaboración con el Development Data Partnership y el Departamento de Transporte de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Buenos Aires, para elaborar una metodología que genere matrices origen-destino en las grandes áreas metropolitanas de ALC que forman parte del OMU. Estas matrices representan los desplazamientos que realiza la población entre sus residencias y las actividades principales (trabajo, estudio, etc.) durante las horas de la mañana en abril-mayo del año 2022. Además, se realizó un análisis detallado de los resultados obtenidos en la Región Metropolitana de Buenos Aires (RMBA). Se estudió la relación entre las distancias de desplazamiento y variables geográficas y socioeconómicas de la metrópolis, y se comparó los resultados obtenidos con otros datos y estudios disponibles.