Sistema móvil basado en geolocalización y NLP para apoyar a la seguridad de los pasajeros de mototaxis en Lambayeque

Abstract

La inseguridad en el transporte de mototaxis en Lambayeque constituye una problemática creciente que afecta principalmente a los usuarios, quienes se encuentran expuestos a robos, acoso y secuestros debido a la informalidad del servicio. Ante esta situación, la presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema móvil basado en geolocalización y procesamiento de lenguaje natural que apoye la seguridad de los pasajeros. La metodología empleada fue de tipo aplicada, con un enfoque mixto cualitativo y cuantitativo, sustentada en métodos inductivo-deductivo, analítico-sintético e implementación, utilizando encuestas, entrevistas, pruebas experimentales y análisis de usabilidad bajo el modelo TAM. El sistema fue desarrollado mediante la metodología ágil Scrum, lo que permitió implementar de forma iterativa los módulos de registro, rastreo en tiempo real, visualización de datos de vehículo y conductor, así como la activación de alertas por voz en situaciones de emergencia. Los resultados evidenciaron que el módulo de geolocalización cumplió con el rastreo continuo de los viajes, mientras que el módulo de alerta alcanzó una precisión del 95% en el reconocimiento de comandos de voz. La validación funcional bajo la norma ISO 25010 confirmó la adecuación, corrección y pertinencia del sistema, y la evaluación de aceptación tecnológica mostró que los usuarios perciben la aplicación como útil y fácil de usar. En consecuencia, la propuesta se consolida como una alternativa innovadora y contextualizada que contribuye a la mejora de la seguridad ciudadana en el transporte de mototaxis en Lambayeque.

Insecurity in mototaxi transportation in Lambayeque represents a growing problem that mainly affects passengers, who are exposed to robberies, harassment, and kidnappings due to the informality of the service. In response to this situation, the objective of this research was to develop a mobile system based on geolocation and natural language processing (NLP) to support passenger safety. The study was applied in nature, using a mixed qualitative and quantitative approach, supported by inductive-deductive, analytical-synthetic, and implementation methods, and employing surveys, interviews, experimental tests, and usability analysis under the TAM model. The system was developed through the Scrum agile methodology, which enabled the iterative implementation of modules such as userregistration, real-time tracking, vehicle and driver data visualization, and voice-activated alerts in emergency situations. The results showed that the geolocation module successfully achieved continuous trip tracking, while the alert module reached 95% accuracy in voice command recognition. Functional validation under the ISO 25010 standard confirmed the adequacy, correctness, and relevance of the system, and the technology acceptance evaluation indicated that users perceive the application as useful and easy to use. Therefore, this proposal stands as an innovative and contextualized alternative that contributes to improving citizen security in mototaxi transportation in Lambayeque.