Los patrones de movilidad están cambiando en las grandes ciudades europeas debido en gran medida a los avances en las tecnologías de la información y la comunicación. Además, los ciudadanos que viven en zonas urbanas tienen en sus manos una creciente variedad de servicios de transporte y están apareciendo nuevas tendencias y percepciones de viaje. Debido a esta complejidad en la movilidad, la elección de alternativa de transporte no depende sólo de las variables tradicionales (coste o tiempo), sino también de ciertas componentes no observables como el confort o la percepción del espacio propio. Es por ello que, como primer objetivo, se han querido analizar estas nuevas tendencias en la movilidad de Barcelona. Como segundo objetivo, se han determinado los factores latentes que influyen en la elección modal, para que nos ayuden a explicar de forma más precisa las elecciones reales incluyéndolos en un modelo de elección modal de transporte. Para empezar, se ha diseñado y llevado a cabo una encuesta online para detectar las preferencias reveladas por los usuarios de Barcelona. Basándose en unas entrevistas cualitativas previas y en los Key Performance Indicators (KPIs), la encuesta online incluye preguntas sobre la experiencia de viaje del último día del encuestado y pone en prueba sus aspectos actitudinales. Después, para identificar los factores latentes de la parte actitudinal, se han comparado diferentes análisis factoriales, para demostrar la importancia de desarrollar el análisis adecuado en cada contexto y tipos de datos, contribuyendo de esta manera a la discusión existente en la literatura sobre el uso de estos análisis. Al final, se ha realizado un Análisis Factorial por Factorización de los Ejes Principales. Con este análisis se han identificado seis factores latentes que resumen y estructuran las variables que explican la varianza en actitudes, colocando a los encuestados en diferentes grupos de usuarios. Para acabar, se ha automatizado la estimación de variables para un Logit Multinomial óptimo para modelizar la elección de los usuarios, primero con las variables estructurales como tiempo y edad, y después incluyendo los factores latentes extraídos. Los resultados muestran que las variables socioeconómicas, las variables de los desplazamientos y los factores latentes son importantes a la hora de explicar la elección de modo de transporte, evidenciando que atributos no observables afectan a la forma en la que los individuos atribuyen cierta utilidad a la alternativa. Los resultados del modelo sugieren, por ejemplo, que el tener acceso a vehículos privados o no y el tipo de desplazamiento afectan a la elección de modo entre transporte público, transporte privado e ir andando. En cambio, la elección parece ser poco sensible al tiempo de viaje. Además, los factores latentes de sensibilidad al tiempo, la sensación de seguridad y la actitud frente al uso del tiempo de viaje afectan a la elección modal. Por ultimo, se concluye que los usuarios, especialmente los Millennials, sacan provecho de las nuevas tecnologías en sus desplazamientos, que su percepción del tiempo de viaje ha cambiado gracias a las actividades que realizan durante el desplazamiento (confirmando las tendencias actuales sobre percepción de viaje) y que perciben el coche compartido como una adecuada solución de movilidad que sustituye a la pertenencia del vehículo propio y el uso del vehículo privado, gracias a la concienciación sobre la economía compartida.

In many European cities, mobility patterns are changing mainly due to advances in information and communications technology. Besides from this, people living in urban areas see an increased portfolio of mobility services and new tendencies and travel perceptions are appearing. As a result of the growing complexity of mobility services, the choice of transport alternative depends on unobservable variables like comfort or perception about the own space unlike the traditional utility variables (i.e. cost and time). Therefore, the first objective of the thesis is to analyse these new urban mobility trends in Barcelona. The second objective is to determine the latent factors that influence the mode choice, to explain in a more accurate way the modal choice including them in the transport model. For this purpose, a web-based survey has been designed and conducted to detect revealedpreferences of the users of Barcelona. Based on previous qualitative in-depth interviews that reveal Key Performance Indicators (KPIs), the web-based survey includes individual questions about their last daily trip experience and tests attitudinal aspects. To identify the latent factors of the attitudinal part, different factorial analyses have been tested to demonstrate the importance of performing the adequate analysis for each context and data, thereby contributing to the existing discussion about these analyses in the literature. We have finally performed a Factorial Analysis with a Factorization of the Principal Axes approach. This analysis identifies six distinct latent factors that would summarize and structure the multitude of attitudinal variables and allocate respondents to different groups of users according to their attitude. Finally, the optimal estimation of the variables to include in a Multinomial Logit Model has been automated, to develop the discrete choice model to estimate the users’ mode election, first with traditional structural variables (e.g. time and age), and then including the identified latent factors. Results show that socioeconomic variables, travel variables and the latent factors are important in explaining mode-choice, concluding that the unobservable variables affect the way in which individuals define the utility of each alternative. The findings of the models suggest, for example, that people are sensitive to the accessibility to private modes or the type of displacement to choose between public transport, private vehicles or walking. Instead, the travel time seems not to have relevance in the election. In addition, the latent factors of sensibility to time, security sensation and the attitude about the time using affect the modal choice. Finally, the results show that users, especially Millennials, take advantage of new technologies in their journeys, their time perception changes if they do activities during the trip (confirming the last tendencies about travel time perception) and they perceive car and bike sharing mobility services as an adapted mobility solution instead of the ownership and use of a private vehicle, due to the awareness of shared economy.