Autorizado por el autor, pero con restricción para ser publicada a texto completo hasta el año 2015. / El objetivo general del presente trabajo de título es diseñar una metodología para el cálculo del factor de movilidad (FM) en redes de telefonía móvil en base a información de movilidad urbana y métodos del sector transporte. Posteriormente se busca aplicar el modelo desarrollado para el caso de Santiago de Chile. El FM representa la relación entre la carga máxima de tráfico telefónico móvil (en adelante tráfico) en la HC (hora cargada) de una zona determinada, y el porcentaje de tráfico en la HC que genera en promedio cada usuario de la red. De esta forma el FM permite cuantificar el efecto de constante movimiento en que se encuentran las personas, generando mayor carga y concentrando el tráfico en algunos puntos de la red. El valor utilizado en los procesos tarifarios de FM en Chile es de 1,25; valor que hasta la fecha carece de sustento alguno. La metodología diseñada consiste en, una primera etapa, determinar la cantidad de personas promedio por comuna durante un día laboral en temporada normal. Luego se calcula el tráfico telefónico móvil que se genera durante el día en cada zona, para finalmente determinar la hora cargada en cada lugar y obtener el factor de movilidad. Para la aplicación del modelo en el gran Santiago se utilizó las matrices origen-destino a nivel comunal del Estudio de Movilidad Urbana de Santiago del año 2006. En la obtención de la distribución de personas diaria por comuna se utilizó un modelo simplificado de elección de rutas con costos fijos, basado en los tiempos de viaje entre comunas adyacentes. La distribución horaria de tráfico se obtuvo de los perfiles utilizados en los recientes procesos tarifarios de telefonía móvil en Chile. En la mayoría de las 38 comunas del Gran Santiago donde se aplicó la metodología, se obtuvieron valores de FM inferiores a 1,25; resultando un FM promedio de 1,11. Para validar la metodología se realizó una simulación de Monte Carlo sobre las cantidades de viajes en las matrices origen destino y en el perfil de tráfico promedio. Lo anterior debido a que ambos datos de entrada al modelo se caracterizan por presentar un alto grado de aleatoriedad. Los resultados obtenidos presentaron una muy reducida varianza a nivel de FM, confirmando la robustez del modelo. Como trabajo futuro se propone el uso de un modelo de elección dinámico de rutas que represente con menor grado de error las rutas de viaje, así como una mayor ponderación a futuro de perfiles de tráfico asociados a datos e internet móvil.