Las ciudades son sistemas complejos que no pueden reducirse a representaciones o comprensiones estáticas. De ahí que el reto 11 de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), “lograr que las ciudades y los asentamientos humanos sean inclusivos, seguros, resilientes y sostenibles”, sea uno de los más complejos. A medida que avance el tiempo los núcleos urbanos crecerán, habrá más personas viviendo en ellos y los problemas aumentarán al mismo ritmo.
Ante este panorama, parece incongruente desarrollar planes de urbanismo cuyo tiempo de redacción supere su vigencia. O recopilar datos de partida que queden obsoletos antes de su aprobación definitiva. Un problema que ha quedado patente durante la pandemia provocada por la covid-19. Este impacto ha obligado a trabajar planes estratégicos más flexibles y transversales que permitan iniciar el camino hacia una planificación urbana en tiempo real.
Para conseguirlo, como ya hemos explicado en otras ocasiones en este blog, es imprescindible que las ciudades cuenten con más sensores. Con una infraestructura de sensores que recopilen la información necesaria para conocer el estado de determinadas áreas y sus servicios. Actualmente existen dispositivos específicos que permiten medir el volumen del tráfico, controlar las infracciones viales o administrar sistemas de iluminación o riego inteligente, por poner algunos ejemplos.
La huella digital de los ciudadanos
Es verdad que cualquier ciudad cuenta ya con una red de sensores etérea construida a partir de los teléfonos móviles de los ciudadanos. Dispositivos inteligentes interconectados que están permitiendo a los expertos conocer la ‘huella’ que los ciudadanos dejan al interactuar con el entorno urbano; en particular con el uso de las redes sociales basadas en la localización.
Los españoles pasan una media de alrededor de tres horas al día usando el teléfono móvil. Durante ese tiempo, las personas generan grandes cantidades de contenido geolocalizado a través del uso de las redes sociales. Información sobre dónde se encuentran, qué están haciendo o cuáles son sus opiniones sobre diversos temas. Esta información ya se está analizando para identificar patrones recurrentes y detectar oportunidades de mejora relacionadas con la prestación de servicios o la gestión de recursos.
Para muestra, un botón
Este es el objetivo de proyectos como el que impulsó la Universidad de Alicante. Integró las redes sociales y las fuentes tradicionales para comprender mejor las preferencias de los usuarios en cuanto a los espacios públicos. En su estudio se seleccionaron las poblaciones más importantes de la provincia de Alicante y se identificaron las plazas más relevantes de cada ciudad utilizando datos recuperados de la red social Foursquare. Se analizó la ubicación de cada plaza en relación con el centro histórico y los principales ejes de la ciudad. Una vez finalizada la investigación, se detectó una fuerte relación espacial entre las más concurridas y los centros históricos. Todas las plazas comparten dos rasgos similares: su ubicación dentro de la red urbana y su proximidad a los ejes principales de la ciudad.
Como es habitual, Estados Unidos lidera este tipo de investigaciones. Iniciativas como Livehood, creada en la Escuela de Ciencias de la Computación de la Universidad Carnegie Mellon, acaban con el concepto tradicional de barrio y sus problemas conceptuales y de delimitación. Una iniciativa cuya hipótesis inicial es que una zona urbana no se define únicamente por los espacios localizados en la misma, sino también por las personas que la componen.
Para explorar la hipótesis se recopilaron más de 18 millones de registros en Twitter que se analizaron aplicando técnicas de aprendizaje automático. ¿El resultado? Una instantánea de las áreas dinámicas que componen ciudades como Nueva York, Pittsburgh, Portland o San Francisco, permitiendo descubrir estructuras ocultas.
Barómetro de la vida metropolitana
Fuera del ámbito académico encontramos UrbanSensing, un proyecto financiado por la Comisión Europea. Es una plataforma para comprender cómo reacciona la población a las nuevas políticas urbanas. Identifica patrones de comportamiento y analiza las percepciones de los usuarios a través de la observación de los contenidos compartidos por los habitantes de determinadas áreas en redes sociales.
Aunque todos estos análisis emplean fuentes de open data, que no requiere ningún tipo de identificador de usuario real, la privacidad sigue siendo una de las principales limitaciones para el desarrollo de nuevas investigaciones. Durante los últimos años se ha demostrado que estos análisis pueden ayudar a mejorar los ecosistemas urbanos en tiempo real. Por ejemplo, detectando fortalezas o debilidades que, de otro modo, serían difíciles de captar. Pero es necesario seguir profundizando en el equilibrio entre lo privado y aquellos datos de uso general.