Big data, teoría de la complejidad y desarrollo urbano: desafíos y oportunidades

Vivimos en la era de las ciudades: más del 50% de la población mundial ya vive en zonas urbanas y la mayoría de los estudios indican que, para finales de este siglo, la población mundial será casi en su totalidad urbanita. En este contexto, existe una visión emergente que sostiene que los desafíos globales de erradicación de la pobreza, sostenibilidad ambiental, lucha contra el cambio climático y energía sostenible y segura están todos íntimamente vinculados a las ciudades, y que estas son, a la vez, el lugar donde buscar la solución a estos problemas.

A corto plazo, las ciudades se enfrentan al gran desafío de superar la crisis económica y financiera y salir fortalecidas de la misma. A largo plazo, deben hacer frente a los desafíos estructurales relacionados con la globalización, el cambio climático, la presión sobre los recursos, el cambio demográfico, la migración, la segregación y polarización social. Muchos de estos desafíos son compartidos por ciudades de países desarrollados y en desarrollo, mientras que otros dependen de diferencias geográficas, institucionales, socioeconómicas y culturales.

Al abordar estos problemas, los responsables políticos y la sociedad en general se encuentran ante un escenario lleno de dificultades. Los múltiples componentes del sistema urbano están fuertemente entrelazados, dando lugar a dinámicas complejas que complican la previsión del impacto y las consecuencias no deseadas de la acción pública. Las políticas de desarrollo urbano están sujetas a procesos de decisión de numerosos niveles y tienen un impacto profundo en una amplia variedad de partes interesadas, a menudo con objetivos conflictivos o contradictorios.

En los últimos años hemos visto el surgimiento de conceptos como el de “ciudad inteligente”, la “informática urbana”, el “análisis urbano” y la “ciencia ciudadana”, que se considera son muy prometedores para mejorar el funcionamiento de las ciudades. Sin embargo, podría decirse que la mayor parte de este potencial aún está por alcanzarse. El concepto de “ciudad inteligente” se ha acuñado como una fusión de ideas sobre cómo las tecnologías de la información y la comunicación pueden ayudar a abordar problemas críticos relacionados con las ciudades. Esencial para este concepto es la noción de un enfoque integrado de las sinergias entre ámbitos políticos que están estrechamente interrelacionados, pero que tradicionalmente se han abordado por separado, como el uso de la tierra, el transporte y la energía. Este enfoque integrado se vería facilitado por la capacidad de analizar los flujos de datos, cada vez más grandes, generados por la sensorización omnipresente del entorno y por el uso generalizado de dispositivos móviles. Paralelamente, los dispositivos inteligentes y las redes sociales también están produciendo nuevas formas de participación pública en la planificación urbana. Las oportunidades son enormes, pero también lo son los desafíos.

Se han depositado muchas esperanzas en la explosión del big data para sentar las bases de una nueva ciencia de las ciudades. Durante los últimos 20 años, la tendencia dominante en la modelización urbana ha cambiado de modelos agregados de equilibrio a modelos dinámicos ascendentes (modelos basados ​​en actividades y basados ​​en agentes) que buscan representar las ciudades en términos más desagregados y heterogéneos. Esta creciente sofisticación del modelo trae consigo la necesidad de datos abundantes y detallados para la calibración y validación del modelo, lo que dificulta el uso operativo de enfoques de modelado de última generación. 

La aparición de nuevas fuentes de big data está permitiendo la recopilación de datos espacio-temporales sobre la actividad urbana con un nivel de detalle sin precedentes, proporcionándonos información que no estaba disponible en encuestas o datos censales. Esto ya ha producido importantes avances prácticos en campos como la planificación del transporte, pero es más cuestionable, al menos de momento, que el big data haya producido avances sustanciales en nuestra comprensión de las ciudades. En principio, el potencial está ahí: si bien la investigación sobre las ciudades se ha basado históricamente en conjuntos de datos demográficos y económicos transversales, que a menudo constan de muestras relativamente pequeñas, ahora tenemos datos longitudinales detallados a gran escala que nos permiten probar nuevas hipótesis sobre el desarrollo y las dinámicas urbanas. Por otro lado, existe el riesgo de que el big data lleve a un cambio de enfoque hacia modelos predictivos, no explicativos a corto plazo, abandonando la teoría. Conectar la ciudad inteligente y los movimientos de big data con el conocimiento desarrollado en las últimas décadas en campos como la ciencia regional, la economía urbana y la modelización del transporte aparece como una condición fundamental para superar este problema y aprovechar las oportunidades que ofrece el big data para la formulación de mejores teorías y enfoques políticos.

Se necesitan tanto trabajo empírico como avances teóricos para hacer frente a los nuevos desafíos planteados por el cambio climático, el nacimiento de nuevas tecnologías como los automóviles autónomos y los cambios en las relaciones sociales, las nuevas formas de economía colaborativa nacidas de las redes sociales y las comunicaciones online, entre otros factores que están provocando cambios profundos en la estructura y dinámica urbana.

Igualmente desafiante es integrar datos y modelos en los procesos de gobernanza: la evaluación de políticas y la planificación participativa todavía se basan, en gran medida, en consideraciones cualitativas y existe la sensación de que los modelos urbanos de última generación son inmaduros con respecto a la integración institucional y el uso operativo. Las nuevas formas de intercambio y visualización de datos, la participación digital y el compromiso de los ciudadanos son herramientas prometedoras para abordar esta cuestión, pero aquí, nuevamente, todavía tenemos que descubrir cómo compartir datos y conocimiento especializado de manera que se combine correctamente el proceso participativo de toma de decisiones y se cierre la brecha entre el conocimiento implícito y explícito. 

Los avances recientes en áreas como la teoría de redes, el modelado computacional basado en agentes y la teoría de decisiones de grupo y, más en general, el enfoque intrínsecamente holístico y ecléctico defendido por la ciencia de la complejidad se presentan como un marco adecuado para el desarrollo de una nueva ciencia de las ciudades que pueda, a su vez, conducir a nuevos avances en la forma en que se planifican y gestionan las ciudades, lo que nos permite abordar los enormes desafíos relacionados con el desarrollo urbano del siglo XXI.

*Este artículo se publicó originalmente en el blog de la OCDE, el 29 de septiembre de 2016.