Las ciudades son datos

IMAGE: Everythingpossible - 123RFUna iniciativa de Uber, Uber Movement, ofrece a los ayuntamientos y gestores de las ciudades acceso agregado a todos los datos de desplazamiento de sus vehículos en el entorno urbano, con el fin de ayudar a entender los flujos de tráfico y a planificar acciones que permitan su optimización.

El movimiento, entendido como un intento de la compañía de buscar una relación más intensa y bidireccional con unas autoridades de las ciudades que, en muchos casos, han jugado un papel fundamental a la hora de condicionar el desarrollo de la compañía y con las que las relaciones no siempre han sido especialmente fáciles, pone de manifiesto una verdad evidente: las ciudades se han convertido en ecosistemas de gran complejidad, cuya gestión eficiente presenta cada vez más necesidades en términos de procesamiento de información.

Lo estamos viendo cada día más: medidas como la restricción total o parcial del tráfico, por ejemplo, como las vigentes actualmente en varias ciudades francesas debidas a la contaminación, dependen de las lecturas en tiempo real de sensores de contaminación y de un cuidadoso estudio de la evolución de la temperie. El control del espacio de aparcamiento mediante los datos de las aplicaciones utilizadas para su gestión, o la evolución de la ocupación del transporte urbano también generan datos que son utilizados por cada vez más equipos municipales para intentar entender el funcionamiento de las ciudades, y planificar en entornos más ricos en información.

La complejidad de las grandes ciudades es cada día más difícil de gestionar, y requiere un desarrollo más importante en términos de inteligencia y de datos. El proyecto de cartografía de los desplazamientos en la ciudad de Barcelona llevado a cabo por Bestiario utilizando los datos anonimizados y agregados de trescientos mil usuarios de telefonía móvil, el estudio de los desplazamientos en transporte urbano en varias ciudades latinoamericanas o el proyecto Smart Steps de Telefonica son ejemplos claros de cómo estudiar la movilidad urbana desde un punto de vista moderno, que requieren no únicamente el acceso a los datos, sino también el desarrollo de sistemas adecuados de representación, visualización y gestión para hacerlos completamente accionables y útiles.

Cada día más, el concepto de smart city tiene más que ver con la generación eficiente de datos para su gestión. En muchos sentidos, los equipos municipales están empezando a ver la necesidad de transformar su perfil para incorporar habilidades que antes eran más propias de otro tipo de entornos: ¿cómo plantear si las restricciones de tráfico en función de la contaminación es más adecuado plantearlas mediante el esquema más simple, reducir los vehículos a la mitad en función del número de matrícula y el día del mes, o por el contrario, optar por la restricción de vehículos clasificados como más contaminantes? Una decisión compleja, en la que entran factores de todo tipo, y que se beneficia claramente de la posibilidad de monitorizar adecuadamente cuantos más datos, mejor. ¿Cómo monitorizar con eficiencia el efecto disuasorio de una restricción de aparcamiento o del establecimiento de un sistema de peaje urbano? ¿Debemos invertir en un sistema de transporte con autobuses autónomos que cubra determinadas rutas, como en Helsinki o en Las Vegas? Pronto, cada vez más ciudades serán ecosistemas en los que prácticamente haremos log in, en los que nuestros desplazamientos y los de nuestros vehículos pasarán a formar parte de bases de datos convenientemente tratadas para mitigar problemas derivados de la privacidad, pero fundamentales en la gestión del entorno urbano: en Singapur o en Londres, la información sobre desplazamientos de vehículos puede ser monitorizada en tiempo real mediante cámaras, que además son utilizadas para cobrar por el acceso a determinadas partes de la ciudad. En Amsterdam, tienes que fichar en los tranvías tanto al entrar como al salir, con el fin de generar así la información adecuada.

Uno de los factores que determinará decisiones como la de aprobar el funcionamiento de un servicio determinado en una ciudad podría empezar a ser su capacidad de aportar datos a una API municipal que proporcione información a sus gestores, y que permita, bajo un modelo de open data adecuado y bien planteado, el uso de esos datos a aquellos desarrolladores que quieran plantear aplicaciones de todo tipo como propuesta de valor para los ciudadanos bajo todo tipo de desarrollos, comerciales o no. Apps como CitymapperMoovelWaze y otras monitorizan y asisten en sus desplazamientos a cada vez más usuarios, y conforman mapas en tiempo real que, además de servir para la prestación del servicio, pueden tener un interesante valor en manos de un gestor integrado a nivel municipal. Cuando hablamos de smart cities, tenemos que, cada día más, plantearnos las posibilidades que la gestión de los datos proporcionados por los diversos agentes que operan en ella y los sensores desplegados en sus infraestructuras pueden llegar a ofrecernos. En muchos sentidos, la mesa redonda a la que tuve la oportunidad de asistir en Detroit con los alcaldes de de Atlanta, Chicago, Columbus y Detroit me dejó claro precisamente eso: la profesionalización de una función de gestión municipal que se orienta a los datos de una manera cada día más clara, y que afecta a cada una de las decisiones en el ámbito municipal, desde el planteamiento de restricciones hasta la construcción de viviendas o de aparcamientos. Una visión del ayuntamiento como gestor de información en tiempo real que, en muchos casos, no coincide especialmente con el perfil que solemos atribuir a las corporaciones municipales ¿Están los ayuntamientos de las grandes ciudades preparados para incorporarse a esa transición?

 

 

This post is also available in English in my Medium page, “Running a city is about data management

 


Enrique Dans
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