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Los macro datos y el urbanismo, una participación práctica

Omar Marroquín Pacheco

Los macro datos también llamados big data o datos masivos, datos a gran escala, termino que hace referencia a los conjuntos de datos que dada su dimensión y complejidad, requieren de aplicaciones informáticas para su manejo y procesamiento adecuado.

En materia de urbanismo la recopilación y gestión de los datos, junto con el desarrollo de nuevas plataformas y otras herramientas para su interpretación, ha generado una nueva era en lo que se refiere al análisis de la forma urbana, habilitando nuevos recursos para comprender, evaluar, supervisar y gestionar la morfología y la evaluación de las ciudades.

Es bien sabido que la mayoría de los planificadores urbanos históricamente han optado por los métodos visuales para representar las ciudades, desde los mapas iconográficos y los diagramas de las calles, la cultura visual ha prevalecido como medio de la interpretación y de comunicación en lo que respecta a la planificación urbana.

Por medio de la cartografía se ha buscado desde tiempo memorables comprimir la complejidad física urbana para sintetizarla en formatos visuales de fácil comprensión.

La pregunta obligada es ¿cómo interrelacionar un aspecto puramente visual con uno que utiliza complejos patrones utilizando los modernos flujos de trabajo computacionales?

Es el urbanista Geoff Boeing reflexiona sobre las exploraciones urbanas basadas en la big data, haciendo énfasis que la big data en bruto no tiene una aplicación pracmática, acotando que es necesario interpretar y comprimir el denso volumen de información para producir gráficos útiles que permitan la lectura sencilla y la difusión pública de los conocimiento del campo urbano.

Situando su trabajo en la relevancia de la planificación, en su estudio plantea la colaboración entre dos programas para transformar los datos en información fácilmente comprensible. El primero es el mundialmente conocido OpenStreetMap (OSM), que es una comunidad cartográfica mundial y un sistema de información geoespacial en línea, que proporciona una fuente de datos de una alta calidad y de libre acceso, sobre al redes de calles y otras infraestructuras urbanas de todo el mundo.

El segundo es OSMnx un paquete de Python para análisis de datos, que permite a los investigadores y profesionales descargar fácilmente datos de calles, edificios, servicios, transformándolos inmediatamente en gráficos para su fácil visualización y estudio. Esto habilita a que la información masiva y la inconmensurable cantidad de datos se puedan materializar en imágenes y mapas comprensibles.

Con este tipo de información se puede estudiar o los gráficos permiten visualizar por ejemplo las huellas de los edificios como se alinean en las calles, los espacios que quedan libres en los distintos bloques. Al estudiar los asentamientos se puede fácilmente ver si se encuentran estructurados de manera ordenada o no, para que esto ayude a los planificadores urbanos a estudiar la manera de como infiltrar formas de circulación formal en los asentamientos con una mínima perturbación de la trama urbana, los hogares y los medios de vida existentes.

Es así como un medio altamente tecnificado como es la big data se puede utilizar para realizar interpretaciones urbanas, expresadas en gráficas de fácil entendimiento.

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PublicoGT es una publicación del Consejo de Investigaciones en Desarrollo, una entidad de investigación que desarrolla proyectos de comunicación social y análisis sociopolítico.

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