En los últimos tiempos parece imponerse una nueva forma de entender el funcionamiento de las ciudades, la promesa de reunir toda la gama de rastros de información digital de la vida urbana y gestionar esta cantidad de datos con modelos inteligentes de
predicción del comportamiento de los diferentes subsistemas urbanos. Esta búsqueda de una comprensión completa de lo que ocurre en las ciudades toma la forma de un enfoque atractivo para el diseño y la gestión urbana, aprovechando la computación ubicua y las tecnologías situadas como nuevo instrumental de análisis para la toma de decisiones. La intersección entre el código y el espacio se hace más evidente que nunca y nos hemos apresurado a construir visiones utópicas que afirman la
posibilidad de la predicción (y el control) total de cualquier elemento relacionado con los servicios urbanos (transporte, gestión del agua, residuos, información ciudadana, emergencias, etc.) y parece imponerse un relato protagonizado por la automatización de los procesos de conocimiento sobre el hecho urbano.
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| Portada del especial Science and the city de Nature (Octubre 2010) |
Una
nueva ciencia de las ciudades, como suma de las predicciones cuantitativas del big data, las auto-denominadas tecnologías inteligentes o el Internet de las Cosas, asegura que todo va a ser predecible y todos los rincones de la ciudad serán examinados en el marco de una compleja red de sensores y dispositivos de cualquier tipo. En cierto modo, convertir el conocimiento científico en conocimiento útil para la comprensión de las ciudades a nivel macro y micro parece una ambición razonable y plausible.
Geoffrey West, por ejemplo, ganó la atención gracias a una de esas charlas TED que inexplicablemente ha recibido una enorme atención por su simplicidad, insiste en la previsibilidad de ciertos factores que pueden ser comunes a cualquier realidad urbana en términos de crecimiento de la población o la movilidad usando ciertas leyes derivadas de las ciencias físicas. Recientemente, la
New York University ha lanzado el
Center for Urban Science and Progress como programa de investigación basado en la explotación del big data como materia prima para una nueva ciencia de las ciudades. Son muchos otros los ejemplos de compañías y proyectos tecnológicos en diferentes ciudades (con el centro de control de Rio de Janeiro como ejemplo más aplaudido) que prometen dominar absolutamente lo que sucede en la ciudad con un
conocimiento supuestamente aséptico y neutral basado en los datos y el código. Supuestamente, unas
leyes ocultas de la ciudad organizan la vida colectiva y hoy somos capaces de descifrarlas a través de nuevas técnicas cuantitativas que nos ofrecen un conocimiento neutro y verificable, indiscutible,
ideológicamente inofensivo y abstracto.
Pero
ni los datos ni el código son neutrales. De nuevo, se trata de una magnífica puerta abierta a nuevos procesos de investigación y análisis para entender las ciudades y el comportamiento de quienes vivimos en ellas para crear servicios más eficientes, pero sería bueno evitar el triunfalismo y, sobre todo, es hora de reclamar el papel de las
ciencias sociales que las visiones tecnológicas y deterministas parecen estar imponiendo en esta ciencia de las ciudades. Bienvenidas las nuevas técnicas y los nuevos saberes a un campo, el de los estudios urbanos, con una larga y sólida trayectoria construida con la contribución de tantas disciplinas: sociología urbana, economía regional, psicología ambiental, urbanismo, arquitectura, antropología, derecho, etc. Son estas disciplinas y las diferentes perspectivas desde las que estudian la complejidad humana las que son capaces de hacerse preguntas más allá de esa supuesta neutralidad. Disponer de material de trabajo en forma de ingentes datos digitales
no nos libera de seguir haciéndonos las preguntas correctas y de reconocer que los conflictos y tensiones de siempre siguen siendo relevantes.
Hace unos meses esbozaba algunas
escenas de la vida cotidiana en las que la tecnología no es la única respuesta a los diferentes comportamientos espontáneos y acciones que suceden en las ciudades cada día. Parece simplista e ingenuo de alguna manera, pero es importante descubrir la relación y el papel de las tecnologías en la ciudad en el uso concreto y en las interacciones cotidianas que se dan en cada intersección de un acto cotidiano con cualquier elemento de código digital. En este sentido, el libro
Urban Code (publicado por GTA Verlag y MIT Press), una recopilación de lecciones para entender la ciudad, por Anne Mikoleit y Pürckhauer Moritz, es un gran ejemplo de observaciones sobre cómo la vida cotidiana se organiza en un barrio (leer la
lista completa aquí). El barrio del SoHo de Manhattan es utilizado por los actores para llevar a cabo un estudio de observación basado en escenas de la vida cotidiana. Sin tener nada que ver con el campo tecnológico, este estudio es un ejemplo de la necesidad de no olvidar la complementariedad de herramientas y enfoques a la hora de abordar el estudio del funcionamiento real de la
vida colectiva en un entorno urbano. Es sólo un ejemplo de toda una tradición y una compleja genealogía de conocimientos acumulados que son relevantes, como siempre lo han sido, pero parecen escapar de las visiones más asépticas de la nueva ciencia urbana.
Cómo y por qué la gente usa los espacios públicos, se reúne en las intersecciones, usa el transporte público, conoce amigos, busca el sol o se organiza en común, utiliza o deja de utilizar determinadas aceras o plazas, escoge ciertas localizaciones para sus negocios, cruza o no en ámbar, apaga las luces de una habitación cuando no hay nadie en ella, diseña los escaparates de las tiendas, se sienta en unos bancos y no en otros, rehuye ciertas calles, etc.
Todo ello esconde una gran cantidad de
código oculto que no aparece en los relatos más optimistas de la visión tecnológica de la ciudad inteligente . De hecho, Urban Code no es otra cosa sino una exploración actualizada en un barrio determinado sobre la base de algunos de los “sospechosos habituales” de cualquier bibliografía sobre lo cotidiano en la ciudad: Christopher Alexander, Jane Jacobs, Kevin Lynch o William H. Whyte. La mayoría de estas “100 lecciones” son claramente una invitación a ampliar algunos puntos de vista predominantes sobre las ciudades y evitar la
condena de Sísifo de esperar un nivel de previsibilidad que nunca va a suceder (o la ansiedad maximización de la
eficiencia, como destacaba hace poco
Dan Hill). Evidentemente, están surgiendo formidables herramientas y capacidades para facilitar la comprensión de lo que sucede en una ciudad aprovechando las potencialidades del big data y se pueden utilizar para cualquier propósito: desde los patrones de demanda de energía para los flujos de tráfico a la comprensión del pulso y el sentimiento de los ciudadanos, desde la personalización de la prestación de servicios públicos a la modelización del tráfico y la adaptación en tiempo real de sus flujos, etc. Pero todavía existe una amplia capa de
información cualitativa difícilmente digitalizable que es de valor fundamental y es parte de un código oculto,
la inteligencia en las calles.
Quizás el ejemplo más extremo de esta visión aséptica de la ciudad es el proyecto –
estancado, por otra parte- de construir una
ciudad sin personas como laboratorio para la prueba de tecnologías smart. Puede que sea, por extremo, demasiado anecdótico, pero es la mejor forma de ilustrar una visión sobre el control y gestión de los servicios urbanos y el desarrollo de tecnologías urbanas que entiende las ciudades como objetos físicos y materiales estáticos y controlables. Pero, y aunque sea una obviedad absoluta hay que decirlo, una ciudad son personas.
Versión revisada del post publicado en La Ciudad Viva con el título La ciencia de las ciudades desde lo cotidiano y ampliada también respecto a la anterior versión en inglés, Decoding how cities work: street level observations.
