Madrid habitable: Arturo, el algoritmo diseñado por los ciudadanos

El urbanismo, al igual que cualquier otra doctrina o ciencia, persigue el estudio empírico de la planificación y ordenación de ciudades y territorio. No sólo cuenta con los retos de plantear una movilidad ágil, proyectar un tejido residencial accesible, disponer de suelos para las actividades económicas o resolver eficientemente el impacto energético y medioambiental de todo ello; sino que además busca hacerlo de forma que las ciudades conformadas sean lo más habitables posibles. 

Arturo, en honor a Arturo Soria, es el nombre de un algoritmo entrenado por ciudadanos y diseñado para determinar qué variables urbanísticas son aquellas que hace que nuestras ciudades sean más habitables. Al igual que el propio Arturo Soria, quien dejó ya clara su implicación para con la habitabilidad en intervenciones como la Ciudad Lineal, el algoritmo tiene como objetivo convertir la habitabilidad en un parámetro más, en un dato objetivo. Para ello, necesita de la opinión de miles de ciudadanos para poder construir una idea precisa de qué es la habitabilidad.

Características de calles mejor valoradas. Image Cortesía de Fundación COTEC

El proyecto pide a los ciudadanos que evalúen una serie de pares de fotografías de distintas calles de la ciudad, con el objetivo de generar una base de datos con las peor y mejor valoradas. Cada una de las fotografías cuenta con un trasfondo de 50 parámetros urbanos intrínsecos, entre los que se encuentran, por ejemplo: la densidad construida, los usos del suelo, la geometría de los edificios, su antigüedad, su calidad constructiva, etc. Una vez se ha ordenado el conjunto de imágenes, las cuales corresponden únicamente al 10 % del entramado madrileño, se procede a analizar cuáles son los parámetros comunes entre aquellas que comparten votaciones similares.

Parámetros urbanísticos en función de importancia. Image Cortesía de Fundación COTEC

Dicho trabajo de búsqueda de similitudes es llevado a cabo por un algoritmo de aprendizaje automatizado (Gradient Boost), el cual se dedica a buscar estos patrones mencionados y determinar qué características, de las empleadas para definir la información urbanística que se halla tras cada imagen, son más importantes a la hora de clasificar estas fotografías. Una vez realizado el estudio, el formato de trabajo sería extensible para todos aquellos barrios que han sido descartados para el presente estudio.

Algoritmo de conversión ramificada a lineal. Image © Alisneaky [Wikimedia bajo licencia CC BY-SA 4.0]

A pesar de que ya existían estudios similares, como el apodado “StreetScore” de César Hidalgo o el “Urbanopticon” de Daniele Quercia, el experimento desarrollado en esta ocasión proporciona, por primera vez, una interpretación de los resultados a partir de los valores urbanísticos que se encuentran asociados a cada imagen; entiendo que, a fin de cuentas, la experiencia visual del espacio es el factor más determinante a la hora de definir un entramado urbano.

© Trevor Huxham [Flickr bajo licencia CC BY-NC 2.0]

De este modo, se obtiene una valoración más precisa de cuáles son los aspectos más determinantes en el planeamiento urbano; pudiendo así incidir, con los resultados en la mano, sobre las herramientas actuales de planeamiento. Todo el contenido del estudio es libremente descargable, con el objetivo de que cualquiera pueda utilizarlo y, de esta manera, propagar el conocimiento de las ciudades gracias a la información aportada por sus ciudadanos.

Sobre este autor/a
Cita: Borja Fernández. "Madrid habitable: Arturo, el algoritmo diseñado por los ciudadanos " 02 ene 2019. ArchDaily en Español. Accedido el . <https://www.archdaily.cl/cl/908241/madrid-habitable-arturo-el-algoritmo-disenado-por-los-ciudadanos> ISSN 0719-8914

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