Desde 2007, más personas viven en ciudades que en zonas rurales , y para 2050, dos de cada tres personas vivirán en ciudades, y el 90% de ese crecimiento se dará en Asia y África. En nuestras ciudades actuales, más de 800 millones de personas viven en barrios marginales. Las ciudades consumen dos tercios de la energía mundial y el 70% de las emisiones mundiales de gases de efecto invernadero, y están cada vez más expuestas a las consecuencias del cambio climático. Las ciudades también representan el 80% del PIB mundial.
Si queremos alcanzar los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), las ciudades – que son fundamentales para el Objetivo 11 – constituyen una parte crucial de la estrategia de implementación.
Al mismo tiempo, la innovación en la investigación científica y las capacidades tecnológicas – parte del Objetivo 9 – sigue ofreciendo un conjunto cada vez mayor de herramientas para alcanzar los ODS. Se ha producido una revolución en la forma en que gestionamos, generamos, almacenamos, procesamos y aprovechamos los datos. De hecho, existen cada vez más pruebas de que esta revolución de los datos, o big data, tiene vínculos fundamentales con el desarrollo. Los datos son vitales para diseñar recomendaciones de políticas de desarrollo eficaces y eficientes, apoyar su implementación y evaluar los resultados.
Con esto en mente, he recopilado cuatro ejemplos recientes del tipo de proyectos que empezaremos a ver con más frecuencia y que podrían ayudarnos a alcanzar los ODS.
OpenTrip Planner
OpenTripPlanner es una plataforma de código abierto para analizar redes de transporte urbano. Fue desarrollada por un grupo de socios internacionales para el desarrollo, empresas del sector privado y académicos, y ya se ha utilizado en lugares como Lima, Nairobi y Buenos Aires. Permite a cualquier ciudad analizar y ofrecer indicaciones multimodales de punto a punto, pero también estudiar cómo los cambios propuestos en la red o el crecimiento urbano medido afectan al modo en que las personas acceden a servicios esenciales, como escuelas, empleos u hospitales.
Cambios en la accesibilidad al empleo en Lima, Línea 2 del Metro. Captura de pantalla de OTPA Analyst
Map Kibera
Kibera, en Nairobi (Kenia), era un punto en blanco en el mapa hasta noviembre de 2009, cuando jóvenes locales crearon el primer mapa digital libre y abierto de su comunidad. Al tratarse de un barrio marginal, nunca se habían recopilado estadísticas demográficas básicas, lo que significaba que los cerca de 1 millón de habitantes carecían de servicios básicos como agua, alcantarillado, seguridad, servicios sanitarios, electricidad y educación. Map Kibera se ha convertido ahora en una comunidad interactiva completa que recopila información, fortalece las capacidades locales y coordina los esfuerzos internos y externos para mejorar la vida de las personas que viven allí. Entre los casos de éxito recientes figuran el etiquetado y la monitorización de los centros de votación para las elecciones de Kenia de marzo de 2013.
Mapa de Kibera, Nairobi, elaborado con aportaciones locales y externas a OpenStreetMap. Renderizado mediante Mapbox
Planificación urbana con drones
Un proyecto del Banco Mundial de 2013 demostró cómo los vehículos aéreos no tripulados podían ser una solución práctica y rentable en entornos urbanos. A través de un proyecto piloto en Albania, un grupo de distintas partes interesadas, entre ellas el Banco Mundial, operadores de drones y el gobierno local, generó datos espaciales de unas 60 hectáreas de antiguos olivares y tierras agrícolas que hoy forman parte de la extensión de la capital urbanizada. El gobierno local necesitaba mapas precisos y actualizados para prestar servicios adecuados a sus ciudadanos y poner orden en el desarrollo no planificado y caótico de los 15 años anteriores. Los nuevos mapas elaborados por el equipo ponen de manifiesto las imprecisiones y la mala calidad de los mapas de registro existentes. Esto respalda la afirmación del gobierno local de que los mapas y datos existentes generan, en realidad, conflictos entre los ciudadanos y entre estos y su gobierno local.
Dron sobre Albania como parte del proyecto de apoyo a la planificación urbana, 2013 – Katherine Kelm
Optimización del transporte público con big data
Al diseñar las opciones de transporte para sus autobuses nocturnos, los responsables de la ciudad de Seúl (Corea del Sur) se basaron en las fuentes de datos y herramientas más recientes. Analizaron las rutas anonimizadas de los posibles clientes en el momento en que existía ese servicio. Para ello utilizaron los registros de llamadas de los operadores de telefonía móvil y las direcciones de esos usuarios. Así se definieron los itinerarios más probables. A continuación, ejecutaron algoritmos de optimización para encontrar el menor número de rutas que atendiera al mayor número de personas en sus pares origen-destino dentro de 500 metros. Esto dio lugar a nueve rutas optimizadas, que después propusieron para recibir la opinión del público. El servicio Seoul Owl comenzó a funcionar con éxito en 2013.
La red nocturna de autobuses de Seúl, diseñada con analítica de big data para atender mejor a los posibles clientes
Autor: Bruno Sanchez-Andrade Nuño es científico de datos en los Innovation Labs del Banco Mundial y es un Young Global Leader
Imagen: Personas observan el modelo digital “Paris, Metropolis 2020” durante una visita de prensa a la exposición “Paris, a city in the making” en el Pavillon de l’Arsenal de París, el 12 de diciembre de 2011. REUTERS/Charles Platiau
