Vivimos en la era de las ciudades: m\u00e1s del 50% de la poblaci\u00f3n mundial ya vive en zonas urbanas y la mayor\u00eda de los estudios indican que, para finales de este siglo, la poblaci\u00f3n mundial ser\u00e1 casi en su totalidad urbanita. En este contexto, existe una visi\u00f3n emergente que sostiene que los desaf\u00edos globales de erradicaci\u00f3n de la pobreza, sostenibilidad ambiental, lucha contra el cambio clim\u00e1tico y energ\u00eda sostenible y segura est\u00e1n todos \u00edntimamente vinculados a las ciudades, y que estas son, a la vez, el lugar donde buscar la soluci\u00f3n a estos problemas.<\/p>\n\n\n\n
A corto plazo, las ciudades se enfrentan al gran desaf\u00edo de superar la crisis econ\u00f3mica y financiera y salir fortalecidas de la misma. A largo plazo, deben hacer frente a los desaf\u00edos estructurales relacionados con la globalizaci\u00f3n, el cambio clim\u00e1tico, la presi\u00f3n sobre los recursos, el cambio demogr\u00e1fico, la migraci\u00f3n, la segregaci\u00f3n y polarizaci\u00f3n social. Muchos de estos desaf\u00edos son compartidos por ciudades de pa\u00edses desarrollados y en desarrollo, mientras que otros dependen de diferencias geogr\u00e1ficas, institucionales, socioecon\u00f3micas y culturales.<\/p>\n\n\n\n
Al abordar estos problemas, los responsables pol\u00edticos y la sociedad en general se encuentran ante un escenario lleno de dificultades. Los m\u00faltiples componentes del sistema urbano est\u00e1n fuertemente entrelazados, dando lugar a din\u00e1micas complejas que complican la previsi\u00f3n del impacto y las consecuencias no deseadas de la acci\u00f3n p\u00fablica. Las pol\u00edticas de desarrollo urbano est\u00e1n sujetas a procesos de decisi\u00f3n de numerosos niveles y tienen un impacto profundo en una amplia variedad de partes interesadas, a menudo con objetivos conflictivos o contradictorios.<\/p>\n\n\n\n
En los \u00faltimos a\u00f1os hemos visto el surgimiento de conceptos como el de \u201cciudad inteligente\u201d, la \u201cinform\u00e1tica urbana\u201d, el \u201can\u00e1lisis urbano\u201d y la \u201cciencia ciudadana\u201d, que se considera son muy prometedores para mejorar el funcionamiento de las ciudades. Sin embargo, podr\u00eda decirse que la mayor parte de este potencial a\u00fan est\u00e1 por alcanzarse. El concepto de \u201cciudad inteligente\u201d se ha acu\u00f1ado como una fusi\u00f3n de ideas sobre c\u00f3mo las tecnolog\u00edas de la informaci\u00f3n y la comunicaci\u00f3n pueden ayudar a abordar problemas cr\u00edticos relacionados con las ciudades. Esencial para este concepto es la noci\u00f3n de un enfoque integrado de las sinergias entre \u00e1mbitos pol\u00edticos que est\u00e1n estrechamente interrelacionados, pero que tradicionalmente se han abordado por separado, como el uso de la tierra, el transporte y la energ\u00eda. Este enfoque integrado se ver\u00eda facilitado por la capacidad de analizar los flujos de datos, cada vez m\u00e1s grandes, generados por la sensorizaci\u00f3n omnipresente del entorno y por el uso generalizado de dispositivos m\u00f3viles. Paralelamente, los dispositivos inteligentes y las redes sociales tambi\u00e9n est\u00e1n produciendo nuevas formas de participaci\u00f3n p\u00fablica en la planificaci\u00f3n urbana. Las oportunidades son enormes, pero tambi\u00e9n lo son los desaf\u00edos.<\/p>\n\n\n\n
Se han depositado muchas esperanzas en la explosi\u00f3n del big data para sentar las bases de una nueva ciencia de las ciudades. Durante los \u00faltimos 20 a\u00f1os, la tendencia dominante en la modelizaci\u00f3n urbana ha cambiado de modelos agregados de equilibrio a modelos din\u00e1micos ascendentes (modelos basados \u200b\u200ben actividades y basados \u200b\u200ben agentes) que buscan representar las ciudades en t\u00e9rminos m\u00e1s desagregados y heterog\u00e9neos. Esta creciente sofisticaci\u00f3n del modelo trae consigo la necesidad de datos abundantes y detallados para la calibraci\u00f3n y validaci\u00f3n del modelo, lo que dificulta el uso operativo de enfoques de modelado de \u00faltima generaci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n
La aparici\u00f3n de nuevas fuentes de big data est\u00e1 permitiendo la recopilaci\u00f3n de datos espacio-temporales sobre la actividad urbana con un nivel de detalle sin precedentes, proporcion\u00e1ndonos informaci\u00f3n que no estaba disponible en encuestas o datos censales. Esto ya ha producido importantes avances pr\u00e1cticos en campos como la planificaci\u00f3n del transporte, pero es m\u00e1s cuestionable, al menos de momento, que el big data haya producido avances sustanciales en nuestra comprensi\u00f3n de las ciudades. En principio, el potencial est\u00e1 ah\u00ed: si bien la investigaci\u00f3n sobre las ciudades se ha basado hist\u00f3ricamente en conjuntos de datos demogr\u00e1ficos y econ\u00f3micos transversales, que a menudo constan de muestras relativamente peque\u00f1as, ahora tenemos datos longitudinales detallados a gran escala que nos permiten probar nuevas hip\u00f3tesis sobre el desarrollo y las din\u00e1micas urbanas. Por otro lado, existe el riesgo de que el big data lleve a un cambio de enfoque hacia modelos predictivos, no explicativos a corto plazo, abandonando la teor\u00eda. Conectar la ciudad inteligente y los movimientos de big data con el conocimiento desarrollado en las \u00faltimas d\u00e9cadas en campos como la ciencia regional, la econom\u00eda urbana y la modelizaci\u00f3n del transporte aparece como una condici\u00f3n fundamental para superar este problema y aprovechar las oportunidades que ofrece el big data para la formulaci\u00f3n de mejores teor\u00edas y enfoques pol\u00edticos.<\/p>\n\n\n\n
Se necesitan tanto trabajo emp\u00edrico como avances te\u00f3ricos para hacer frente a los nuevos desaf\u00edos planteados por el cambio clim\u00e1tico, el nacimiento de nuevas tecnolog\u00edas como los autom\u00f3viles aut\u00f3nomos y los cambios en las relaciones sociales, las nuevas formas de econom\u00eda colaborativa nacidas de las redes sociales y las comunicaciones online, entre otros factores que est\u00e1n provocando cambios profundos en la estructura y din\u00e1mica urbana.<\/p>\n\n\n\n
Igualmente desafiante es integrar datos y modelos en los procesos de gobernanza: la evaluaci\u00f3n de pol\u00edticas y la planificaci\u00f3n participativa todav\u00eda se basan, en gran medida, en consideraciones cualitativas y existe la sensaci\u00f3n de que los modelos urbanos de \u00faltima generaci\u00f3n son inmaduros con respecto a la integraci\u00f3n institucional y el uso operativo. Las nuevas formas de intercambio y visualizaci\u00f3n de datos, la participaci\u00f3n digital y el compromiso de los ciudadanos son herramientas prometedoras para abordar esta cuesti\u00f3n, pero aqu\u00ed, nuevamente, todav\u00eda tenemos que descubrir c\u00f3mo compartir datos y conocimiento especializado de manera que se combine correctamente el proceso participativo de toma de decisiones y se cierre la brecha entre el conocimiento impl\u00edcito y expl\u00edcito. <\/p>\n\n\n\n
Los avances recientes en \u00e1reas como la teor\u00eda de redes, el modelado computacional basado en agentes y la teor\u00eda de decisiones de grupo y, m\u00e1s en general, el enfoque intr\u00ednsecamente hol\u00edstico y ecl\u00e9ctico defendido por la ciencia de la complejidad se presentan como un marco adecuado para el desarrollo de una nueva ciencia de las ciudades que pueda, a su vez, conducir a nuevos avances en la forma en que se planifican y gestionan las ciudades, lo que nos permite abordar los enormes desaf\u00edos relacionados con el desarrollo urbano del siglo XXI.<\/p>\n\n\n\n