Tfg Smart City Jose Damian Rocamora by Jose Damian Rocamora

Comprender la Smart City del siglo XXI: Del análisis de Rankings al estudio de casos. Grado en Fundamentos de la Arquitectura

Trabajo Fin de Grado Autor: José Damián Rocamora Torregrosa Tutor/es: Raquel Pérez del Hoyo Julio 2016

RESUMEN DEL TRABAJO Hoy en día las ciudades, como centros de innovación y economía global, constituyen el principal asentamiento y núcleo poblacional de la humanidad. Con los avances tecnológicos de los últimos tiempos se ha impulsado el crecimiento económico, el consumo y la riqueza, propiciando todo ello un aumento demográfico significativo, que se concentra sobre todo en las ciudades. Sin embargo, todo esto ha traído consigo graves consecuencias medioambientales y sociales que amenazan al planeta, como son el calentamiento global, la elevada contaminación, la congestión, la dispersión urbana, la desigualdad, etc. Así, se ha erigido como modelo de ciudad la Smart City, que intenta dar respuesta a estos males, considerando a la tecnología como única capaz de dar una solución eficaz y poniendo en segundo lugar el punto de vista del diseño y planteamiento urbano. Actualmente, está muy extendida la idea de que lograr una ciudad verdaderamente sostenible y habitable pasa por coger los conceptos ecológicos que permitan la sostenibilidad, poniendo además la tecnología al servicio de los ciudadanos para lograr tales fines. Por ello en este trabajo se intentará entender el concepto Smart City a partir de un primer barrido y vaciado de la web en lo que respecta a este tema con el que intentaremos definir la Smart City. Pasaremos después a ver como se están evaluando, midiendo y analizando (Rankings y sistemas de indicadores) las ciudades que poseen esta etiqueta Smart para identificar las carencias, a que aspectos se le da más importancia, que las convierte en Smart y, sobre todo, si es un sistema válido de medición, posicionamiento y comparación. Del estudio anterior se concluye que este sistema de medición no es válido por lo que pasaremos al estudio y análisis de los casos concretos de 2 ciudades europeas (Barcelona y Ámsterdam) para ver qué iniciativas Smart se están dando en ellas y que aspectos se están abordando desde el planeamiento urbano, para poder medirlas, posicionarlas y compararlas adecuadamente.

Agradecimientos En primer lugar, agradecer a mi tutora, Raquel PĂŠrez de Hoyo la dedicaciĂłn y entusiasmo puesto en este trabajo. Agradecer tambiĂŠn a todos los que me rodean por su apoyo, a mi familia por brindarme esta oportunidad y a mi novia por apoyarme en todo. A todos, muchas gracias.

El espacio pĂşblico es el que nos hace ciudadanos (Salvador Rueda) No es tanto el control de las emisiones lo que hace inteligente a una ciudad Smart, sino las conductas ciudadanas (Jose Miguel Iribas)

INDICE 1

INTRODUCCIÓN…………………………………………………………….01

ANTECEDENTES………………………………………………………......02 2.1 Sostenibilidad medioambiental y económica……………………..….02 2.2 ¿Qué es una Smart City……………………………….………….....…02 2.3 Definiciones de Smart Cities……………………………….…………04 2.4 Conceptos de referencia……………………………..……….……..07 2.5 Las TIC en la Smart City…………………………………………….…09 2.6 Generaciones de Smart Cities………………………………..………10

OBJETIVOS…………………………………………………………….……14

METODOLOGIA…………………………………………………………..…15

SISTEMAS DE INDICADORES Y RANKINGS EN SMART CITIES…..16

5.1 Objetivos de los sistemas de indicadores…...……………..….…18 5.2 Características de los rankings…………….………………………26 5.3 Tipologías de rankings…………………..….………………………26 5.4 Contenido………………………………………….…………………27 5.4.1 Naturaleza de los indicadores……………………………27 5.4.2 Relación de indicación……………….……………..….…29 5.5 Diseño de la medición………………………………………..…..…32 5.5.1 Fuentes de datos………………………………………..…32 5.5.2 Niveles de medición…………………….…………………34 5.5.3 Agregación de indicadores…………………………….…34 5.6 Validez y fiabilidad………………………………………………..…37 5.6.1 Aspectos semánticos. …………………………….…..….38 5.6.2 Importancia de cada indicador…………..…………....…48 5.6.3 Tiempo………………………….…….…………...........…50 5.6.4 Unidad de análisis y observación……………………..…50 5.7 Rankings…………………………………………….…………….…51 5.7.1 Beneficios y límites de los rankings……………………..54

5.8 Conclusiones………………………………………………………...56

ESTUDIO DE CASOS…………………………………………….…….…..57 6.1 Barcelona…………………………………………..…...............…..59 6.2 Ámsterdam……………………………………..………..……….….72 6.3 Características de las ciudades…………………………………….82

CONCLUSIONES……………………………………………..………....….85

BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS……………………………………..…86

ÍNDICE DE FIGURAS………………………………………………………90

1. INTRODUCCIÓN En las últimas décadas, las ciudades han pasado a ocupar un papel fundamental en el desarrollo socioeconómico al concentrarse la población y la actividad económica en los núcleos urbanos. En los últimos 50 años la población urbana en las ciudades se ha multiplicado por cinco. Según las previsiones de Naciones Unidas, en el 2050 el 70-75% de la población mundial vivirá en las ciudades. En Europa, donde están los índices más altos de urbanización se espera que para 2020 el 80% de la población esté viviendo ya en las ciudades. En países en vías de desarrollo se está produciendo una migración masiva de las zonas rurales a las urbanas.

Fig. 1: Aumento de la población. Fuente

Toda esta concentración de la población en los núcleos urbanos está dando a las ciudades un mayor peso político, económico y social, desempeñando un papel fundamental en el desarrollo de los territorios. Este protagonismo de las ciudades en la vida política y social, traslada a éstas los grandes retos de sostenibilidad de la sociedad. El avance de la tecnología, la conectividad y la innovación hace posible hoy implementar modelos y soluciones inteligentes para desarrollar ciudades mucho más sostenibles y con una mayor calidad de vida. Todo esto sumado, plantea una necesidad importante de cambio de modelo de ciudad y de hábitos de consumo y movilidad, produciendo energía localmente, innovando y utilizando nuevas tecnologías y materiales, que faciliten una ciudad más sostenible y cercana. Este cambio de modelo es el que enmarca a la Smart City.

2. ANTECEDENTES 2.1 Sostenibilidad medioambiental y económica. Uno de los mayores retos de las ciudades es el de ser sostenibles a largo plazo, tanto en lo relativo a factores económicos como medioambientales y sociales. Las ciudades juegan un papel fundamental en el desarrollo socioeconómico de cualquier región. Se han convertido en ejes del crecimiento económico, de la innovación, del progreso social, de la cultura, del conocimiento y la diversidad. Las ciudades consumen más de dos tercios de la energía mundial y representan el 70% de las emisiones globales de CO2. Según un informe publicado por la ONU, si mantenemos el actual modelo de consumo, en el año 2030 las necesidades de la sociedad habrán crecido exponencialmente: el mundo necesitará un 50% más de comida, un 45% más de energía y un 30% más de agua. Con un solo dato sobre el modelo de movilidad actual podemos ver la necesidad de cambio de modelo: según estimación de la Unión Europea, con el actual modelo de transporte, solo los automóviles privados agotarán las cuotas de emisión de CO2 permitidas en el año 2030. A esta situación se añade además la actual crisis económica, por lo que se requiere innovar en el modelo de gobernanza y de gestión de los servicios públicos, para conseguir reducir el gasto desde una acción integradora y territorial. Ante esta situación de límite de los recursos, tanto naturales como económicos, la eficiencia y sostenibilidad se convierten en los principales desafíos a los que se enfrentan las ciudades de hoy en día. Retos a los que se orienta la estrategia de Smart City.

2.2 ¿Qué es una Smart City? En los últimos 10 años, se han ido conformando estrategias de ciudad enfocadas al desarrollo urbano futuro de ciudades bajo los conceptos de ciudades digitales, ciudades innovadoras, ciudades sostenibles, crecimiento sostenible, etc. Smart City es el paraguas que recoge todos estos conceptos desde una visión integradora.

Fig. 2: Suma de conceptos. Elaboración propia

Smart City es un término que aglutina de forma conjunta las iniciativas orientadas a mejorar la calidad de vida, la sostenibilidad y la gestión eficiente de los recursos y servicios, innovando e implementando modelos donde las TIC desempeñan un papel muy importante. Smart City afecta a todos los servicios que se prestan en la ciudad: movilidad, producción y distribución de los servicios urbanos (energía, agua, etc.), educación, salud, emergencias, seguridad, atención a las personas, gobierno, etc. La infraestructura de la ciudad es un conjunto de distintos sistemas creados por el ser humano que interactúan entre sí. Smart incorpora innovación, tecnología e inteligencia a las infraestructuras básicas para desarrollar una ciudad más eficiente y flexible. Está formada por las infraestructuras básicas de transporte, energía, agua, gestión de residuos, telecomunicaciones, etc. Una de las claves para desarrollar la Smart City es conectar estas infraestructuras desde una visión integral de todos los servicios de la ciudad, para conseguir eficiencias e información de valor al cruzar los datos provenientes de estos servicios. Visión integral que requiere una plataforma digital a la que poder conectarse estos servicios de la ciudad, independientemente de si son públicos o privados. La Smart City utiliza las infraestructuras, la innovación y la tecnología, pero también requiere de una sociedad inteligente, activa y participativa: personas, talento, emprendedores, organizaciones colaborativas, etc. No se puede concebir una Smart City sin las personas que viven y trabajan en la ciudad, que son el motor y alma de ésta.

Smart City es una necesidad para el futuro de la ciudad, pero también es una oportunidad de desarrollo económico alrededor de todos los nuevos productos y servicios que aparecen. Representan un gran volumen de negocio en torno a este fenómeno. Otra dimensión del proyecto Smart City en las ciudades pioneras es el impulso al tejido de empresas innovadoras que desarrollan productos y soluciones, que puedan testearse en la ciudad como campo de pruebas para que después se comercialicen y distribuyan a nivel mundial.

2.3 Definiciones de Smart Cities. A lo largo de los años desde que surgió este concepto se han dado muchas definiciones de Smart City, y a pesar de no haber un consenso, muchas de éstas coinciden en la idea general, aunque todas tienen sus matices, algunas de las más importantes son:

Fig. 3: Cuadro de definiciones. Elaboración propia

Como podemos ver en las figuras anteriores, en la actualidad se manejan muchas definiciones de Smart City que nos ayudan a entenderla, hay tres tipos de fuente de

información

las

definiciones,

las

empresas

privadas

telecomunicaciones sobre todo que le dan mayor importancia a su sector, las de empresas de diseño e ingeniería, que serían entes privados pero que intentan dar una definición objetiva, y por último estarían las definiciones de entidades o estudios públicos que serían las definiciones más objetivas (en teoría).

2.4 Conceptos de referencia Como se ha comentado anteriormente, la Smart City afecta a todos los servicios de la ciudad. Se pueden agrupar bajo distintas etiquetas con el objetivo de conceptualizarlos. Podemos dividirlas en dos grandes grupos: Dimensiones inteligentes y fuerzas habilitadoras. Dimensiones inteligentes: -

Gobierno inteligente: Tiene en cuenta la oferta de servicios electrónicos, así como las medidas y políticas que facilitan la participación ciudadana en el gobierno de la ciudad. Así mismo se tiene en cuenta el impulso de medidas del gobierno encaminadas a políticas medioambientales.

Urbanismo y Edificios Inteligentes: considera las medidas y políticas que inciden en la eficiencia energética y la sostenibilidad de los edificios y la planificación urbanística. También inciden las normativas y legislación que favorece el desarrollo sostenible.

Movilidad inteligente: Incluye aquellas medidas que buscan incrementar la calidad, el servicio y la eficiencia del transporte urbano, como son la adopción de sistemas de tráfico inteligentes que permitan monitorizar y controlar las circulaciones de vehículos en las vías urbanas. También incluye medidas para potenciar un transporte sostenible como la bicicleta y los automóviles eléctricos.

Energía y medio ambiente inteligentes: Hace referencia a las medidas de eficiencia energética y de reducción del impacto medioambiental. Por ejemplo, el desarrollo de la producción de energías limpias, la producción local de energía, la aplicación de medidas de gestión medioambiental, la reducción de consumo de recursos naturales y la mejora de la fiabilidad de suministros de las redes de distribución.

Servicios inteligentes: tienen en cuenta los diferentes servicios que están disponibles para los ciudadanos, ya sean ofrecidos por la administración, empresas, asociaciones y demás iniciativas ciudadanas. Se incluyen en esta dimensión las redes de servicios urbanos, agua, gas, saneamiento, electricidad, comunicaciones y también servicios como la educación o la sanidad

Fuerzas habilitadoras: -

Personas: Considera el rol de las personas como parte fundamental de una sociedad activa y colaborativa en el proceso de transformación de la ciudad. Se puede definir en función del tamaño de la población, su composición por edades, su nivel de estudios o la tendencia demográfica.

Economía: La optimización de recursos económicos y la mejora de la eficiencia están en la base de la estrategia Smart City. En este sentido se considera clave las nuevas formas de gestión de estos recursos, como las colaboraciones público-privadas para la financiación de proyectos e iniciativas de innovación en la ciudad. Se consideran también los índices de desarrollo económico de la ciudad

Tecnologías de la información y la Comunicación (TIC): El valor Smart en la ciudad viene ligado a los nuevos usos que hagan las personas, empresas o el gobierno de las nuevas tecnologías.

El desarrollo de la estrategia Smart City se traduce en una progresiva mejora de la gestión de los recursos de la ciudad para promover un mayor equilibrio económico, mejora de la calidad de vida y del sistema del bienestar, así como de las condiciones medioambientales. Este desarrollo supone un desafío ya que significa cambiar en las ciudades, la forma actual en que se gestionan elementos de las cinco dimensiones inteligentes expuestas.

Fig. 4: Marco de las ciudades inteligentes. Fuente IDC

2.5 Las TIC en la Smart City La tecnología es una de las herramientas claves para el desarrollo de la Smart City, una de las fuerzas habilitadoras expuestas en el apartado anterior. Podemos distinguir tres grados diferentes de madurez atendiendo a la implantación de las TIC en las ciudades: Dispersa: Ciudades que están desarrollando proyectos enmarcados en una o más dimensiones inteligentes, en este nivel, las iniciativas son impulsadas sobre todo por empresas privadas con una serie de proyectos aislados. Teniendo en cuenta el nivel de madurez, muchas iniciativas se encuentran en este estado dado que consisten en proyectos piloto aislados orientados a resolver una problemática específica. Integrada: En este nivel, las iniciativas comienzan a estar más coordinadas, aprovechando una mayor colaboración en la gestión del conjunto de proyectos. En esta etapa el valor de las iniciativas es mayor que la suma individual de cada una de ellas. Conectada: En este nivel, las iniciativas inteligentes son parte de un plan maestro integral gestionado por un modelo de gobierno, que además de éste incluye a los ciudadanos y a las empresas. En este nivel, se consiguen los mejores resultados posibles. Actualmente no existe ninguna ciudad con una implementación integral de Smart City. Este es el gran reto de las ciudades ya existentes, dado que su proceso de transformación es mucho más complejo, con impacto en la vía pública, en el mobiliario urbano y en los edificios ya construidos. En la progresión a través de los diferentes niveles de madurez, cabe destacar el importante rol de las Tecnologías de la Información y de la Comunicación (TIC) en la integración de las diferentes capas que definen una ciudad. Esta integración produce diferentes beneficios, por un lado, permite pasar de un nivel mínimo de digitalización a plataformas digitales completamente conectadas que soportan tanto aplicaciones como servicios públicos y privados. En este proceso de integración, el principal resultado se refleja en el grado de disponibilidad de datos referentes a la ciudad y su integración en los servicios.

2.6 GENERACIONES DE SMART CITIES Desde que se inició este movimiento y atendiendo a los proyectos realizados en pequeñas y grandes ciudades en todo el mundo ha habido una evolución en la forma en que las ciudades manifiestan el concepto de Smart City. Hablamos de tres fases, impulso por las empresas (sector privado), impulso por el gobierno de la ciudad (sector público), y una última fase y en la que actualmente nos encontramos donde se centra en los ciudadanos, estas fases se pueden dar a la vez y muchas veces están interconectadas entre sí, no se entienden como procesos separados y obviamente habría que estudiar cada ciudad de manera particular para ver cómo se afronta esta situación.

Fig. 5: Evolución de las ciudades. Elaboración propia

SMART CITIES: 1.0 TECNOLOGÍA CONDUCIDA Al principio, esta generación de Smart Cities fue impulsada por el sector privado, empresas como IBM y otras multinacionales de tecnología promovían el potencial de la tecnología para transformar las ciudades en máquinas altamente eficientes impulsadas siempre por una tecnología innovadora. Y muchas ciudades empezaron a adoptar estas soluciones que “vendían” con el fin de ganarse esa etiqueta “Smart”, “Inteligente” tan en auge. Esta visión tan centrada en la tecnología de las ciudades Smart sin duda crea un entorno muy atractivo para la innovación tecnológica urbana, que a su vez genera una industria con potencial suficiente para hacer crecer el empleo y la economía.

Smart Cities 1.0 se caracteriza por que son los proveedores de tecnología los que fomentan la adopción de sus soluciones a las ciudades que aún no estaban en condiciones de comprender adecuadamente las implicaciones de las soluciones tecnológicas o cómo podían afectar a la calidad de vida del ciudadano. Smart Cities 1.0 es también la filosofía subyacente detrás de la mayoría de los proyectos de las ciudades inteligentes propuestos por el mundo, desde PlanIT en Portugal a Songdo en Corea del Sur. Estas visiones futuristas de la ciudad han sido en gran parte impulsadas por las empresas tecnológicas del sector privado, olvidando muchas veces cómo éstas interactuaban con sus ciudadanos

SMART CITIES 2.0: TECNOLOGÍA PERMITIDA, CONDUCIDA POR LA CIUDAD Esta generación, en contraposición con la anterior ha sido dirigida e impulsada por las ciudades (Sector público), que toman la iniciativa y con vistas al futuro proponen un plan para determinar el futuro de la ciudad y el papel de las tecnologías e innovaciones dentro de ella. En esta fase, la administración de la ciudad se centra cada vez más en soluciones tecnológicas como medios para facilitar y mejorar la calidad de vida de los ciudadanos. Un buen ejemplo de esta Smart City 2.0 es lo que se hizo en Río de Janeiro, donde el alcalde fue a IBM para pedirles la creación de sensores y mecanismos que controlaran los deslizamientos de tierras en las favelas. Este proyecto ha tenido mucha repercusión mediática en la medida en la que también empezó a transmitir datos a una sede central y en la medida en que se usó también para la detección y prevención de delitos, incluyendo una administración integrada de los servicios de emergencia, entre otros muchos servicios inteligentes integrados. La gran mayoría de Smart Cities pertenecen a la fase Smart Cities 2.0. Barcelona, por ejemplo, tiene más de 20 áreas de programas de ciudad inteligente y más de 100 proyectos activos como la implantación de wifi en los espacios públicos, el transporte público, la iluminación inteligente o la promoción de un vehículo eléctrico para los suministros de la ciudad.

Se ha tratado de proporcionar un liderazgo global mediante la puesta en marcha de numerosos proyectos, el apoyo del crecimiento de la industria y las redes de la ciudad a través de su Ciudad Expo Inteligente y también la iniciativa Protocolo de la ciudad. Al igual que muchas ciudades principales, Barcelona ha identificado oportunidades significativas para el uso de la tecnología y para facilitar la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos y turistas.

SMART CITIES: 3.0 CO-CREACIÓN CIUDADANA En los dos últimos años, un nuevo modelo de ciudad ha comenzado a aparecer. En lugar de un enfoque desde el impulso de la tecnología por el sector privado (Smart Cities 1.0), o un modelo de tecnología permitida y conducida por la ciudad (Smart Cities 2.0) las principales ciudades inteligentes están comenzando a abrazar modelos ciudadanos de co-creación participativa para ayudar a impulsar la próxima generación de ciudades inteligentes. Un ejemplo de este modelo es Viena, que siempre suele estar en la parte alta de los rankings. Es verdad que continúa siendo bastante activa en el modelo 2.0 y, al igual que Barcelona, tiene más de 100 proyectos de ciudad inteligente activa. Pero algunos de estos proyectos tienen un tipo de sensaciones diferente, como el de una empresa local de energía, Energía Wien, Viena incluía a los ciudadanos como inversores en plantas solares locales como contribución a 2050 y los objetivos establecidos de la ciudad. También ha tenido un fuerte enfoque en la participación de los ciudadanos para hacer frente a la vivienda asequible y la igualdad de género. Vancouver dirigió una de las más ambiciosas iniciativas de colaboración para preparar la estrategia mediante la participación de 30.000 ciudadanos en la co-creación del Plan de Acción 2020 de Vancouver la ciudad más ecológica y Barcelona ha completado recientemente un proyecto de innovación (BCN Open Challenge), donde registró seis desafíos y aprovechó una plataforma privada, Citymart, para solicitar ideas a los ciudadanos e innovación local y global.

Smart Cities 3.0 no es sólo para las ciudades del mundo desarrollado. Una ciudad pionera en América Latina es Medellín, ganadora del premio ciudad innovadora del Urban Land Institute del 2015, Medellín se ha centrado en la regeneración urbana de abajo hacia arriba a partir de la participación de los ciudadanos de los barrios más vulnerables de la ciudad en los proyectos de transformación, tales como teleféricos y proyectos de escaleras eléctricas además de nuevas escuelas equipadas con las últimas tecnologías. Medellín ha ampliado en la actualidad su compromiso con los ciudadanos que innovan mediante el apoyo al desarrollo de un distrito de la innovación (Ruta N) para atraer y retener el talento empresarial. Está conectada a tierra más en cuestiones de igualdad e inclusión social. La aparición de ciudades que comparten es un ejemplo de que las ciudades están proporcionando las condiciones idóneas para permitir que emerjan las actividades locales, hay en marcha proyectos de cafés de reparación, bibliotecas de herramientas para llevar a cabo reparaciones en el hogar, y los servicios de intercambio de bicicletas tienen el potencial no sólo de optimizar los recursos infrautilizados, sino también de elevar la calidad de vida de todos los ciudadanos. En Europa, ciudades como Ámsterdam y Seúl parecen estar tomando la delantera en la promoción de las actividades de intercambio entre los ciudadanos y fomentan además el intercambio de nuevas empresas también.

3. OBJETIVOS El presente Trabajo Fin de Grado responde a un interés propio acerca de las Smart Cities que hasta ahora la carrera no había sabido responder por la falta de seguimiento académico de este tema en las asignaturas de urbanismo hasta la fecha. De este modo el trabajo pretende: En primer lugar, entender la Smart City. Analizando todo el panorama actual que envuelve a este concepto, la importancia de las ciudades, las definiciones más importantes que se han dado, que la caracteriza y como ha ido evolucionando y madurando este concepto hasta llegar a nuestros días. En segundo lugar, a partir de los marcos de evaluación que miden las Smart Cities (Rankings y sistemas de indicadores) ver si éste es un sistema válido de medición, comparación y posicionamiento de las ciudades. En tercer lugar, para una mayor comprensión estudiar dos casos concretos europeos para ver que se está haciendo y cuáles son sus directrices principales, analizando también la posición del urbanismo dentro de los proyectos Smart de las ciudades, atendiendo tanto al cambio de morfología como al de funcionamiento.

4. METODOLOGÍA La realización de este trabajo se basa en la recopilación de bibliografía, artículos, documentos técnicos y sobre todo sitios web relacionados con el concepto de Smart City, así como de rankings y sistemas de indicadores. Así pues, se trata de un tipo de trabajo teórico-práctico, en el que se realiza una indagación teórica sobre los conceptos arriba mencionados, así como los rankings que evalúan, clasifican y miden para llegar a entender la Smart City y si los sistemas de evaluación actuales son correctos, se analizarán las fuentes de datos de estos rankings, la naturaleza de los indicadores y la pertinencia o no al concepto que se desea medir, así como a la importancia que se le da a cada uno, las limitaciones y los beneficios de estos sistemas. Seguidamente, se analizarán 2 ciudades europeas (Barcelona y Ámsterdam), a partir de sus proyectos más significativos para iniciar un estudio de casos en el que definir qué iniciativas Smart se están llevando a cabo en estas ciudades, tanto las relativas al funcionamiento como a la morfología de ellas para posteriormente hacer una comparación y posicionamiento una con respecto a la otra.

5. SISTEMAS DE INDICADORES Y RANKINGS EN SMART CITIES. El aumento de la tendencia a la medición de los conceptos empleados en las Smart Cities ha generado un creciente número de índices, rankings o sistemas de indicadores que focalizan la atención del gobierno de la ciudad, facilitando información a los ciudadanos o estimulando la competitividad entre los territorios a distinto nivel. A menudo se toman por representaciones fieles de las ciudades y territorios y se consumen como verdades absolutas, omitiendo el análisis de la secuencia de decisiones que, aun estando metodológicamente informadas, son susceptibles de discusión y generan los datos transmitidos finalmente al público receptor de los índices. A pesar de la similitud aparente de las dimensiones y de la concepción de la relación de indicación, los sistemas difieren en cuanto a objetivos, a contenido semántico, en fuentes de datos, en niveles de medición y en los procedimientos de agregación. Todos presentan deficiencias de control de validez y fiabilidad, e incluso la validez y pertinencia aparentes de los indicadores últimos queda en entredicho en cuanto a pertinencia conceptual y de medida válida, de alcance de longitud y de atribución de valores de las variables que conforman la ciudad. A continuación, se va a realizar un análisis metodológico de 5 rankings relevantes y sus sistemas de indicadores de Smart Cities, a fin de aportar criterios de valoración que contribuyan a matizar las interpretaciones de las puntuaciones o esos rankings resultantes. Para ello se caracterizarán los sistemas de indicadores desde el punto de vista de sus objetivos y su alcance geográfico. Seguidamente, se detallarán las opciones tomadas por cada índice respecto a la relación de indicación. Se expondrán a continuación los problemas que comportan algunos de los aspectos de las definiciones operativas. Finalmente se valorarán brevemente la validez y la fiabilidad de los sistemas de indicadores empleados. Para este análisis se ha decidido escoger estos 5 rankings de entre todos los que hay en la web debido a la información que hay de éstos y la importancia o veracidad que a priori se les da. Se han escogido 5 rankings con un estudio y metodología detrás de ellos que se pueda analizar, se han descartado todos aquellos rankings que aparecen sobre todo en artículos de opinión y similares que no citan la fuente ni la metodología usadas.

1. Smart Cities Ranking of European Medium-Sized Cities, elaborado por Rudolf Giffinger y otros investigadores del Centre of Regional Science de la Universidad de Viena (2014). 2. Smart Cities Study: International study on the situation of ICT, innovation and knowledge in cities, publicado por la Comisión de Ciudades y del Conocimiento Cities (2012). (No persigue un ranking final sino tener un documento de referencia) 3. Ranking de Smart Cities del mundo de Boyd Cohen (2015). 4. Índice IESE, Cities in Motion, por la Business School de la Universidad de Navarra (2015). 5. Innovation Cities Index.Global, ranking de una empresa privada de estadística y monitoreo, 2Thinknow que ofrece sus servicios de datos a las ciudades (2015). De estos 5 rankings, los dos primeros son de promoción pública, el primero en su mayoría al pertenecer a una universidad y el segundo en su totalidad. Los dos siguientes son promovidos por expertos en esta área, Boyd Cohen es un experto arquitecto y urbanista, profesor de universidad, que realiza este ranking como parte de su investigación, y el segundo pertenece a la escuela de negocios de navarra, una escuela de gran reputación. Por último, nos encontramos con un ranking totalmente privado y que lo realiza únicamente una empresa que se dedica al sector de la medición de parámetros de las ciudades, parámetros que vende a otras organizaciones para realizar sus rankings, algunos de los anteriores rankings basan parte de sus indicadores en indicadores de esta empresa.

Fig. 6: Tipos de iniciativas. Elaboración propia

Se representarán estas iniciativas con los siguientes acrónimos:

Fig. 7: Acrónimos. Elaboración propia

5.1

Objetivos de los sistemas de indicadores

Los sistemas de indicadores analizados tienen diferentes objetivos, que a su vez se descomponen en dos facetas: por una parte, la dimensión de las ciudades que se pretende medir y, por otra parte, el conjunto de las ciudades a las que se puntuará respecto de ese atributo. La heterogeneidad de los cinco sistemas, que impide ordenarlos en función de su calidad, se manifiesta en las dos facetas. La existencia de una iniciativa política por parte de alguna organización permite diferenciar dos conjuntos de sistemas, centrados en aspectos distintos. Por una parte, SCREM, BC y CIM, fruto, respectivamente, de una iniciativa privada y de una iniciativa individual, se centran, cuando menos explícitamente, en los resultados [performance] de las ciudades. En ambos casos, se carece de un standard de comparación prefijado, de modo que las puntuaciones de las ciudades y sus correspondientes posiciones en cada ranking se revelan útiles en términos comparativos, pero no en términos del nivel de sus logros respecto de metas establecidas previamente. Por el contrario, el sistema SCS, producto de iniciativas políticas, pretenden medir ciertos estados de cosas en referencia a un standard pre-establecido en el marco de directrices para las políticas públicas locales: para SCS, se trata de los objetivos fijados en la Cumbre Mundial de Autoridades Locales sobre la Sociedad de la Información, celebrada, como parte de un proceso impulsado por la ONU, en Bilbao

en 2005. SCS emplea indicadores de monitoreo, es decir, centrados en la realización de actividades o la puesta en marcha de medidas conducentes al logro de los objetivos. ICI combina en sus puntuaciones, tal como se aclarará más adelante, el monitoreo con los resultados. ICI sería el único ranking de iniciativa puramente privada (que se conozca) ya que es una empresa de estadística que se dedica a eso, y en muchas ocasiones nutre de información a los demás sistemas de indicadores, esta información, por supuesto, es previo pago y no se encuentra abierta para todo el mundo. Los demás sistemas se apoyan en este tipo de empresas de monitoreo para sacar sus propios rankings y conclusiones de acuerdo con el fin específico de cada uno. La heterogeneidad se revela tanto en las diferencias entre los conjuntos de ciudades cubiertos por los sistemas como en los procedimientos de muestreo de los cuales tales conjuntos son resultados. Los cinco sistemas de indicadores están (deliberadamente) condicionados por la información o los datos disponibles: se mide lo que se puede, y no necesariamente lo que se quiere o se debe coherentemente medir, por eso como se verá más adelante hay indicadores que no son la mejor forma de medir una serie de mejoras, sobre todo en el campo del urbanismo que es donde más carencias tienen estos sistemas de indicadores.

SCREM usa como criterio de selección de ciudades la disponibilidad de datos en Urban Audit, y sólo las ciudades de entre 100.000 y 500.000 habitantes siendo su alcance sólo europeo.

SCS depende de la voluntad de los miembros de UCLG de responder al cuestionario.

BC depende de la existencia de información en los índices y rankings manejados por el autor.

CIM se realiza a partir de datos procedentes de empresas privadas en su mayoría, como muestra la figura 8 e intenta abarcar el mayor número de ciudades, además cada año va incorporando nuevas ciudades y nuevos indicadores a su sistema.

ICI: Usa aquellas ciudades y datos a los que tiene acceso, estandarizando indicadores. Es con mucha diferencia el que más ciudades abarca y el que más indicadores tiene (más adelante se verá la pertinencia o no de éstos).

El riesgo de sesgo de selección (por la vía, en parte, de la autoselección) es casi inevitable, aunque, siempre que se eluda la tentación de generalizar partiendo de los resultados, no tendría por qué ser problemático.

Fig. 8: Objetivos de los sistemas. Elaboración propia

El alcance geográfico de los sistemas también difiere: todo el mundo o toda Europa (BC); todo el mundo (SCS, CIM, ICI) muchos de éstos incluyen también subrankings por continentes, toda Europa (SCREM).No obstante, su ambición, cabe matizar la aparente extensión geográfica exhibida por el estudio SCS, puesto que un buen número de las ciudades que aportan información se concentran en pocos países: de las 28, cinco son argentinas, cuatro son españolas y tres son francesas, de modo que el 42.9% de las ciudades se concentran en sólo tres países (otras seis se distribuyen, por pares, entre Suecia, México y Sudáfrica). La población de Smart Cities se define con criterios heterogéneos: aquel objeto de puntuaciones mediante otros índices (BC), las pertenecientes a UCLG (SCS), las que tienen al menos una universidad (SCREM) y las que tienen iniciativas relativas al menos una de las seis características de una Smart City, de los dos últimos se desconoce el parámetro de selección de ciudades, pero siempre escogen las ciudades consideradas más “importantes” de cada continente, y las que han emprendido algún plan que se pueda considerar como Smart. Algunos sistemas (SCREM) parten de poblaciones de ciudades de las cuales, según ciertos criterios, son subpoblaciones los conjuntos de Smart Cities: respectivamente, una población de 1595 Áreas Urbanas Funcionales (AUF o ciudades) identificadas en Europa por el estudio Espon 1.1.1, de entre las cuales 584 son de tamaño medio; y una base de 468 ciudades de la UE-28 con un límite inferior de población de 300.000 habitantes. En cambio, a falta de información más detallada, los rankings BC, CIM y ICI se confeccionan, para toda la población de ciudades de las cuales haya información en las fuentes de datos empleadas por el autor, que detallaremos más adelante; en esas condiciones, no es posible tener la certeza de si se trata de todas las ciudades del mundo y de Europa, de si se eliminan aquellas con observaciones pérdidas o cuántas observaciones perdidas por ciudad se tienen en cuenta para no considerarlas como susceptibles de puntuación. Finalmente, SCS tampoco considera una población inicial de ciudades de la cual son un subconjunto las Smart Cities. Unos sistemas se limitan a considerar las Smart Cities disponibles (SCS, BC, CIM y ICI), mientras otros construyen una muestra de ciudades (SCREM), aportando criterios razonados. En SCREM, vemos unos ajustes adicionales (a los criterios de

tamaño, presencia de una universidad, disponibilidad de información en Urban Audit y catchment area inferior a 1.500.000 unidades) relativos al acceso y a la calidad de los datos, así como al límite de 1.500.000 para el catchment area, resultan en la muestra final de 70 ciudades. Los tamaños de las ciudades puntuadas, usado como criterio de muestreo, también son diversos: no se aclaran (BC), todos los tamaños posibles (SCS y ICI), ciudades de entre 100.000 y 300.000 habitantes (SCREM), y ciudades con una población superior a 100.000 habitantes (CIM). Al respecto, cabe hacer alguna observación: en el caso de SCS, cerca de una tercera parte de las ciudades tienen 100.000 habitantes o menos; en torno a una tercera parte son de tamaño medio (entre 100.001 y un millón de habitantes), y un poco más de un tercio son ciudades grandes (más de un millón de habitantes). Es este el único sistema (quizá con excepción del de BC) que incluye ciudades de tamaño inferior a los 100.000 habitantes. Por otra parte, se infiere de las palabras del estudio SCS que el límite inferior del intervalo que permite clasificar en la categoría de tamaño medio a las ciudades coincide con el límite inferior de SCREM, pero ambos sistemas se diferencian al establecer el límite superior de tal categoría: 1.000.000 de habitantes para SCS y 500.000 habitantes para SCREM. El número de ciudades valoradas por cada sistema, mediante la confección o no de un ranking, también es distinto: 77 (SCREM), 28 (SCS), 10 (BC), 181 (CIM), 442 (ICI). A pesar de tal diversidad, muchas ciudades figuran en más de un sistema (algo lógico y que en mayor o menor medida debería concordar). En la figura 09 se muestran todas las ciudades georreferenciadas que se estudian en los cinco sistemas de indicadores, ICI, como es lógico, al abarcar en su estudio 442 ciudades, están incluidas en éstas las de los demás sistemas excepto SCREM, que al ser un estudio de ciudades medianas es lógico. Vemos como las Smart Cities estudiadas se concentran sobre todo en Europa y en Estados Unidos, y también es importante destacar que la mayoría de ciudades tiene puerto marítimo ya que se encuentran cercanas a la costa.

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Figura 09: Localización de las ciudades incluidas en los rankings. 24

5.2

Características de los rankings.

Como consecuencia de los fuertes cambios económicos y tecnológicos de las últimas décadas, las ciudades y regiones se enfrentan a una creciente competencia por las actividades económicas de alto rango. En el ámbito urbano, las ciudades tienden a mejorar su competitividad y su posición en el sistema urbano nacional, europeo o mundial. Dado que el proceso de integración europea ha disminuido sus diferencias en cuanto a estándares económicos, sociales y ambientales, las ciudades han convergido en sus condiciones básicas para la competencia, que se escala cada vez más desde el nivel nacional al nivel de ciudades y regiones. Esta tendencia aumenta la importancia de los indicadores específicos y locales, que proporcionan las diferencias comparativas por las que compiten empresas, inversores, turistas y el capital. Frente a este desarrollo, la competitividad urbana y los enfoques estratégicos con sus objetivos específicos correspondientes e instrumentos modificados, se han convertido en esfuerzos importantes dentro de la política urbana (Giffingerr et al. 2003) Uno de estos instrumentos es el método de clasificación que consigue esta gran atención principalmente gracias a la política y a los medios de comunicación. Sin embargo, los enfoques de clasificación ya tienen una larga tradición y diferentes formas de clasificarse.

5.3 Tipologías de rankings. En principio, el concepto de la comparación de ciudades a partir del uso de ciertos criterios/indicadores de medición es un punto de vista de la investigación urbana que abarca desde los cálculos más sencillos hasta los más complicados. Estos conceptos se centran en una clasificación general de las ciudades, pero en el fondo de este documento, el término ¨ranking¨ se utiliza de una manera más precisa, ya que uno se enfrenta a un espectro muy amplio y a la confusión conceptual cuando se examina el estado de las técnicas de clasificación de ciudades: muchos términos similares como clasificación de las ciudades, comparación de las ciudades, benchmarking, ciudad-scan, índice de ciudad, etc. Por lo tanto, constituyen elementos de un ranking: que sean al menos dos ciudades como mínimo, que la

estructuración de las ciudades sea de forma ascendente/descendente de acuerdo con el orden dispuesto, que estén dispuestas en una jerarquía y con el uso de una combinación de al menos dos indicadores para la construcción de este orden o jerarquía. Como se ha dicho antes, no se ha llevado a cabo mucha investigación en cuanto a la metodología de evaluación y clasificación y su importancia para los diferentes actores o su impacto sobre determinadas cuestiones de planificación de la ciudad. Sin embargo, Fertner et al (2007) define tres aspectos diferenciales mediante el cual las clasificaciones de la ciudad pueden ser comparadas y clasificadas. -

Objetivo: El objetivo de la clasificación no sólo es especificado por su finalidad y su objetivo público, sino también por su ámbito espacial y los factores e indicadores escogidos que hay detrás de ésta clasificación.

Metodología: No sólo incluye el proceso de recogida y tratamiento de datos (que abordaremos más adelante en profundidad), sino también la limitación de las ciudades examinadas en el ranking.

Difusión: La manera en que se evalúan los resultados, cómo son interpretados y presentados es crucial para el impacto de la clasificación, así como el promotor de ese ranking, que confiere fiabilidad y confianza a priori, aunque luego no sea así.

5.4 Contenido 5.4.1 Naturaleza de los indicadores. Es posible diferenciar dos tipos de indicadores: los indicadores reflexivos y los indicadores formativos (Diamantopoulos, Riefler y Roth, 2008; Edward y Bagozzi, 2000), la diferencia principal entre ellos es la dirección de la relación de causalidad entre el fenómeno designado y las conductas o sucesos que son sus indicadores. -

Indicadores reflexivos: Aquellos que se refieren a una variable latente, no observable directamente (como las actitudes, la personalidad o la inteligencia), que causa sus indicadores (la inteligencia causa las respuestas dadas en un test de inteligencia, por ejemplo).

Indicadores formativos: Aquellos que causan el fenómeno designado, como por ejemplo el nivel de ingresos, el nivel educativo o el estatus ocupacional de un individuo causan su estatus socioeconómico, a diferencia de los anteriores son observables directamente.

El éxito de los indicadores reside en la correcta articulación de estos para expresar una dimensión de la ciudad inteligente, no todo indicador vale para todo, y muchos de ellos nos pueden servir para sacar distintas conclusiones en distintos campos, por lo que es muy importante estudiar el nivel de pertinencia de ese indicador en ese campo para expresar una cualidad o dimensión inteligente de la ciudad. También se ha de ponderar la importancia y relevancia de estos indicadores, pues no todos deben valer lo mismo a la hora de definir una Smart City. A los cinco sistemas de indicadores analizados subyace en su mayoría la concepción de sus indicadores como formativos. La inteligencia de las ciudades es causada por cada una de sus dimensiones, causada a su vez, por sus indicadores. La prueba más clara de ello es la terminología de Cohen, quien denomina a sus indicadores, precisamente, key drivers hacia sus dimensiones o aspirational goals. Además, la estructura conceptual, a pesar de las diferencias terminológicas, es similar. De los cinco sistemas, tres de ellos reconocen las mismas seis dimensiones (características, para SCREM; características o áreas, para SCS; metas aspiracionales, para BC), mientras que CIM las denomina dimensiones clave, y son diez. Por último, para ICI tenemos 31 segmentos (se ve claramente que no han hecho ningún esfuerzo por sintetizar o agrupar la información, pues la mayoría de ellos podría incluirse en las 6 dimensiones inteligentes de los tres primeros sistemas). Cada dimensión se descompone, a su vez, en elementos de segundo nivel: 31 factores, para SCREM; 24 factores, para SCS; 18 motores clave [key drivers], para BC y para los dos últimos sistemas no tendrían una segunda descomposición, si no que directamente se pasaría a los indicadores individualizados. Finalmente, cada uno de esos factores se descompone, a su vez, en indicadores: 81 para SCREM; 51 para SCS; 62, para BC; 72 para CIM y 162 para ICI

Fig. 10: Número de indicadores. Elaboración propia

5.4.2 Relación de indicación Es importante diferenciar dos clases de enfoque a la construcción de los indicadores: -

Sociológico: comienza por la formación de los conceptos y desciende, a través de dimensiones e indicadores, a los datos. Trata de garantizar la coherencia semántica entre el concepto, las dimensiones y los indicadores, a riesgo de carecer de datos con los cuales medir los conceptos.

Estadístico: Opera en la dirección opuesta. Garantiza la medición de algo, sin proporcionar certeza alguna acerca de la coherencia semántica entre los datos y el concepto que se pretende medir, más allá de la conexión en mayor o menor medida arbitraria entre los datos preexistentes y los conceptos con los que se trabaja (Celestino García, 2007).

En la mayoría de casos estudiados, no se sabe con exactitud cuál ha sido la construcción de los sistemas de indicadores analizados, SCREM parece que adopta el enfoque estadístico y que la construcción de los indicadores, su agrupación en factores, la de éstos en dimensiones y la de éstas en un discurso constructivo se sustenta por la existencia de un gran abanico de datos a los que el proceso de construcción acaba por darles cierto sentido. Por ejemplo, respecto de las seis dimensiones o características, parece que se agrupan bajo la cobertura de un único proceso constructivo de seis nociones de Ciudad Inteligente, cada una de las cuales concibe este objeto desde el punto de vista de una sola dimensión. Sobre

los indicadores solo se dice que «[t]he factors were defined in several workshops always having the overall target, smart city development in mind. Finally, 33 factors were chosen to describe the 6 characteristics. To analyse the performance in each factor 1-4 indicators were selected and assigned to each factor». La terminología misma apunta en esa dirección: los factores se eligen (se supone que entre un conjunto previamente existente); los indicadores se seleccionan (igualmente, se supone que entre un conjunto con existencia previa). Nada se especifica acerca de los criterios de elección o de selección, pero sugieren que el enfoque es estadístico, más que sociológico. Los demás sistemas parecen adoptar una combinación de las dos orientaciones. Por una parte, parecen dar por buena, como si se tratara del producto de un análisis semántico riguroso, y no del resultado del manejo de los datos existentes, la descomposición del constructo en las seis dimensiones propuestas por SCREM (excepto los dos últimos que no siguen esas mismas dimensiones). En este sentido, parece optarse, por omisión, por una orientación sociológica. Sin embargo, los niveles restantes de la estructura conceptual parecen construirse siguiendo una orientación estadística y, por lo tanto, partiendo de los datos existentes, que se van agrupando ascendentemente hasta encajar en esa estructura de seis dimensiones. Ese proceder parece manifestarse indiscutiblemente en BC. Por su parte, SCS también parece, más que construir con lógica descendente los indicadores, procurar asegurarse de que los items del cuestionario faciliten la respuesta de las autoridades urbanas mediante el uso de datos probablemente disponibles para éstas. Tal como afirma Palumbo (2010, 30), es esta una tendencia creciente facilitada por la cada vez mayor disponibilidad de datos derivados de la informatización de los procesos administrativos y gubernamentales, Tanto CIM como ICI que son mucho más recientes que los anteriores, por el contrario, parten de esa base de información, pero construyen una realidad de indicadores distinta, y mucho más completa, aunque siguen contando con la limitación de los datos y esa tendencia a construir las características a partir de los datos ya existentes y no al revés, proponiendo ellos nuevos indicadores que midan lo que pasa en la ciudad. Pasar del esquema Datos Ranking al esquema de Ranking  Datos.

Sea como fuere, lo cierto es que no se informa por parte de los autores de ninguno de los sistemas bien del proyecto y la construcción de los indicadores (si los datos son primarios), bien del proceso de búsqueda de datos necesarios para la cobertura de las dimensiones del concepto y del proceso de evaluación de la adecuación de los indicadores seleccionados, así como las soluciones adoptadas en caso de evaluación negativa (si lo datos son secundarios o terciarios) (Mingo, 2009).

5.5 Diseño de la medición En relación a este punto, de los muchos aspectos que pueden ser analizados, se analizarán únicamente las fuentes de los datos, el nivel de la medición y los procedimientos de agregación usados, condicionados por el nivel de medición.

5.5.1 Fuentes de datos Las fuentes de datos manejados son un factor muy importante que contribuye a incrementar o reducir la validez de los indicadores. Las fuentes de datos empleados por cada uno de los sistemas se muestran en la figura 11. Debemos diferenciar tres fases en el proceso del manejo de datos (recogida, análisis y uso e interpretación) como podemos ver en la figura 12. -

Datos primarios: Se caracterizan por el completo control de los responsables de la investigación.

Datos secundarios: (matrices o bases de datos puestas al servicio del público online por multitud de organismos internacionales) privan a éstos del control sobre la recogida (diseño de la medición, procesos de entrevista, etc.)

Datos terciarios: privan a los responsables de una investigación del control sobre el análisis, cuando un investigador utiliza como indicador de algún tipo de construcción, por ejemplo, la posición de un país en el ranking de Transparencia Internacional, tal como aparece en sus informes, únicamente dispone del resultado de un análisis sobre datos ni recogidos ni analizados (por carecer o renunciar, ya sea obligatoria o voluntariamente, de la matriz) por él mismo.

Con estos criterios sólo tres de los sistemas analizados usan datos primarios: SCS, porque recaba la información a través de un cuestionario expresamente diseñado para tal fin y ICI ya que es la recolectora de estos datos en primera instancia. Por otra parte, los otros tres sistemas, emplean datos terciarios, sin controlar, por lo tanto, ni su recolección ni su análisis; no se usan las matrices originales para analizar los datos, sino que se toman por buenos los resultados publicados en tablas, gráficos u otros sistemas de representación incluidos en informes de ciertas organizaciones u organismos e incluso de empresas privadas.

La renuncia al control, unida a la ausencia de una consideración crítica sobre los aspectos metodológicos de construcción de los datos terciarios empleados, arroja dudas sobre la validez y fiabilidad de los sistemas de indicadores. Incluso el procedimiento de recogida de datos mediante cuestionario por SCS, hace dudar de la calidad general de los datos ya que no hay información relativa a ese cuestionario con la que poder valorar el proceso.

Fig. 11: Fuentes de datos. Elaboración propia

Fig. 12: Clases de datos. Redibujado de Celestino García

5.5.2 Niveles de medición Exceptuando SCS, se usa en general el nivel de medición nominal puesto que la mayoría de los ítems del cuestionario son preguntas con una respuesta que es o sí o no, El mayor problema de este tipo de respuestas es la crudeza de la información obtenida, sobre todo si se está preguntando sobre la puesta en marcha de iniciativas, programas…, cuyo estado de desarrollo probablemente se capte mejor con ítems o preguntas que faciliten la graduación de lo evaluado, que no sea o todo o nada. En términos de agregación de indicadores, mientras 4 sistemas pueden agregar indicadores de una forma u otra, SCS tendría más dificultades para la construcción de un índice con un valor sintético para cada ciudad.

5.5.3 Agregación de indicadores Cuando se construyen sistemas de indicadores, es posible optar por el uso de éstos según dos principios: -Maximización del nivel de la información sobre los ítems puntuados, que a su vez trae consigo el uso de baterías de indicadores individuales sin ninguna agregación. -Maximización de la síntesis informativa, que trae consigo la reducción a un único valor sintético la información proporcionada por el total de indicadores. Finalmente, también se puede graduar los objetos puntuados en función de la puntuación obtenida en el índice, generando un ranking de objetos. Por un lado, de las opciones extremas se decantan, SCS, que renuncia expresamente a la construcción de un ranking y se limita a usar el conjunto de indicadores individuales y por otro BC, cuyo fin manifiesto es la creación de un

ranking a partir de un índice sintético. Por otra parte, tanto SCREM como CIM e ICI combinan los objetivos de maximizar tanto la información sobre cada objeto como la síntesis informativa (ICI tal vez el que menos), de manera que ponen a disposición de los usuarios las puntuaciones de cada indicador, al tiempo que construyen un índice a partir del cual generan el ranking de las ciudades. Debido a su procedimiento de agregación, tanto SCS como BC no es posible extraer cuales son los procedimientos de agregación por la falta de información al respecto como podemos ver en la figura siguiente. Para valorar los procesos de agregación de los tres sistemas restantes es conveniente plantearse la estructura interna de los distintos conceptos de Smart City, en cuanto a la relación de componentes que se da en cada uno de los niveles. Siguiendo a Goertz (2006), es posible llegar a diferenciar dos tipos distintos de estructuras: Estructura de condiciones necesarias y suficientes (CNS), característica de la concepción clásica de los conceptos. Estructura de los parecidos de familia (PF), característica de los estudios neurocientíficos, de psicología cognitiva o de la filosofía del lenguaje contemporáneo. La diferencia entre ambas clases de estructuras se encuentra en la sustituibilidad entre sus componentes. La estructura CNS implica que la aplicación del concepto a un objeto requiere que puntúe en todos y cada uno de sus indicadores. No cabe la

sustituibilidad.

ciudad

debería

considerarse

inteligente

si puntúa

positivamente en todas y cada una de las dimensiones generales, si en alguna de ellas tuviera un 0 no debería considerarse inteligente. La estructura PF permite la sustituibilidad. Esta diferencia tiene efectos a la hora de la agregación: la suma de valores es incoherente para la estructura CNS, porque la suma implica la sustituibilidad. En cambio, si cabe la suma en la estructura PF. De la definición de SCREM parece entreverse que optan por la estructura CNS. Sin embargo, se suma, de tal modo que una ciudad que puntúa mucho en una sola dimensión puede ser tan Smart como otra que alcance el mismo valor global puntuando más bajo, pero en todas las dimensiones. La pregunta sería si este resultado es coherente con las definiciones de Smart City que hemos visto al

principio de este trabajo. Este tipo de proceder, al igual que la falta de ponderación resta coherencia al sistema de valoración general. Además, es necesario considerar dos aspectos: tanto la fórmula matemática para la agregación de los indicadores como los criterios de ponderación de los indicadores en el índice final. Debido a que el nivel de medición de las variables es de intervalo o de razón, el primer paso en la agregación es transformar todas las variables en normales estándar, para homogeneizar la escala. El siguiente paso es la suma de los indicadores de cada factor, obteniéndose así, un valor para cada uno de los 31 factores; estos valores, a su vez, se suman, resultando de esta operación un valor sintético para cada una de las seis características, las cuales, a su vez, se suman para obtener el valor sintético final del índice. Si no se procediera de otro modo, nos hallaríamos ante un índice aditivo simple. Sin embargo, como hay observaciones perdidas (es decir, para algunas ciudades no se dispone de puntuaciones de algunos de los indicadores), en cada nivel, se obtiene una media aritmética, dividiendo la suma de los valores por el total de sumandos. El resultado final del índice se emplea para la construcción del ranking final de ciudades. Finalmente, la ponderación de los indicadores es el resultado puramente algebraico de la existencia de observaciones perdidas, pues este hecho supone que los indicadores con más cobertura (esto es, con más ciudades puntuadas en ellos) «pesan» más en la construcción del índice. Muchas veces cuando hay falta de datos para algunos indicadores, lo que se hace es coger una media del país (si la hubiere) y se asignan valores individuales ponderados a partir de ésta, relacionando el indicador a nivel de país mediante alguna otra variable teóricamente vinculada al nivel de la ciudad. Por otra parte, cuando no hay disponibilidad de datos para una ciudad o conjunto de ciudades en el periodo considerado, se utilizan técnicas de clústeres (caso de CIM). En el caso de SCREM, tiene como hemos señalado más arriba 81 indicadores de los cuales 28 son nacionales, 14 regionales y sólo 39 son locales.

Fig. 13: Origen de los datos. Elaboración propia

Atendiendo a estos datos podemos ver que uno de los estudios y rankings más importantes de la unión europea referente a las Smart Cities tiene poca relación directa (o no toda la que debería pedirse en este tipo de rankings) con la realidad de las ciudades ya que se usan parámetros regionales e incluso nacionales, a pesar de ponderar estos dos últimos tipos de datos, es evidente que se pierde mucha veracidad.

Fig. 14: Procedimientos de agregación. Elaboración propia

5.6 Validez y fiabilidad Ninguno de los 5 sistemas estudiados de indicadores presenta pruebas suficientes de validación: no suelen aportar información acerca de su realización ni sobre los resultados en su caso de manera pública. Por esta razón, y al carecer de instrumentos estadísticos con los cuales proceder a la evaluación solo realizaremos unas observaciones acerca de lo expuesto con anterioridad y que es lo que aparentemente se puede ver. Viendo el número de características, factores e indicadores, parece evidente afirmar que la validez del contenido está presente en un alto grado. Sin embargo, hay aspectos que cuestionan esta validez o pertinencia de los datos, como ya se

han mencionado los problemas que plantean la construcción de los indicadores no se volverá a entrar en ellos.

5.6.1 Aspectos semánticos Los 5 sistemas de indicadores parecen partir de definiciones afines (ICI sería el que menos ya que tiene un aglutinamiento de datos en 31 categorías, mientras que los demás tienen 6, 10 en el caso de CIM), pero no necesariamente idénticas de Smart City. -

SCREM no define la Smart City de forma directa, aunque en su documento final habla de que debe considerar aspectos como el conocimiento, la flexibilidad, la transformación, la sinergia, habla también de que tiene que tener una serie de características evaluables (6 bloques de indicadores) pero no deja nada claro.

SCS la define como un tipo de ciudad que utiliza las nuevas tecnologías para hacerlas más habitables, funcional, moderna y competitiva a través de la utilización de éstas, la promoción de la innovación y la gestión del conocimiento, que reúne en 6 campos, conceptos o ejes clave del rendimiento de la ciudad: la economía, la movilidad, el medio ambiente, la ciudadanía, la calidad de vida y, por último, la gestión.

BC contempla la Smart city como un enfoque amplio e integrado para la mejora de la eficiencia de las operaciones de la ciudad, la calidad de vida de sus ciudadanos, y el crecimiento de la economía local.

CIM nos habla solo de que las ciudades inteligentes generan numerosas oportunidades de negocio y posibilidades de colaboración entre el sector público y el privado. Todos los grupos de interés suman, por lo que se debe desarrollar un ecosistema de movimiento en red que los involucre a todos: ciudadanos,

organizaciones,

instituciones,

Gobierno,

Universidades,

empresas, expertos, centros de investigación, etc. El propio nombre del estudio ya nos habla de Cities in motion. -

ICI, por último, no da una definición clara de Smart City, pero sí nos dice que se refiere a una ciudad que crea infraestructuras para la innovación y el

conocimiento. El propio nombre del estudio ya nos habla de Innovation Cities Index. Los tres primeros sistemas (SCREM, SCS Y BC) al igual que muchas definiciones que encontramos en la red emplean seis dimensiones identificadas inicialmente por SCREM (S. Enonomy, S. People, S. Government, S. Environment, S. Living, y S. Mobility). A pesar de esta coincidencia, los sistemas se diferencian al especificar las subdimensiones. Incluso sin llegar al nivel de los indicadores, se detectan algunos problemas de validez, que se describirán a continuación. -

SCREM, definiendo la smartness como una capacidad, no usa indicadores de la capacidad, sino de, entre otras cosas, los resultados. En realidad, la inteligencia importa tan poco que aparecen indicadores como el número de horas de sol en 2001, para el factor atractivo de las condiciones naturales, de la característica smart environment más en general, el mayor problema de validez de SCREM es que se usa como lo que Mingo (2010) llama un umbrela concept: usado para referirse a causas y efectos, condiciones y procesos de un fenómeno indudablemente complejo y articulado, con falta de una delimitación clara». Así, un indicador de espíritu innovador (gasto en I+D como porcentaje del PIB) parece una condición de la smartness; en cambio, un indicador de servicios públicos y sociales como la satisfacción con la calidad de las escuelas parece, más bien, un impacto (más que un resultado), lo mismo que ocurre con la tasa de criminalidad como indicador de seguridad individual; y un indicador de accesibilidad local como es la red de transporte público por habitante puede ser un indicador de recursos o de realizaciones, no de resultado. Una heterogeneidad tal hace cuestionable la validez de la medición, algo que la suma de valores estandarizados no permite ocultar. A fin de ahorrar h, limitaremos la valoración de BC, a señalar que presenta problemas semejantes a los de SCREM. Además, presenta un problema adicional para la validez: la combinación de indicadores duros u objetivos con indicadores subjetivos de satisfacción. Aparte de que la satisfacción, en lugar de una capacidad de las ciudades, esté midiendo probablemente impactos, ponderar por igual unos y otros en las operaciones matemáticas resta crédito a las puntuaciones obtenidas.

Otro de los problemas de SCREM es la ausencia de un punto de referencia o un standard con el que comparar los valores de los indicadores (al contrario que SCS). Ello lleva a preguntarse la sensatez de ciertas puntuaciones: por ejemplo, la tasa de autoempleo como indicador de entrepreneurship ¿indica más smartness cuando alcanza el 100% que cuando es del 10 %? Si los valores más altos no siempre indican más smartness, ¿dónde está la frontera? ¿Y qué ocurre con la proporción de empleo a tiempo parcial como indicador de flexibilidad del mercado laboral? ¿Y con el número de representantes de la ciudad por residente? -

SCS es mucho más coherente al nivel de las dimensiones y de los indicadores que SCREM o BC. Dado que se limita a los indicadores de monitoreo, maneja en esencia indicadores de recursos, de realizaciones y de procesos. Mientras que algunos de los indicadores de SCREM son ajenos a la intervención de agente alguno (las horas de sol. . . son una ilustración perfecta) y, por lo tanto, nada tienen que ver con la smartness, los indicadores de SCS requieren de la intervención de agentes públicos y privados orientados al logro de ciertos objetivos, respeto de los cuales es posible valorar los medios empleados.

BC Como hemos comentado presenta problemas similares a los expuestos sobre SCREM.

CIM también presenta serios problemas de validez, este tiene 10 dimensiones inteligentes, lo que supone es una mejor definición ya que acota más y generaliza menos, además de incluir el de planificación urbana, que sería un poco el que se sale de las 6 grandes dimensiones y que los anteriores no contemplan, pero es en éste donde más incoherencias se pueden ver pues algunos indicadores son el número de despachos de arquitectura per cápita o el nº de tiendas de bicicleta, aspectos que difícilmente pueden ayudar a saber si una ciudad es más o menos inteligente, y en las demás dimensiones es similar, indicadores de dudosa validez y pertinencia a la hora de ponderar la inteligencia de una ciudad. Vemos claramente en este tipo de indicadores, que a veces priman los datos por encima de los objetivos, y que estos se adaptan a la disponibilidad de datos existente.

ICI, por último, es la aglomeración de datos superpuestos por excelencia, este sistema tiene 3 factores importantes, como son: bienes culturales, infraestructura humana y los mercados interconectados. De estos tres derivan a su vez 31 segmentos que a su vez se convierten en 162 indicadores. Vamos a ver en este apartado, los segmentos que más nos interesan como el de Historia, arquitectura y planificación, que mide aspectos como la complejidad de la arquitectura y estratificación de la ciudad, las características decorativas de los edificios, los edificios sostenibles, la calidad de vida de los barrios o la edad de la ciudad entre otros. Lo malo de este sistema es que dice que mide en general, pero no dice el indicador exacto como sí hacen los demás modelos de indicadores. Parece mucho más completo y veraz que los anteriores, pero al desconocer los indicadores no podemos afirmar la veracidad de éste (Es un sistema de una empresa privada que tenemos que pagar para poder acceder al contenido en su totalidad).

En las siguientes figuras podemos ver todos los componentes de primer y segundo orden de cada uno de los rankings con sus sistemas de indicadores.

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Fig. 15: Sistemas de indicadores. Elaboración propia a partir de los Rankings 47

5.6.2 Importancia de cada indicador Cada sistema de indicadores le da mayor o menor importancia a cada aspecto de acuerdo con lo que ellos consideran, no se especifica en los estudios analizados si esto se debe a la disponibilidad de datos o es debido a una ponderaciรณn independiente que cada sistema hace en base a unos criterios que tampoco estรกn especificados, como vemos en la figura 16 no hay una uniformidad clara o semejante en los sistemas, mientras que para BC la Smart Economy es el indicador menos importante, para SCS o ICI podemos ver que es el aspecto mรกs importante con bastante diferencia. Sorprende mucho las grandes diferencias de importancia que hay, en algunos casos la diferencia entre sistemas el del 17% (S. Economy entre BC e ICI)

Fig. 16: Importancia de cada indicador. Elaboraciรณn propia

Fig. 17: Importancia de cada indicador 2. Elaboraciรณn propia

SMART ECONOMY 30 25 20 15 10 5 0

SMART PEOPLE 25 20 15 10 5 0

SCREM

SCS

CIM

ICI

SCREM

SMART GOVERNANCE 25

CIM

ICI

5 SCREM

SCS

CIM

ICI

SCREM

30 25 20 15 10 5 0

20 15 10 5 SCREM

SCS

CIM

SCS

CIM

ICI

SMART LIVING

SMART ENVIRONMENT

SMART MOBILITY

SCS

ICI

SCREM

SCS

Fig. 18: Comparativa de indicadores. Elaboraciรณn propia

CIM

ICI

5.6.3 Tiempo Estos sistemas de indicadores están condicionados por la disponibilidad de información. Esa disponibilidad afecta a los puntos temporales de las observaciones. Si bien SCS no está limitado en este punto, BC y, sobre todo, SCREM sí lo están. El primero ha de limitarse a usar los índices al nivel de actualización que se encuentren. SCREM tiene dificultades mayores: aunque se suponga que se miden los resultados de las Smart Cities en 2014, su repertorio de indicadores se basa en observaciones que van desde al año 2007 hasta el año 2014. Más grave aún es que los indicadores de percepción o satisfacción que se emplean son del año 2011 y 2012. A menos que haya evidencia empírica o razones teóricas de peso para argumentar la estabilidad de los valores durante ese lapso, la validez de la medición queda comprometida por la poca actualización de datos teniendo en cuenta la velocidad de cambio que sufren las ciudades en la actualidad. ICI y CIM, por el contrario, actualizan sus rankings todos los años y por supuesto, los datos también consigo

5.6.4 Unidad de análisis y observación. Se trata de un elemento vinculado, en parte, con el anterior, y derivado, también de la dependencia de la información disponible. De BC, salvo que emprendamos un estudio de cada una de sus fuentes, nada puede decirse; SCS queda, de nuevo, a salvo; pero tanto SCREM como CIM presentan problemas de validez al usar indicadores de carácter regional e incluso nacional, que superan más de la mitad de todos los indicadores. Por lo tanto, se extraen de unidades de observación de un nivel de agregación territorial superior al de la unidad de análisis: se imputan a las ciudades valores de sus regiones y, sobre todo, de sus países. Agrava la situación la circunstancia de que son del nivel local precisamente los indicadores con los valores menos actualizados, es decir, aquellos con observaciones sólo para el año 2008. Y la empeora, si cabe, el hecho de que los indicadores de percepción o satisfacción no sólo son de años precedentes, sino que son, todos ellos, de nivel nacional. En cuanto a ICI nada podemos decir tampoco a menos que compremos el sistema de indicadores con multitud de datos. A pesar de esto, puede pensarse que sería

uno de los más completos, ya lo es en cuanto a número de indicadores, pero creo que al tratarse de una empresa privada cuyo beneficio es precisamente ese, creo que su toma de datos es más rigurosa que las anteriores, pues las anteriores suelen comprar datos a este tipo de empresas para hacer sus rankings y tener disponibilidad de ellos

5.7 Rankings Como vemos en el cuadro comparativo de los sistemas de indicadores en su última expresión, que es el ranking pocas coincidencias tienen lugar entre BC, CIM e ICI, a pesar de ser todos de carácter mundial. SCREM no es comparable porque mide ciudades más pequeñas cuyo interés es el propio sistema de indicadores, pero estas ciudades no son comparables con los demás rankings que incluyen en su totalidad ciudades de millones de habitantes, la mayoría de ellas capitales de países. También podemos ver en el mapa que hay a continuación como hay una gran concentración Smart en Europa, sobre todo, y es destacable como la mayoría de Smart Cities que vemos reflejadas en el mapa tienen un puerto marítimo de mercancías o acceso a uno muy cercano.

Fig. 19: Rankings 2014. Elaboración propia

Fig. 20: Ubicaciones de las Smart Cities de los Rankings. Elaboraciรณn propia

5.7.1 Beneficios y límites de los rankings. Beneficios: Las clasificaciones y rankings atraen la atención en general y llaman la atención sobre los problemas regionales y urbanos en especial cuando las puntuaciones son bajas en ése area. Está demostrado que la aparición de un nuevo ranking estimula debates sobre estrategias de desarrollo, como Schrönert ha demostrado en un estudio de 20 ciudades alemanas (Schrönert, 2003). La capacidad potencial de las clasificaciones parte de que son un instrumento competitivo que ayuda a la globalización, ya que las características positivas se hacen públicas fuera de los límites de la ciudad gracias a estos rankings (Fertner et al; 2007), por este motivo, muchas veces las clasificaciones pueden iniciar efectos de aprendizaje respecto de una ciudad bien puntuada en general o en algún aspecto o área concreto. En este sentido son muy útiles los rankings que ofrecen clasificaciones parciales en cada una de sus áreas (como SCREM, BC e ICI), pues ayudan a focalizar ese aspecto, de esa ciudad en concreto. Es muy útil también, tener un sistema de medición y clasificación que posicione tu ciudad con respecto a otras, para tener un punto de vista objetivo y alejado de la ciudad, ayuda a ver en qué posición esta cada ciudad y si las políticas que está realizando hace que de un año a otro aumente puestos o disminuya dentro del ranking. Límites y riesgos: Uno de los problemas que puede derivar de los rankings es una excesiva competitividad entre ciudades, ya que se puede correr el riesgo de mejorar únicamente en los indicadores que se están evaluando descuidando el proyecto integrado y buscando únicamente que los rankings te posicionen lo más arriba posible para ser un ejemplo de referencia para los demás, este riesgo se ve potenciado por la publicidad que se les da a éstos rankings. También es posible, que la clasificación de cada ciudad puede poner en peligro las estrategias a largo plazo, provocando problemas como la desregulación, los problemas estructurales y espaciales, el riesgo para el desarrollo de la ciudad, etc. Por otra parte, las ciudades principalmente mal clasificadas se oponen a la comparación a otros en general (Schrönert, 2003) y, además de eso, los rankings tienden a seguir un enfoque generalista, ya que muchos servicios financieros piden

resultados claros que difícilmente pueden ser transmitidos en público y lo que la mayoría de las clasificaciones tienen como objetivo la búsqueda de la ciudad “mejor y más atractiva” en términos generales, ignorando las condiciones o indicadores particulares de cada sector específico. Los rankings, como hemos comentado anteriormente, están muy limitados a la presencia o no de datos en las ciudades, midiendo muchas veces lo que pueden en vez de lo que quieren, teniendo muchas veces esa medición poca relación con el área a puntuar. En los rankings estudiados, hemos visto que no se adecúan bien a las ciudades, el urbanismo dentro de estos rankings es el gran olvidado de forma directa, solo dos sistemas (CIM e ICI) tienen indicadores específicos sobre urbanismo o arquitectura, pero no reflejan ni tienen un sistema de medición válido que permita posicionar una ciudad en ventaja de otra (con indicadores como nº de tiendas de bicis, nº de arquitectos, ornamentación de los edificios, etc.), se basan en datos disponibles y no generan sus propios datos o estudios para estudiar un área u otra de la ciudad en concreto. Para acabar, un riesgo muy importante de los rankings es que muchos de ellos están promovidos o apoyados de alguna forma por empresas privadas, lo que podría suponer un riesgo de subjetividad en dicho ranking, favoreciendo las ciudades que implementan los sistemas de estas empresas privadas (IBM, Telefónica, Endesa, etc.).

5.8 Conclusiones Tras haber realizado un estudio exhaustivo de los sistemas de indicadores y rankings, podemos concluir que no reflejan exactamente la realidad, ya que tienen una gran limitación como es la disponibilidad de datos, es paradójico, que hasta que las ciudades no sean Smart de verdad y tengan un sistema de Open Data funcional, los sistemas de indicadores y rankings no podrán valorar con precisión el nivel de inteligencia de estas ciudades. También se puede observar que la relación del parámetro medido con el indicador que lo engloba muchas veces carece de sentido y tiene una pertinencia cuestionable, por ejemplo, en el caso de CIM, un parámetro que mide la inteligencia en el planeamiento es el número de tiendas de bicis, o el número de arquitectos en esa ciudad, algo que no define ni indica si una ciudad es más o menos inteligente. Muchos indicadores además no son ni de las ciudades, sino regionales o nacionales, algo que refuerza esta idea de que estos sistemas no son válidos sistemas de medición, al menos en la actualidad. Hacen falta muchos más parámetros de medición, el urbanismo es el gran olvidado de estos sistemas, los únicos que lo mencionan son CIM y ICI y como se ha visto, con muy poco acierto e importancia. De todos los sistemas de indicadores estudiados, el más completo en cuanto a áreas entendemos que es el de CIM, que tiene 10 grandes bloques frente a los 6 predominantes que suele tener el resto. Esta división me parece una buena forma de dividir las iniciativas Smart de una ciudad en cuanto a su evaluación o descripción. Por todo esto para estudiar, analizar y ponderar el grado de inteligencia de una ciudad, así como para su posterior comparación, este método queda descartado, proponiendo el estudio de cada caso de forma particular e individualizada para tener una mejor compresión de la ciudad, y de los proyectos que dan lugar en ella. Este tipo de estudio nos permitirá estudiar en profundidad todos aquellos aspectos que difícilmente se pueden medir a partir de indicadores, y aún más si no hay datos que sean susceptibles de ser transformados y manejados por los rankings.

6. ESTUDIO DE CASOS Para este estudio de casos se ha optado por dos ciudades europeas con una densidad poblacional metropolitana similar y que siempre están presentes en los primeros puestos de la mayoría de rankings internacionales, y en la mayoría de estudios europeos, y son: Barcelona y Ámsterdam. En un principio el estudio se quería realizar de Barcelona, Londres y Nueva York, pero hay una gran dificultad para encontrar datos de las 2 últimas ciudades, lo encontrado estaba disgregado y no tenían un espacio web específico donde todo estuviera localizado, aspecto que, al tratarse de las dos ciudades más inteligentes del mundo, sorprende y mucho. Podríamos haber elegido muchas más, y seguro que serían válidas para su estudio, pero estas ciudades se consideran a la cabeza de las Smart Cities, de ahí el interés de la elección, además de ser de las más explicitas en la web, teniendo una web expresamente a las iniciativas Smart (que además es muy similar). Ámsterdam es la primera Smart City europea y uno de los referentes, mientras que Barcelona la sigue muy de cerca e intenta ocupar su lugar La metodología de análisis seguida para la recopilación proveniente de las ciudades, se basa principalmente, en la revisión de la información contenida en la web, así como en la literatura disponible en la universidad, con objeto de localizar iniciativas de carácter Smart que reflejen el nivel de desarrollo en cada ámbito de la ciudad en cuestión. En un primer nivel del análisis se procederá al vaciado de información de las páginas web oficiales de los ayuntamientos, en el caso de estas ciudades, es suficiente ya que están muy bien explicadas, (a diferencia de otras grandes Smart Cities como Londres, Copenhague o Madrid). Hacen un gran esfuerzo en publicar y promocionar así cada uno de sus proyectos. En este sentido, se han tomado como iniciativas Smart aquellos proyectos y/o servicios ofrecidos por la ciudad que pudieran ser clasificados dentro de algún indicador de los mencionados en el apartado anterior y que incorporen el uso de las TIC, que optimicen la gestión de las infraestructuras y los servicios urbanos, así como los servicios prestados al ciudadano y el gasto de recursos de todo tipo.

Fig. 21: Barcelona

2. Ámsterdam

Fig. 22: Gráfico de la puntuación en cada área. Fuente: ICIM 2016

Fig. 23: Importancia de cada área en cada ciudad. Fuente: ICIM 2016

Estos gráficos pertenecen al ranking CIM y corresponde a este último año (2016) donde sitúan a Ámsterdam como la nº 6 del mundo y a Barcelona como la nº 33 del mundo, una diferencia que a posteriori veremos los motivos, como aparece en el ranking, y que puede ser fruto de esos indicadores deficientes, en el siguiente estudio de casos veremos las iniciativas que se están llevando a cabo en cada ciudad.

6.1 Barcelona Barcelona divide en 10 áreas sus proyectos Smart, y a continuación se muestran los programas activos en la actualidad, así como el número de proyectos que se están realizando dentro de cada programa, hay algunos proyectos que sirven a varios programas de las distintas áreas (hay 33 proyectos en activo en total en la página web, aunque nos consta que hay más que no aparecen descritos).

Fig. 24: Página principal de Smart City Barcelona

1. Servicios públicos y sociales: La aplicación de las nuevas tecnologías optimiza y democratiza los servicios públicos y sociales, y así, se consigue una sociedad más inclusiva y mejor preparada, y sobretodo, se consigue mejorar la calidad de vida de las personas. Proyectos: a.

Gobierno abierto (5 proyectos)

Salud y servicios sociales (3 proyectos)

Educación y cultura. (6 proyectos)

"Barcelona a la butxaca"(1 proyecto)

2. Medio Ambiente: Barcelona es una ciudad pro medio ambiente desde los años 80 y hoy ya es una ciudad madura y preocupada por cuestiones medioambientales (residuos, reciclaje, ahorro de agua y energías, recuperación de energías...), tanto desde las instituciones como desde los ciudadanos. Por este motivo, Barcelona aplica soluciones innovadoras a la gestión medioambiental de la ciudad para llegar a ser más sostenible y eficiente. Proyectos:

Recogida inteligente de basuras (2 proyectos)

Movilidad inteligente (1 proyecto)

Agua inteligente (2 proyectos)

Autosuficiencia energética (2 proyectos)

Transformación urbana (2 proyectos)

Resiliencia (1 proyecto)

3. Movilidad: La movilidad inteligente trabaja por alcanzar una movilidad segura, sostenible, equitativa y eficiente, reduciendo el impacto medioambiental, pero también haciendo que el ciudadano pueda desplazarse con mayor fluidez y facilidad. Proyectos: a.

Movilidad inteligente (6 proyectos)

Barcelona a la butxaca (2 proyectos)

4. Empresa y negocios: Una ciudad inteligente es un espacio vivo, en el que experimentar e innovar es imprescindible. Y, en este entorno de creación, el Ayuntamiento de Barcelona trabaja por generar empleo, promover la inversión y la financiación, atraer talento y ayudar a empresas y emprendedores. Proyectos: a.

Innovación inteligente (4 proyectos)

5. Investigación e innovación: Innovar e investigar constantemente son las claves del futuro de personas y ciudades. Vivimos en un mundo cambiante y las nuevas tecnologías hacen que todo sea más rápido y esté al alcance de todo el mundo; por eso, las ciudades deben hacer un esfuerzo e impulsar la innovación. Barcelona ha sido puntera en la utilización de las TIC, no solo entre los ciudadanos, sino también internamente; por eso, es la única ciudad que tiene un proceso de calidad para hacer innovación que ha sido certificado por la UNE (certificado tipo AENOR) y ha ganado el premio iCapital 2014 por su capacidad de innovar. Proyectos: a.

Plataforma urbana (3 proyectos)

Innovación inteligente (1 proyecto)

6. Comunicaciones: Barcelona es y será siempre una ciudad conectada al mundo. Como Smart city, vela por crear canales de comunicación sólidos y preparar la ciudad tecnológicamente para favorecer la interacción entre los ciudadanos, el Gobierno y la propia ciudad. Así, Barcelona se convierte en una ciudad más amable y donde se vive mejor. Proyectos: a.

Red de telecomunicaciones (3 proyectos)

Barcelona a la butxaca (3 proyectos)

7. Infraestructuras: Barcelona tiene una clara visión de futuro y aprovecha muchas de las actuaciones que se llevan a cabo en el espacio público de la ciudad para desplegar infraestructuras Smart, respetando el entorno, aprovechando los recursos e incorporando en la zona tecnologías que permiten una gestión más sostenible para la ciudad y beneficiosa para el ciudadano. Proyectos: a.

Luz inteligente (1 proyecto)

Mobiliario urbano inteligente (1 proyecto)

Red de telecomunicaciones (1 proyecto)

Infraestructura y logística (1 proyecto)

Transformación urbana (1 proyecto)

8. Turismo: Barcelona también está trabajando para convertirse en una destinación turística inteligente, que vela por el turista y por el ciudadano, para que convivan cómodamente. El Ayuntamiento pone a disposición del turista información accesible

para

conocer

todas

las

alternativas

que

ciudad

ofrece,

desconcentrando así los puntos más populares y turísticos y facilitando la movilidad de las personas en la ciudad. Proyectos: a.

Destinación turística inteligente (5 proyectos)

9. Colaboración ciudadana: La ciudad inteligente tiene como principal objetivo reinventarse y evolucionar hacia un concepto de ciudad a escala humana, donde la colaboración, la participación y la implicación ciudadana juegan un rol determinante e indispensable. Los proyectos que está desarrollando el Ayuntamiento de

Barcelona quieren dotar a los ciudadanos de los recursos de los que dispone la ciudad para favorecer el desarrollo y rendimiento de todos ellos. Proyectos: a.

Participación ciudadana (6 proyectos)

10. Proyectos internacionales: Barcelona es una ciudad con una fuerte proyección internacional. Su posicionamiento en el exterior le permite colaborar muy estrechamente con otras ciudades, participar en redes organizadas de ciudades o participar en proyectos europeos. Su estrategia de transversalidad en el ámbito Smart facilita esta cooperación internacional como referente en tecnologías Smart aplicadas a las personas y a todos los niveles de ciudad posibles. (10 proyectos).

Nº de proyectos 16 14 12 10 8 6 4 2 0

Fig. 25: Nº de proyectos Smart (elaboración propia)

Algunos de los proyectos más importantes de Smart Bcn: -

Nueva red de bus:

Barcelona ha apostado por una nueva red de bus trazada con líneas verticales, horizontales y diagonales, con las que se optimiza el tiempo, así como las zonas del área metropolitana.

La nueva red empezó a ser una realidad en el 2012, momento en el que se introdujeron las cinco primeras líneas. En el año 2013 se implementaron cinco más. En el 2014 continuó la implementación con actuaciones en cuatro líneas, tres de las cuales son de nueva creación. Este año continúa el despliegue: en otoño se pondrán en marcha 3 nuevas líneas de bus de altas prestaciones.

Fig. 26: Nuevos autobuses y nueva red de éstos

Open Data:

Gracias a la apertura de datos, ya se puede disponer de servicios como App&Town: La app ofrece las rutas óptimas, te indica dónde está la parada más próxima y te avisa cuando se acerca la parada en la que tienes que bajar. O también está CityBikes, que te aporta datos sobre el servicio Bicing de la ciudad. Como utilidad del sector sanitario, podemos citar SOS info: una aplicación que muestra información sobre el usuario (alergias, enfermedades, contactos de emergencia, etc.) y la localización de los servicios de emergencia más próximos.

Fig. 27: Imagen corporativa de Open data en Barcelona.

Caminos escolares:

Los caminos escolares son proyectos participativos que forman parte de las políticas de sensibilización y educación vial, que apuestan por una nueva cultura de la movilidad que prioriza la calidad de vida y el respeto al entorno tanto ambiental como social. Están dirigidos a los niños escolarizados y también a sus familias.

Fig. 28: Red de caminos escolares.

Bicing:

Barcelona hace años que trabaja para lograr una movilidad segura, eficiente, que reduzca el impacto medioambiental y, a la vez, que permita que los ciudadanos se desplacen con mayor fluidez y facilidad. Así, en el 2007 entró en funcionamiento el Bicing: un servicio fácil de utilizar, práctico y sostenible con el fin de cubrir los pequeños trayectos diarios que se hacen por la ciudad. Un complemento al transporte público tradicional y que responde a criterios de movilidad inteligente. Cada año se aumentan el número de carriles bici en todas sus modalidades, y se ha marcado el objetivo de llegar a los 308 km de carriles en 2018 lo que supondría un incremento del 165% con respecto a los carriles que hay en 2015, al tener además una pendiente media del 2 % y un clima moderado hace que este transporte sea una apuesta por el futuro.

Fig. 29: Parada urbana de Bicing

Barcelona WiFi:

Barcelona WiFi es el servicio ofrecido por el Ayuntamiento de Barcelona, que permite que te conectes a internet desde gran parte de la vía pública. Los puntos de acceso están ubicados en el interior de 193 equipamientos municipales y en 276 puntos en la calle, sumando un total de 461 puntos y conformando la red wifi pública ciudadana y de libre acceso más grande del Estado, y una de las más importantes de Europa.

Fig. 30: Punto Wifi

Pla de Buits:

Propuestas temporales para aprovechar espacios en desuso, el objetivo es el de impulsar la implicación ciudadana en la concepción y gestión de espacios que no se utilizan para dinamizarlos, darles un uso comunitario y evitar su degradación. Mediante un concurso, una comisión de evaluación formada por representantes de

entidades y de grupos políticos municipales han cedido su uso a entidades y asociaciones de la ciudad para que desarrollen actividades temporales. Se trata de solares de titularidad municipal sin previsión de construcción a corto plazo. El plan se dirige a entidades públicas o privadas sin ánimo de lucro, a las que se cede su gestión por una duración máxima de tres años. BUITS da una utilidad provisional que ayuda a recuperar, adecuar y potenciar estas zonas como puntos de convivencia del barrio. La mayor parte de los proyectos ganadores son huertos urbanos, algunos de los cuales se destinarán a ayudar a personas en riesgo de exclusión social.

Fig. 31: Localización de solares vacíos

Superislas:

Propuestas de unidades urbanas más grandes que una manzana, pero más pequeña que un barrio, con las intervias con circulación rodada restringida. Se quieren potenciar como espacios de innovación con la finalidad de reducir la huella ecológica del territorio y mejorar la calidad de vida de las personas. Hay marcados 6 grandes objetivos: 1.

Movilidad más sostenible

Revitalización del espacio público

Fomento de la biodiversidad y el verde urbano

Fomento del tejido social urbano y la cohesión social

Fomento de la autosuficiencia en el uso de los recursos

Integración de los procesos de gobernanza

Fig. 32. Modelo Superisla 22@.

22@Barcelona, el distrito de la innovación:

Fig. 33. Localización distrito 22@.

Correspondiente a un área antiguamente industrial que ha sufrido de obsolescencia funcional con lo que en la actualidad se opta por una renovación urbana, un nuevo modelo de edificación de ciudad como respuesta a la necesidad de la economía del conocimiento, transforma 200 hectáreas de suelo industrial de Poblenou en un

distrito innovador que ofrece espacios modernos para la concentración estratégica de actividades intensivas en conocimiento. El entorno 22@Barcelona contempla un modelo urbano de alta calidad, mixto, ecológicamente más eficiente y con más fuerza económica, que combina de forma equilibrada la actividad productiva con la vida residencial de barrio.

Fig. 34. Modelo urbano 22@.

Fig. 35. Modelo urbano 22@.

Los ejes básicos del plan de renovación urbana son: la vivienda social, los nuevos equipamientos, la protección del patrimonio, un entorno formativo innovador, nuevos espacios verdes en la ciudad, una nueva red de infraestructuras avanzadas, y las actividades @. Definen las actividades @ como aquellas que: a) Utilizan procesos de producción caracterizados por el uso intensivo de medios de nueva tecnología. b) Disponen de una alta densidad ocupacional (número de trabajadores o usuarios/superficie). c) Generan un alto valor añadido. d) Están directamente relacionadas con la generación, procesamiento y transmisión de información y de conocimiento. e) No son contaminantes ni molestas y pueden desarrollarse en medios urbanos centrales. 22@Barcelona promueve la interrelación entre las personas y las organizaciones que se instalan en el distrito con la finalidad de formar una comunidad de profesionales y estudiantes que potencie la competitividad, la innovación y la proyección internacional del conjunto. Las empresas que se instalan en el distrito pueden formar parte de la Asociación de empresas 22@Network y pueden disfrutar, a la vez, de los servicios a la empresa, 22@Plus, y de las actividades que tanto la asociación como la sociedad municipal 22@Barcelona organizan con la intención de consolidar la comunidad profesional de la zona. En este sentido, 22@Barcelona organiza mensualmente los 22@Update Breakfast con el objetivo de ofrecer a las empresas y a los profesionales del distrito un punto de encuentro e intercambio de ideas empresarial.

Fig. 36. Plano de accesibilidad 22@.

El distrito se conectará mediante: -

Ronda litoral con la región metropolitana de Barcelona.

Metro, tranvía y autobuses

Creación de nueva estación de tren

Servicio de bicicletas Bicing

Dentro de este gran plan se han ido desarrollando nuevos proyectos de innovación urbana de los cuales son destacables 3. -

22@ Urban Lab: Se trata de un espacio de experimentación y pruebas piloto para nuevos productos y servicios urbanos. El objetivo es potenciar la utilización de la ciudad como laboratorio urbano, como espacio de prueba de soluciones innovadoras para empresas que desean implantar sus prototipos en cualquier ámbito: urbanismo, educación, movilidad, etc. Con este proyecto iniciado el año 2004 se pretende facilitar a las empresas que estén desarrollando proyectos innovadores y que se encuentran en fase de pre-comercialización, la posibilidad de testearlos en el distrito 22@ Barcelona, mediante pruebas piloto limitados en el tiempo y espacio. De ésta manera se pretende consolidar a Barcelona como ciudad innovadora.

Smart City Campus: La transformación de éste ámbito permitirá el mantenimiento y puesta en valor de los elementos patrimoniales complementados con nuevas edificaciones. Así mismo, este espacio constituirá un laboratorio de experimentación e innovación que permitirá explorar nuevas posibilidades para la gestión eficiente de los recursos y la integración de las innovaciones tecnológicas al servicio de las ciudades y de las personas. El Smart City Campus creado a finales del 2011 es un nuevo espacio de innovación urbana que aglutinará empresas, instituciones, universidades, centros de investigación y tecnológicos de los ámbitos de las TIC, la ecología y el urbanismo.

Manzana autosuficiente: Con la intención de generar un modelo urbano basado en la eficiencia energética, el Ayuntamiento de Barcelona, a través de la Tenencia de Hábitat Urbano, impulsa actualmente el Programa de Manzanas Autosuficientes. Éste programa pretende que en la construcción y rehabilitación de edificios o manzanas tenga un papel central la producción autónoma de recursos energéticos, el verde urbano, los sistemas de calefacción sostenibles y conjuntos, el reciclaje de agua, el uso de vehículos eléctricos y otras medidas encaminadas a conseguir la eficiencia mencionada. Una de las dos manzanas escogidas se encuentra en el 22@ y actualmente se está trabajando para redefinir los criterios de diseño en colaboración con la Agencia de Ecología Urbana de Barcelona.

6.2 Ámsterdam Ámsterdam divide en 6 temas sus proyectos Smart, y a continuación se muestran los programas activos en la actualidad, así como el número de proyectos que se está realizando dentro de cada programa, hay algunos proyectos que sirven a varios programas de las distintas áreas (hay 90 proyectos y 25 productos Smart en activo en total en la página web, y no sabemos si hay más que no aparezcan descritos aquí).

Infraestructura y tecnología: Las personas están cada vez más conectadas Fig. 37. Página principal de Ámsterdam Smart City

y la tecnología se ha hecho parte de nuestra vida diaria. Los habilitadores como los datos abiertos, el internet de las cosas, las redes de fibra, las Smart grids, los drones o cualquier otra tecnología ayuda a los gobiernos a crear y mantener ciudades resilientes, sostenibles y habitables. Debemos compartir estas tecnologías y construir una ciudad más amigable entre todos. Proyectos (12): Amsterdeks, rastreo y tranding, alertas ciudad, data.amsterdam.nl, e-puertos- reloadit-zaanstand, alumbrado público inteligente, pila, revolución en la azotea, geiser, imprimir casa canal 3d, city sdk, lugar para enchufar, aplicación de telf. Inteligente, Holanda contech.

Energía, agua y residuos: Los nuevos modos de generar la energía son cruciales para el futuro de la ciudad. En Ámsterdam se promueven los recursos locales y sostenibles como el diseño bioclimático para mantener calientes las casas en invierno, la conducción de coches y el uso de ordenadores. La sensorización y el acceso a los datos proporcionan grandes oportunidades para la gestión de energía, agua y residuos. Animan a la gente a compartir sus iniciativas innovadoras sobre este tema en éste apartado de la página. Proyectos (19): Virtual power plant, red inteligente, sistemas de refrigeración y calefacción, reequipamiento city-zen, energía urbana, vatios de watt, edificios monumentales, alumbrado público flexible, atlas de energía, fueladdicts, maxem, calor, el menú verde, ducha otoñal, thermaflex, smartcrusher.

Movilidad: La movilidad y el transporte son esenciales para que una ciudad funcione correctamente. Las ciudades tienen que tomar medidas para aumentar la presión sobre la infraestructura de la ciudad mediante la reducción de la congestión del tráfico rodado, la contaminación, así como, mejorar la seguridad y el uso eficiente del espacio público. Compartiendo conceptos, sistemas de gestión de tráfico, aplicaciones de estacionamiento inteligentes e iniciativas de movilidad eléctrica que puede traer muchos beneficios para la ciudad. Proyectos (8): Prueba práctica, barco de energía, delgado en schoon, envíe a la cuadrícula, gestión inteligente del tráfico, fondo de innovación Mainport, E-movilidad y logística, Vehicle2grid.

Ciudad circular: Pasar de una economía de ciudad lineal a una economía circular es el objetivo de Ámsterdam y consiste en reducir al mínimo los residuos y la contaminación al reducir, reciclar y reutilizar. Los recursos usados son de nuevo reclamados para darles un nuevo uso creando así un circulo sostenible. Esto exige para los nuevos modelos cerrar el ciclo de la producción, consumo y distribución. Proyectos (6): Techniek y ik, oportunidades de reciclaje, circulo de escaneo Ámsterdam, circular Buiksloterham, recurf, de ceuvel.

Gobernabilidad y educación: El papel del gobierno está cambiando, permitiendo a los responsables políticos del gobierno el uso de herramientas inteligentes con las que tomar decisiones informadas para desarrollar aún más el clima social y económico saludable. Además de eso, una ciudad inteligente sólo puede existir cuando es capaz de atraer y retener el talento. Por lo tanto, el desarrollo de programas educativos flexibles, de futuro e inteligentes es vital para los ciudadanos. Proyectos (8): Cityprotocol, Startupbootcamp Smart City, estudiantes inteligentes, kiezen voor kansen- JINC, Startuo in residence, MRA en el tour, milla del conocimiento, laboratorio empresarial inteligente.

Ciudadanos y vida: una ciudad inteligente no es sólo una cuestión de tecnología, sino que requiere de una ciudadanía inteligente también. GrassRoot promueve iniciativas e ideas brillantes de los ciudadanos y muy valiosas para una ciudad saludable y habitable. Después de todo, ellos saben lo que les gusta, lo que funciona y como quieren y se imaginan el futuro de su casa, calle barrio e incluso la ciudad. Proyectos (12): Schluss, salud positiva, luz inteligente, ciudad inteligente, tener sentido, klup, Amstelhuis-living lab, laboratorio vivo verde, ciudad amigable con los mayores, vitamina, perspectivas de salud 2025, Bambea.

Nº de proyectos. 20 18 16 14 12 10 8 6 4 2 0

Infraestructura Energía, Agua y y tecnología Residuos

Movilidad

Ciudad circular Gobernabilidad Ciudadanos y y educación vida

Fig. 38: Número de proyectos Smart por temas. Elaboración propia

Algunos de los proyectos más importantes de am Smart erdam city: -

Gestión inteligente del tráfico:

La ciudad de Ámsterdam utiliza ahora el sistema de SMC TrafficLink que está conectado al sistema de tráfico del gobierno nacional, se ha reducido un 10% los tiempos de viaje. Tiene su propio gestor de tráfico virtual, un recorrido técnico que permite que el tráfico sea gestionado de forma casi automática.

Fig. 39: Gestión inteligente del tráfico

Open data (data.amsterdam.nl):

Data.amsterdam.nl apunta a fortalecer la economía de la zona metropolitana de Ámsterdam por el desbloqueo de las fuentes de datos disponibles (pública) a los ciudadanos y las empresas. Mediante el uso de estos datos, los ciudadanos, las empresas, instituciones de investigación y otras partes, están habilitados para desarrollar servicios que anteriormente no serían posibles o demasiado caros. Hay cuatro beneficios principales: 1. Transparencia. 2. Liberalización del valor social y comercial. 3. Gobernanza Participativa. 4. Eficiencia.

Fig. 40: Web Open data y participación ciudadana.

Free Wifi:

Debido a la cantidad cada vez mayor de excursionistas, el municipio de Ámsterdam y bares en el puerto de IJburg junto con muchas cafeterías quisieron facilitar el acceso al Wifi gratuito. El éxito ha sido aplicado por la cooperación entre municipios, empresarios, Ámsterdam Smart City (ASC) y KPN (Telco holandesa). La iniciativa de combinar la fibra como conector de antena wifi ha venido de ASC y el municipio. Junto con los cafés y KPN, han creado la mayoría de conexiones wifi. El siguiente paso será extender este proyecto o Wifi gratuito a otros lugares públicos en Ámsterdam

. Fig. 41: Casetas Tree Wifi y sensor de aire limpio

Rooftop Revolution:

Es una plataforma de crowdfunding y crowdsourcing para techos verdes. Desde esta plataforma se ayuda a los vecinos a crear un jardín en el techo, desde la página web ofrecen herramientas en línea y de voluntariado para aquellos que registren sus proyectos.

Fig. 42: Rooftop Revolution

Climate Street:

Está ubicado en la calle Utrechtsestreet. Se trata de un concepto holístico que combina la vivienda, el trabajo y la movilidad sostenible para la creación de las calles más sostenibles. Engloba la mejora de gestión de residuos, espacios públicos y alumbrado, transporte público, contadores inteligentes. Todo el conocimiento y la experiencia acumulada con estos proyectos se compartirán con otras ciudades a nivel nacional e internacional. Los resultados de esta iniciativa hasta ahora son: 1. el ahorro de energía promedio del 9 % al negocio a través de: 2. Monitorización del consumo de energía a través de un sistema de retroalimentación de energía 3. Cuota de enchufes inteligentes con los sistemas de conmutación inteligentes 4. La realización de energyscans y proporcionar asesoramiento personalizado. 5. ahorro de energía media del 36% en la vía pública por: a. Atenuación de las luces de calle

b. Cuota de Fed de ABRI por paneles solares. c. Cuota de contenedores para la recogida de residuos. d. EV para la eliminación de residuos.

Fig. 43: Climate Street en Utrechtsestreet

Cycling in Amsterdam:

Ámsterdam es junto a Copenhague una de las dos ciudades europeas donde más se usa la bici, hay una cultura de la bicicleta implantada desde hace tiempo, pero este medio de transporte sigue creciendo por eso se plantea como eje fundamental aumentar el número y tamaño de los carriles bicis que se están quedando pequeños, al día hay medio millón de viajes en bicicleta, hoy en día cuentan con 513 km de carril bici, pero quieren seguir ampliándolo, además de las plazas de aparcamiento para bicicletas.

Fig. 44: Ciclovías

Urban living labs:

Ámsterdam cuenta hoy en día con tres grandes livings labs (Nieuw West, IJburg, Zuild Oost, situados en las zonas circundantes al centro metropolitano, los livings labs son bancos de pruebas que permiten a los investigadores analizar la aceptación, repercusión y sostenibilidad de las soluciones generadas, así como la reacción y convivencia de los ciudadanos con éstas.

Fig. 45: Localización de Barrios inteligentes.

Niuevu West: el barrio/vecindario como fábrica de energía que se dedica principalmente a potenciar una red inteligente (ejecutado por Lander) y el potencial de esta red ofrece, tales como la distribución de energía descentralizada y la introducción en el consumo de energía y el transporte eléctrico. Se articula en torno a un gran parque central y al estar en la periferia se han mejorado las conexiones con el resto de la ciudad, está basado también en supermanzanas.

Fig. 46: Planeamiento y morfología Niuevu West

Ijburg: Smart living and Working on Ijburg es el lema de esta actuación, se está trabajando hacia un Ijburg accesible no sólo a través de la movilidad, sino también en términos de conectividad. En esta área se centra ASC sobre diversos temas relativos a la movilidad y al trabajo inteligente. Es un conjunto de islas que facilitan el crecimiento en 18.000 viviendas con una alta densidad, el conjunto de las decisiones fue tomado mediante un proceso participativo de planeamiento, es un área principalmente residencial sobre una isla artificial muy cercana al centro de la ciudad.

Fig. 47: Fotografía aérea de la isla de Ijburg

Fig. 48: Planeamiento y morfología de Ijburg

Zuidoost: Zuidoost Energetic surge de la cooperación entre las empresas de este sector en relación con la eficiencia energética a través de un enfoque regional. Pensado para 80.000 residentes se han demolido en el año 2014 la mitad de edificios de gran altura y se han construido unas 5.000 viviendas nuevas en manzanas de carácter abierto que fomentan un vecindario activo y colaborativo en la periferia de la ciudad, también se está trabajando mucho en las conexiones de estos barrios con el centro de Ámsterdam.

Fig. 49: Planeamiento y morfología de Zuidoost

Fig. 50: Fotomontaje del eje verde de Zuidoost

6.3 Características de las ciudades. Tras analizar las iniciativas Smart más importantes, podemos ver 5 bloques de iniciativas a gran escala que se dan en ambas ciudades y que nos permiten compararlas y posicionarlas: 1. Unidades vecinales Smart (living labs): Se caracterizan por ser unidades sostenibles y de baja emisión de carbono, basadas en las TIC tienen un tamaño que les permite ser sostenibles y albergan una infraestructura inteligente completa. Los ejemplos en Barcelona sería el distrito 22@, algunas unidades del barrio de gracia, que se encuentra ahora mismo proyectado, y en Ámsterdam tenemos los tres barrios mencionados, Ijburg, Nievu, Zuidoost, y todos los que están en fase de proyecto para realizar en un futuro también tienen estas características. En ambos casos se plantean unidades vecinales abiertas, con grandes espacios verdes que las articulan y poco tráfico rodado, en el caso de Ámsterdam son actuaciones más contundentes y alejadas del centro de la ciudad, Ijburg por ejemplo es una isla artificial, mientras que en los otros dos se han demolido muchas edificaciones existentes para realizar el nuevo planeamiento. Barcelona, por el contrario, al ser un espacio más cercano al centro conserva la mayor parte de su trama y se adapta las antiguas edificaciones.

2. Bancos de pruebas de infraestructuras: Estos proyectos son pequeñas entidades de la ciudad que se utilizan como banco de pruebas y testeo, probando nuevas tecnologías y su repercusión medioambiental, económica, así como de la satisfacción de la gente que lo disfruta. Suelen ser de iniciativa privada y tienen como objetivo conectar tantas entidades, sensores y objetos como sea posible con el fin de automatizar procesos y mejorar en todos los aspectos. El ejemplo de Barcelona lo encontramos en la calle inteligente de San Cugat del Valles, en la que han participado siete empresas privadas y que, entre otras cosas, avisa si hay aparcamientos libres, enciende farolas cuando pasa gente, se riegan las zonas verdes cuando están secas, las papeleras compactan su contenido, etc. En Ámsterdam tenemos la Climate Street,

ubicado en la calle Utrechtsestreet que engloba además de lo mencionado antes en la de San Cugat la vivienda y el trabajo. 3. Sistemas de movilidad inteligente: Los proyectos de gestión del tráfico en la Smart City son sistemas basados en las TIC, basados en sensores de carreteras o GPS, centrándose en la movilidad inteligente y el medio ambiente con el fin de reducir la contaminación. El objetivo es supervisar la información de tráfico en tiempo real con el fin de gestionar el tráfico de la ciudad de manera eficiente y ambientalmente sostenible. Estas iniciativas suelen ser principalmente del gobierno de la ciudad. Aquí Barcelona tiene 8 iniciativas, las más importantes son la del rediseño de la red de autobuses y transporte público de la ciudad con el fin de optimizar el tráfico y mejorar los tiempos de recorrido, además también se halla inmersa en el impulso de la bicicleta como medio de transporte, está aumentando la red de ciclovías. En este aspecto Ámsterdam le saca mucha diferencia a Barcelona, porque en Ámsterdam se lleva usando la bici mucho tiempo y ya hay una cultura implantada de la bicicleta, el problema es, y la dirección de trabajo, que debe aumentar el tamaño de sus ciclovías, y aumentar el aparcamiento para bicis en todo el centro de la ciudad.

4. Sistemas de gestión de recursos: Es una línea de acción muy importante y con mucho margen de mejora, es necesario el uso de las TIC para generar sistemas inteligentes que usen energías limpias y renovables y optimicen el uso de los recursos. Para que está línea sea efectiva en la ciudad debe haber un Smart Governance, Economy and living. A veces estos proyectos tienen una parte de financiación privada, pero en su mayoría suele ser pública. En Barcelona tenemos unas 6 iniciativas en este tema, que se basan sobre todo en el control de los recursos a partir de una Smart Grid, donde se controla el agua y la luz entre otros muchos aspectos para que sean de forma telemática y cuando es necesario. En este aspecto Ámsterdam también aventaja a Barcelona, con unas 19 iniciativas donde además de controlar el consumo y gasto como Barcelona promueve el uso de placas fotovoltaicas creando una planta virtual de energía donde se autoabastecen los hogares en común y se redistribuye la energía entre todos, este proyecto está enmarcado dentro de las iniciativas City-Zen.

5. Plataformas de participación ciudadana: Se basan sobre todo en el uso de las TIC también, y abarcan estrategias y plataformas de datos abiertas, plataformas de crowfounding, co-creación, intercambio de ideas y otras formas de participación e ideación. Incluyen competiciones para desarrollar aplicaciones y servicios digitales producidos por los ciudadanos que son partícipes del desarrollo de los proyectos, para que esto pueda darse es necesario un gobierno de la ciudad que escuche a la ciudadanía, es muy importante poner los recursos necesarios a disposición de los ciudadanos y abrir vías de comunicación para hacer un diseño más participativo. Estos provectos siempre suelen ser de iniciativa pública. Barcelona cuenta en este caso con unas 6 iniciativas directas en éste area, pero hay muchas indirectas que son muy importantes como el Pla de buits, donde de forma telemática se puede solicitar el uso de solares vacíos para algún uso de origen comunitario y en beneficio de la ciudad, disponen también de Buzón ciudadano y todos los planes de transformación urbana se realizan de forma conjunta con la ciudadanía en procesos participativos. En este aspecto a Ámsterdam también tenemos que darle la ventaja con respecto a Barcelona, pues allí los planes urbanísticos además de realizarse de forma conjunta con la ciudadanía se someten a votación, Ijburg por ejemplo, tardó mucho en realizarse porque la ciudadanía voto varias veces que no a la realización de esta isla artificial, en la propia página de Smart Ámsterdam, tienes posibilidad de registrarte y entrar en la comunidad, donde te invitan a opinar y proponer iniciativas, la de Barcelona por el contrario, es un merco escaparate informativo, donde te aparece el conjunto de las actuaciones que se llevan a cabo pero donde no se puede opinar.

La mayoría de aspectos en los que aventaja Ámsterdam a Barcelona son principalmente cuestiones de tiempo, Ámsterdam lleva aplicando éstas políticas mucho más tiempo que Barcelona, donde son mucho más recientes y por lo tanto tienen un grado de madurez menor, aunque ambas ciudades están en el buen camino, y los cambios que se producen en ellas están mejorando las ciudades.

7. CONCLUSIONES En este apartado se incluyen una serie de conclusiones que resumen los objetivos conseguidos y reflexiones suscitadas. En primer lugar y tras analizar de forma exhaustiva los sistemas de rankings e indicadores de las Smart Cities vemos que no es un sistema adecuado de medición en cuanto a fiabilidad 100% de la ciudad, es una herramienta útil que fomenta la competitividad entre ciudades y que ofrece unos resultados orientativos de posicionamiento y Grado de Inteligencia. Tiene muchas limitaciones como hemos podido ver. En un futuro, la calidad de los rankings irá ligada al Open Data de las ciudades, hasta que éstas no experimenten un verdadero Open Data de los datos monitoreados en ella, los rankings nunca serán un buen instrumento de medición por las limitaciones que hemos comentado anteriormente. Por todo esto para estudiar, analizar y ponderar el grado de inteligencia de una ciudad, así como para su posterior comparación, este método queda descartado, proponiendo el estudio de cada caso de forma particular para tener una mejor compresión de la ciudad, y de los proyectos que dan lugar en ella, En segundo lugar, tras realizar el estudio de casos concretos, vemos que analizando iniciativa por iniciativa o área por área y comparándolas obtenemos un verdadero conocimiento objetivo de que ciudad es más Smart, pero al final esto es cómo todo, siempre es mejor estudiar los casos de forma individualizada que de forma generalizada mediante indicadores y ponderaciones que al final lo que hacen es dejarse muchos datos por el camino.

8. BIBLIOGRAFÍA Y REFERENCIAS Acciones prioritarias para el desarrollo de las Smart Cities en España. (mayo 2015). Promovido por la CEOE y dirigido por el Comité de Smart Cities. Comisión de I+D+I. Agenda Territorial de la Unión Europea 2020. Hacia una Europa integradora, inteligente y sostenible de regiones diversas. Gödöllö (Hungría). Arnaiz and partners blog. Recuperado de: http://www.arnaizpartners.com/ Balducci, A. (2012). Smart Planning for Smart Cities. DisP-The Planning Review, 48:2, 4-5. Doi:10.1080/02513625.2012.731823. Barcelona ecología. Recuperado de: http://www.bcnecologia.net/. Boyd Cohen, Ph. D. (2014). Estudio “ranking de ciudades inteligentes¨ Caragliu, A., Del Bo, C., Nijkamp, P. (2011). Smart Cities in Europe. Journal of Urban technology, 18:2, 65-82. Doi: 10.1080/10630732.2011.601117. Centre of Regional Science (2007,2014). Smart Cities. Ranking of European médium and large sized cities. Final Report. Vienna UT. Recuperado de: www.smart-cities.eu. Chourabi, H., Taewoo, N., Walker, S., Gil-García, R., Mellouli, S., Nahon, K., Pardo, T., Scholl, H. (2012). ¨Understandig Smart Cities: An integrative Framework¨. Université Laval (Canadá), University at Albany, City Protocol (2015) City Protocol. Recuperado de: http://cityprotocol.org Diamantopoulos, A., Riefler, P., y Roth, K. P. (2008). Advancing Formative Measurement Models. Journal of Business Research, 61 , 1203-1218. Edwards, J. R., y Bagozzi, R. P. (2000). On the Nature and Direction of Relations between Constructs and Measures. Psychological Methods, 5 (2), 155-174. Endesa (2009). Smart City Málaga: Un modelo de gestión energética sostenible para las ciudades del futuro. Dirección general de distribución de Endesa. (Informe). Recuperado de https://www.endesa.com/es/sala de prensa/noticias/Documents /Smartcity%20malaga_ESP.pdf

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9. ÍNDICE DE FIGURAS Fig. 1: Aumento de la población. Fuente Fig. 2: Suma de conceptos. Elaboración propia. Fig. 3: Cuadro de definiciones. Elaboración propia a partir del estudio Mapping Smart Cities in the EU. Fig. 4: Marco de las ciudades inteligentes. Fuente IDC Fig. 5: Evolución de las ciudades. Elaboración propia Fig. 6: Tipos (y origen) de iniciativas. Elaboración propia Fig. 7: Acrónimos. Elaboración propia Fig. 8: Objetivos de los sistemas. Elaboración propia Fig. 9: Localización de las ciudades incluidas en los rankings. Elaboración propia. Fig. 10: Número de indicadores. Elaboración propia Fig. 11: Fuentes de datos. Elaboración propia Fig. 12: Clases de datos. Redibujado de Celestino García Fig. 13: Origen de los datos. Elaboración propia Fig. 14: Procedimientos de agregación. Elaboración propia Fig. 15: Sistemas de indicadores. Elaboración propia a partir de los Rankings Fig. 16: Importancia de cada indicador. Elaboración propia Fig. 17: Importancia de cada indicador 2. Elaboración propia Fig. 18: Comparativa de indicadores. Elaboración propia Fig. 19: Rankings 2014. Elaboración propia Fig. 20: Ubicaciones de las Smart Cities de los Rankings. Elaboración propia Fig. 21: Barcelona y Ámsterdam morfología urbana. Fuente: Google imágenes. Fig. 22: Gráfico de la puntuación en cada área. Fuente: ICIM 2016 Fig. 23: Importancia de cada área en cada ciudad. Fuente: ICIM 2016

Fig. 24: Página principal de Smart city Barcelona. Fuente: http://smartcity.bcn.cat/ Fig. 25: Nº de proyectos Smart (elaboración propia) a partir de Smartcity.bcn Fig. 26: Nuevos autobuses y nueva red de éstos Fuente: http://smartcity.bcn.cat/ es/nueva-red-de-bus.html Fig. 27: Imagen corporativa de Open data en Barcelona. Fuente: http://www. sostenibilitat bcn.cat/index.php/castella Fig. 28: Red de caminos escolares. Fuente: http://smartcity.bcn.cat/es/caminosescolares.html Fig. 29: Parada urbana de Bicing Fuente: http://smartcity.bcn.cat/es/bicing.html Fig. 30: Punto Wifi. Fuente: http://smartcity.bcn.cat/es/barcelona-wifi.html Fig. 31: Localización de solares. Fuente: http://ajuntament.barcelona.cat/ ecologiaurbana/ca Fig. 32: Modelo Superisla 22@. Fuente: http://smartcity.bcn.cat/es/superislas.html Fig. 33: Localización distrito 22@. Fuente: http://www.22barcelona.com/ content/view Fig. 34: Modelo urbano 22@. Fuente: http://www.22barcelona.com/content/view2 Fig. 35: Modelo urbano 22@. Fuente: http://www.22barcelona.com/content/view3 Fig. 36: Plano de accesibilidad 22@. Fuente: http://www.22barcelona.com/ content/view4 Fig. 37: Página principal de Ámsterdam Smart City. Fuente: https://amsterdamsmartcity.com/ Fig. 38: Número de proyectos Smart por temas. Elaboración propia Fig. 39: Fig. 38: Gestión inteligente del tráfico. Fuente: https://amsterdam smartcity.com/projects/smart-traffic-management Fig. 40: Web Open data y participación ciudadana. Fuente: http:/ Web Open data y participación ciudadana. Fuente: http://data.amsterdam.nl//data. amsterdam.nl/

Fig. 41: Casetas Tree Wifi y sensor de aire limpio. Fuente: https://amsterdam smartcity.com/products/tree-wi-fi Fig. 42: Rooftop Revolution. Fuente: https://rooftoprevolution.nl/nl/poweramsterdam-smart-cities Fig. 43: Climate Street en Utrechtsestreet Fuente: https://amsterdamsmartcity.com /projects/climate-street Fig. 44: Ciclovías. Fuente: http://movimentoconviva.com.br/bikemundoamsterdam/ Fig. 45: Localización de Barrios inteligentes. Fuente: Amsterdamsmartcity_AIM Fig. 46: Planeamiento y morfología Niuevu West. Fuente: http:/www.amsterdam.nl /bestuurorganisatie/organisatie/ruimte-economie/ruimte-duurzaamheid/ruimte/ Fig. 47: Fotografía aérea de la isla de Ijburg. Fuente: https://www.amsterdam.nl/ wonen-leefomgeving/bouwprojecten/bouw/groteprojecten/ijburg-landmaken/ Fig. 48: Planeamiento y morfología de Ijburg. Fuente: https://www.amsterdam.nl/ wonen-leefomgeving/bouwprojecten/bouw/groteprojecten/ijburg-landmaken/ Fig. 49: Planeamiento y morfología de Zuidoost. Fuente: https://www.amsterdam.n l /bestuur-organisatie/organisatie/ruimte-economie/ruimte-duurzaamheid/ruimteduurzaamheid/plan-amsterdam/planamsterdam-2-2014/ Fig. 50: Fotomontaje del eje verde de Zuidoost. Fuente: https://www.amsterdam.nl /bestuur-organisatie/organisatie/ruimte-economie/ruimte-duurzaamheid/ruimteduurzaamheid/plan-amsterdam/planamsterdam-2-2014/