Tribuna abierta

Complejidad urbana

17.01.2020 | 06:21

EL objetivo de muchos centros de Complejidad Urbana es revelar las regularidades ocultas en la organización de las ciudades mediante el uso de métodos en la intersección de la Ciencia de la Complejidad y el análisis de Big Data. Esta nueva área de investigación nos permite anticipar mejor el comportamiento sistémico que resulta de las muchas interacciones de todos los componentes que conforman una ciudad, incluidas las personas y las infraestructuras, y los procesos de vivir y construir.

La investigación consiste en conectar y analizar diversos tipos de conjuntos de datos en diferentes países y ciudades con el fin de construir, validar y probar hipótesis. Los diferentes tipos de conjuntos de datos abarcan desde datos de teléfonos móviles y redes sociales hasta datos de encuestas y censos, que se utilizan y combinan según sus fortalezas específicas.

Ejemplos de proyectos en curso incluyen el descubrimiento de una ley de escalamiento fundamental que describe el movimiento de personas en las ciudades, la relación entre la forma urbanizada de una ciudad y su funcionamiento socioeconómico, y la predicción de cambios en la combinación socioeconómica de barrios urbanos. Las regularidades reveladas son la base para la formulación de restricciones para la planificación urbana y los procesos de diseño.

Christopher Alexander mostró en A City is not a Tree (Alexander, 1965) que las redes sociales y económicas formaban patrones complejos, pero las personas que las observaban limitaban sus descripciones a un árbol matemático simple de partes y subpartes segregadas, eliminando conexiones en el proceso.

Al tratar de planificar la estructura urbana, una sola mente humana, sin un proceso computacional de apoyo, recurre a estructuras arbóreas para mantener el control conceptual del plan, computando bajo la complejidad urbana espontánea, un fenómeno que es consistente con la teoría de Wolfram de irreductibilidad computacional de sistemas complejos.

Las conexiones de red se forman entre nodos que son complementarios y, por lo tanto, la complejidad de las redes depende de una diversidad creciente de nodos. Nikos Salingaros describe la red urbana como un sistema que se mueve y crece perpetuamente y, para hacer esto, el tejido urbano tiene que crecer y moverse con él. Considere, por ejemplo, la red social más pequeña, la familia.

El debate sobre unidades accesorias o "pisos de abuela" se ha intensificado a medida que el envejecimiento normal ha obligado a las personas mayores a abandonar sus barrios hacia complejos de retiro, mientras que en el otro extremo de la red los jóvenes que comienzan su educación superior o entran en el mercado laboral provocan un gran grupo homogéneo de nidos vacíos, ocupando lo que una vez fue un área llena de niños, y con frecuencia forzando el cierre de escuelas (una clara expresión de insostenibilidad).

Estas redes sociales se vuelven más complejas con el aumento de la densidad de construcción, pero un aumento forzado en la densidad no obliga a las redes sociales a hacerse más complejas. Por ejemplo, los asentamientos espontáneos de barrios desfavorecidos en el mundo en desarrollo muestran una resistencia notable que las autoridades han tenido dificultades para reconocer. Debido a las condiciones de vida miserables, las autoridades han llevado a cabo campañas para intercambiar propiedades en el barrio bajo por apartamentos modernos con condiciones sanitarias adecuadas.

Para desconcierto de las autoridades, algunos de los residentes volvieron a vivir en los barrios pobres para disfrutar una vez más de las ricas redes sociales que no habían tenido en cuenta el diseño de los apartamentos y barrios modernos, demostrando que los barrios modernos eran menos sostenibles socialmente que los barrios marginales.

En redes comerciales, la investigación de sintaxis espacial, utilizando un método para clasificar nodos de redes, ha mostrado que las tiendas se organizan espontáneamente en torno a las múltiples escalas de centralidad de la red urbana en su conjunto, creando no solo centros comerciales sino una jerarquía comercial. Son centros que comienzan con tiendas locales esporádicas a lo largo de los centros del vecindario y llegan hasta un distrito central de negocios ubicado en el centro global de la red espacial.

La distribución de tiendas es, por lo tanto, una función probabilística de la centralidad en la red urbana. Debido a que la información necesaria para conocer su lugar en la jerarquía de grandes redes urbanas excede lo que está disponible en la etapa de diseño, y debido a que cualquier acto de extensión o transformación de la cuadrícula cambia las rutas óptimas entre dos puntos aleatorios de la ciudad, solo es posible crear una distribución de uso a través de un proceso de retroalimentación que comienza con el tráfico real de la cuadrícula y se desarrolla con el tiempo.

Aunque pueden parecer aleatorios, los nuevos edificios y promociones no surgen al azar. Están programados cuando las personas que habitan en un lugar determinado deciden que el conjunto de edificios actual ya no proporciona una solución aceptable a las condiciones ambientales, algunas de las cuales son resultantes de eventos externos, pero otras son el resultado del proceso de crecimiento urbano en sí.

Son estas condiciones contextuales las que fluctúan aleatoriamente y desequilibran la estabilidad del edificio. Para restaurar este equilibrio, habrá movimiento del tejido urbano mediante la adición o sustracción de un edificio u otra estructura. De esta forma, un tejido urbano es un sistema que fluctúa caóticamente, pero lo hace en respuesta a eventos aleatorios para restaurar su equilibrio.

Esto explica por qué las ciudades espontáneas logran una morfología "orgánica" natural que los historiadores del arte han tenido tantas dificultades para describir. Cada paso en el movimiento de una ciudad espontánea es una adaptación local en el espacio y el tiempo que es proporcional a la longitud de los circuitos de retroalimentación y la escala del desequilibrio.

En las ciudades espontáneas en sociedades que experimentan pocos cambios, los circuitos de retroalimentación son cortos y la escala de desequilibrio es pequeña, por lo que el tejido urbano crecerá al agregar meramente una habitación en un edificio. Las sociedades que experimentan cambios rápidos producirán adiciones muy grandes en el tejido urbano.

Por ejemplo, el índice de rascacielos correlaciona la construcción de edificios muy altos con tiempos de auge económico, y su finalización con caídas económicas. La presencia física de un rascacielos es, por lo tanto, la representación de un importante desequilibrio que debe resolverse. La morfología de este cambio es fractal de una manera similar a la del movimiento de una bolsa de valores, como explicara Mandelbrot.

En general, podemos describir la propiedad de una ciudad para adaptarse al cambio como una forma de complejidad temporal, donde los problemas que debe resolver el sistema en un momento dado son diferentes de los que se resolverán en un momento posterior.

Cuanto más corto sea el lapso de tiempo entre las transformaciones del tejido urbano, es decir, cuanto más cortos sean los circuitos de retroalimentación del crecimiento urbano, más cercano estará el equilibrio al tejido urbano en un momento particular. Los planes urbanos modernos no incluyen una dimensión de tiempo, por lo que no pueden permitir la creación de nuevas redes ni interna ni externamente.

El desarrollo inmobiliario de uso mixto (por ejemplo, en muchos de los megaproyectos urbanos construidos en los últimos 20 años) ha intentado recrear las características sostenibles de la ciudad espontánea al imitar la morfología de las redes económicas locales sostenibles. No ha reintroducido la dimensión del tiempo en el crecimiento de la red económica. A menudo, esto ha resultado en un sector comercial que no sirve al vecindario local, sino primeramente a la región, en consonancia con el hecho de que el sector comercial es producto del desequilibrio de la red económica a gran escala.
* US Fulbright Award Recipient (Urban Planning), Doctor por New School for Social Research de Nueva York