Comunicación presentada al V Congreso Ciudades Inteligentes
Autor
- Manuel Lozano Rodríguez, Editor Disclosing Social Science (OAJ), Project Manager, Sensitive Data
- Carlos Choclán Roca, CEO, Sensitive Data
Resumen
El incivismo es un problema global que puede producir graves daños en quienes lo sufren, así como en sus barrios y ciudades. Esta propuesta no se basa en exprimir datos si no en el conocimiento científico de la paz y el desarrollo. Antes de recoger datos, se han empleado cientos de horas de investigación en entender el civismo en todas sus formas y consecuencias. Es necesario ir más allá de las incidencias y ver al incivismo es una barrera de probabilidades que impide fluir al capital humano. El incivismo coarta el derecho a la ciudad de los ciudadanos desempoderados. Por eso esta comunicación propone conocerlo, entender sus formas, predecirlo y, finalmente, atajarlo. Esto, como era de esperar, no se puede hacer en el vacío. Se debe hacer desde una gobernanza metropolitana que aúne manejo de datos y criterio. Sensatez y sensibilidad en el uso de las TICs. Esta propuesta aboga sin tapujos por ser proactivos digitalmente. Esto es usar la tecnología para agilizar la toma de decisiones de las entidades territoriales mediante indicadores clave. Algo que, hoy más que nunca, es necesario en un mundo gobernado por ciudades cada día más inteligentes (o más fracturadas).
Palabras clave
E-government, Gobernanza Metropolitana, Indicadores Clave, Termómetro, Incivismo, Incidencias
Introducción
El problema del incivismo
El comportamiento antisocial generalizado lleva al desapoderamiento social en las áreas urbanas donde se extiende (Geis and Ross 1998). Un paisaje urbano desordenado daña la salud general, produce privación del sueño, estrés y finalmente, provoca enfermedades mentales (Haygood 2018).
Por desgracia, el comportamiento antisocial afecta a la mayoría de las ciudades de la Tierra. Desde Karachi a Barcelona el incivismo daña, en mayor o menor medida, el derecho a la ciudad. Esto se muestra en muy diversas formas: Abusos, alboroto familiar, desconfianza entre vecinos, lenguaje peyorativo, xenofobia, actividades marginales, maltrato animal, plagas, etc.
Mejorar la habitabilidad, la estética urbana y el civismo, puede romper la espiral de pobreza que reduce la disposición a contribuir al bien común.
Originalidad de la propuesta
La originalidad de esta propuesta radica en que el proyecto que describe ha sido creado de una manera diferente. Está en su ADN.
Hasta la fecha, la mayoría de los proyectos destinados a mejorar la toma política de decisiones se han centrado en recopilar un tipo de datos. Mayormente, datos sobre incidentes que pueden objetivarse en un perjuicio evidente como por ejemplo robos o deshechos caninos. Controlar datos está bien, pero comprender riesgos está mejor. No es por casualidad que esta propuesta tenga un aire de familia con el mantenimiento predictivo.
El valor añadido que un nuevo proyecto para la mejora social debiera aportar es una nueva forma de poner a las personas en el centro. ¿Por qué? Porque las tecnologías Big Data, AI y Machine Learning nos ofrecen la oportunidad de realizar una evaluación longitudinal del comportamiento antisocial pero no es suficiente. Se hace necesaria una nueva visión, un nuevo tekné. Ir un paso más allá y ver los engranajes de la conducta antisocial para una gobernanza más sensata y sensible.
Esta comunicación es original en tanto que propone una solución digital para la gobernanza partiendo exclusivamente del estudio científico de la paz y el desarrollo. Más aún, esta comunicación sugiere que esto aporta verdadera flexibilidad a las ciudades y optimiza la toma de decisiones.
Resolver el problema
Tal y como hemos dicho, en cualquier gran ciudad podemos encontrar: conflictos, suciedad, falta de mantenimiento e información por parte de los entes territoriales, colectivos vulnerables y precariedad. Existe un gran capital social y humano que espera para ser desligado del incivismo.
La Tierra es hoy en día un planeta donde ya la mitad de la gente vive en ciudades. Esta tendencia va en alza. No se puede pensar en las ventajas de atajar el incivismo sin pensar en su potencial futuro en cuanto a calidad de vida.
Soluciones similares
Aunque la idea es tan antigua como 1927 (Gidlow 2007, 46-49), apenas hay nada similar hoy en día. Lo más parecido es el termómetro cívico de la comunidad latina de Seatle cuyos resultados se publicaron el 2018 [1]. No obstante, las diferencias son muy grandes tal como muestra el progreso de ambos proyectos:
Además, el termómetro cívico de Seatle está más enfocado en la poca participación electoral de una comunidad antes que en una visión holística de la ciudadanía.
Solución tecnológica contra el incivismo y por la gobernanza
Título
TERMÓMETRO CÍVICO. Recomendaciones automatizadas para la reducción del incivismo geolocalizado.
Descripción
El Termómetro Cívico es una plataforma online que combina la colaboración ciudadana y la información pública mediante un análisis estadístico. El uso de tecnologías tendencia empleadas agiliza la toma de decisiones en las entidades públicas. Esto permite priorizar acciones para frenar el incivismo, en función de sus indicadores y de las experiencias en otros municipios.
Una solución capaz de describir, analizar y predecir tendencias incívicas, también puede recomendar mejores políticas de impacto social. Esta proyección se consigue mediante datos existentes en un histórico de experiencias de otros usuarios y los resultados que obtuvieron.
Se ha realizado un prototipo con los datos de incidencias del Open Data de Barcelona. Sin embargo, no siempre se dispone de datos abiertos. A este fin, se ha diseñado un modelo alternativo basado en la notoriedad en Google. Esto quiere decir que es un model rápidamente escalable. Por tanto, multitud de municipios podrán disponer de un indicador de incivismo aproximado. Aunque este se hará más preciso conforme se vayan integrando los datos reales de los que disponen.
Oportunidad
En general, Ayuntamientos o Entidades Públicas, en adelante EP, disponen de medios para comunicar y percibir diferentes tipos de comportamientos incívicos. Ejemplos de estos serían el buzón de sugerencias o los informes de los mismos trabajadores de la EP. Toda esta información que las EP reciben vía teléfono, email, webs, apps u otros, finalmente queda registradas en bases de datos.
El valor social del e-government se pierde fácilmente y lleva a parcializar una realidad compleja (Helbig et al. 2009). Por ello el Termómetro Cívico es una oportunidad para centralizar y unificar el conocimiento. Esta mayor inteligencia permite mejorar la gobernanza y hacer que los ciudadanos participen de forma más directa.
Usuarios
Los usuarios principales son, sobre todo, Ayuntamientos y Entidades Públicas. Esto convierte a los ciudadanos en máximos beneficiarios. Y a la inversa: la inteligencia artificial irá aprendiendo gracias a la colaboración ciudadana.
De igual manera, podrán ser usuarios otros proveedores de servicios. Estos usarán la información y conocimiento adquirido en la plataforma para ofrecer servicios a la medida de los problemas detectados.
Valor añadido
El valor añadido de esta propuesta es la capacidad de describir, analizar y predecir tendencias incívicas mediante un algoritmo. Esto permitirá a los gestores conocer la situación actual, en cuanto a incivismo, en una municipio/área concreta. Esta información significativa ayudará a mejorar y optimizar sus decisiones en cuanto a políticas sociales. Así mismo, podrá evaluar los resultados a medio y largo plazo. El gestor podrá recibir también recomendaciones, en base a lo aprendido: ya sea de la información recogida por la EP como por la aportación de experiencias, exitosas o no, de otras áreas urbanas similares.
Material y métodos
Material
Los cálculos del modelo se han realizado básicamente mediante R, aunque otras hojas de cálculo como Excel o MedCalc han sido empleadas puntualmente a conveniencia. Hasta la fecha, todos los cálculos han podido correr bajo un portátil con 4GB de RAM.
Las herramientas utilizadas para el desarrollo front-end y back-end, no son de uso común. Sin embargo, disponen de gran un potencial para este tipo de proyectos.
SkySpark, una herramienta para proyectos IoT y BigData, de programación flexible, con multitud de funciones y aplicaciones para ETL, análisis automatizado y ML. En este caso, se ha utilizado con éxito como base de datos y motor de cálculo para ‘adquirir, preparar, procesar’ e incluso para visualizar gráficos.
DGLux5 es una herramienta de fácil uso gracias a su programación por bloques. Posee un buen GIS puesto que está orientada a proyectos IoT. En la presente propuesta se ha utilizado para la representación de los resultados en mapas.
Actualmente, la solución corre sobre un servidor con 8GB de RAM.
Metodología
Descripción
La funcionalidad básica de la plataforma es medir el incivismo. En este caso, representar la magnitud del comportamiento antisocial en cada distrito de Barcelona a través de un índice compuesto.
Cuando se trata de la metodología de la ciencia de datos, recomiendo comenzar con un marco de AI sólido con una biblioteca ampliada de funciones, incluidas las funciones de aprendizaje automático. La programación flexible es una necesidad para el desarrollo del front-end.
Muestreo
Este índice compuesto se ha creado a través de la información obtenida de la base de datos de quejas y sugerencias del Ayuntamiento de Barcelona. Quedan 42524 entradas que pueden calificarse como incidentes.
Estos datos abiertos son, hasta la fecha, la muestra más exhaustiva sobre el comportamiento antisocial disponible para la población de Barcelona. Dado que los datos son anónimos y se van a emplear en su totalidad, no se han realizado más muestreos ni modificaciones.
En este caso de estudio se han empleado datos abiertos, sin embargo, es posible acercarse a los datos en otras ciudades de diferentes maneras: apps, encuestas y notoriedad en buscadores
Modelo
Para tratar con los datos de la ciudad es suficiente comenzar con modelos de Regresión Lineal, tal y como se ha hecho en este caso de estudio. Aun así, es posible que se desee implementar un agrupamiento a través de Random Forest tan pronto como sea posible.
Los datos de Barcelona a los se ha hecho referencia se han agrupado en cinco componentes: Conflictos, Suciedad, Información y Mantenimiento, Desamparo y Precariedad.
La suma de los Resultados de las Componentes es el índice compuesto que indica la magnitud del comportamiento antisocial en cada distrito.
Resultados
Los resultados permiten cerrar el círculo que va desde el planteamiento teórico a la comprobación del modelo mediante datos y encuestas de opinión publicadas por el Ayuntamiento de Barcelona [2].
El modelo de incivismo aquí propuesto está significativamente asociado a emociones humanas tales como sentirse satisfecho o víctima o simplemente sentirse muy mayor. Esta asociación se expresa positiva y significativamente tanto desde el individuo como desde la sociedad.
Discusión y conclusiones
Discusión
Los problemas y desafíos a los que se van a enfrentar los gobiernos locales en los próximos años son complejos (Bruce et al. 2017). Comprender y resolver estos problemas requerirá roles, habilidades y herramientas especializadas para proporcionar soluciones e información en tiempo real de acuerdo con el paradigma de la smart-city.
Incluso los países con una democracia impecable como Australia, crean zonas de exclusión y vigilancia computerizada en muchos lugares. La conducta antisocial se presume como algo muy tangible. Esto es un error. El incivismo también consiste en que los niños sean testigos de la violencia, en las políticas equivocadas y en la pérdida irreversible de capital humano y social. El bienestar que se esfuma es, en esencia, intangible.
Conclusiones
La toxicidad de los barrios, calles e incluso pisos marginales extienden la desconfianza y el consiguiente fracaso de incontables programas de intervención (Uslaner 2018, 452–64). Uno de los factores más importantes para lidiar con el comportamiento antisocial es la integridad de esos programas. En este caso de estudio se ha trabajado la hipótesis de que lo mismo se puede aplicar cuando una solución está basada en aplicaciones informáticas.
Convertir los datos sobre el comportamiento antisocial en información también produce una evaluación indirecta y alternativa del capital social. Permite a los responsables de las políticas anticipar los cambios en el coste-oportunidad de los delitos comunes de acuerdo con los cambios de capital humano (Lochner 2004). Personas en el centro de la cuestión.
Las start-ups cívicas son una puerta abierta a la innovación por donde pueden entrar todos. Y, afortunadamente, las asociaciones público-privadas han tenido bastante éxito en empresas sociales difíciles anteriormente (Fernández et al. 2012).
Agradecimientos
Todo nuestro reconocimiento al Citilab por apoyarnos con nuestra primera subvención. Además de ser los primeros en confiar en nosotros nos ofrecen un extraordinario lugar donde llevar a cabo nuestro proyecto. Gracias al Área Metropolitana de Barcelona (AMB) por confiar en el Termómetro Cívico. AMB nos brindó el impulso económico necesario para pasar de la fase de prototipo. Sin vosotros no habríamos llegado hasta aquí. Para finalizar, le damos las gracias a nuestros compañeros y compañeras del espacio de coworking su cordial apoyo.
Referencias
- Bruce, S., K. Pham & R. Ryan. 2017. “The Changing Landscape for the Public Sector: The Challenges of Building Digital Bridges.” Report.
- Fernández, M. Teresa Fernández, Ana Fernández-Ardavín Martínez & David Berenguer Herrero. “Promotion of Social Entrepreneurship Through Public Services in the Madrid Region: Succesful Aspects.” Amfiteatru Economic Journal 14 (Special No. 6): 774–85.
- Geis, Karlyn J. & Catherine E. Ross. 1998. “A New Look at Urban Alienation: The Effect of Neighborhood Disorder on Perceived Powerlessness.” Social Psychology Quarterly 61 (3): 232–46.
- Gidlow, Liette. 2007. The Big Vote: Gender, Consumer Culture, and the Politics of Exclusion, 1890s–1920s. JHU Press.
- Haygood, Hallee. 2018. “Neighborhood Effects on Anxiety and Depression.” University of Iowa Honors Theses, January.
- Helbig, Natalie, J. Ramón Gil-García, y Enrico Ferro. «Understanding the complexity of electronic government: Implications from the digital divide literature». Government Information Quarterly, From Implementation to Adoption: Challenges to Successful E-government Diffusion, 26 (1): 89-97.
- Lochner, Lance. 2004. “Education, Work, and Crime: A Human Capital Approach*.” International Economic Review 45 (3): 811–43. .
- Uslaner, Eric M. 2018. The Oxford Handbook of Social and Political Trust. Oxford University Press.
- http://www.larazanw.com/noticias/el-termmetro-civico-de-la-comunidad-latina-en-seattle/ (publicado posteriormente a la primera presentación del Termómetro Cívico en el Citilab)
- http://www.bcn.cat/estadistica/castella/dades/index.htm