Revisión de las metodologías de indicadores urbanos

Comunicación presentada al III Congreso Ciudades Inteligentes:

Autores

• Javier García López, Co-CEO, Smart&City Solutions, Doctorando, Univ. Politécnica de Madrid UPM
• Raffaele Sisto, Co-CEO, Smart&City Solutions, Doctorando, Univ. Politécnica de Madrid UPM
• Elena Maté Múgica, COO, Smart&City Solutions, Arquitecta, Universidad de Navarra

Resumen

Las ciudades inteligentes como nuevo modelo socio-tecnológico de ciudad, las metodologías de indicadores y las métricas de ciudad emergen como una herramienta interdisciplinar y se han convertido en un instrumento fundamental para evaluar, medir y representar cómo el uso de las tecnologías TIC influye en la gestión de las ciudades y en la mejora de la calidad de vida de sus ciudadanos. Los resultados de esta investigación tienen como objetivo: (i) contribuir al desarrollo de una metodología de referencia adaptable a cada contexto y morfología de ciudad, para mejorar sus estrategias optimizando sus recursos; (ii) detectar limitaciones, carencias comunes y futuras oportunidades de mejora; (iii) identificar la validez y fiabilidad de los indicadores; y (iv) manifestar la necesidad de una estandarización en la medición y la evaluación.

Palabras clave

Smart City, Evaluación Ciudades, Metodologías Indicadores, KPI, Métricas Urbanas

Introducción

En el contexto internacional actual, las ciudades están adoptando un nuevo papel y liderazgo ya que se han convertido en nodos que organizan y articulan la economía global. El mundo de hoy en día está experimentando la mayor ola de crecimiento urbano de su historia, a partir de la cual están surgiendo nuevos retos multidimensionales, como la sostenibilidad, la resiliencia, el cambio climático, la desigualdad, la migración, la expansión urbana y los servicios urbanos (UN-HABITAT, 2016). Por consiguiente, es necesario un nuevo enfoque holístico y analítico con visiones innovadoras para mejorar la gestión y el rendimiento de las ciudades. Para hacer frente a estos nuevos desafíos, el concepto de ciudad inteligente surge como una oportunidad para la gestión y la planificación urbana.

En este nuevo modelo socio-tecnológico de ciudad, los indicadores y las métricas de ciudad emergen como una herramienta interdisciplinar, desde lo local a lo global, desde el ciudadano hacia la administración, a través de la sociedad, las instituciones, las nuevas tecnologías, las infraestructuras, la planificación y los servicios urbanos. Se han convertido en un instrumento fundamental para evaluar, medir y representar cómo el uso de las tecnologías TIC influye en la gestión de las ciudades y en la mejora de la calidad de vida de sus ciudadanos.

Los sistemas de indicadores urbanos son un paso importante hacia la homogeneización y caracterización en la medición y comparación de ciudades. En los últimos años han proliferado los proyectos y los grupos de trabajo internacionales que abordan este tema. Se han convertido en un fenómeno global gracias al creciente interés en evaluar el rendimiento de estrategias para la planificación urbana. Cada año son más las metodologías de indicadores que abarcan un mayor número de temas urbanos ya que cada vez se encuentran disponibles más conjuntos de datos sobre ciudades: desde fuentes de datos globales, métricas especializadas y otras bases de datos privadas, hasta los datos obtenidos de encuestas locales sobre la percepción ciudadana.

En torno a las métricas de ciudad se pueden diferenciar dos áreas importantes: los stakeholders y las bases de datos. Los primeros funcionan como sus principales promotores desde diferentes ángulos y se agrupan en entidades privadas como consultoras, tecnológicas o instituciones, en entidades públicas como universidades, administración local o sociedad civil, o en colaboraciones público-privadas; las segundas condicionan y limitan a los indicadores y se agrupan en plataformas de datos abiertos o repositorios estadísticos de distintos alcances. En este ecosistema cobra importancia la desagregación de dominios, los tipos y construcción de los indicadores y la contextualización en base a cada morfología de ciudad. Con todo lo anterior se pueden resumir los siguientes tipos de metodologías:

• Indicadores (Index): entendida como un conjunto de datos objetivos de un campo concreto de la ciudad a través de mediciones recurrentes a lo largo del tiempo.
• Comparaciones (Benchmarking): entendida como una comparación de conjuntos de indicadores entre ciudades para conocer o establecer diferencias sobre un tema.
• Clasificación (Ranking): entendida como un listado ordenado, no comparado en el tiempo, de ciudades que reflejan el estado concreto sobre un tema en base a unos indicadores dados.
• Valoración (Rating): entendida como una calificación de ciudades en base a la puntuación subjetiva de un tema. Proporciona un reconocimiento sobre un rendimiento.

Objetivos

Para poder identificar sus limitaciones y para enfatizar la necesidad de un estándar internacional, es necesario aclarar qué parámetros deben ser medidos para alcanzar la máxima eficiencia en la gestión de los recursos y estrategias de las ciudades, y confirmar si los objetivos deseados se están alcanzando.

Los resultados de esta investigación tienen como propósito: (i) contribuir al desarrollo de una metodología de referencia adaptable a cada contexto y morfología de ciudad, para mejorar sus estrategias optimizando sus recursos; (ii) detectar limitaciones, carencias comunes y futuras oportunidades de mejora; (iii) identificar la validez y fiabilidad de los indicadores; y (iv) manifestar la necesidad de una estandarización en la medición y la evaluación.

Metodología

Con este propósito, se ha desarrollado un análisis cualitativo y cuantitativo de más de 80 metodologías diferentes basadas en sistemas de indicadores, índices, estándares de comparación y rankings con alcance internacional dentro del contexto de las ciudades inteligentes.

Previamente al proceso de evaluación se ha realizado una búsqueda intensiva de éstas que se hayan publicado en los últimos cinco años y que cumplieran con estas características. Una vez hecho esto se ha hecho un primer descarte de 29 de ellas por no cumplir con una visión holística, ya que no abarcaban varios de los dominios principales reconocidos en una ciudad inteligente. Asimismo, también se han descartado las metodologías que solo son accesibles previo pago y/o las que no tienen publicado el listado de indicadores. A partir de este filtro se ha realizado a continuación una revisión cuantitativa y cualitativa para, finalmente, descartar las que no estuvieran aplicadas a ciudades, resultando un total de 33 metodologías finalistas. Sobre esta última selección se ha desarrollado un análisis más detallado identificando, entre otros, criterios comparativos como el número de indicadores, dominios, cantidad y tipos de ciudades estudiadas, tipos de patrocinadores, definición de objetivos, metodología de construcción de indicadores, alcance espacial, disponibilidad y calidad de bases de datos, propuesta de mejoras y evolución en el tiempo.

Resultados

A continuación se describe un resumen parcial de los resultados obtenidos en el análisis.

Se puede constatar que la cantidad de indicadores de cada metodología es muy heterogéneo. Su número varía desde los 20 del Arcadis Sustainable Cities Index 2016 hasta los 450 del Rapporto Smart City Index 2016 de la consultora Ernst&Young. En la mayoría de los casos, la selección de los indicadores de cada metodología se encuentra muy relacionada con el objetivo de la medición, pero la forma de agregar indicadores para reducirlos a un valor sintético es muy heterogénea o, en algún caso, inexistente.

Con relación al ámbito geográfico, de las 33 metodologías seleccionadas, 22 de ellas (el 66%), tienen un alcance de escala global para la aplicación de sus indicadores. La mayor parte de estas metodologías tiene origen anglosajón y están dedicadas a países desarrollados debido fundamentalmente a la amplia disponibilidad de los datos necesarios para la construcción de indicadores. Sin embargo, cada vez es más frecuente que cada región o país construya su propio sistema de indicadores adaptado a su contexto urbano y sus necesidades y objetivos de planificación.

Con relación a las entidades promotoras de las metodologías de indicadores, la mayoría son impulsadas por instituciones de carácter global (ONU, ITU); por otro lado, las empresas privadas como consultoras internacionales (PWC, JLL) o compañías tecnológicas (ERICSSON, SIEMENS) también han creado su propio sistema de indicadores orientado principalmente al marketing y la promoción; por último, los artículos académicos y otros proyectos con financiación europea (CITYKeys, ESPRESSO)  también plantean sistemas de indicadores con el objetivo de medir el rendimiento de ciudades y/o proyectos de ciudades inteligentes. En algún caso, estos últimos, no tienen una aplicación real sobre ciudades o casos de estudio.

Los sistemas de indicadores son un intento de aproximarse a una estructura y dar un orden coherente a la complejidad a través de la desagregación en áreas, departamentos, funciones o temas. La figura 5 representa, a partir de una pequeña muestra de las metodologías analizadas (ISO 37120:2015, ITU-TS 2014, Smart Cities Ranking of European Medium-Sized Cities 2007, Boyd Cohen Smart Cities Wheel 2015, CityKeys Project – Smart City performance measurement system 2015, IESE Cities in Motion 2016), el número de indicadores dedicados a cada dominio o subdominio de la ciudad.

Como se puede observar no hay un consenso en los dominios en los que están repartidos los indicadores.

Las áreas que son recurrentes y que tienen más indicadores asociados son, por orden descendente, el medioambiente (45), la economía (39), la movilidad y el transporte (37), y la gobernanza (33). Esta agrupación de indicadores no es casual ya que son las cuatro áreas principales y más consolidadas como referentes para evaluar el rendimiento de una ciudad inteligente y además es donde más disponibilidad de datos existe.

Otro grupo de dominios que aglutinan indicadores de medición son, por orden descendente, la calidad de vida (29), la sociedad (25), las telecomunicaciones e innovación (21) y la planificación urbana (20). Esta agrupación tiene menor número de indicadores debido a la falta de datos disponibles para poder construir indicadores vinculados a estos temas.

Por último, quedan 23 áreas dispersas que podrían relacionarse con las anteriores, pero que en su construcción de indicación mezclan datos de otras y/o no tienen una afiliación clara, lo que quiere decir que hay gran heterogeneidad en sus resultados.

Conclusiones

Todas las metodologías anteriores analizan la inteligencia de la ciudad, pero difieren en sus objetivos, métricas, ámbitos y, por ende, en sus resultados. En general, están condicionadas por la disponibilidad de información junto con la calidad y fiabilidad de los conjuntos de datos. Los sistemas de indicadores están condicionados y limitados por los datos disponibles en sus múltiples niveles. Se mide lo que se puede, y no lo que se quiere o lo que se debe. (Celestino García, 2015).

Las metodologías de indicadores no están estandarizadas y agrupan distintos indicadores con el objetivo de simplificar cada realidad urbana. Además, no es posible afirmar que estas comparaciones sean capaces de valorar características subjetivas que dependen del contexto y la morfología de una ciudad.

A continuación se resumen cuatro condicionantes inherentes a todas las metodologías analizadas y que hay que tener en cuenta:

• Aspecto escala del indicador: cuando no hay datos a escala municipal se realiza una extrapolación de los datos desde la escala nacional. Esta situación supone una abstracción que distorsiona la realidad de las ciudades evaluadas, ya que se pondera con ciudades ajenas. Por ejemplo, el coeficiente de GINI, que se suele utilizar a nivel nacional para medir la desigualdad, resulta muy complejo extrapolarlo a otro nivel inferior.
• Aspecto competencial del indicador: cuando lo que mide el indicador no es responsabilidad directa de la administración local. En el caso de las ciudades españolas los indicadores relacionados con sanidad y educación, como por ejemplo el ratio profesor/alumno, no reflejarían de forma objetiva una buena o mala gestión municipal.
• Aspecto semántico del indicador: cuando no hay correlación directa entre la definición y su objetivo, es decir, entre lo que se quiere medir y lo que realmente mide el dato disponible. Por ejemplo, en alguna metodología se plantea que el dato del número de firmas de arquitecto per capita como un valor válido para evaluar la mejora en la planificación urbana.
• Aspecto temporal del indicador: cuando la actualización del dato que nutre al indicador puede desvirtuar la capacidad de comparación con otras ciudades y/o dentro de las métricas de una misma metodología aparecen datos disponibles de periodos diferentes. Por ejemplo, cuando se pondera por 100.000 habitantes, se utilizan datos de años diferentes para la ponderación y para un dato concreto.

Por último, se proponen una serie de necesidades a modo de oportunidades de mejora:

• Necesidad de contextualizar cada medición: la realidad es mucho más compleja que un dato. Hay tantas realidades urbanas como sistemas de indicadores se quieran construir. Para dar solidez a un sistema de medición se debería incluir la percepción ciudadana de un indicador como factor corrector.
• Necesidad de saber qué, cómo y para qué se está midiendo: tener claro el objetivo a medir. Esto está condicionado por las estrategias políticas acotadas generalmente a los ciclos electorales, ya que esta periodicidad limita a una metodología de medición más a largo plazo.
• Necesidad de no limitar a unidades administrativas, incorporando la escala geográfico-funcional metropolitana a la medición dada su interrelación. La mayoría de los índices se centran en una ciudad principal sin tener en cuenta su contexto metropolitano.

Referencias

• World Cities Report 2016, Urbanization and Development: Emerging Futures, UN-HABITAT.
• Celestino García, 2015, Sistemas de Indicadores de Smart Cities, USC, AECPA.
• Smart Cities. Ranking of European (1 septiembre 2016)
• Todas las webs de las metodologías analizadas.