Planteamos aquí un método de diseño urbano evolutivo basado en Big Data, el pensamiento «lean start-up» y las metodologías ágiles.
Si aceptamos que la ciudad es, fundamentalmente, una red social en la que los nodos son sus habitantes, entonces el problema de diseñarla se reduce esencialmente a la maximización de su valor como conector entre personas, ideas y sentimientos. En este post anterior, por ejemplo, se explica con más detalle este razonamiento y cómo la Ley de Metcalfe, que predice el valor de una red, nos ayuda algo en la tarea de descifrar «el tipo de problema que es una ciudad» (en palabras de Jane Jacobs).
En este sentido, reconocemos que las teorías hacia un diseño urbano evolutivo han sido insuficientemente desarrolladas en sus aspectos prácticos, y en consecuencia nos proponemos esbozar un método de diseño urbano evolutivo a partir, tanto de las nuevas posibilidades que las tecnologías digitales abren en torno al Big Data, como de avances metodológicos en el mundo de los negocios digitales como el pensamiento «lean start-up» o las metodologías ágiles.
Ciudades ecosistema
Entre nuestros objetivos se encuentra el mostrar cómo los datos urbanos pueden ser usados para automatizar y amplificar las posibilidades de observación en la fase inicial del método: la identificación de oportunidades. Muchas veces, hacemos arquitectura donde no procede, y la arquitectura en ese caso va en contra de la vida urbana. Sin embargo, hay otras dinámicas urbanas, que suceden bajo el radar, que están esperando ayuda por parte de la arquitectura para ser potenciadas y florecer.
Pensamos, por ejemplo, en actividades informales, o en algo tan cotidiano como hacer un transbordo. Si en el medio del desierto uno se fija bien, se asombrará de descubrir la diversidad. Hasta en los lugares mas inhóspitos de la ciudad, bajo un puente, en un polígono industrial desangelado, o en un descampado, suceden cosas de lo más interesantes. Basta observar las «líneas de deseo», esos trazos que se dibujan tras cientos de pisadas en la nieve o en los parques, y que un diseñador de espacio público atento a las preferencias humanas debería utilizar como referencia,
La gran red social
En tanto que responsable de la forma del espacio construido, el diseño urbano puede actuar bien como potenciador o como inhibidor de la calidad y cantidad de las conexiones entre los habitantes de la ciudad. El presente artículo toma como hipótesis que un diseño urbano adaptado a la naturaleza orgánica de la ciudad puede ser eficaz para acercarnos al objetivo de la maximización de valor como red social planteado inicialmente.
La metodología de diseño urbano aquí planteada se basa en el pensamiento “lean start-up”, que no es sino la aplicación del método científico de hipótesis, prueba y reformulación utilizado en muchas otras disciplinas. Demostramos, además, como dicho pensamiento “lean start-up” encaja con planteamientos de diseño urbano compatibles tanto con la visión orgánica y evolutiva de la ciudad como con la detallada observación de los fenómenos urbanos como fundamento del diseño posterior.
Un método de diseño urbano ágil y evolutivo
Nuestro objetivo principal es desarrollar una propuesta metodológica para la generación y validación de proyectos de diseño urbano en base al análisis de flujos, lo cual permitirá avanzar en un marco conceptual para el uso de los datos urbanos en la identificación de oportunidades y en la validación in-situ de hipótesis de diseño.
Además, el artículo sienta las bases de una metodología práctica de un diseño urbano digital, ágil y evolutivo. Identifica, asimismo, algunas situaciones en las que utilizar técnicas de co-creación y prototipado rápido para construir mínimos productos viables con los cuales probar in-situ las hipótesis de futuros proyectos.
Si el progreso científico vino de la mano tanto del desarrollo teórico como de la aplicación del método científico, la necesidad de un mayor desarrollo de las ciencias urbanas (Batty, 2013) nos obliga a partir de ahora a prestar una mayor consideración a cómo acercar el método científico a ese viejo arte de diseñar ciudades. En pos de ese objetivo resulta asimismo pertinente plantearse cómo, además de la innovación en procesos, podemos aplicar los avances tecnológicos para potenciar y facilitar la tarea de las personas que ejercen de diseñadoras del espacio urbano común.
Aunque el foco de este artículo está centrado en el uso del Big Data para la identificación de oportunidades y disfunciones, es conveniente describir, aunque sea someramente, el marco metodológico en el que tal etapa se encuadra. Para ello, planteamos a continuación un método de diseño urbano ágil y evolutiva, consistente en tres fases principales: especulativa, experimental y de pivotaje.
Fase especulativa
Dentro de esta fase, es necesario comenzar por la identificación del problema u oportunidad:
- El problema debe ser definido tanto en términos cualitativos como cuantitativos. Conviene establecer los indicadores de éxito claramente al principio del proceso de diseño, si es preciso en discusión con los diversos agentes involucrados, y publicarlos de manera transparente durante toda la fase de diseño. Junto a la definición ontológica de indicadores, las buenas prácticas aconsejan publicar igualmente los sistemas de medida y recolección de los datos que llevarán a configurar dichas métricas.
- Ocurre, sin embargo, que en muchas ocasiones el problema no es evidente, o ni siquiera existe, sino que el diseño comienza identificando una oportunidad o una disfunción ocultas. El proceso de innovación en diseño urbano, entendida innovación como la aplicación de nuevas ideas de una manera práctica (Ward, 2002) comienza entonces identificando esas oportunidades ocultas, y el escenario urbano ofrece un buen número de ellas para el atento observador. En la tercera sección de este artículo mostramos precisamente cómo el Big Data puede usarse para, mediante la caracterización de flujos o interacciones, detectar esas oportunidades o disfunciones latentes para iniciar nuevos proyectos de diseño urbano.
- Junto a lo anterior, es necesario identifucar claramente al sujeto y a los agentes en el proceso de diseño. El sujeto correspnde a la respuesta a la pregunta de para quién diseñamos, mientras que los agentes son aquellos que están dispuestos a involucrarse en el proceso hasta el punto de apuntar recursos -humanos, regulatorios, financieros, apoyo mediático, académico,, etc-. Si en el diseño de un patio de colegio el sujeto es la comunidad educativa, en el diseño de una galería comercial el sujeto puede ser una asociación de comerciantes. Por supuesto, la perspectiva del sujeto debe estar presente en la definición de las métricas. El Cityform Lab del M.I.T. ha publicado, por ejemplo, un conjunto interesante de métricas para un diseño urbano que trasladan de manera eficaz a las cualidades visuales, de interacción social u orgánicas a parámetros cuantitativos y computables.
Fase experimental
Consiste en la realización del diseño y construcción del prototipo que lo materializa, un conjunto al que denominamos “experimento”.
- Al principio de esta fase plantearemos una hipótesis de diseño. La hipótesis puede ser del tipo “la plaza del mercado funcionará si conseguimos que coexistan las terrazas con usos propios del mercado como la carga y descarga o la retirada de residuos”, o “el nuevo parque funcionará si es transitado por un número X de personas al día”.
- Diseñaremos un Mínimo Producto Viable que permita validar esa hipótesis. El Mínimo Producto Viable es un prototipo realizado con la mínima inversión en recursos, a condición de que cumpla el requisito fundamental de permitir la prueba. Puede que no sea estéticamente óptimo, o que no sea lo suficientemente robusto, ni mantenible. Pero debe poder permitir comprobar lo esencial de nuestra hipótesis. Por ejemplo, antes de invertir en un costoso puente entre los dos extremos de una ría, una conexión en ferry entre ambos extremos puede constituir un Mínimo Producto Viable que permita conocer de verdad si existe un potencial interés en esa ruta por parte de los automovilistas. Si la ruta de ferry es capaz de captar parte del tráfico de la -lenta- ruta existente, podemos estar prácticamente seguros de que el puente, una manera aún más rápida y eficiente de cruzar la ría, tendrá éxito.
- Diseñaremos el conjunto del experimento, constituido por el Mínimo Producto Viable y el sistema de recolección y análisis de datos. En nuestra metodología ambos son inseparables.
- Construiremos el experimento.
- La construcción del experimento se realizará en pequeños ciclos, o “sprints”, en los que el equipo de construcción tendrá permanentemente en cuenta los requerimientos del usuario.
- Cada iteración empieza por un diálogo o negociación entre el equipo de diseño y construcción y los representantes de los usuarios. Al final de este diálogo se establecen unas “historias de usuario” -por ejemplo, la asociación de comerciantes puede exigir como prioridad la existencia de un número determinado de plazas de aparcamiento para carga y descarga a una distancia razonable de cada comercio, y puede relegar de prioridad la existencia de sombra suficiente en la acera- que disparan la siguiente iteración constructiva. Evidentemente, estamos hablando de construcciones de urbanismo efímero, fácilmente montables, desmontables y reconfigurables. A menudo ni siquiera es necesario acometer grandes obras para probar las hipótesis de los mínimos productos viables. En muchos escenarios, como se ha demostrado con los cambios en el espacio público durante la covid-19, mínimos cambios en regulaciones de uso, de tráfico, con señalizaciones de bajo coste, pueden permitir probar nuestras hipótesis de diseño.
- Tras cada iteración se realiza un nuevo encuentro entre los representantes de los usuarios y el equipo de diseño y construcción, en el que aquellos dan o no su conformidad a las funcionalidades implementadas. Se eliminan, añaden o modifican nuevas “historias de usuario”, y se vuelve a iterar.
- Al final de las iteraciones constructivas, con el Mínimo Producto Viable construido y aceptado por todos, mediremos el grado de éxito de nuestra hipótesis teniendo en cuenta las métricas establecidas al principio.
Fase de pivotaje
Se trata de la fase final, donde tiene lugar la decisión sobre continuar o no con el proyecto. Una decisión “informada” por las métricas de éxito previamente diseñadas.
- A tenor de los resultados de la validación de nuestra hipótesis, hay que decidir si nuestra hipótesis de diseño es o no válida. En caso de no serlo, tanto los datos recolectados automáticamente como una serie de entrevistas con los potenciales usuarios nos pueden dar pistas de las razones. Tras ese análisis, decidiremos si “pivotamos” el diseño (adaptándolo para cubrir las fallas detectadas) o, por el contrario, desechamos el proyecto de plano.
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Foto de Jamshed Khedri via Unsplash.
