HERRAMIENTAS METODOLÓGICAS PARA EL USO DE BIG DATA EN LA PANIFICACIÓN URBANA SUSTENTABLE DEL ÁREA METROPOLITANA DE MENDOZA

ARIAS, LUCÍA; LAMEIRO GISBERT, BÁRBARA; PELLIZA, CANDELA; MINGORANCE, MARTINA; PENNSI, LEONARDO; MARTINEZ, MIGUEL; CÓRICA, MARÍA LORENA

Tucumán

Congreso; XXIX ENCUENTRO ARQUISUR y el XXIV CONGRESO ARQUISUR; 2021

Facultad de Arquitectura y Urbanismo/Universidad Nacional de Tucumán y Facultad de Arquitectura y Urbanismo /Universidad de Chile.

En la actualidad asistimos a una auténtica revolución de los datos. Se calcula que en los últimos dos o tres años se han generado tantos datos como en toda la historia de la humanidad. Ante este escenario es imperioso comenzar a analizar los vínculos existentes entre la planificación urbana y la generación, obtención y gestión de datos En este sentido, hay varios antecedentes en lo que respecta a su utilización por parte de organizaciones privadas y el impacto positivo que el fenómeno del análisis de datos tiene en la toma decisiones es evidente. Sin embargo, y pese al indiscutible potencial del uso de Big Data, su aplicación en el ámbito público en relación al planeamiento urbano, es escaso. Es en este contexto que, desde la disciplina urbanística, es menester comenzar a indagar acerca de qué impacto puede tener este fenómeno en la realidad de las ciudades y en la forma en que éstas son planificadas. El presente trabajo pretende comenzar con el abordaje sobre el potencial del uso de datos y Big Data en el ámbito del urbanismo del Área Metropolitana de Mendoza (AMM). Para ello, se propone un paquete de herramientas metodológicas con distintas escalas de abordaje. Por un lado, la utilización de fuentes de datos abiertos disponibles en organismos públicos, en lo que respecta a mapeos de información geográfica en temáticas urbanas a nivel macro-urbano, permite realizar diagnósticos de la Ciudad, identificando las principales problemáticas y zonas de intervención y mitigación. Y por otro lado, sobre estos puntos críticos, se formula una metodología observacional a nivel micro-escala, con el uso de Cámaras basadas en machine learning que cuantifican los flujos de movilidad (vehiculares y peatonales), con registro de datos minuto a minuto. En virtud de estos análisis, es posible el desarrollo de premisas de planificación y diseño adecuados. La importancia que adquiere el visibilizar esta información, representa un verdadero aporte para proyectistas, planificadores urbanos y todos aquellos actores involucrados en la temática del urbanismo.