LUCA Talk: Open Data para entender la transformación de los barrios.

Cada vez es más común leer noticias y oir hablar sobre gentrificación de los barrios de las ciudades modernas. En este webinar tratamos este tema de actualidad que afecta a una gran parte de la población, centrándonos en las ciudades de Madrid y Nueva York donde hemos realizado un estudio para analizar la realidad de diferentes barrios en ambas ciudades.

Sin entrar en un estudio formal sobre la definición de lo que es la gentrificación, hemos aprovechado datos publicados por el Ayuntamiento de Madrid y por diferentes organismos de la ciudad de Nueva York para analizar la realidad de diferentes barrios en ambas ciudades. Hemos buscado relaciones entre actividades comerciales, magnitudes socioeconómicas y otros factores, para identificar algunos indicadores sólidos de transformación en los barrios. El trabajo comenzó de manera individual en la ciudad de Madrid, y gracias a la colaboración con la Universidad de Columbia se convirtió en un Capstone Project que desarrollaron un grupo de alumnos en Nueva York.

¿De cuándo son los datos de renta y de alquiler/m2 de Madrid?
Los datos de renta y locales son del año 2017, y los datos de alquiler del año 2016.  El dato de alquiler por metro cuadrado en Madrid exigió un proceso más elaborado para poderlo conseguir porque no hay datos públicos. El estudio se basó en datos que publicar el portal idealista.es, que publican sus informes, aunque hay que procesar los datos.

¿El modelo de clustering a Coney Island como High Gentrification? 
El modelo utilizado considera Coney Island como un barrio altamente gentrificado. Es cierto que no se corresponde con el análisis exploratorio realizado, pero son conclusiones que no se pueden llegar a extrapolar a otras ciudades. Y sí que existe un paralelismo entre los distritos en proceso de gentrificación y los que no. Se muestra una tendencia de que Coney Island puede tener una tendencia a la gentrificación.

¿Se podría aplicar el mismo modelo para dos ciudades del mismo país? 
Teóricamente se podría aplicar el modelo a otra ciudad, aunque debería analizarse muy detalladamente esta posibilidad y caso a caso.

¿Crees que se podría utilizar el mismo modelo para ciudades, países con un mismo estilo o cultura o modo de vida?
En principio se podría utilizar el mismo modelo, pero lo cierto es que, el “modo de vida” viene determinado por la realidad en esas ciudades. Pero lo que modifica más el poder trabajar con unos datos u otros es la propia recogida de esos datos. Aunque sean dos ciudades muy parecidas (mismo país o región, por ejemplo), si los datos disponibles no son equiparables, no se va a poder utilizar el mismo modelo. Es muy posible que se llegue a conclusiones muy parecidas, pero no se podría replicar el modelo para aplicarlo en otra ciudad.

¿El modelo entonces no es extrapolable en NY?, ¿Qué variables encontraron similares en NY vs MAD?
Efectivamente, el estudio no llevó a un modelo extrapolable. No al menos en el desarrollo, que no deja de ser limitado en el tiempo. Si se pudiera seguir procesando y desarrollando el estudio, probablemente se podría llegar a algo que, al tratarse de variables normalizadas, podría extrapolar.

¿Se puede acceder al estudio de Nueva York?
Por ahora no es posible acceder al estudio de Nueva York. Esperamos poder publicar algún whitepaper al respecto próximamente.

¿Qué herramienta habéis utilizado para realizar el clustering?
El clustering se realizó tanto por K-Means como por Agrupamiento Jerárquico, obteniéndose los mejores resultados con este último, aunque las diferencias fueron pequeñas.


¿Por qué no usasteis la estructura de población?, Los barrios más envejecidos pueden tener más riego de sufrir gentrificación, ¿no?
En Nueva York sí se emplearon datos demográficos, en el clustering se tuvo en cuenta, aunque el estudio posterior sobre las variables más relevantes no lo resaltó como una de las componentes principales. Aunque no siempre mayor edad significa más vulnerabilidad, estoy de acuerdo en que es una variable muy interesante a monitorizar para detectar movimientos.

¿Podrias facilitarnos los links o accesos a fuentes de opendata?

• Para Madrid, como os comentaba, la fuente principal utilizada fue https://datos.madrid.es
• En Nueva York se utilizaron conjuntos de datos de diversas fuentes, como pudieron ser:
• Oficina del censo: https://usa.ipums.org/usa/
• Portal de datos abiertos de la ciudad de Nueva York: https://opendata.cityofnewyork.us/
• Departamento de Finanzas del ayuntamiento de NY: http://www.nyc.gov/finance
• Comisión del Taxi de la ciudad de Nueva York: http://www.nyc.gov/tlc

¿No se podría inferir con otros datos como las pernoctaciones, su precio y las duraciones de las mismas en cada uno de los barrios?
Efectivamente, este sería un análisis super interesante, sin embargo no es nada fácil conseguir información al respecto. En Madrid no fui capaz de encontrar nada relevante al respecto, y en Nueva York el modelo de alquiler vacacional está directamente prohibido desde el pasado verano (aunque parece que recientemente se ha bloqueado la ley). En cualquier caso, los propietarios de estos datos son los propios gestores de las plataformas (como Airbnb) y hasta la fecha no los han hecho accesibles.

Estaría bien incluir datos y evolución de Apartamentos Turísticos
Desde luego, en esto estamos completamente de acuerdo. En muchos casos, aunque podamos discutir si el florecimiento de los alojamientos turísticos es la raíz del problema o no, es innegable que su influencia sobre la evolución de los barrios y el estilo de vida que es posible desarrollar en ellos es evidente. Sin embargo, como comentaba antes, estos datos no son de dominio público, y precisamente porque es una actividad que no está adecuadamente regulada o porque directamente se hace fuera de la ley, no existen estadísticas públicas. Así, ahora mismo dependemos de la voluntad de las empresas que gestionan los alquileres turísticos para poder analizar sus datos. Siendo que este tipo de alquileres condicionan importantemente la vida de los barrios, es muy urgente regular la actividad (teniendo en cuenta a todos los interesados) precisamente para que no resulte transparente y no escape a los análisis que se puedan hacer.

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