Percepción del ciudadano de las políticas Smart City: el caso de la ciudad de Málaga

DEPARTAMENTO DE ECONO MÍA Y ADMINISTRACIÓN DE EMPRESAS FACULTAD DE CIENCIAS E CONÓMICA S Y EMPRESAR IALES UNIVERSIDAD DE MÁLAGA TESIS DOCTORAL “PERCEPCIÓN DEL CIUDADANO DE LAS POLÍT ICAS S MART CITY: EL CASO DE LA CIUDAD DE MÁLAGA ” Eva M. Sánchez T eba MÁLAGA 2015 2 TESIS DOCTORAL “PERCEPCIÓN DEL CIUDADANO DE LAS POLÍT ICAS SM ART CITY: EL CASO DE LA CIUDAD DE MÁLAGA ” Doctoranda: Dña. Eva M. Sánc hez Teba Director: Dr. D. Guillermo J . Berm údez González En el marco de: Departamen to Ec onomía y Administración de Empresas AUT OR: Eva M. Sánchez T eba http://orcid.or g/0000-0002-2654-292X EDIT A: Publicaciones y Divulgación Científica. Universidad de Málaga Esta obra está bajo una licencia de Creative Commons Reconocimiento-NoComercial- SinObraDerivada 4.0 Internacional: http://creativecommons.or g/licenses/by-nc-nd/4.0/legalcode Cualquier parte de esta obra se puede reproducir sin autorización pero con el reconocimiento y atribución de los autores. No se puede hacer uso comercial de la obra y no se puede alterar , transformar o hacer obras derivadas. Esta T esis Doctoral está depositada en el Repositorio Institucional de la Universidad de Málaga (RIUMA): riuma.uma.es Índices 3 Índice de c ontenid os AGRADECIMIENTOS .............................................................................................. 15 I INTRODUCCIÓN ................................................................................................... 17 I.I Justificación ................................................................................................ . 17 I.II Esquema de trabajo ................................................................................... 19 Capítulo 1- LA SMART CITY .................................................................................... 23 1.1 La evolución de las ciudades ..................................................................... 23 1.1.1 El orden urbano y el orden social en la ciuda d .................................. 29 1.1.2 El diseño urbano ................................................................................. 30 1.2 Ciudades del siglo XXI ................................................................................ 34 1.2.1 Los retos a los que se enfrentan las ciudade s contemporáneas. ...... 38 1.2.2 Competencias propias de los gobiernos locales ................................ 39 1.3 Hacia la Smart City .................................................................................... 41 1.3.1 ¿Qué es una Ciudad Inteligente? ....................................................... 41 1.3.2 ¿Por qué son necesarias las smart cities? .......................................... 48 1.3.3 Las críticas hacia el modelo de Smart Cities ....................................... 50 1.3.4 Modelos de Ciudades Inteligentes ..................................................... 51 1.3.5 Smart Cities en ciudades de nueva creación ...................................... 52 1.3.6 Smart Cities en ciudades ya consolidadas .......................................... 55 1.3.7 Estrategia de implantación de una Smart Cit y ................................... 56 1.3.8 Los agentes implicados: Stakeholders ................................................ 57 Capítulo 2- EL IMPACTO EN EL CIUDADANO DE LAS POLÍTICAS SMA RT CITY. ANÁLISIS DE EXPERIENCIAS. .................................................................................. 63 2.1 Smart Mobility. .......................................................................................... 67 2.1.1 Gestión del tráfico en tiempo real ..................................................... 68 2.1.2 Gestión del transporte público ........................................................... 71 2.1.3 Gestión de aparcamientos. ................................................................ 75 2.1.4 Gestión de uso de bicicletas. .............................................................. 77 2.1.5 Vehículos eléctricos ............................................................................ 80 2.1.6 Servicio de compartición de vehículos ............................................... 82 2.2 Smart Economy ......................................................................................... 82 2.2.1 Acciones puestas en marcha en distintas ciu dades inteligentes ........... 85 Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciuda d de Málaga 4 2.3 Smart goverment ...................................................................................... 85 2.3.1 Acciones puestas en marcha en distintas ciu dades inteligentes ....... 88 2.4 Smart people ............................................................................................. 89 2.4.1 Acciones puestas en marcha en distintas ciudades inteligentes ....... 90 2.5 Smart enviroment ..................................................................................... 91 2.5.1 Energía y eficiencia energética ........................................................... 91 2.5.2 Smart Grid ................................ .......................................................... 92 2.5.3 Edificación sost eni ble ......................................................................... 93 2.5.4 Gestión de residuos ............................................................................ 94 2.5.5 Gestión del agua ................................................................................. 95 2.5.6 Contaminación ................................................................................... 96 2.6 Smart Living ............................................................................................... 98 2.6.1 Acciones puestas en marcha en distintas ciudades inteligentes ..... 100 Capítulo 3- PERCEPCIÓN DEL CIUDADANO DE LAS POLÍTIC AS DE SMART CITY .. 101 3.1 Gobierno Abierto: datos abiertos, transparencia y participación .......... 101 3.1.1 Participación ciudadana ................................................................... 102 3. 1.2 Datos abiertos vs gobierno abierto .................................................. 107 3.1.3 Transparencia ................................................................................... 110 3.2 Normativa y Normalización relativas a las Smart Cities ......................... 113 3.2.1 EUROPA. ........................................................................................... 113 3.2.2 ESPAÑA ............................................................................................. 122 3.2.3 ANDALUCÍA ....................................................................................... 124 3.2.4 SMART CITIES .................................................................................... 126 3.2.5 Normalización ................................ ................................................... 132 3.3 Humans Smart Cities: gestión de la opinió n del ciudadano ................... 133 3.3.1 Una ciudad inteligente e i nclusiva .................................................... 136 3.3.2 Innovación ciudadana, innovación abierta ................................ ...... 137 Capítulo 4- EL CASO DE LA CIUDAD DE MÁLAGA ................................................ 143 4.1 Málaga en cifras ...................................................................................... 143 4.1.1 Demografía ....................................................................................... 144 4.1.2 Economía .......................................................................................... 146 4.1.3 Turismo ............................................................................................. 147 Índices 5 4.1.4 Medio Ambiente ............................................................................... 149 4.2 Málaga 2020 ............................................................................................ 151 4.3 Servicios prestados en la ciudad con su componente “smart” .............. 152 4.3.1 Smart Enviroment ............................................................................ 153 4.3.1.1 Proyecto Smart City Málaga .......................................................... 153 4.3.2 Smart Mobility .................................................................................. 155 4.3.3 Smart Governance ................................ ............................................ 159 4.4.4 Smart Economy ................................................................................ 161 4.4.5 Smart People .................................................................................... 163 4.4.6 Smart Living ................................ ...................................................... 163 Capítulo 5 OB JETIVOS E HIPÓTESIS DE LA INVES TIGACIÓN. OR GANIZACIÓN DEL ESTUDIO EMPÍRICO ............................................................................................. 165 5.1 Objetivos de la investigación .................................................................. 165 5.1.1 Objetivo principal ................................................................ ............. 165 5.1.2 Objetivos específicos ........................................................................ 165 5.2 Hipótesis de la investigación. .................................................................. 165 5.3 Organización del estudio em pírico ......................................................... 172 5.3.1 Metodología ..................................................................................... 172 5.3.2 Investigación cuantitativa por enc uesta .......................................... 175 5.3.3 Descripción de la muestra ................................................................ 177 Capítulo 6. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS DE LA INVESTIGACIÓN EMPÍRICA. .. 185 6.1 Análisis descriptivo de las variables del model o teórico ........................ 185 6.1.1 Análisis descriptivo de los bloques temáticos .................................. 186 6.1.2 Correlaciones entre variables. .......................................................... 200 6.1.3 Análisis descriptivo segmentado ...................................................... 203 6.2 Análisis Clúster ........................................................................................ 226 6.3 Contraste de hipótesis ................................................................ ............ 229 6.4 A modo de resumen ................................................................................ 253 Capítulo 7 CONCLUSIONES .................................................................................. 267 7.1 Conclusiones ........................................................................................... 267 7.2 Aportación de esta investigación ............................................................ 270 7.3 Limitaciones de la investigación ............................................................. 271 7.4 Futuras líneas de investigación ............................................................... 272 Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciuda d de Málaga 6 BIBLIOGRAFÍA ................................................................................................ ...... 273 WEBGRAFÍA ................................................................................................ ......... 281 LEGISLACIÓN E INFORMES .................................................................................. 284 ANEXOS ............................................................................................................... 287 Índices 7 Índice de T ablas Tabla 1. Definiciones de Ciudad Inteligente (Intell igent City) .............................. 43 Tabla 2. Definiciones de Ciudad Inteligente (Smar t City) ..................................... 43 Tabla 3. Definiciones de Ciudad Creativa .............................................................. 44 Tabla 4. Valor aportado por una Smart City ......................................................... 49 Tabla 5. Objetivos de Europa y España Horizonte 2020 ..................................... 118 Tabla 6. DESI 2015. Servicios Públicos Digitales ................................................. 121 Tabla 7. Grado de cumplimiento 2013 de los objet ivos 202 0 ............................ 152 Tabla 8. Acciones objeto de estudio ................................ ................................... 166 Tabla 9. Estadísticas de fiabilidad ....................................................................... 177 Tabla 10. Anova con prueba para no aditividad de Tukey .................................. 177 Tabla 11. Ficha técnica de la investigación ......................................................... 178 Tabla 12. Perfil de los encuestados por edad ..................................................... 178 Tabla 13. Perfil de los encuestados por sexo ...................................................... 179 Tabla 14. Perfil de los encuestados por nivel de estudios .................................. 179 Tabla 15. Perfil de los encuestados en función del distrito donde residen ........ 180 Tabla 16. Buena percepción de su formación tecnológica ................................ . 181 Tabla 17. Visión positiva de la tecnología ................................ ........................... 182 Tabla 18. Ha oído hablar del término Smart City ................................................ 183 Tabla 19. Pregunta sobre ámbitos tecnol ógicos ................................................. 186 Tabla 20. Sabe lo que es una Smart City ............................................................. 188 Tabla 21. Conocimiento de las iniciativas de Málaga Smart City ........................ 192 Tabla 22. Uso de las iniciativas de Málaga Smart City ........................................ 194 Tabla 23. Valoración de las iniciativas de Málaga Smart City ............................. 197 Tabla 24. Correlaciones entre conocimien to y valoración de las inicia tivas ...... 201 Tabla 25. Correlaciones entre uso y valoración de l as iniciativas de Smart Ci ty 202 Tabla 26. Correlaciones entre ed ad y conocimiento de las iniciativas de Smart City ....................................................................................................................... 204 Tabla 27. Correlaciones entre edad y uso de las ini ciativas de Smart City ......... 206 Ta bla 28. Correlaciones entre edad y valoración de las iniciativas de Smart City ............................................................................................................................. 208 Tabla 29. Corre laciones entre sexo y conocimient o de las iniciativas de Smart City ............................................................................................................................. 210 Tabla 30. Conocimiento de Málaga Smart Grid/Se xo ......................................... 211 Tabla 31. Correlaciones entre sexo y uso de las inic iativas de Smart City ......... 212 Tabla 32. Correlaciones en tre sexo y valoración de las iniciativas de Smart City ............................................................................................................................. 213 Tabla 33. Correlaciones entre nivel d e estudios y c onocimiento de las iniciativas ............................................................................................................................. 214 Tabla 34. Correlaciones entre nivel de estudi os y uso de las iniciativas ............ 216 Tabla 35. Correlaciones entre nivel de estudi os y valoración de las iniciativa s . 218 Tabla 36. Correlaciones ent re distrito de residencia y conocimiento de las iniciativas ............................................................................................................. 220 Tabla 37. Correlaciones entre distrito de resi dencia y uso de las iniciativas ..... 221 Tabla 38. Correlaciones entre dis trito d e residencia y valoración de las iniciativas ............................................................................................................................. 222 Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciuda d de Málaga 8 Tabla 39. Percepción del ciudadano de las ventajas al vivir en una Smart Ci ty . 224 Tabla 40. Pe rcepción del ciudadano de su p rotagonismo en las políticas de Smart City ....................................................................................................................... 225 Tabla 41. Número de casos en cada clúster ....................................................... 227 Tabla 42. Centros de clústeres finales ................................................................ 228 Tabla 43. Hipótesis H11.1 .................................................................................... 236 Tabla 44. Hipótesis H11.2 .................................................................................... 236 Tabla 45. Hipótesis H11.3 .................................................................................... 237 Tabla 46. Hipótesis H11.4 .................................................................................... 237 Tabla 47. Hipótesis H11.5 .................................................................................... 237 Tabla 48. Hipótesis H11.6 .................................................................................... 237 Tabla 49. Hipótesis H11.7 .................................................................................... 238 Tabla 50. Hipótesis H11.8 .................................................................................... 238 Tabla 51. Hipótesis H11.9 .................................................................................... 238 Tabla 52. Hipótesis H11.10 .................................................................................. 238 Tabla 53. Hipótesis H11.11 .................................................................................. 239 Tabla 54. Hipótesis H11.12 .................................................................................. 239 Tabla 55. Hipótesis H11.13 .................................................................................. 239 Tabla 56. Hipótesis H11.14 .................................................................................. 239 Tabla 57. Hipótesis H12.1 .................................................................................... 240 Tabla 58. Hipótesis H12.2 .................................................................................... 240 Tabla 59. Hipótesis H12.3 .................................................................................... 241 Tabla 60. Hipótesis H12.4 .................................................................................... 241 Tabla 61. Hipótesis H12.5 .................................................................................... 241 Tabla 62. Hipótesis H12.6 .................................................................................... 241 Tabla 63. Hipótesis H12.7 .................................................................................... 242 Tabla 64. Hipótesis H12.8 .................................................................................... 242 Tabla 65. Hipótesis H12.9 .................................................................................... 242 Tabla 66. Hipótesis H12.10 .................................................................................. 242 Tabla 67. Hipótesis H12.11 .................................................................................. 243 Tabla 68. Hipótesis H12.12 .................................................................................. 243 Tabla 69. Hipótesis H12.13 .................................................................................. 243 Tabla 70. Hipótesis H12.14 .................................................................................. 243 Tabla 71. Hipótesis H13.1 .................................................................................... 244 Tabla 72. Hipótesis H13.2 .................................................................................... 244 Tabla 73. Hipótesis H13.3 .................................................................................... 245 Tabla 74. Hipótesis H13.4 .................................................................................... 245 Tabla 75. Hipótesis H13.5 .................................................................................... 245 Tabla 76. Hipótesis H13.6 .................................................................................... 245 Tabla 77. Hipótesis H13.7 .................................................................................... 246 Tabla 78. Hipótesis H13.8 .................................................................................... 246 Tabla 79. Hipótesis H13.9 .................................................................................... 246 Tabla 80. Hipótesis H13.10 .................................................................................. 246 Tabla 81. Hipótesis H13.11 .................................................................................. 247 Tabla 82. Hipótesis H13.12 .................................................................................. 247 Tabla 83. Hipótesis H13.13 .................................................................................. 247 Tabla 84. Hipótesis H13.14 .................................................................................. 247 Agradecimientos 15 AGRADECIMI ENTO S El proceso de elaboración de una tesis es una especie de montaña rusa en la que te decides montar un d ía sin saber lo que t e esp era más adelante . Hay muchos altibajos, ganas de tirar la toalla, d e soledad y de calles sin salida pero tamb ién de momentos divertidos y de satisfacción d el deber cum plido. En ese proceso te acompaña mucha gente, que están y son, que te aportan, te ayudan y te comprenden . A Guillermo Berm údez González, mi director de tesis. Hay momentos e n que ha con fiado en mí más que yo misma. Ju ntos iniciamos est e viaje y ju ntos lo concluimos. Gracias por el camino. A los vecinos de la ciudad de Málaga c on los q ue he t rabajado estos años intentando con struir una ciudad mejor. Vosotro s sois la verdadera inspiración de es te trabajo de investigación. Vuest ras enseña nzas, anhelos, y sueños ya forman parte de mí y de este trabajo. Gracias porque me habéis hecho mejor persona. A mis compañero s de trabajo, servidores públicos con mayúsculas, que h an estado junt o a mí durante mi investigación, me han ayudado con sus ap or taciones, sus datos, su s consejos y que me han animado siempre. Gracias p or recorrer a mi lado esta etapa. Sin vosotros este trabajo sería otro . A mis amigos, esos q ue siemp re están ah í, que hacen que las cuestas p arezcan más leves, y la tare a más simple. En los momentos b uenos, pero t ambién en los malo s. Gracias por ser vuestro apoyo. A las personas que me han d edi cado su t iempo, q ue me han dado soporte y valor para afrontar este reto. Os estoy eter namente agradecida. A mi familia, a mis hermanos pero sobre t odo a mis padres. Gracias por sacrificaros por nosotro s en todo mom ento p ara que tengamos u n futuro mejor. Gr acias po r vuest ra ayuda constante du rante este duro viaje. Nunca dudéis que nuestros éxitos son también los vuestros. A Pepe, mi compañero en la vida, la mano que nunca me deja caer, que me sostiene y me protege. Este t rabajo es tu yo tam bién, c ompartido en largas noches de ayuda y de consulta. Gracias por estar siempre. A mis dos princesas. Gracias por sop ortar tantas au sencias, tantas h oras sin vosotras, tantos días largos. Gracias p or vuestra vit alidad, vuestra sonrisa y vuestra alegría. Sois la ra zón por la q ue me levanto cada día a comerme el mundo. Gracias por existir. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 16 Introducción 17 I INTRODUCCIÓ N I.I Justificació n La presente in vestigación surge de la experiencia p rofesional en el campo de la gestión pública de la doctoranda, en la que ha desarrollado un a de sus vocaciones, el servicio al ciudadano, aportando s u granito de arena en la construcción de una ciudad mejor. El siglo XXI está llamado a ser el siglo de l as ciudades. En la actuali dad, según Naciones Unidas, en el añ o 2012, la población mundial alcanzó los 7.000 millones de personas y se espera llegar a los 9.300 millones en 2050 y a los 10 .100 millones a finales de siglo. En paralelo al crecimiento poblacional, las ciudad es tienen un peso y una importancia como nunca ant es han tenido. En 20 07, por p rimera vez en la histo ria de la hu manidad, la población resid ente en ciu dades con más d e 20 .0 00 hab itantes superó el 50%. Las previ siones de UN -Habitat apun tan a que en el año 2050 se llegará al 70% (cerca de 6.300 millones de personas). L os esp acios públicos so n cada vez más densos y tienen q ue d ar respuesta a muchos problemas relacionados con la gestión de recursos escasos, a la provisión de servicios púb licos, a la movilidad urbana y d el tráfico, a la gestión de la informac ión, así como a la eficiencia energética y en general a la sostenibilidad. Ante est e escenario, se deben diseñar nuevas est rategias para mejorar el rendimiento de la ciudad y la sostenibilidad d e la misma. Aqu í es dond e aparece e l concepto Smart City (trad ucido habitualmente en e spañol como Ciudad I nteligente), se conoció a p rincipio de los años 9 0 del siglo pasado como un e nfoque para afront ar los problemas relacionados con la eficiencia energ ética, los impactos am bientales y el cambio climático, que en aq uellos años empezaban a pre ocupar a las ciudades como grandes emisores de CO2. Con el paso del tiemp o, el conce pto de Smart City ha ganado en recorrido y a los ret os anteriore s ha unido otros , c omo la mejora de la calidad de vida, el au mento de competitividad eco nómica, la preocupación por la seguridad ciudadana, la transparencia y la gob ernanza más part icipativ a o la incorp oración d e in novaciones tecnológicas. En los ú ltimos tiempos ha perdido p eso la consideración de la centralidad de la tecnología en el d esarrollo de un a Smart City y se da más p eso a una visi ón in tegrada y holística de la Ciudad I nteligente como un sistema funcional complejo y multidimensional, en el que los ciu dadanos sean el centro y compartan decisiones con los agentes políticos y económicos. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 18 Toda acción p uesta en marcha bajo el paraguas de Ciudad Inteligen te tiene la finalidad de pres tar un servicio eficiente al ci udadano, optimi zando los recursos y contribuyendo a mej ora r la calid ad de vida de lo s mismos. El ciudadano se sitúa en el centro de estas acciones, siendo el receptor final de todos los esfuerzos. Pero, ¿esto es realmente así? ¿ El ciudadano es con sciente de estas accio nes? ¿Conoce, u sa y valora las mismas? ¿Mejo ran su calidad de vida? ¿ Es re almente el centro de este proceso? En este trabajo de investigación intentaremos dar respuesta a estas preguntas a través de u n estudio re alizado entre vecino s de Málaga, ciu dad pionera en desarrollo de acciones relacionadas con la Ciudad Inteligente, y que q uiere aport ar la percep ción de la pieza clave en toda evolución y desarro llo de la ciudad, sus ciudadanos. Y es qu e una ciudad mejor es posib le. La t ransformación se produce cuando la comunidad tiene las h err amientas para asumir el control y la ele cción d e la manera de vivir, trabajar y relacionarse. Buscamos un enfoque g eográfico y t erritorial de las Smart Cities. Poner el eje de las Ciudad es I nteligentes en el ciudadano. Ver de q ué ma nera nues tras c iudades están cambiando, y qué ben eficios nos reportan. Éste, es un texto escrito desde el compromiso por un a ciudad donde los ciudadanos ten gan voz y part icipen de u na manera activa gracias a la u tilización de la tecnología a su disposición, del servicio d e dicha tecn ología a las deman das ciudadanas, compromiso con una gestión pública t rasparente y que favorezca la participación y d esde el comp romiso de ayudar a crear ciudades que merezcan la pena ser vividas. Las Ciudades Inteligentes no dependen únicamente d e la dotación de infraestructura física ("capital f ísico" ), sino también , y cada vez más , d e la disponibilidad y calidad de la comunicación d el conocimiento y la infraestructu ra social (" Capital intelectual y el c apital social") (Caragliu , A et al. 2009 ). Introducción 19 I.II Esquema d e trabaj o En la redacción del pre sente trabajo de investigación se ha querido seguir un “hilo conductor” para llevar de la m ano al l ector y recorrer de sd e una visión general del desarrollo de las ciudades un camino que nos llevará al caso con creto de la Ciud ad Inteligente en el caso de Málaga. Así se compone de los siguientes capítulos: Capítulo I. La Smart City. Si algo ha evolucionado al ritmo que lo ha hecho el ser humano, son las ciudades. Hablamos de la evolu ción de las mismas para comprender mejor el proceso de transformación en el que nos encontramos actu almente y los retos a los que se enfrentan las ciudades en el siglo XXI. También es importante saber cuáles son las co mpet en cias d e los gobiernos locales ya que, debido a que es la admin istración más cercana al ciudadano y ser más sensible a sus problemáticas, mu chas veces realiza tareas impropias que corresponden a otras administraciones. Al mismo nivel que la ev olució n conceptual, la definición de Ciu dad I nteligente ha ido desarro llándose y enriqueciéndose con el paso del tiempo. Existen multitud de definiciones qu e tratan de caracteriza r el conc epto smart, en ocasiones d e forma interesada, para que se adap te a las n ecesidades y los objet ivos específicos de un sector o colectivo determinado. La rela tiva juventud del término así como la gran cantidad de ideas y modelos alrededor del mismo, h an agravado la confusión sob re l o que s e entiende ho y d ía como Ci udad I nteligente (Ciudades y ciudadanos en 2033, 2015). Consideramos, p or tanto, necesario, un r ecorrido por la litera tura en relac ión a la evolución y al itinerario que ha tenido el conce pt o de Smart City. Capítulo II El im pacto e n el ci udadano de las políticas Smart City. A n álisis de experiencias. Seguimos el esquema de Giffinger et al (2007) en el que plantea agrupar t odas las facetas d el concepto Ciudad Inteligente e n seis característic as: Smart Environment, Smart Econ omy, Smart People, Smart Go vernance, S mart M obility y Smart Living. Para estos auto res la Ciudad Int eligente es aquella en la que la s tecnologías d e la información y la comunicación (TICs) juegan un pa pel principal en uno o varios de estos sectores. Buscando la cara humana de la Ciu dad Intelige nte, la introducción del facto r “persona” como clave y part e central en t oda esta evolución , hacemos una re visión de Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 20 distintas exp eriencias, tanto nacionales como i nternacionales, relacion adas con c ada uno de estos ámbitos. Capítulo III Percepción del ciudadano de las polític as Smart City . En este capítulo entr amos en la parte sustantiva del presente trabajo d e investigación. Hab lamos de gobierno abierto , d e transparencia y part icipació n ciudadana. Empezamos a “t ocar” el día a día de los ciudadanos, de lo que verdaderamente le preocupa: un a ciudad inclusiva, innovadora, con u na in novació n abierta y procesos d e co-creación y que fomenten el espíritu empresarial u rbano . L os ciudadanos son capaces de detectar las necesidades antes que los admini stradores de la ciudad y pueden colaborativamente trabajar para solucionar los p roblemas y mejorar la ciudad con innovaciones rápidas y efic ientes. Los ciud adanos t ienen que pasar de ser entendidos co mo destinatarios de los servicios a ser participantes de una mejor calidad de vida. Capítulo IV El caso de la ciudad de Málaga . Presentamos las acciones p uestas en marcha en la ciud ad de Málaga, u na ciudad q ue est á utilizando el campo de las Nuevas Tecnología s para diferenciarse , para atraer y retener talento, h aciendo de la ciudad uno de los p olos tecnológicos más importantes de Europa. Tecnologías que aplicadas a la gest ión d e los servicios pú blicos permiten ser más eficaces y ahorrar costes . El esfuerzo realizado en los últimos años ha dado sus frutos en diferentes proyectos e iniciativas qu e han renovado la ciudad en mu chos aspectos y han consolidado las apuestas estratégicas de la ciudad. Capítulo V Objet ivos e hipótesis de la investigación. Or gan ización del estu dio empírico. El ob jetivo principal de nuestra in vestigación es el desarrollo de un modelo teórico p ara entender la percepción del ciudad ano de las políticas/acciones b ajo el paraguas de Ciudad Inteligente, a través del conocimiento, u s o y valoración de las mismas. Con esta premisa se ha elaborado un estudio empírico a t ravés de una enc uesta realizada a vecinos de la ciudad de Málaga. En este capítulo desarrollamos los objetivos específicos y las h ipótesis d e partida, así como la explicación d e la organización del estudio em pírico. Introducción 21 Capítulo VI Análisis de los resultados de la investi gación empírica. Este capít ulo se centra en el análisis y exposición de los re sultados o btenidos tras el desarrollo empírico, con el fin de validar el mod elo teórico expuesto anteriormente, a fin de contrastar las hi pótesis planteadas. Capítulo VII Conclusiones Como su propio nombre indica, presenta las principales conclusiones del trabajo de campo, señalando las aportaciones d el mismo , así como las lim it aciones de la investigación y las futuras líneas de estudi o. Bibliografía y Webgrafía Referencia a todas l as fu entes b ibliográficas y webs con sultadas para la elaboración del presente trabajo. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 22 Capítulo 1: La Smart City 23 Capítulo 1- LA SMA RT CITY 1.1 La evol ución de las ciudades Hace un os añ os Antonio Muñoz Molina p ublicó un artículo de opinión en un periódico nacional , que hablaba sobre la figura de Jane Jacobs y su lucha contra Rob ert Moses, también conocido como “el zar” que rep resentaba la prepotencia del urbanismo de re novación centrado en el saneamiento urbano mediante la ingeniería y la cirugía (cortar trozos de ciud ad y sustituirlos por otros más “m odernos”). A t oda esta destrucción de barrios p opulares el propio Mo ses lo llamaba “la guadaña del progreso”. En los p rim eros año s cincuenta una autop ista de diez carriles iba a atravesar el Soho, Little Italy, Chin atown y Greenwich Village, el b arrio de N u eva York donde vivía Jacob s. Washington Square, la plaza del barrio de Jacobs iba a desaparecer. N adie protestó con tra ese proyecto, solo una mujer, Jane Jacobs, sin formación urbanística y sin estudios universitari os, se opuso a es ta agre sión al medio en el que ella habita ba. Su s p rimeras camaradas en la sublevación u rbana fueron las madres de los amigos de sus hijo s. Todas llevaban a s us hijo s a ju gar a la plaza y s i n este entorno, se quedaría sin lugar p ara su s juegos infantiles. Según dijo Robert Moses “unas cuantas locas con carritos de n iños”. Estas locas con carritos ganaron la partida y cualquiera que vaya ahora a Nueva York puede pasear por Washington Square, distraerse mirando a los músicos o saltimban quis callejeros o a los ju gadores de ajedrez. Lo q ue me llama la atención de esta historia es q ue la ciudadanía, con el sentido común que muchas veces les falt a a los grandes expertos, con testa las decisiones tomadas sobre el l ugar que habita n, sobre su r ealidad más próx ima, y con argumentos, cambian el curso de las cosas. La ciudad está para viv irla y hay que poner al alcan ce del ciudadan o todos los medios para que esto sea así. Muchas veces se habla de complicadas teorías y se intenta forzar la realidad para que funcione de acuerdo con ellas. Las con secuencias su elen ser desast rosas. Resulta imprescindible vivir previamente las ciudades y mirarlas de forma activa y atenta y detectar lo que “late” en la ciudad. De lo contrario corremos el riesgo de organ izar complicadas y erróneas t eorías f recue ntement e imp osibles de verificar, planes irreal es o proyectos equivocados. Jane Jacobs escribió en 19 61 su libro “Muerte y vida de las grandes ci udades” donde buscaba u na ciu dad humana e n la qu e las personas desarrollaran sus role s urbanos de la mejor forma p osi ble y, precisamente ahora, n os encontramos con que esta es la mejor ciudad para c onseguir un uso eficiente del territorio y los re cursos. Resulta sorprendente comprobar como , por dist intos caminos pu ede llegarse al mismo sitio. Ahora hablamos de ciudad sos ten ible pero, en realidad, p odríamos también referirnos a una ciudad más humana, más vital, más habitable, más eficiente, más Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 24 racional, y estaríamos hablando de lo mismo. Jane Jacobs t ambién habla en su obra de la necesidad de que la ciudad sea compleja y diversa En la segunda parte titulada “Condicion es previas de diversidad urbana” estudia los factores g eneradores de diversida d y consti tuye el resumen y base de sus propuestas. Jacobs dice que “para generar una diversid ad exuberante en las calles y distrit os de una urbe son indispensable cuatro condiciones”. La primera sería que el distrito (la mayor cantidad posible de partes del mismo) tiene que cumplir más de una función primaria de for ma que se garantice la presencia de personas fuera de s us hogares en circunstancias y p or mo tivos disti ntos dispuestas a u sar los servicios comunes. La segunda es qu e u na parte sub stanci al sean manzanas pequeñas de forma que se garanticen muchas esq uinas y cruces de c alles. La tercera es que exista una mezcla comp acta de ed ificios, viejos y nuevos, caros y baratos, et c. Y la cuart a es que ha de haber una concentración humana suficient emente densa. Durante su carrera Jacobs tuvo o tros enfrentamientos. Po r ejemplo, con Lewis Mumford (en otro mom ento su princi pal apoyo en el ámb ito d isciplinar) que contestó a las prop uestas de Jacobs con u na crítica en The Urban Prospect titulada “Los remedios de mama Jacobs para el cán cer urbano”. Era una polémica entre u n defensor de la planificación globa l y una d efensora de la diversidad u rbana, del dinamismo de las gran des ciudades, de la d ensidad de la calle . Es cont raponer el orden f rente al desorden, la planificación d el desarrollo urb ano frente a un enfoque mucho más casual, que deja que todo fluya en la ciudad. Y es qu e Lewis Mumford, escritor y sociólogo am ericano, fallecido en 1990, era un defensor de la ciudad medieval, de la ciu dad -jardín y es de los autores más citados en cualqu ier obra que t rate d e las ciudades. M umford se insp ira en los planteamientos de la ciudad-jardín de Ebe nezer How ard (1850-1928) a las que d efinió en su li br o Ciudades Jard ín del Futuro (1898) como unidades d e población autosuficientes, no mayores de 30. 000 habi tantes y dot ando a la comunidad de todas las actividades y equipamientos necesarios: trabajo, cult ura, o cio. Las ciudad es estarían rodeadas por un cinturón verde, que debía servir de nexo entre lo urbano y lo rural y proporcionar alimento a la población y servir de freno a la ex p ansión de la ciudad. Pa ra Howard el hombre t iene qu e con vertirse en el due ño y no en la víctima de s u creación, lo que sucedería si las ciud ades continuaran su crecimiento incontrolado. Las id eas de Howard f ueron llevadas a la práctica po r el arqu itecto Raymond Unwin e n Hertfordshire, donde se const ruyó la p rimera ciudad -jardín, L etchwort h, en 1903 y después en Welwyn Garden City en 19 19, que e s hoy una ciudad ajardinada b astante alejada del concepto de H oward. Tanto Mumford como Pierre George, conocido geógrafo francés considerado uno de los padres de la geografía humana, querían una nueva imagen de la ciudad, que Capítulo 1: La Smart City 31 La actuación de las administraciones públicas debe ir más allá d el co rto plazo o lo in mediato, hacer una reflexión seria sob re qu é ciudad se preten de construir, teniendo e n cu enta la individ ualidad de cada ciudadano y el bien común de todos los vecinos. El marco de referencia siempr e deberá ser devolver a los ciudadanos un espacio público entendid o como lugar de encuentro, de negociación, de expresión y de debate. Hay t antas ciudades como formas de mirar n uestro entorno. Es hora de devolver la ciudad a sus c iudadanos y de propiciar lugares de enc uentro. Pero ¿qué es el espac io p úblico? Según la Agencia de Ecolo gía Urbana d e Barcelona “e l espacio público es el principal definidor del modelo de ciudad mediterránea. Es donde se d esarrolla la vida de la ciud ad d ando cuerpo a la esencia de la misma, es decir, al contenido al inter cambio y a la comunicación” Según explica Carlos d el Franco et al (2008) en la revista Temas CPAU n º1 2008 , la ciudadanía siempr e h a desarrollado su s relaci ones sociales en las calles y plazas de su lugar de residencia. Desde que la vida de la ciudad fue i nvadida por el tráfic o rodado, el peatón fue reducido a un espacio mínimo e imprescindible para trasla darse por la ciudad. El automóvil em pezó a desalojar a la po blación de las calles y la “empujó” hacia las fachadas, perdiendo los lu gares de encuentro, co mu nicación y convergencia. Como apunta Jan Gehl (2006) las nuevas tecnologías h an provocado u na “sociabilidad virtual” y los en cuentros en los lugares de estancia y relación puede n sustituirse por una relaci ón a distancia y digital. Est e mismo autor pone de manifiesto que se han producido señales en la sociedad que reivindican que “f alta algo” en la ciudad de hoy y es por lo que:  Se reclaman unas mejoras en la ciud ad que t ienen que ver con la f unción social que representa el espacio público. Ej. Carriles b ici.  Hay u na corriente importante de ar quitectos que pi ensan que otra ciudad es posible y que hay que cuidar más el diseño de los espacios comunes .  Se reclama un desarroll o de la ciudad q ue ayude a dar sol uciones a cierto s problemas de la sociedad, ej p revención de la delincuencia. Además es un a realidad que ha hab ido cambios en nuestra sociedad. La estructura familiar ha cambiado. Se tienen menos hijos por lo que se t iene más tiempo para d isfrutar de la ciudad. La esperanz a de vida es cada vez mayor po r lo q ue las personas jubiladas h acen uso de los espacios d e convivencia cada vez con mayor frecuencia y de man eras diversas ej: d esde u n campeonato d e petanca a un a veladilla o un concurso de pintura. La ciudad debe dar respuesta a est as dem an das de la so cied ad, en est as situaciones cotidianas, del día a día es donde hay que hacer un mayor esfuerzo. Ya se Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 32 traten de actividades de ocio/sociales co mo d e actividades necesarias q ue se re alizan todo s los días en nuestras calles, por ej emplo: ir a comprar el periódico. No habrá integración social sin espacio público. Y si bien es cierto que el poner a disposició n de los ciu dadanos el espacio público no implica q ue florezca la vida colectiva, sí es un pri mer paso p ara estructurar la comunidad y sin el cual nun ca se podría llegar a una convivencia plena. Todo esto se tiene que tener en cuenta a la hora de proyectar, de urbanizar la ciudad. Sería i deal qu e el vecino con siderase la calle como u na p rolongación d e su casa, que el sentido de pertenencia d e su hogar se e xtendiera a las zonas púb licas comunes. Esto tendría un as consecuencias muy p ositivas p ara todo s: se u tilizaría mucho más el espacio p úblico y se cuidaría mu cho mejor. Además habría más seguridad, porque todos se conocen, todos viven cerca y f orman una com u nidad donde si entra alguien extraño se nota. T odos se sienten responsables de ese entorno común. Pongo com o ejem plo un a camp aña publicitaria q ue pu so en marcha el Ayuntamiento de Málaga para concienciar a los ciudadanos sobre la necesidad de mantener la ciudad limp ia. Creo que describ e d e una man era clara es te con cepto. El lema d e la campaña era: “En la ciudad como en t u casa” y se quería poner de manifiesto que si sientes la ciudad como alg o tuyo no la ensucias. Según Jan Gehl (2006) la actividad en la c alle y la presen cia d e gente atrae a más gen te. El arq uitecto h olandés F. Van Klingeren lo resumen en u na frase “uno más uno son tres, por lo men os”. Pero muchas veces en nuest ras las ciud ades no encontramos con la otra cara d e la moneda. En muchas ocasion es no s encontramos con calles que t ienen un gran movimiento de personas en momentos pun tuales y el resto del día no pasa nadie ej. en la entrada y salid a de un colegio. No por ello est a calle tendrá u na activida d real ya que est e concepto está relacionado con el tiempo de actividad en la calle, no sólo con la ca ntidad de personas . Pero vamos a aterrizar un poco más en el tema del diseño d el espacio público, señalando una serie de indicaciones que nos propone Jan Gehl. En cuanto al grado de concentración del esp acio público:  El radio d e acción hab itual p ara la mayoría d e la gen te que va an dando está limitado a 400-500 metros por recorrido .  La po sibilidad de ver a o tras personas y el desarrollo de los acontecim ientos están limi tadas a una distancia entre 20 y 100 metro s, dependiendo de lo que haya que ver. Capítulo 1: La Smart City 33 En cuanto a las necesidades del espacio público para caminar:  El límite superior para una d ensidad aceptable en calles y aceras con circulación peatonal en dos sentidos parece q ue está alrededor d e 10 -15 per sonas por minuto por cada metro de anchura de calle .  Especial exigencia de espacio requiere la circula ción para las personas que van en silla de ruedas o para cochecito de bebés.  La c irculación peatonal es muy sensible al p avimento y a las c ondiciones de l a superficie.  Las distancias aceptables para recorrer a pie s on una interrelación e ntre la longitud de la calle y la calidad del recorrido, ambas con re specto a la protección y el estímulo del camino.  Una red p eatonal que alt erne calles y pequeñ as plazas p rovocará con frecuencia el efecto psicológico de h acer que las d istancias a pie parezcan cortas (estas últimas muy a tener en cue nta en los itinerarios turísticos) . En cuanto a las necesidades de estar de pie:  Dentro de las z onas de estan cia, la gente elig e los sitios para estar de pie: los retranqueos, los rincones, los portales, o cerca de columnas, árboles o bolardos que definen los lugares d e descanso a pequeña escala.  Las columnat as, los told os y las sombrillas junt o a las fachadas de los espacios urbanos ofrecen unas posibilidades igu almente at ractivas para que las personas “permanezcan”, sobre todos en ciudades con un c lima como el de Málaga. En cuanto a las necesidades de estar sentado:  Sólo cuando existen oportunidades para sentarse puede haber esta ncias de cierta duración.  Los espacios más p opulares p ara sentarse se encuentran en los bordes de los espacios abiertos, d onde la espalda queda p rotegida y la vista es amp lia. Deben ser lu gares donde el clima local resulte favorable (sombra en verano y sol en invierno).  El diseño ideal es aquel que conjuga un n úmero d eterminado de asientos principales (bancos) con otro número importante de lugares secundarios donde en un momento dado se p ueden sentar ( esc aleras, bordes d e fuentes, jardineras, etc). Así los bancos siempre est arán ll enos y n o se dará una i magen de qu e el l ugar ha si do abandon ado, como oc urre, en algunos casos, con las terrazas de los restaurantes y hoteles e n temporada baja.  Una buena r egla gener al es que los l ugares a decuados para sen tarse es tén situados a intervalos regulares, por ejemplo, cada 100 metros. Aquí queríamos dest acar un estudio de p referencias para sentarse en restaurantes y caf és, del sociólo go Derk de Jonge. Explica que los asien tos que ti enen la espalda contra la pared y con v ista de toda la estancia son los que prefieren los clientes. Sobre todo los que están situados en las ven tanas del establecimiento, donde se divisa tanto lo que ocurre de ntro como fuera del local . Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 34 En cuanto a las necesidades de establecer una conversación:  Resulta apr opiado dim ensionar los grandes es pacios públicos de manera que sus bordes se correspon dan con los límites del campo social de visión. Jan Gehl aconseja que se t rabaje con comb inaciones de varios campos sociales de visión a la vez: la máxima dis tancia para ver lo que pas a (70 - 100 metros) y la máxima distancia para ver expresiones faciales (20-25 metros).  Los espacios p úblicos también se utilizan en aus encia de luz solar por lo que la iluminación es fundamental. Te ndrá que haber un a adecuada inten sidad lumínica orien tada hacia la acera y no sólo hacia la calzada para el tráfico rodado. Además la luz deberá ser más cálida y acogedora.  Cuando el ruido de fondo excede de los 60 decib elios aproximadamente, es casi imposible tener una conversación normal. El ruid o en la calle dificulta el mantenimiento de una conversación entre dos o más personas. Todas estas indicaciones hay q ue tenerlas en cue nta a la hora de d iseñar, t odas influyen en la relación que h ay entre los ciudada nos y la ciudad. Y entre los ciud adanos y los que nos visitan. Los ciudadanos buscan en general calidad de vida, y esta d ebe empezar por el entorno donde se vive, donde se está. 1.2 Ciuda des del sigl o XXI “El siglo XIX f ue un siglo de imp erios, el siglo XX fue un siglo de naciones. El siglo XXI será un siglo de c iudades”. Wellington E. Webb, ex -alcalde de Denver El siglo XXI está llamado a ser el siglo de l as ciudades. En la actuali dad, según Naciones Unidas, en el año 2012, la población mun dial alcanzó los 7.000 millones de personas y se espera llegar a los 9.300 millones en 2050 y a los 10 .100 millones a finales de siglo. Ahora bien, como se explica en el info rme Ciudades y ciudadanos en 2033, el crecimiento no es homo géneo en tod as las region es d el globo. Desd e 19 50 hasta 2010, las regiones más desarro lladas aumentaron de 800 a 1.200 millo nes de habitantes, mientras que en las men os desarrolladas se pasó de 1.800 a 5.700 millones. Estas ú ltimas regiones, a demás, absorberán el 97% d el avance de l a población mundial entre 2050 y 2100. En paralelo al crecimiento poblacional, las ciudad es t ienen un peso y una importancia como nunca antes han tenido . En 2007, por p rimera vez en la histo ria de la hu manidad, la pob lación residente en ciudades con más de 20 .0 00 h abitantes superó el 50%. Las previ siones de UN -Habitat apun tan a que en el año 2050 se llegará al 70% (cerca de 6.300 millones de personas). Capítulo 1: La Smart City 35 Pero hay diferencias importantes en cómo se distribuye geográficamente hablando la población mu ndial. Según datos de Naciones Unidas correspondientes a 2011 (ver f igura 2) , América del Norte, Oceanía, la mayor ía de parte de América del Sur, algunos países europeos, Arabia Saudí, Japón y Corea del Su r tenían más del 75 % de sus hab itantes instalado s en ciudades. En cambio, África era la región q ue presentaba un menor índice global d e p oblación u rbanizada, c on mu chos países por debajo del 50%. Fuente: Informe Ci udades y ciud adanos 2033, (2014) “ Si observamos la t asa anual promedio d e creci miento de la población urb ana durante el período 1970-2011, vere mos que en l as region es men os desa rrolladas del mundo la t asa fue t res veces sup erior a la de las regiones más desarrolladas (ver f igura 3). Durante d icho periodo, África y Asia acumularon las tasas más al tas en crecimiento de la p oblación urb ana, lo q ue puede a tribuirse a los altos niveles de au mento natural de la p oblación y de la emigración de las áreas rurales h acia las urbanas. Asimismo, s e observa un estancamiento del crec imiento n atural de las po blac ion es d e Europa y Estados Unidos, que en buena medida se compensa con los movimientos inmigratorios procedentes de o tras áreas del p laneta con menores índices de d esarrollo ” . (Fuente informe “Ciudades y ciudadanos en 2033”) Figura 2 . Porcentaje de población urbana por paí ses y poblac ión de las ciudades en 2011 Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 36 Figura 3. Tasa de crecimi ento en e l periodo 1970-2011 y població n urbana en 2011 Fuente: Inf orme Ci udades y Ciudadanos 2033, (2014) La ciu dad será el esp acio donde la mayor p arte de la h umanidad va a vivir, relacionarse y trabajar. Y será ese ent orno, qu e p res entará dist intos retos y oportunidades, p ero también pr oblemas, el que habrá q ue desar rollar pen sando en el ciudadano. Su calid ad de vid a y las oport unidades de desarrollo p ersonal y pro fesional dependerán, en gran medida, del desarrollo mis mo de las ciuda des. En España Según un estudio del Ministerio de Fom ento (Áreas Urbanas + 50, 20 13) cerca del 70% de la p oblación españo la v ivía en 85 conurbaciones en 2012 . Para concretar estas conurbaciones se tuvieron en cuenta factor es como el tamaño y la den sidad de población, dinámicas demográficas y urbanas, evolución d el parque de viviendas y redes de transportes existentes. Como resultado del dicho estudio se obtuvieron oc ho categorías urbanas: Capítulo 1: La Smart City 37 Fuente: Inf orme Ci udades y Ciudadanos 2033, (2014) Según resumen del infor me Ciud ades y Ciudad anos en 2033 est as áreas son las siguientes: “ 1) D os áreas metropolitanas internacionales (Madrid y Barcelon a) que cuenta n con funcio nes m uy diversificadas; servic ios es pecializados financier os, de ges tión e innovación; n umerosas dotaciones culturales y de esparcimiento, y sedes de empresas nacionales, multinaciona les y de al ta t ecnología. Su área d e influ encia e s nacional y mantienen estrechas relaciones con o tras metrópolis inter nacionales, enlazando el sistema urba no es pañol con el europeo y el mundial. Se en cuentran en la cima de la jerarquía del sistema de ciudades español y le confieren estructura bipola r. 2) Tres áreas metr opolitanas nacionales (Vale ncia, Sevilla y Bilbao) que actúan como cent ros d e servicios esp ecializados p ara amplias regiones de la nación. D isponen de funciones d iversificadas y en ellas p redominan los servicios administ rativos, comerciales y sociales. Su áre a de in fluencia es region al y mant ienen intensas relaciones con las metrópolis nacionales. 3) Ocho áreas met ropolitanas regionales que operan com o centros terciarios y que t ienen funciones diversif icadas y servicios especializados, pero de influencia subregional, o regional. Son Vigo -Pontevedra, Gijón- Oviedo-Avilés, Zaragoza, Alicante- Elche, Murcia, Málaga, Bahía de Cádiz- Jerez y Las Palmas de Gran Canaria. 4) 11 áreas urbanas con ent re 250.000 y 50 0.000 ha bitantes q ue se desenvuelven como centros de s ervicios subregionales. Sus funciones son menos diversificadas y se centran en servicios comerciales, ad ministrativos y sociales d e Figura 4. El sistema de ciudades españo l Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 38 ámbito provincial. En esta categoría están Granada, Córdoba, Santa Cruz de Teneri fe, Pamplona, San Sebastián, Santander, La Coruña, Valladolid, Tarragona, Cas tellón y Palma de Mallorca. 5) 61 áre as urbanas con entre 50.000 y 250.000 habitantes. Sus funciones son reducidas y poco esp ecializadas, aunque pueden exhibir equipamientos de cierta especialización. Son nodos de transpo rte para la comarca, que es donde proyectan su influencia. 6) Resto de las áreas urbanas con al menos 50.0 00 habitantes. 7) Pequeñas áreas urbanas con entre 20.000 y 50.000 habitantes. 8) Áreas no urbanas con menos de 20.000 habitantes ” . 1.2.1 Los retos a los qu e se enfrentan las ciudades contemporán eas. Las ciud ades actuales se guirán transformándose en ecosistemas cada vez más complejos, heterogéneos y dinámicos. Deb ido a su complicada naturaleza, las urbes actuales se en frentan a retos de gran magnitu d y en constante cambio, que según el informe Ciud ades y ciud adanos en 2033 pueden sintetizarse en cuatro grandes categorías: -Retos sociales: Aú n quedan desafíos sociales que vienen de la mano de la economía de mercado, de los nuevos estilos d e familias, de la diversid ad cultu ral, etc . Hay que in cidir en la disminución de la exclusión social, la mejo ra de la c al idad de vid a, el apoyo al tejido social e incidir en el avance haci a la igualdad social, para que nadie se quede at rás. Reducir lo que llama Nacion es Unidas con el término urb an divide (brecha urbana). -Retos económicos: la transformación de la ciudad está produciendo que se busque mejorar la eficiencia en la pr estación de servicios, el proceso de globalización, la in tegración de las p ymes en una economía globalizada y sobre todo el rol de la tecnología en el desarrollo económico a todos los niveles (local, regional y nacional). -Retos ambientales: búsqueda de la eficiencia en su con cepto más am plio. Ofrecer más servicios a un coste menor y teniendo en cuenta los tres pilares d e la sostenibilidad: economía, ecología y sociedad. Y que t odo tenga la finalidad de bu scar una mejor calidad de vida de los habitantes de la ciudad. -Retos de gobierno: la ciud adanía se siente cada vez más co -participe del desarrollo de s u c iudad y, a través del uso de la t ecnología, solicita nuevas formas d e participación, de innovación urbana, pide mayor eficacia en los p rocesos administrativos y en la prestación de los servicios p úblicos, y reclama u na mayor Capítulo 1: La Smart City 39 transparencia en la gestión de los responsables municipales. M ejorar, en general, la respuesta de la administración pública. Lo cierto es que según Smart Cities: un primer p aso hacia el Internet de las cosas “ los espacios públicos serán cada ve z más densos y t endrán qu e dar respuesta a muchos problemas relacionados con la gestión de recursos escasos, a la provisión de servicios púb licos, a la movilidad urbana y d el tráfico, a la gestión de la información, así como a la eficiencia energética y en general a la sos tenibilidad ” . No en vano, las ciu dades representan entre el 60% y el 80% del consumo energético mu ndial t otal y generan el 75 % de las emision es de dióxido de carbon o a la atmósfera según el Programa de las Naciones Unidas para el Me dio Ambiente. 1.2.2 Competencias prop ias de los gobiernos locales Hay q ue record ar que las competencias propias de los mu nicipios españoles vienen d eterminada en la Ley Reguladora de las Bases del Régimen Local que van desde garantizar la seguridad en los lugares públicos, su ministro de agua, transporte público, limpieza viaria e ntre otros. En la siguiente tabla se recogen dichas competencias determinadas en el artículo 25.2 de la citada Ley: Competencias propias de los municipios español es : Fuente: Smart Citi es: Un pr imer pas o hacia la Internet de las cosa s, 2011 Figura 5. Competenci as propias de los municipios españoles Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 40 En la siguiente tab la aparece la lista de los se r vicios obligatorios po r ley que tienen que proveer los mu nicipios según su t amaño seg ún el ar tículo 26 de la Ley Reguladora de las Bases del Régimen Local (detalle de los en tes locales municipales): Fuente: Smart Citie s: Un pri mer paso hacia la Int ernet d e las cosas, 2011 Sin embargo, el ayuntamiento es la administració n más cercana al ciudada no, lo que hace que, junto a la falta de respuesta en muchas ocasiones p or parte de las Comunidades Autónomas en materias q ue son estrictamente de su competencia, sean las en tidades locales las que asuman competen cias improp ias y no obligatorias pero de gran importancia para el ciudadano. En el cómputo total de g asto p úblico, las co rporaciones locales re presentan u n 13%, el Gob ierno Centra l u n 22%, las Comunidades Au tónomas el 36% y la Seguridad Social el 29%. Los ayuntamie ntos, sien do la institución pública q ue menos d inero tien e para invertir por habitante, es la q ue está respondiendo al ciudadano in cluso en Figura 6 . Servicios obligatorio s de los municipios en España en función de su pobl ación Capítulo 1: La Smart City 47 Pero qu izá la def inición más p ersonal y filosófic a es la que encontramos en el documento Ciu dades y ciuda danos en 2033 “una Ciudad In teligente es u n ecosist ema inteligente, en el cual la in teligencia d e las personas trascien de del ámbito ind ividual y se filtra al con junto de la comunidad urbana, convirti endo a la ciudad en u n lugar mejor para vivir” . En este mismo doc umento apuntan una serie de ref lexiones que consideramos importantes desatacar ya que es importante tenerlas en cuenta a la hora de desarrollar cualquier proyecto de Smart City:  “ Una ciudad es un ecosistema complejo, multidimensional y localizado en un espacio delim itado, qu e re quiere de vis iones comprensivas e integra das. Una visión holística de la Smart C ity debe, no sólo perseguir f ines específicamente tecnológicos, sino t ambién objetivos como el p rogreso social, la regeneración ambiental, el impulso de la base productiva y la mejora d el sistema de gobernanza  Una ciudad está compuesta por personas, empresas e instituciones, que operan de forma interrelacionada y que demandan la satisf acción de sus necesidades en los planos económico, social y ambiental. La Smart City debe utilizar la t ecnología para dar respuesta i ndividualizada y cruzada a las necesidades de la demanda urbana  La ciud ad experimenta continuas dinámicas de camb io, casi siempre d ifíc iles de predecir. Po r ello uno de los grandes retos es acotar la ince rtidumbre en las ciudades. Una Smart City deb ería de disp oner de capacidades adaptativ as para hacer frente a los cambios con garantías de éxi to ” . Las ciudades inteligentes ya no son parte del futuro, sin o del presente. L as “smart cities” van más allá de un término qu e se lleva o d e rankings qu e comparan pe rmanentemente ciud ades. Deben servir de aliciente para trasladar las demandas vecinales a todos los acto res de la ciud ad para buscar soluciones a los mismos . La introducción del paradigma Smart Ci ty no debe ser una moda, sino un conjunto de acciones en focadas a mejorar la calidad d e vida de los ciud adanos desde la eficien cia y la sostenibilidad . La visión “Smart City” es tran sversal y afec ta a todos los ámb itos de gestión en la ciudad: movilidad sostenible , economía productiva, servic ios u rbanos (iluminación, agua, etc.), accesibilid ad, medio amb iente, gobernanza, participación ciudadana etc. … por ello es necesaria una visión integrada y holís tica. Para tener u n proyecto realista de Ciudad Inteligente, ést e debe adaptarse a las características d e cada ciudad , buscando un equilibrio entre los tres pilares de la sostenibilidad: economía, ecología y socied ad, prestando mucha atención a la coh esió n y el desarrollo social de la ciudad. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 48 Éste, es un t exto escrito desd e el compromiso por u na ciudad donde se ponga a los ciud adanos en el c entro, se an escuchados y tengan acceso una participación distinta y más amplia gracias a la u tilización de la tecnología a su disposición, tecnología al servicio de la mej ora de la calidad de vida de los mismos. C o mpromiso con una gestión pública trasp arente, y ef icaz en la utilización de los medios con los que se cuente. Compromiso de ayudar a crear ciudades que merezca n la pena ser vividas. 1.3.2 ¿Por qué son necesarias la s smart cities? “La Smart C ity se convierte en una plataforma digital que permite maximizar la economía, la sociedad, e l ent orno y el bienestar de los ciudadanos y facil ita el cambio hacia un com portamiento m ás sostenible. Busca apro vechar al máximo los presupuestos p úblicos y permi t e h abilitar n uevos modelo s de nego cio. Además permite t omar mejores decisiones dada la cantidad de datos de los que se d ispone, y proporcionar la informac ión y los servicios d emandados p or sus habitantes” ( Smar t Cities: un primer paso hacia la Internet de las cosas, 2011). Las Smart Cities, ya en e l prese nte, r epresentan unos d e los instrumentos más potentes en políticas locales. Los beneficios que lleva aparejad os son los siguientes:  Mejoras en la provisión de servicios.  Representa una vía sostenib le p ara el d esarrollo econó mico y social, permite la gestión ef iciente de las infraestruc turas urbanas (red uce el gasto y mejora los servicios prestados).  Se produce la creación d e nuevo s servicios, más específicos, q ue respo nden mejor a las necesidades de cada ciudad y de cada ciudadano .  Es más fácil identificar problemas futuros que p ueda tener la ciudad .  Es en sí misma una incubado ra de nuevos modelos de negocio, permitiendo la innovación para que terceros puedan ofrecer servicios de valor añ adido, creando empleo.  La ciudad actúa co mo plataforma que perm ite a los ciudadanos, empr esas o instituciones, participar en la solución de los pro blemas que se planteen .  Todos los ciud adanos tiene acceso a la inf ormación disp onible y el gobierno local responde a unas pauta s de transparencia y e-gobierno.  Hace viable alcanzar soluciones para colectivos más reducidos .  Aporta en la d efinición estratégica como ciudad y en la configu ración de la misma a través de nuevos servicios e infraestr ucturas .  Permite un crecimiento sosten ible lo que contribuye a la mejo ra del b ienestar y la calidad de vida de los ciudadanos . Capítulo 1: La Smart City 49 Figura 7 . Ahorros en los servicios prestados en una S mart City Fuente: Smart Citi es: un pr imer pas o hacia l a Inter net de las co sas, 2011 Tabla 4. Valor apo rtado por una Smart C ity Fuente: Smart Citi es: un pr imer pas o hacia el Interne t de las c osas, 2011 Pero seguir una est rategia Smart City también tiene sus riesgos. Ent re los más notables podemos d istinguir los sig uientes (Informe Ciudades y ciud adanos, Libro Blanco Smart Cities, Smart Cities: un primer pas o hacia el Internet de las cosas) : • Muchas iniciativas smart conllevan costes elevados con retornos a largo plazo, que no siempre pueden asumirse por las Admini straciones Locales, sobre todo de las ciudades intermedias y más pequeñas. • Algunas inversiones smart resultan muy altas con respecto a la baja rentabilidad social que proporcionan una vez puestas en marcha. En mu chas ocasiones, estas iniciativas han creado expectativas en la ciudadanía que más t arde no han sido satisfechas. • La mayoría de las iniciativas smart actu ales t ienen u n caráct er sectorial dirigido a resolver cues tiones muy concretas. M uy pocas son capaces de lograr u na orientación más integral para resolver problemas c omplejos en las ciudades. • La vigilancia no conse ntida po r el ciu dadano y la intromisión en su privacidad constituyen amenazas a considerar seriamente. El abuso en la explo tación de d atos Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 50 privativos puede t ener consecuencias muy negativas en la aceptación de este tipo de iniciativas. • Apenas se h a eval uado el impacto qu e el uso intensivo de las tecnologías de información y comunicación puede tener en el dis eño y desarrollo de las ci udades. • Pueden desarrollarse iniciativas smart que t iendan a i ncrementar el metabolismo u rbano y, por tanto, a aume ntar los consumos energ éticos y las emisiones contaminantes. • Hace falta un animidad en los estándares abiertos y en los indicado res capaces de medir el impacto de las inicia tivas smart puede comp rometer el futuro de las inversiones. • La insuficiente dotació n presupuestaria para robustecer las infraestru cturas de conectividad puede debilitar el “ecosist ema inteligente”. Además, hay que tener en cuenta que, debido a la aparición de innovaciones tecnológicas que puedan resolver algu nos problemas actuales y a l a actit ud de los grupos sociales frente a estas iniciativas, pued e que lo q ue hoy aparece como una amenaza, mañana puede convertirse en una oportunidad y viceversa . “El éxito reside en la c ooperación entre las autoridades y todos los agentes económicos y sociales, con u na implicación crucial de los ciud adanos. De esta man era, las teo rías de la sostenibilidad se pod rán convertir en re alidades” (Libro Blanco Smart Cities, 2012). 1.3.3 Las críticas ha cia el modelo de Smart Cities Esta tendencia también tiene sus críticos. Para el geógrafo y urbanista c atalán Jordi Borja, hablar de ciudades inteligentes impl ica asumir que antes eran "tontas", y que todo es parte de movimiento public itario que antes intentó comercializar la ciudad "competitiva" o la "creativa". Según Borja , “ las ciudad es no se merecen estos calificativos intere sados que oscurecen la visió n de la realidad, facilitan negocios a las empresas que presumen de t ecnología y justifican op eraciones costosas de los responsables políticos ” . Algo similar afirma el u rbanista inglés Adam Gre enfie ld, autor d el libr o "Con tra la Ciud ad Inteligen te", q uien remarca que es no torio que ninguna de estas propuestas hayan surgido d e urbani stas o sociedad civil, sino q ue todas es tán pa trocinadas p or empresas con fines de lucro. Usman Haque, d e la consultoría urbana Um brellium, señala que “ mientras las empresas de tecnología p ujan por contratos relacionados con la Ciud ad In teligente, el verdadero o bjetivo de su publicidad es eviden te: En realidad va dirigid a a lo s Capítulo 1: La Smart City 51 administradores d e la ciudad, que podrán decir: No fui yo quien to mó la decisión, sino los datos” . Dan Hill, de Future Cities Catapult, creen que "la Ciudad I nteligente es una idea e quivocada presentada d el modo equivocado a la gente equivocada" y que “nunca ha respondido a la pregunta: d e qué manera tan gible y mat erial afectará al modo en e l que las personas viven, trabajan y se divierten". La Ciudad Inteligente i deal d ebería seguir los siguientes principios generales (Cebreiros y Pérez 2014):  Un a Smart City no sólo deb e ser la más innovadora, sino también l a más inclusiva y participativa.  En la Smart City la t ecnología no d ebe ser el fin , sino el medio para mejorar los servicios que se prestan en la ciudad y potenciar la comunicación entre los ciudadanos y de los ciudadanos con la adminis tración .  El grado de éxito del pr oyecto de Ciudad I nteligente depende en gran medida de la implicació n de to da la socie dad, principal mente de los ciu dadanos, y no sólo de los que están más familiarizados con las nuevas tecnologías .  Una Ciudad Inteligente tiene que compaginar desarrollo económico con u na economía más sostenible y socialmente más integradora .  Una Ciudad I nteligente deberá asimilar las innovaciones de carácter rupturista en el ámbito económico, tecnológico o cul tural . 1.3.4 Modelos de Ciudades Inteligentes Cada c iudad d ebe t ener una estrategia definida, d e ac u erdo a sus características d emográficas, cultu rales, ambientales y de situación ge og ráfica. Así el modelo d e Smart City a implementar se tendrá que adaptar como un guante a la idiosincrasia de cada ci udad, p or lo q ue un a S mart City nunca será igual a ot ra. El objetivo final siempre deb e ser el mismo: un enfoque integrador, h olístico y transversal, q ue p ermita ir desplegando distintos se rvicios en func ión de l as prioridades de cada ciudad Aunque parecie ra lógico pensar que s on las ciudades más h abitadas, con mayor presupuesto y con mayores ventajas competitivas, las primeras en p o ner en marchar estrategias d e Smart City, la reali dad es que son l as ciudade s de tamaño intermedio (20 0.000 a 300.000 habitantes) las p ioneras en la aproximación al modelo de Ciudad Int eligente. Estas ciudades tienen a su f avor la flexibilidad d e los p rocesos administrativos y la mayor agilidad de los órganos de decisión Autores como Rossi (2015), Greenf ield (2013) o Kitchin (2014) señ alan un elemento nuevo: se trata de la p rimera vez que un término que pretende cambiar las ciudades prometiendo e ficacia y mejora de la calidad d e vida d e sus ha bitantes , surge en un context o de recortes presupuestarios y mod eración salarial. Esto es especialmente significativo en el caso de los p aíses d el sur de Europa (España, Italia , Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 52 Portugal, Grecia), contextos donde el modelo de la Ciudad In teligente ha tenido un fuerte calado estos años. “ De esta m anera, en u n d elicado contexto económico e insti tucional para las ciudades de n uestro entorno más cercano , la propuest a de la smart city ha sido acogida con un entusiasmo mucho mayo r que en ot ros lugares (si bien h a sido significativa también su promoción en lugares tan dispares como India, C hina o Estados Unidos), convirtiéndose en un rec urso d iscursivo p redominante co mo m odelo urban o de solución a la crisis, especialmente en una d e sus argumentaciones básicas, la eficiencia ” Fernández M, (2015) . Esta ap elación a la ef iciencia del funcionamiento de los servicios municipales ha calado de manera signif icativa en p aíses como Esp aña o Italia posibilitando la realidad (la mayor parte de las veces, gracias a financiación externa) de estar ofreciendo nuevas actuaciones para la ciudad 1.3.5 Smart Cities en ciuda des de nueva creación “ Estos casos son muy particulares ya que, al tratarse de la construcción de nuevas ciudades partien do de cero, o de zonas nuevas de ciudades ya e xistentes, las infraestructuras tecnológicas necesarias para implementar u na smart city n ace a la vez que la ciudad misma. De esta forma existe una redu cción d e costes y la gestión de las infraestructuras ya se plantea bajo el prisma de u so de las nuevas tecnologías desde sus inicios ” (Smart Cities: Un primer paso hacia la Internet de las cosas) Centro para la Innovación, Evaluación y Pr ueba El Centro Para la Innova ción, Evalu ación y Prueba (CI TE ) p royecto que simulará una ciud ad de unos 35 .000 h abitantes, con supermercados, escuelas, igle sias, of icinas, parques, casas y q ue sirva de lab oratorio tecnológico p ara la experimentación de nuevas tecnologías par a la ciudad. La caract erística q ue llama la atención es que será una “ciudad” sin personas y se construirá e n Las Cruces (sur de Nuevo México). Impulsada por el holding Pegasus, est a c iudad ofrecerá un marco de pruebas para u na serie d e t ecnologías que podrán probarse en u n marco asép tico sin interferencias de c iudadanos, usuarios, contratiempos o eventos inesper ados. Con un marco d e inv estigación tan acotado , es evidente que t an sólo una serie de tecnologías tendrían sentido ser test eadas aquí: sistemas de tran sporte inteligente, g eneración de energías alternativas, smart grids, infraestruct uras de telecomunicaci ón, seguridad, etc. la relevancia d e esos ensayos será muy limitada mientras no se en frente a condiciones reales de uso. Sin habitantes, no hay ciudad. Sin habitantes, no hay int eligencia. Una ciudad experimental para testar en el vacío p otenciales tecnologías sólo pued e generar soluciones pasivas para l os edificios y la infraest ructu ra de los servicios. Posiblement e sea mu cho más eficaz pensar en modelos de testeo tecnológicos abriéndolos desde e l Capítulo 1: La Smart City 53 principio a situaciones reales, con personas reale s usa ndo, t ransformando y apropiándose de las posibilidades de la ciudad y sus recursos. Recuerda el lema del de spotismo ilustrado (adaptándolo a este contexto): todo para los ciudadanos, pero sin los ciudadanos … Ha recibido el apoyo de la National Telecommunications and Information Administration (NTIA) y la Federal Communication s Commission (FCC). El sitio comenzará a construirs e el últ imo trimestre del año 2015 en una su perficie de 38 kilómetros cuadrados y se espera que tenga la in fraestructura n ecesaria para ser utilizada e ntre 2018 y 2 020. El coste total del proyecto será de 550 a 600 millones de dólares, co n u n total es timado d e mil millo nes en inversiones en l os primeros cinc o años, a medida que la ciudad crezca en tamaño y complejidad. La ciudad de New Songdo La ciu dad d e Nueva Songdo, más conocida co mo el Distrito Internacio nal de Negocios So ngdo (SIBD), está u bicada en Corea del Sur, muy cerca de Seúl. C o stará 40.000 mill ones de dólares y se est ima que vivir án unas 500 mil personas. Cuando el proyecto arran có en 2001, no había ter reno disponible en Corea del Sur, y h ubo que ganarle terreno al Mar Amarillo para poder proyectar los 53 km2 que comprende. Songdo además d e im plementar tecnología , incentiva la vi da sana a través del uso de la bicicleta como medio d e t ransporte o incluso los desplazamientos a pie. No habrá contenedores d e basura ya habrá una especie de recogi da neumática, habrá sensores para tener d atos sobre la t emperatura, el flu jo del t ráfic o, el consumo de energía, etc. El servicio de correos será totalmente automatizado y la pub licidad se adaptará en tiempo real a las nuevas circunstancias de la ciudad. En este caso se h a hecho u na planificación urbana contando desde el pr incipio con la filosofía smart, vinculándose e ntre sí todos los sistemas de información de la urbe. Así la ciudad tiene una perspectiva global desde el principio Un dato a comentar es qu e Son gdo está a trayendo, no ob stante, a familias jóvenes que vivían en Seúl. La ciudad ha sido diseñada alrededor de un pa rque central, y se ha planeado para que cada residente pueda ir a trab ajar camina ndo h asta su trabajo en el distrito de n egocios. Esa calida d de vid a, con zonas verdes, sin necesi dad de utilizar cualquier medio de transport e es lo que atrae a las familias. Como dice Jo nathan T horpe, director de Comunicación d e la promotora estadounidense Gale International que con struyó Songdo: "So n los ocupantes los q ue hacen a una ciudad, una ciudad". Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 54 La ciudad de Masdar La Ciudad de Masdar se está construyendo e n A bu D abi. S e es pera q ue aloje a 40 mil person as de f orma permanente, a los c uales se sumar ían 50 mil más d e los alrededores que llegarían d e forma diaria para trabajar ah í. Est á constituida por un conjunto de edificios bajos, at ravesado por un parque linea l. Se plantea como la primera ciudad 100% ecológica del mundo, sin e misiones de carbono y sin residuos. En esta ciudad t endrá especial at ención los espacios de est ancia en los espacios entre edificios. Allí h abrá una infraestructura que, regula ndo la ganancia solar y la humedad co nsiga mayores niveles de confort y hab itabilidad en m edio del desierto. Habrá u n sis tema de transporte eléctrico que recorrerá to da l a ciudad y el iminar á cualquier n ecesidad vehículo privado . La inversión es de unos 22 .000 millones de dólares. PlanIT Valley PlanIT Valley se está h aciendo en Portugal, su coste es de unos 10 mil millones de dólares, junto a la ciudad d e Pa redes. Tiene 6,7 km2 de superficie, y se p revé t enga una población de 225 mi l personas. T odo su func ionamiento estará co ntrolado po r un sistema central que controlará lo que ocu rre dentro de todos los ámbitos de la ciudad: la utiliz ación d e la energía, la mo vilidad, los controles de acceso, el o cio y el entretenimiento. Dentro d e este esqu ema cen tralizado, h ab rá numerosos sist emas qu e funcionen de manera automática: por ejemplo, hab rá sensores para q ue se apaguen los aires acondicionados cuando uno se retira de una habitación . Ten drá 100 millones de sensores, recolectando todo tipo de informa ción disponible hacia el sistema central . Los bloques serán prefabricados, con todos los servicios inteligentes necesarios, pero p refabricados. D esde el punto d e vista de la h abitabilidad y la calidad de vid a, no creemos que dicho hogares cump lan los máximos requisitos. La mejora de la calida d de vida de los ciud ada nos debe ser unos de los principales ob jetivos de t oda Ciudad Inteligente. Además, hay que tener en cuenta que el sist ema central que controla la ciudad es un a plataforma modular d e Ciudad I nteligente q ue la empresa Pla nIT espera vender a ciudades de China y la India. Con lo qu e la construcción d e esta ciudad tiene unos fines claramente empresariales, que son compatibles con procurar u na mejor prestación de los servicios, buscando siempre la mejora de la calidad de vida d e los ciudadanos. Pero esto, está aún por ver. Capítulo 1: La Smart City 55 1.3.6 Smart Cities en ciuda des ya consolidadas En es tos casos est amos h ablando de ciudades que afro ntan la reno vación d e sus in fraestructuras y la modernización de p restación de servicios a t ravés de la perspectiva smart. Son muchos l os retos a los que las ciudades tienen que respond er . Como ya hemos puesto de manifiesto, en un en torno más competitivo, d onde la eficiencia tiene que ser una característica a te ner siempre en cuenta, d ebido a las dificultades de la f inanciación local y donde los ciudadanos son cada vez más exigen otras formas de participación y de colaboración en la gestió n de su ciudad En este apartado nos encontramos con distintas clasificaciones, pero señalaremos las que hemos encontrados más clarificadoras 1. - Siguiendo el informe Ciudades y ciudadanos en 2033 podemos distinguir tres generaciones de smart cities:  Ciudades que están en una etapa in ic ial d e implementación d el modelo de smart cities. Se d esarrollan servicios avan zados para d ar respuest a a los problemas más inminentes de la ciudad. Son soluciones en áreas concretas, sin conexión entre las mismas ni con el resto de los sistemas urbanos. S e an alizan grades cant idades de dato s para tomar las decision es más sostenibles y eficientes. Los impulsores de este modelo son p rimordialmente las em presas tecnológicas y los gobiernos locales .  Ciudades que están en un segundo escalón, dando un salto cuan titativo con respecto a las ciudades anteriores. En este nivel se integra la información en plataformas sectoriales donde se controla las distintas iniciativas urbanas dentro de un mismo secto r d e actividad. Los imp ulsores d e este modelo son las empresas integradoras de sistemas y las empre sas concesionarias de importantes servicios municipales.  Ciudades que tenderán en un futuro muy próximo a crea r grandes plataformas tecnológicas que integren las actividades d e distintos subsistemas u rbanos, incorporando además toda la información ge nerada por los ciudad anos y las redes sociales. Los impulsores de este modelo serán los propios ciudadanos, que tanto desarrollarán como demandarán a plic aciones inteligentes. Serán los ciudadanos, a través de la innovación, los q ue participe n tanto en el desarroll o como en el gobierno d e la ciudad. Los organismos públicos tend rán que buscar fórmulas colaborativas con ellos para facilitar y encauzar las i niciativas . 2. - Sigu iendo el i nforme Smart Ci ties 2 012 del Foro Tic para la Sostenibilida d podemos distinguir tres tipos de ciudades:  Ciudades emergentes: con grandes incrementos anu ales de población y sufriendo grandes tensiones urbanas y sociales. Con grandes desigualdades y con ciudadanos que no tienen un fácil acceso a todos l os servicios. En este tipo de ciu dades los desequilibrios y caren cias son u n h ándicap pero su rápido crecimiento, con u na ciudadanía jo ven y siendo más fácil planificar d esde el Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 56 inicio, tienen en las smart cities un medio para mejorar la calidad de vida de sus ciudadanos.  Ciudades en tran sición: el crecimiento es menor qu e l os c asos anteriore s p ero hay n ecesidades de cr ear nuevas infraestructuras tanto para responder al aumento de població n como para mejorar el acceso de todos a los servicios. Para est e tipo de ciudades las est rategias de Smart Cit y también representan una oportunidad.  Ciudades maduras: con una población envejecida, tienen buenos servicios e infraestructuras, con una estructura urbana consolidada, con una carga histórica im portante, debe da r servicios a una población ca da vez más mayor y adaptarse a esa nueva realidad. Es te tipo de ciudades se encuentran en bu ena posición para evolucionar hacia la Smart C ity. Es muy importante que en cad a u no de los casos, de las ciudades, se desarrollen pol íticas orientadas a combatir l a “urban divide” o bre cha digital. Es la mejor forma de que en el desarrollo y crecimiento d e la ciudad no ap arezcan z onas marginales donde no exista ningún servicio. 1.3.7 Estrat egia de implantación de una Smart City La evolución de las ciudades hacia la Sma rt C ity requiere de un impulso político, de un compromiso de la ind ustria (sob re todo del secto r del tran sporte, de la energía y de la industria TIC) y la implicación de los p ropios ciudadanos. (Smart Cities 2012) La implicación de la ciudadanía es fundamental . Cuanto más grande se a una ciudad, más difícil será comprometer a la c iudadanía y que la filos ofía de las smart cities sea comprendida y asimilada por los vecinos. La f alta de aceptac ión popular puede dar al t raste con polít icas urbanas que persigan la ef icacia y la sosten ibilida d pero no sean entendidas ni compartidas p or los ciudadanos. Se h ace necesario un esfuerzo en educación e información de los vecinos. Y en este caso, n o hay nada como la práctica, que p erciban que el compromis o d e la Smart Cit y es conseguir unas ciudades realmente más hab itables y con una mayor calidad de vida. Y ese compromiso es real, es un presente, no un futurible. Como ya h emos señalado anteriormente, en una primera fase de implementación se d esarrollan servicios avanzados para dar respuesta a los problemas más inminentes de la ciudad. Son soluciones en áreas concret as, sin conexión en tre las mismas ni con el resto de los sistemas u rbanos. Si es importante que está filosofía la tenga clara la administración y progresivamente los d istintos agentes econ ómicos y sociales Lo que sí es necesario desde el principio es una visión global de la ciudad, d e sus necesidades e ir ev olucionando a que la ca ract erística smart llegue a ser un eje transversal, aplicándose de igual forma en t odos los subsistemas urbanos. Esta Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 63 Capítulo 2- EL IMPACTO EN EL CIUDADAN O DE LAS POLÍTICAS SMART CITY. AN ÁL ISIS DE EXP ERI ENC IAS. Como hemos señalado ant eriormente, las ciudades dependiendo de su h istoria común, su situación geográfica o de experiencias pasadas, tienen unas c aracterísticas determinadas que las diferencian de otras ciudades con igual tamaño. E ste hecho es fundamental tenerlo en cuenta a la hora de plant ear la estrategia de ciudad. Con el fin de arrojar algo de luz sobre la varie dad d e aspectos que se pueden considerar en las ciudades int eligentes, cabe señalar el informe Smart Cities. Ranking of European médium -sized cities elaborado po r la Universidad Tecnológic a d e Viena sobre Smart Cities (Giffinger, R. et al 2007). Éste fo caliza su estudio en ciud ades europeas de tamaño m edio, entre otras raz ones, porque están p eor equipadas en términos de masa crí tica, recursos y capacidad de o rganiza ción, y su puestamente han de competir con las de mayor tamaño. El proyecto, concibe la Ciudad Inteligente o Smart City como el de una ciudad que integra, de una forma inteligente:  La economía o “smart economy”.  La gente o “smart people” .  La movilidad o “smart mobility” .  El medio ambiente o “smart enviro nment.  El Gobierno o “smart Governance” .  La calidad de vida o “smart living” . Estas seis características se evalúan mediante una serie de factores, q ue son los siguientes: Figura 9. Características y sus factores SMART ECO NOMY (Competiti vidad) SMART PEOP LE (Capital Social y Human o)  Espíritu innov ador  Emprended ores  Imagen econ ómica y marcas  Productividad  Flexibilidad del mercad o laboral  Arraigo interna cional  Habilid ad para transfor marse  Nivel de cuali ficaci ón  Afinidad para el aprendiz aje continuo  Pluralidad soci al y étnica  Flexibilidad  Creatividad  Apertura mental / cos mop olitismo  Participación en la vida pública Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 64 SMART GOVER NANC E (Participa ción) SMART PEOPLE (Transporte y TIC)  Participación en la t oma de decisiones  Servicios públi cos y sociale s  Gobierno transpa rente  Perspecti vas y estrategias políticas  Accesibilidad local  Accesibilidad internaci onal  Disponibilidad infraestruct ura TIC  Sistemas de transporte s ostenibles, innovadores y s eguros SMART ENV IRONMEN T (Recursos natu ra les) SMART Li ving (Calidad de vida)  Condiciones natur ales fa vorables  Polución  Protección a mbiental  Gestión s ostenible de r ecur sos  Facilidades cultura les  Condiciones de salud  Seguridad del individuo  Calidad en la vivienda  Facilidad en la edu cación  Turismo atracti v o  Cohesión s ocial Fuentes: Informe Smart Cities 2012 a través de Smart cities Ranking of European médium-sized cities. A dichos factores los autores del estudio asocian a su ve z indicadore s que facilitan el an álisis d e la evolución de una ciudad h acia el concepto de Smart City y permite establecer u n ranking de ciudades inteligentes. Los indicadores para cada factor son los siguientes: Figura 10 . Indicado res por cada factor Factor Indicador Nivel SMART ECONO MY Espíritu innovad or Inversión en I+ D en % d e PI B Tasa de e mpleo en sect ores intensiv os en c onocimien to Solicitudes d e patentes p or ciu dadano Regional Regional Regional Emprended ores Ratio de trabajad ores aut ónom os Registro de nue vas e mpresas Local Local Imagen econ ómica y marcas Importancia del centr o de toma de d ecisio nes Regional Productividad PIB por pers ona en acti vo Local Flexibilidad del mercado lab oral Ratio de des empleo Proporción de empl eados a tiempo par cial Regional Local Arraigo internacional Empresas c on sede en la ciu dad que cotizan en la b olsa de valores nacional Transporte aér eo de pasaj eros Transporte aér eo de carg a Local Regional Regional Fuentes: Informe Smart Cities 2012 a través de Smart Cities Ranking of European medium-sized cities Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 65 Factor Indicador Nivel SMART PEOPLE Nivel de cualificación Importancia de l os centr os de aprend izaje ( top de centros de in vestigación, top de univ ersidades, …) Población cualific ada en l os nivele s 5-6 del ISCED Habilidad es con otros idi omas Regional Local Regional Afinidad para el aprendizaje continuo Libros prestad o s por ciuda dano Porcentaje de ciudad anos que particip an en el aprendizaje con ti nuo Participación en curs os de idiomas Local Regional Regional Pluralidad soci al y étnica Cuota de extran jeros Cuota de nacido s en el e xtran jero Local Local Flexibilidad Percepción par a conseguir un nuevo empleo Nacional Creatividad Cuota de pers onas trabaja ndo e n industrias crea tivas Nacional Apertura mental / cosmopolitis mo Votantes en l as elecci ones europeas Actitud amig able hacia la in migraci ón Conocimiento sobre la U E Local Regional Regional Participación en la vida pública Votantes en las el ecc iones l ocales Participar en trabaj o s de voluntariad o Local Nacional Fuente: Informe Smart Cities 2012 a través de Smart Cities Ranking of European medium-sized cities Factor Indicador Nivel SMART GOVERN ANCE Participación en la toma de decisi ones Representantes locales p or ciu dadano Actividad p olítica de lo s ciud adanos Importancia de l a polí tica para los ciudad anos Cuota de mujeres repre sen tantes políticas municipal es Local Nacional Nacional Local Servicios públi cos y sociales Gasto municipal p o r ciudad ano en políticas públi cas Cuota de niños en la guard ería Satisfacción c on la calidad de las escuelas Local Local Nacional Gobierno transparente Satisfacción c on la transpar encia de la Administra ción Satisfacción c on la lucha c ontra la c orrupción Nacional Nacional Fuente: Informe Smart Cities 2012 a través de Smart Cities Ranking of European medium-sized cities Factor Indicador Nivel SMART MOB ILITY Accesibilidad local Red de transport e público por habitan te Satisfacción c on el acces o al transport e público Satisfacción c on la calidad del transpor te públic o Local Nacional Nacional Accesibilidad internacional Accesibilidad internaci onal Regional Disponibilidad de infraestructura TIC Ordenadores en la s viviend as Acceso a Internet band a ancha en las vi viendas Nacional Nacional Sistemas de tran sporte sostenibles, innovadores y s eguros Cuota de tráfic o ec ológico in dividual y no m otorizado Seguridad en el tráfico Uso de coches económic os Local Local Nacional Fuente: Informe Smart Cities 2012 a través de Smart Cities Ranking of European medium-sized cities Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 66 Factor Indicador Nivel SMART ENVIRONM ENT Condiciones naturales fa vorables Horas de sol Espacios verdes Local Local Polución Niebla tóxica de verano Prtículas Enfermedades r espirat orias crónica s por habitante Local Local Regional Protección Ambiental Esfuerzo indi vidual por pr oteger el medio ambiente Dictamen sobr e la pr otecci ón del medi o ambient e Nacional Nacional Gestión s ostenible de recursos Uso eficient e del agu a Uso eficient e de la el ectrici dad Local Local Fuente: Informe Smart Cities 2012 a través de Smart Cities Ranking of European medium-sized cities Factor Indicador Nivel SMART LIVING Facilidades culturales Asistencia al cine p or ciudadan o Visitas a muse os por ciuda dan o Asistencia al teatro por ciudadan o Local Local Local Condiciones de salud Expectativas de vida Camas de hospi tal p or ciudad ano Médicos p or ciudadano Satisfacción c on la calidad del siste ma de salud Local Local Local Nacional Seguridad del individuo Ratio de cri minalidad Ratio de muert es p or agresión Satisfacción c on la segu ridad personal Local Regional Nacional Calidad en la vivienda Cuota de vi viendas que cumplen los estánd ares míni mos Superficie habitab le por ha bitante Satisfacción c on la situa ción personal con la vi vienda Local Local Nacional Facilidad en la educación Estudios por ciudad an o Satisfacción c on el acces o al siste ma de educaci ó n Satisfacción c on la calidad del siste ma de educa ción Local Nacional Nacional Turismo atracti v o Importancia de l a localid ad turística (pernoctaci ones, visitas) Pernoctaciones por añ o por ciu dadano Regional Local Cohesión social Percepción sobr e el riesgo personal de la p obreza Ratio de pobr eza Nacional Nacional Fuente: Informe Smart Cities 2012 a través de Smart Cities Rankin g of European medium-sized cities El informe de la Dirección Gen eral para políticas intern as del Parlamento Europeo, (Mappi ng Smart Cities in t he EU, 201 4), sigue el esquema pl anteado por Giffinger y sus co mpañeros en 2007 y considera q ue una ciudad es inteligente si t iene al men os una iniciativa que a borde una o más d e las seis características enu meradas anteriormente. Según el Pla n Nacional de Ciudades In teligentes, siguiend o a Giffinger et al, en 2011 h abía 24 0 ciu dades de la UE con al menos 100.0 00 hab . que son clasificadas como ciudades inteligentes. Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 67 Los p aíses de la UE que t ienen mayor númer o de ciudades c atalogadas como Ciudades Inteligentes son Reino Unido, Italia y España. Es interesante conocer que de las seis características, las acciones puestas en marcha con más frecuencia son las relacionadas con la movilidad ( 33% d e las iniciativas) y el medio ambiente (21% de las iniciativas). Las otras cuatro característ icas (gobierno, c alidad d e vida, gente y economía) representan el 10% de las acciones puestas en marcha. (Plan Nacional de Ciudades Inteligentes) . En con creto España, se encuentra entre los países de la UE con más in iciativas puestas en marcha en gobernanza y m ovilidad. Lo que si volvemos a p oner de manifiesto es que para ser un a verdadera Smart City es imprescindible tener una visión holística de todas las necesi dades de la ciudad. 2.1 Smart M obility. Según datos del Instituto p ara el Desarrollo y el Ahorro de la Energía ( IDEA) el transporte es el sector que más energía consume en Es paña, alcan zando más de un 39% sobre el total nacion al. Cabe dest acar que solamen te el p arque de turismos consume el 15% del total de la energía u tilizada en España. Esto ha llevado a q ue en t an solo unos pocos añ os la congestión del tráfico en las calles de las grandes urb es se h a duplica do. Conductores y usuarios de tran sporte público y privado exigen cada vez más soluciones que les ayuden a evitar atascos y economizar su t iempo en sus desplazamientos d iarios. La movili dad en las ciu dades es un problema cada vez más crítico. Po r esta razón las iniciativas de mo vilida d inteligente son unas de las más implementada s b ajo el p araguas de la Ciudad Inteligente. Además una mejora en la ges tión del tráfico de la ciudad , redunda en una mejora de la productividad, en la reducción d el consu mo de energía y de los costes asociados, reducción en la emisión de gases de e fecto inver nadero y contribuye en l a mejora de la calidad d e vida en general, ya q ue el t ráfico ro dado es la principal causa de polución atmosférica y acústica de la ciudad. El concepto de movilidad, y de acuerdo con el estud io desarrollado por la Universidad Tecnológica de V iena sob re Smart Cities (Giffinger, R, et al 2007) se re fie re a la sostenibilidad, la seguridad y la eficiencia de las infraestructuras y sistemas de transporte y la accesibilidad tanto local, como na cional e internacional. Ha comenzado una re volución en la madur ación de los dispositivos , la conectividad y la disp onibilidad de los datos, lo que ya está ofreciendo una nueva generación d e ap licaciones inteligentes que util izan la información del en torno del usuario (sensor, presencia, identidad, localización, etc.) que están prestando y a Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 68 servicios q ue se adaptan en tiempo real, según la ub icación del usuario y los dispositivos móviles. La movilidad en una Ciudad Inteligente, hará que los servicios oferta dos estén dirigidos a anticiparse a las n ecesidades del usuario, dándole información p ara facilitarle la toma d e de cisiones y que lo h aga con información: d ónde puede aparcar, qué trayecto es más efici ente en términos de ahorro de tiempo y com bustible, etc . La movilid ad int eligente supone la existencia de nuevas oportunidades d e negocio para proveedores TIC y t ambién para los prop ios ciudadanos, ya que estos pueden ser p roveedore s de d atos (prácticamente todo el m undo tiene un mó vil siempre a mano, que puede estar suministrand o datos en tiempo real), proveedores de aplicaciones que den solu ción a los problemas d emandad os por sus convecinos y usuarios de esas mismas aplicaciones. La mo vilidad se h a convertid o e n un f actor clave para cualquier ciud ad qu e desee mejorar su productividad y la calidad de los servicios qu e o frece a sus vecinos, a la vez que aumenta la efic acia cuan do nos movemos por la ciudad. 2.1.1 Gestión del tráf ico en tiempo real Estas soluciones, como ya hemos dicho an teriormente, dan la información al usuario, anticipándose y ofreciéndole datos para que tome la decisión más óptima e n función de las neces idades de ese momento: advertencia de zona en o bras , señalización, atascos, etc . También dar informac ión a través de mapas act ualizados, recomendación de rutas óptimas en función de la fluidez del tráfico o de las distancias. Además permite la ad aptación r ápida del conductor a hechos imprevistos, ya que tiene la información adecuada. El papel de la tecnologí a en la evolución d el sistema de m ovilidad terres tre ha pasado d iferentes f ases. En un primer momento se centró en las infraestructuras, para después relacionar los v ehículos y las señales para pasar a la fase actual en la que se central en la aplicación de las TICs a la mejora de l a movilidad. “ Los sistem as int elige ntes de tran sporte (ITS Int elligent Transportat ion Systems), así como la co municación en t re vehículos (V2V Vehicle t o Vehicle) y de est os con la infraestructura urbana (V2I Vehicle to Infraestructure) permiten gestion ar de manera inteligente la mo vilidad urbana ” Smart Cities 2012 . También h ay que d est acar que la tecnología aplicada a la movil idad es importante en ámbito s como la asistencia a la conducción, la seguridad vial o el med io ambiente. Por ej. ya se han desarrollado sistemas que detectan cuando el conductor se está du rmiendo al volante lo que hace qu e se activen alarmas visuales, y a u d itivas para que se despierte, tambi én se está utilizando las comu nicaciones vehíc ulo a vehículo Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 69 para alertar del p eligro en adelantos e intersecciones o sistemas que detectan a peatones, sobre todo en zonas con poca iluminación. Teniendo siempre como refe rencia de to do servic io al conducto r que es un receptor de información pero también u n proveedor de la misma. 2.1.1.1 Acciones de gestión del tráfico puestas en mar cha en distintas ciudades inteligentes Barcelona El servic io d e información del t ráf ico de Barcelona p resenta co mo ele mentos destacados: El esta do d el tráf ico actual: mapa de las vías pr incipales de la ciudad q ue da información en tiempo real del estado d el tráfico. Se representa con colores por tramos. Se actualiza cada 5 minutos. Figura 11 . Estado del tráfic o en tiempo real (Barcelona) Fuente: Web de movi lidad del Ayt o. de Barc elona El tráfico previsto en 15 minutos: mapa que in dica con colores el estado del tráfico que se prevé en 15 minutos, teniendo en cuenta la i nformación del momento actual y relacionándola con las circunstancias q ue se dan habitualmente en ese punto a la misma hora y día de la semana. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 70 Figura 12. Tráfico previsto en 15 minuto s (Barcelona) Fuente: Web de movi lidad del Ayt o. de Barc elona El t iempo de recorrido: ofrece una relación de tramos y el tiempo que se t arda en recorrerlos. Los datos ofrecidos son para el mo mento actual y p ara el tiempo de recorrido previstos en los próximos 15 minutos en función de la evol ución del tráfico. App “Trànsit” Es un a ap licación que ofrece al usuario u na h erramienta de con sulta del estado del tráfico, además le d a la posibilidad de p oder visualiz ar las imágenes de algunas de las cámaras de tráfico de la ciudad de Barcelona. Esta aplicación incluye los siguientes servic ios: - Tráfico: mapa en el que se rep resenta el nivel de fluidez de las principales ca lles de la ciudad, tanto en la situación actual como en una previsió n de 15 minutos. - Cámaras: aparecen ordenadas según la posición del usuario en el mapa. Existe la opción de mar car las cámaras favor itas y p oder visualizarlas en el apartado correspondiente. - Favoritos: aparecen en el mapa las c ámaras que el u suario ha a ñadido como favoritas para poder acceder a ellas con mayor rapidez. - Aler tas: el u suario será info rmado a través d e mensa jes p op-up (cada vez q ue entre en la app) de las posibles alertas de tráfico que tengan lugar en ese momento. Sète Séte es u na ciudad f rancesa situada en la Costa Azul. Por su curiosa localización y distribución geográfica está comunicada en varios puntos por puentes que cruzan sus canales y que son las vías principales para acceder a la ciudad. Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 71 Figura 13 . Mapa de la localidad de Sè te Fuente: Google M aps La administración local bu scaba una sol ución que les ofreciese in formación en tiempo real del est ado del tráfico urbano para p oder gestionar y evitar las congestiones que se p roducían en las prin cipale s vías d e la ciudad sobre todo en las estaciones turísticas. Por tanto, s e decidió mo nitorizar el t ráfico urbano en punto s estratégicos de la ciudad que permitiese implantar planes de acció n p ara descongestionar las vías, sobre todo las de acceso a la ciudad. Esta monitorización permite desarrollar estrategias de gestión de l tráfico, generar alarmas ante situaciones críticas y mejorar así la movilidad de la ciu dad . Además, los datos captados son tran sformad os en inform ación valiosa qu e se transmite en tiempo real a los ciudad anos a través de aplicaciones y pan ele s de señalización variable para que conozcan el es tado del tráfico y pu edan determ inar l a mejor manera de llegar y moverse en la ciudad. 2.1.2 Gestión del transport e público El transporte púb lico es vital para los desplazamientos d entro de l a ci udad y debe s er el eje de la movilidad dentro de una Ciudad Inteligente puesto q ue es mucho más eficiente y sostenible que el transp orte privado Si tenemos en cuenta el consumo energético por viajero y por Km, el transporte público es aproxima damente 6 v eces más eficiente que el vehículo p rivado , como se puede ver en el siguiente gráfico : Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 72 Figura 14. Energía consumid a viajero/kilómetro recorrido según el medio d e transporte empleado Fuente: L ibro blanco de Smart Citi es, 2012 Consecuentemente, dado que la eficiencia constituye un pilar fundamental dentro de las ciudades inteligentes, es importante conocer y seguir u na serie de recomendaciones básicas para la promoción e implantación del transporte p úblic o (Libro blanco de Smart Cities, 201 2):  Enlazar los corredores de t ransporte público con las iniciativas de desarrollo urbano, implicando a los operadores de transport e en la construcción de nuevas líneas y en el diseño de los intercam biadores.  Concienciar a los ciud adanos sobre el papel del transporte público. Hacer énfasis en los men ores costes sociales y económicos del transporte público y otras formas de transporte sostenible, en comparación con el transporte privado.  Proporcionar al transporte público un apoyo econ ómico adec u ado. Usar políticas de precios para ayu dar a colectivos específicos, c omo las personas de mayor edad y los estudiantes.  Poner énfasis en la accesibilidad para los discapacitados así como en las no rmas de calidad y la supervisión. Los sistemas de t ransporte p úblico deben ofrecer un servicio más enfocado al ciudadano y a sus necesidades si quieren ser una alternativa real al vehículo privado. La fre cuencia del servicio, la capilaridad d e las líneas, la accesibilidad a cada uno de los medios de transporte, son cuestiones ten idas en cu enta a la hora de elegir la forma de movilidad por la ciud ad. Si todas estas cuestiones est án re suel tas de manera f avorable Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 79 Figura 17 . Foto de la Copenhaguen Wheel Fuente: http://se nseabl e.mit.edu/ Santander TusBic es un sistema qu e p ermite a los usuarios registrados la realización de desplazamientos en bicicleta en las vías urbanas de la ciudad de Santander , poniendo a disposición de ciudadanos y visitantes un to tal de 200 b icicletas, dist ribuidas en 15 estaciones, ubicadas en dist intos puntos de la ciu dad. Figura 18 . Web Tusbic del A yto. de Santander Fuente: www.t usbic .es Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 80 2.1.5 Vehículos eléct ricos El vehículo eléctrico utiliza uno o más motores elé ctricos p ara moverse. Est e sistema de propulsión ha de ir acomp añado d e otra serie de elementos que of recen la posibilidad de que el vehículo gestione su propia energía (c ontrol, baterías, et c.) y que presente las mismas comodidades q ue un vehículo de mo tor de combustión interna similar (equipamiento, etc.). Técnicamente, el sistema d e cont rol extrae energía de las baterías y se lo entrega al motor. El acelerador va conectado a un par de potenciómetros (re sistencias variables), y esto s potenciómetros proveen de la señal que le dice al sistema d e control cuanta energía se supone q ue tiene que entregar. El sistema de con trol p uede enviar entregar varios niveles de potencia, controlando l a velocidad. El motor eléctrico aprovecha la en ergía de los frenados, que normalmente se perderían a través de la disipación del calor y la fricción, mejorando notablemente la eficiencia de los vehículos t radicionales, lo que lo hace ideal para los desplazamientos urbanos. Los vehículos híbridos "tradicionales" utilizan el mo tor elé ctrico como apoyo (funcionan principalmente con el motor de gasolina o diesel). Un ejemplo es el Toyot a Prius. Los vehículos híbridos "enchufables" (plug- in electric hybrids) pe rmiten recargar las b aterías t anto con el motor de combustión in terna como co n un ench ufe. En la actualidad Toyota, General Motors y otros f abricantes de automóviles han entrado en la carrera por la fabricación en masa d e vehículos híbridos enc hufables Se prevé que el vehícul o eléctrico desempeñará un papel cru cial en el transporte diario a medio plazo y sobre todo dentro del concepto de Ciudad Inteligente. Se tendrán que hab ilitar las in fraestruc turas de carga del vehículo eléctrico de acuerdo c on la capacidad de sumi nistro energético, y teniendo e n cuenta que hay que dar respuesta a la s necesidades de recarga de los conductores. El vehículo eléctrico es un proyecto qu e es tá empezando a ser re alidad en el nuevo concepto de Ciudad Inteligente. Sus ventajas más claras son la red ucción de emisiones de CO, NO x , no ge nera contaminación acústica, t iene un me nor coste de mantenimiento, no gener a vibraciones, etc. Pe ro también tiene algunas desventajas como puede ser el tema d e la portabilidad de la energ ía eléctrica, el en vejecimiento de las baterías a consecuencia del uso y del paso del tiempo, y la limitación actual de espacios de recarga . Para el desarrollo d e esta industria h acen falta aplicaciones qu e in corporen soluciones innovadoras de comunicaciones (sistemas que permitan cono cer en remoto Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 81 el nivel de batería del c oche, reservar la recarg a del vehícul o en u n lugar y momento concretos, etc.) Según la Agencia Internacional de la Energía “se estima que en 2050 habrá 2.000 millones de vehículos en todo el m undo, u n tercio serán híb ridos en chufables , otro tercio serán eléctric os y otro tercio funcionarán con pila de h idrógen o. Se estima que el ahorro que permite un vehíc ulo eléctrico se cifra en algo más de 8.000 € . Además, si solo el 10 % de los coches fueran eléctricos en España se reduciría la emisión de CO2 en 3,2 millones de toneladas ” . La implantación del vehículo eléctrico y su s gran des ventajas tanto energéticas como me d ioambientale s, est á originando el surgimiento de múltiple s iniciativas y proyectos entorno a est e nuevo produ cto en países europeos, i mpulsado por actores tanto públicos como privados, emp resas industriales o de servicios e incluso gobier nos que ya han consensuado una estrategia y han plan ificado numerosas acciones p ara impulsar la expansión del vehículo eléc tri co en los próximos años. 2.1.5.1 Acciones en relaci ón con los vehícu los eléctricos pu estas en marcha en distintas ciudades i nteligentes Noruega Noruega lid era el mercado mund ial de veh ículos eléctricos . Y esto se debe p or un l ad o a que los no ruegos ven un valor añadido “vivir en ve rde” y tienen un elevado poder adquisitivo. Además el gobierno ofrece una serie d e ventajas q ue incluyen exenciones de pea jes y tarifas de aparcamiento en algunos casos. Además Noruega obtiene gran parte de su electricidad a partir de energía hidroeléctrica, que es b arata y limpia. Málaga En Málaga se está desarrollando un pro yecto d e movilidad eléctrica denominado Zem2All (Zero E mission Mob ility to All) que veremos en profundida d en el capítulo 4 del presente doc umento Complementario a este servicio no s p arece interesante comenta r que Zem2All y Europcar han puesto en marcha en Málaga un nuevo servicio de 'carsharin g', es decir, alquiler de v ehículos eléctricos por minutos. Viene a apoyar el proyecto q ue pretende im pulsar el ac ceso a la movilidad eléctrica, p ara que, a medio plazo, quede extendida entre la población. A los participantes en el proyecto Ze m2all (particulares y emp resas), se han unido los vehículos eléctricos de alquiler y este servic io de carsharing. El p roceso de recarga se hará a través d e los puntos que el proyecto Zem2All tiene distribuidos por la c iudad de Málaga. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 82 2.1.6 Servicio de compa rtición de vehículos Compartir coche es u na medida para ahorrar en los gastos de viaje. Pa ra personas que residan cerca y tengan un lugar de destino común , ocupar t odas las plazas de un vehículo y compartir los gastos de ga solina es mucho más rentable. También en este concepto se incluyen los servicios de alquiler de vehículo s para períodos cortos de tiempo. Este servicio suele ser ofrecido p or portales o páginas webs, p ero desde algunos Ayuntamientos se apuesta po r este nuevo modelo racional de transporte co n plataformas específicas u otros se rvicios p ara hacer de esta nueva posibilidad una realidad. 2.2 Smart Ec onomy Entendemos como economía inteligente, la com petitividad q ue puede ofrecer una ciudad en su crecimiento y desar rollo sostenible. D e acu erdo con el estudio desarrollado de Universi dad Tecnológica d e Viena sob re Sm art Cities (Giffinger, R, et al 2007) , al ha blar de competitividad y desarrollo ec onómico, hablamos de: • Espíritu innovador • Espíritu empresarial • Imagen económica y desarrollo de marcas • Productividad • Flexibilidad al mercado laboral • Inserción Inte rnacional • Capacidad de adaptación al cambio. El mod elo de Ciudad Inteligente, como ya hemos comentado es aquella que consiga dar unos servicios mejores (aumentando la calidad de vida de su s habitantes) a la vez que aumenta la eficacia de esos servicios (lo que hará que sean menos caras de gestionar). Es un valor añadido q ue aporta la ciudad frente a o tras. No olvidemos qu e las ciudad es están en continua competición por atrae r talento, por crear el ecosistema necesario para la creación de empleo y p or mejo rar las condiciones generales de vida que la haga más atractiva para sus vecinos y sus v isitantes (no olvidemos e l turismo). La ciudad debe ser polo de creación, atracción y generación de valor y riq ueza . Una de las p rioridades de las ciudad es debería ser el d esarrollo de una economía sostenible, analizando su s fort alezas y op ortunidades, enfocándose en aquello que les diferencie del resto y crear activid ades para la mejor a d el espíritu Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 83 innovador y fomento el emprendimiento, desarrollando una imagen de ciud ad mediante la potenciación de esos sectores diferenciadores y en los que ten gan un background anterior. La atracción de in versiones tanto n acionales com o internacionales es de suma importancia. Así, el modelo de Ciud ad I nteligente mejora la c ompetitividad de la ciudad, lo que influye en la mejora de la calidad de vida de los ciudadanos y fomentando la llegada de dichas inversiones. Para que es tas inversiones vengan del sector privad o hay que cuantificar el retorno de la inversión. Muchos de los beneficios de las acciones puestas en marcha en la Ciudad Inteligente son sociales, que a veces son dif íciles de cuantificar, pero tambié n los hay económicos. Este retorno de la in versión será también importante a la hora de implementar medidas desde la ad ministrac ión local ya que muchas de ellas tien en costes eleva dos. Así ha brá que explicar este beneficio en co ncepto de ahorros de energía eléctrica al mej orar la ef iciencia en ergética d e los edif icios mu nicipales, menor gasto de gasoli na al haber menos atascos, dis minución en el gasto sanitario al mejo rar la calidad del aire, etc. Esto nos lleva a pen sar e n algunas barreras d esde el punto d e vista econ ómico que h ay que conocer y superar en el desarrollo de una Ciudad I nteligente (Libro Blanco de Smart Cities, 2012): • Escasez de información sobre el retorno d e la inversión. • Necesidad de creación de co nsorcios / joint ventures e ntre las enti dades públicas y privadas para pasar de proyectos pilotos a proyectos comerciales. • Altos costes de arranque. • El ret orno de los beneficios se ob serva sobre todo en el largo pla zo, a unque existan desde el principio. • El b eneficio d epende en gran medida del en torno reglamentario (por ejemplo, las implementac iones que dependen de la fijación de precios flexibles). El reto d e t ransformación de las ciudades en inteligentes presenta una serie de posibilidades de negoci o real ya que constituy e un importante nicho de mercado multidisciplinar p ara la indu stria tecnológica, así como un a oportunidad clave p ara que el sector continúe impulsando nuevas tecnologías, crecimiento, em pleo y mejora de la calidad de vida. Existe la p osibilidad de desarrollar u na industria d e productos, servicios y empleo de todos los agentes de la cadena d e valor presentes en el n uevo mercado. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 84 “ Tal es así que, según un estudio r ealizado en mayo de 2012 p or la firma Markets and Markets, se esp era que el mercado glob al de las Smart Cities sob repase 1 trillón de dólares en 2016. Se estima qu e el valor actual del mercado de las Smart Cities es de 526,3 billones de dólares, con una tasa de crecimiento anual (CAGR) del 14,2%. En el est udio se disgrega dicha estimación en función del sector ” . (Libro B lanco Smart Cities, 2012) Figura 19. Crecimiento del mercado de Smart Cities por sector Fuente: Estudio Marke ts and Mar kets a través del Libro Blanco de Smart Cities, 2012 En este contexto s e presentan muc has posibilidades para favorecer la competitividad y la innovación de las empresas (Libro Blanco Smart Cities 2012):  “ Poniendo en marcha incubadoras y acelerado ras como pun to d e encuentro de emprendedores, universidades, centros de investigación, etc.  Fomentando el networking y el co - working, d onde profesi onales d e ámbitos distintos comparten lugar de trabajo y donde se pueden pro ducir sine rgias.  Crear oficinas modulares descen tralizadas (oficinas satélit e virtuales) para llevar a cabo tele-trabajo.  Asociación temporal online de empresas y clientes p ara la obtención de soluciones creativas.  Colaboraciones público-privadas p ara p oner en march a proyectos de I+D+i, utilizando la ciudad para poner a prueba las distintas tecnologías (living lab s) ” . Un aspecto a t ener en cuenta, y con más relevancia en países como España, es que las Ciudades Inteligentes aportan mejoras q ue repercuten muy positivam ent e en el turismo. Es relevante el concepto denominado como e -turismo, basado en una serie de apps que d e manera inmediata e interactuando con el visitante, le ofrece en el id ioma Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 85 que d esee, información de la ciudad que puede visitar, ofertas d e ocio, act ividades que le pueden interesar, etc. Otro aspecto, d entro de la ciudad inteligente, q ue está muy abierto a la innovación son los sistemas de e-comercio y las plataformas de pago a través de l móvil. Se le da s oporte a estas necesidades de los ciu dadanos y visitantes, facilitando una p lataforma desde la que proveer el servicio de pago a múltiples servicios (transporte público, entradas a museos, concier tos, etc.). El pago desde el móvil es cómodo para el u suario y conlleva bene ficios para l a empresa prestadora del servicio, ya qu e muchas veces que realizan un alto volu men de transacciones de bajo valor (por. Ejemplo el transporte público). La ap licación d e la tecnología al pago d esde el móvil, abre la puerta p ara que otros mu chos servicios in novadores sean realidad como la tran sferencia de datos (horario de transporte, información turística), cup ones descuento, en aplicaciones de acceso (acceso a veh ículos, id entificación personal), seguimiento (seguimie nto a historiales de pacientes, gestión de activo s). En cuanto a la generación de empleo relacionado con las Ciud ades Inteligente, según AMETIC (Asociación d e empresas de electrónica, tecnologías de la información telecomunicaciones y con tenidos digit ales), es España s e p odrían generar hasta 300.000 puestos de trabajo antes de 2017. 2.2.1 Acciones puestas en marc ha en dis tintas ciuda des inteli gentes Proyecto 22@Barcelona Durante el desarr ollo de este pr oyecto, se ha transformado suelo industrial de Poblenou en una zona innovadora que pone a disposición esp acios nuevos, mo dernos y funcion ales p ara que se prod uzca un clúster de emprendimiento in novador e intensivo en conocimien to . Esta iniciativa t iene dos vertientes importantes, p or un lado es un p royecto de renovación urban a y por otro escenifica un nuev o modelo de ciudad que intenta d ar r espuesta a los retos de la sociedad del co nocimient o. Es el proyecto d e transformación urbanística más importante d e la ciu dad de Barcelona en los ú ltimos años y uno de los más amb icio sos d e Europa de esta s características, que conlleva un potencial inmobiliario alto y una inversión pública del plan de infraestructuras de 180 millones de euros. 2.3 Smart g overment Aunque el binomio gobierno y ciudadanía (gobierno in teligent e) es un concepto previo al de Ciud ad Inteligente, en este co ntexto h ay que tener en cuenta los servicios que t ienen que ver con el gobier no de la ciud ad y su relación con la ciu dadanía en todo Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 86 lo relativo a la transparencia y la participación en la solución de los problemas ciudadanos. Dentro de este ámbito deben tenerse en cuenta act uaciones desarrolladas por el mu nicipio que perm itan a la ciu dadanía tomar conciencia de la gestión eficiente de los servicios y recursos públicos, facilitando su proceso en la toma de decisiones. Asimismo, podrán tenerse en cu enta h erramientas que doten al gob ernante de información para adecuar su gestión a las n ecesidades reales d e sus ciudadanos (ap ps, bases de datos, plataformas tecnológicas, etc.) Se define gobierno intel igente como aquel que, adem ás d e estar cercano al ciudadano, lo t iene en cuenta para la toma d e decisiones y d icha toma de decisiones la hace d e una manera t ransparente. Además tiene que resp aldar las políticas sociales y medioambientales, haciend o uso d e la tecnología para con seguir una in terconexión más direct a entre gobierno y ciudadano. Este último deja de ser un con sumidor p asivo de los servicios que se les ofrecen, al permi tirles desempeñar u n p apel m ás proactivo en la decisión de q ué tipos de servicios desea n y a través de qué estructura puede proporcionarse mejor este servicio. El liderazgo político es fun damental para el des arrollo de las iniciativas q ue se pongan en marcha en materia de gobierno a bierto. A veces este movimiento puede encontrarse con barreras, ya que salir “d e la zona de confort” no es muy p opular. Pero la ad ministración local debe, no sól o ad aptarse, sino liderar los proyectos de gobierno electrónico ya que es una pie za fundamental dentro de la estrategia de Ciudades Inteligentes. La administración pública j uega un pap el m uy importante e n d os ár eas fundamentales:  Como usuaria de las TIC, p ara mejorar la calidad de los servicios p úblicos, como herramienta para avanzar en la transpare ncia d e las acciones d e gobierno y como forma de promover la partici pación  Como estimu lador de la s TIC, llevand o a cabo políticas para la in troducción de las mismas en la sociedad y que llegue a todos los grupos sociales. Éste últ imo punto es importante a la hora d e disminuir la “brecha digital” de la que ya h emos hablado con anterioridad. Las causas d e esta b recha no son técnicas, sino socioeconómicas. Por lo t anto , existen aspectos relacionados con el acceso, la conectividad, la ed ucación, la h abilidad , e tc., q ue cont inúan siendo ele mentos esenciales para llegar a una participación ci udadana real en las ci udades inteligentes. Por otro lado, el gobierno inteligente, cuya base radica fundamentalmente en las TIC, considera a estas últimas como una parte de lo s medios necesarios p ara lograr esos ob jetivos conjuntamente con las personas, los procesos y la inf ormación. Es u n recurso transversal para la correcta gestión, imp lantación y crecimient o de una ciuda d inteligente. Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 87 Dentro del gobierno i nteligente hay algunos términ os relacionados que es importante conocer: Transparencia: Uno de los grandes retos en el contexto d e una ciud ad inteligente. La ad ministración debe mostrarse ab ierta y accesible a la ciudad anía, trabajando con ello s para la búsqueda de las sol uc ion es a los problemas. El gobierno local tiene q ue re alizar una gestión transparente d esde todos los puntos de vista y cualquier ciudadano debe tener acceso a toda la in formación disponible d e carácter público relativa a la orga nización de la ciudad. Open D ata / Open Goverment: estos m ovimientos son mu y importantes debido a q ue la ciudadanía no es sólo un mero recepto r de d atos, también es transmisor de los mismos. Hay una simbiosis entre l os gest ores de la ciu dad y los ciudadanos, ya que la información pu ede (o no) ser bidireccional. Existe un intercambio y aportación de datos que p ermanecen abiert os al público p ara que los d istintos agentes sociales puedan hacer u so de ellos. Sobre este tema hablaremos en profundidad en el siguiente capítulo. Sede electrónica: conjunto de portales y sistemas q ue implantan las administraciones para que el ciudadano y las entidades actúen sob re ellas. De esta manera, una persona física o ju rídica tendrá capacidades para iniciar, intervenir y estar informado de trámites administrat ivos y procedimientos de la a dministración. Así se podrán re alizar trámites on line, tener acceso a documentos o publicaciones oficiales, presentar solicitudes, esc ritos y comunicaciones, etc. En cuanto a la p restaci ón de servicios, eje de todo g obierno de una ciud ad, dentro de la Ciudad I nteligente, como organizaci ón urbana que se caracteriza por un enfoque integral, deben revisarse y adaptarse todos los servicios qu e se prestan al ciudadano, para poder optimizar y mejorar las actuacione s realizadas en la ciudad. El nuevo m odelo de prestación de servicios debe tener como claves (Libro Blanco Smart Cities, 2012):  Integración de servicios: con ello se pret ende, ad emás de la generaci ón de economías de escala, t ener una visión general que posibilite sinergias entre los distintos servicios.  Garantizar la calidad: Aumentar los niveles de calidad es una máxima y se podrá evaluar a t ravés de indicadores de servicio, teniendo en cuenta criterios objetivos y medibles y concretando los baremos a aplicar. Ad emás hay que tener en cuenta que h abrá una mayor facilidad para con trolar la calidad d e las prestaciones al tener información al instante del servicio prestado, incluso de la opinión de los ciudadanos sobre el mismo. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 88  Innovación: se incentiva la aplicación d e n uevas t ecnologías, por un lado p or l a visión in tegral de la prestación d e los servicios y p or ot ro lado, los p lazos de los mismos serán más amplios, lo que permite realiz ar inversiones importantes. Figura 20. Esquema de nuevo modelo d e gestión de los servicios Fuente: Libro blanco de las Smart Cities, 2012 2.3.1 Acciones puestas en marcha en distintas ciud ades inteligen tes Edimburgo Edimburgo es p ionera en cuan to a la imp licación de los ciudadanos en el diseño de los servicios que se ofrecen (co-diseño) que realiza desde el año 2011. Una iniciativa muy interesante puesta en march a son las Web Services Pilot, que consiste en un espaci o web abierta a todos los vecinos que quieran mejorar l a eficacia en los servicios. Hay un repositorio d e conocimiento, siempre con información actualizada y precisa para su uso, lo que potencia la cul tura enfocada a la w eb. Además existe un portal multiac ceso (web. TV, Internet y teléfono) y las llamadas t arjetas inteligentes (smart cards) para el acceso a muchos servicios de la ciudad. Se marcan como objetiv o d e involu crar tanto a las emp resas que pre sta n los servicios en la ciudad, como a los ciudad an os a través de el aumento d e la participación ciudadana para conseguir aumentar un 25% la calidad de los servicios de la ciudad. Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 95 En el ámbito de la recogida es donde se pueble aplicar con más facilidad la tecnología para mejorar el rend imiento. E xiste la p osibilidad de instalar sensores en los contenedores que informan d el nivel de llena do p ara d eterminar su r ecogida o no, lo que su pone un ahorro e n el tiempo y combust ible utilizados e n las ru tas de re cogida. Además s e ins talan GPS en la flota de los vehículos d e recogida q ue p er mite saber su ubicación exacta permitiendo optimizar rutas y a horrar tiempo y recursos. Hay municipios que han optado por la instalación de contenedores soterr a dos o la recogida neumática, ambos métodos minimizan el impacto visual de la presencia de contenedores a pie de c alle y aumentando la capacidad de alma cenaje y solucionan , sobre todo l a neumátic a, la mayo r parte de l os problemas q ue lleva aparejada la recogida de residuos. Aunque siempre se tiene que t ener en cuenta las características de cada municipio para ver que mét odo de recogida es más viable, a partir de las n ecesidades de los ciudadanos y de sus opiniones. Intentar imponer algo llevará a un fracaso seguro. La in formación e s t ambién vit al en es te tipo de servicios en h acia los que son tan sensibles los ciudadanos. 2.5.4.1 Acciones puestas en marcha en distint as ciudades inteligentes Vitoria En cuanto a la gestión d e los residuos, Vitoria dest aca por su método d e recogida. L os contenedores de fracción r esto, papel/cartón y envases ligeros está n controlado a través de GPS, conociéndose su ubicación, su últ imo vaciado y p eso . La flota de ve hículos tanto de lim pieza como de rec ogida tiene d ispositivos GPS p ara ver en cada mo mento la situación de los veh ículos, lo que ayuda a la logística del día a día. Además, se tiene un inventario de p apeleras, contenedores y buzones de recogida neumática georeferenciados, que aporta da tos que f acilita su mante nimiento . 2.5.5 Gestión del agua La eficiencia en relación al servicio de abastecimiento en las ciudades es de vital importancia. A demás el abastecimiento de agua potable y el alcantarillado es una competencia propia de todos los ayu ntamientos. Además es un tema al que el ciudadano también es muy sen sible. En en tornos urbanos, los sist emas de ab astecimiento y saneamiento d e agu a cuentan son susceptibles de mejoras. En este sentido, se puede recurrir a la implementación de herramientas que faciliten su gestión, a destacar ( Libro Blanco Smart Cities):  Sistemas especializados para medir d iversos parámetros: oxíge no d isuelto, conductividad, pH, turbidez, etc. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 96  Sistemas de detección y reparación de fugas. Estas variables proporci onan un control de las infraestructuras hará que se mejore la gestión y la calidad d e agua, además de es tar más p reparados para paliar problemas como sequías o lluvias torrenciales, que puede afectar de una manera importante a la población. Especial at ención requiere la gestión de los parques y jard ines púb licos. Son espacios mu y importantes para la mejora medioambiental del entono, ya que en muchos d e l os casos son los pulmo nes verdes de la ciudad debido a que ayudan a reducir l a contamin ació n y marca una diferenciación en cuanto a calidad de vida co n otras ciudades q ue teng an menos es pacios verd es. Además son lugares de encuentro de vecinos y esparcimiento para niños y mayores. En este ám bito se puede co ntrolar el riego con el uso de siste mas de automatización de riego eficiente, que conlleva ahorro de agua y un cuidado adecuado de la superficie verde. 2.5.5.1 Acciones puestas en marcha en distint as ciudades inteligentes Sant Cugat del Vallés Tienen instalado en este mu nicipio de la provincia de Barcelona unos sensores que p ermiten medir el n ivel de h umedad d e la tierra en los parques municipales lo que ha permitido un ahorro del 20% en el agua empl eada p ara el riego de los mismos. 2.5.6 Contaminación La cont aminación (atmosférica, acústica, lumíni ca, etc.) es de los p roblemas más importantes a los que se enf rentan hoy las ciudades. Los niveles de con taminación no paran d e aumen tar, hasta llegar, e n algu nos casos, a afect ar de manera n ociva a la salud. Por lo tanto, trabajar para minorarla impleme ntando soluciones esp ecíficas, debe ser uno d e los o bjetivos prioritarios. Acciones qu e produzcan una disminución de la contamin ación sería la imp lantación popular del coche eléct rico que re duciría la contaminación atmosférica. Pero también hay otras medidas que se p ueden llevar a cabo dentro d e la estrategia de Ciudad Inteligen te q ue indirec tamente disminuye los niveles de contaminación. Por ejemplo todas las medidas relaciona das con la e - Administración conlleva n ahorro de p apel p ero también de despla zamientos de los ciudadanos lo que influye en los niveles de contaminación. Este es un ejemplo más d el carácter global que lleva implícito la Ciudad Inteligente. Son muchas las ciudad es que han elaborado l o s mapas de ruido ya que la Directiva 2002/49/CE, de 25 d e junio de 2002, del Parlamento Europeo y del Consejo, sobre evaluación y gestión del ruido amb iental establecía que los Est ados miem bros Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 97 debían elaborar M apas Estratégicos de Ruido para poder evaluar globalmente la exposición al ruido en una zona d eterminada, debido a la existencia de distintas fuentes de ruido o para poder realizar p redic ciones globales para d icha zona e implementar los Planes Estratégicos de Ruido. La citada Direct iva comunitaria fue traspuesta por la Ley 37 /2003, d e 17 de noviembre, del Ruido, Ley est atal mediante la cual se est ableció un calendario de aplicación de la Ley del Ruid o en el que las aglomeraci ones de más d e 250.000 habitantes deberían someterse a una 1ª fase de aplicación de la DE 2 002/49/CE. La Directiva 2002/49/CE establece que un map a de ru ido es un "mapa diseñado para poder evaluar globalmente la exposición al ruido en u na zona determinada, debido a la existencia d e distintas f uentes de rui do, o para poder realizar predicciones globales para d icha zona" y se representa cartográficamente esos n iveles, midiendo fundamentalmente el ruido proceden te del tráfico rodado. Para poder actuar en l a reducción de la contaminación, hay que evaluar la situación inicial de la que se parte, a nalizando las condiciones ac t uales. Los datos básicos que se deben tener son:  Detectar la concentració n de negocios q ue pued en ser emisores de algún tipo de contaminaci ón  Los datos generales d e la movilidad de la zona.  Posibles impacto en la salud o en el medio ambiente de la zona.  Posibilidad q ue dan la legislación p ara i ncidir en la mej ora de la situación de partida.  Medición de los nivel es d e c ontaminación y d e la in cidencia del tráfico en la zona. Después de detectar la s fu entes contaminantes, las zonas concretas y los medios disponibles, se debe trazar una estrategia b asada en la aplicación de la tecnología, ju nto con la p romoción d el tran sporte púb lico y otras me didas al alcance del municipio. En este caso que haya una información bidireccional entre la administración local y los vecinos ayuda mucho. Y eso la t ecnología tiene mucho que aportar. La recogida de datos, en est os casos, sirve para, una vez analizados t razar zonas de actuación preferente y sirve para exp licar, por ejemp lo, la incidencia de ciertas enfermedades en algunas zonas concretas de la ciudad. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 98 2.5.6.1 Acciones puestas en marcha en distint as ciudades inteligentes Cambridge En su universidad ( Harvard), donde se puso en marcha la in iciativa CitySense, es un banco de pruebas en toda la ciudad d esplegado en la ciudad de Cambrid ge, Massachusetts, Estados Unidos. Se ha diseñado e implementado para det ecta r múltiples in dicadores tales como el clima, las par tículas y gases , desplegán do se más de cien sensores. Los sensores e stán situados en f arolas o los edificios públicos y todos los datos recopilados se envían en tiempo real al servidor para su análisis. Con ello se perseguía demostrar la u tilidad de las redes d e comunicaciones inalámbricas, las aplicaciones que p ueden tener ya q ue con todos los d atos incorporados, en est e caso de ind icadores medioambientales, se creó una p lataforma de eval uación imp ortante de este tipo de indicadores. 2.6 Smart L iving Dentro de este ámb ito, deberán identificarse iniciativas encaminadas a facilitar el acceso a la cultura (in formación de eventos, exposiciones, obras, et c.) o mejora de la gestión eficiente d e sus inf raestructuras culturales y de ocio. Est as actuaciones redundan no s ólo en el beneficio de los ciuda danos sino que además, mejoran el atractivo para t uristas y visitantes. También se deberán tener en cuenta actuaciones específicas que se desarrollen en el ejercicio d e las competen cias específicas delegadas en materia socio sanitaria y asistencial. Por ejem plo, el d esarrollo de p royectos tecnológicos orientados a la videovigilancia, prevención o protección civil y la mejora en la atención a las personas dependientes, entr e otros. Desde el punt o de vista del informe Smart Cities. Ranking of European médium - sized cities (Giffinger, R. et al. 20 07), se refiere principalmente a la calid ad de vida que nos puede ofrecer la ci udad donde vivimos, a barcando campos desde l o que serían aspectos culturales, hasta aspectos de seguridad y salud. ¿Qué significa el término calidad de vida? S erá acuñ ado en la época de los sesenta para poner de manif iesto la necesid ad de q ue n o sólo tiene q ue existir un crecimiento económico como una finali dad en sí misma, sino que es e crecimi ento tiene que venir aparejado de una mejora en el modo de vi da. Una definición de calidad de vida que nos p arece interesante es la q ue da Inés Sánchez de Mad ariaga (2006) do nde d ice que “la calidad de vida se ref iere al bienest ar de las personas, es decir, al grado en que las personas o grupos que comp onen una población pueden satisfacer sus necesidades y aspiraciones. Es un co ncepto qu e se puede con siderar de modo subjetivo si lo examinamos a través de las p ropias percepciones de la po blación sobre s u pr opio bienestar, pero t ambién se pu ede medir a través de indicadores. En la calidad de vida influyen aspectos como la renta, la salud, la educación, el alojamiento, las cond iciones de trabajo, la seguridad, el ocio, la Capítulo 2: El impa cto en el ciudadano de las políticas Smart City. Experien cias 99 estética del entorno, el uso del tiempo, las cond iciones ambientales etc. Factores todos ellos que tienen una dimensión espacial” Así, podemos concluir que la cali dad de vida tiene que ver con:  Aspectos subjetivos, que variarán en función d e las vivencias de cada persona y del contexto social en el que se desenvuelva. Por lo tanto es fundamental estudiar el aspecto “so cial” del ámbito ob jeto de estudio: o cio, t iempo lib re, relaciones familiares y con otras personas, sentimient o de arraigo, e tc.  Aspectos objetivos: estándare s o niveles mínimos e n cada indicador de aspectos del entorno: viario, servicios, espacios verdes etc. La calidad de vida es, en definitiva, aquello que el ciudadano percibe o que le transmite directamente el entorno donde se enc uentra. A medida q ue las ci udades crecen, la seg uridad pública es cada vez más compleja ya que se n ecesita much os re cursos y p ersonal destinado a esta tarea. En este caso el uso de la tecnología aporta un gran v alor sobre todo en dos ámbitos:  Aumentar la capacidad y el tiempo de respuesta de los servicios de emerg encia.  Puesta en marcha de dist intos servicios que pueden ir desde videovigilancia con cámaras qu e controlan determinadas zon as o aplicaciones q ue aseguran el control de los eventos masivos, a través de sen sores que localizan a las personas para ayudar a prever situaciones de aglomeración. Otro grupo de servicios tiene que ver con la calid ad d e vi da de sus ciudadanos , son los relacionados con la oferta de ocio, tiempo li bre, actividades deportivas y cultura en general. Además a los ciudadanos h ay que unir los turistas como segmento al que le influye. En la actualidad existen multitud d e gu ías turísticas qu e t ienen su versión móvil y que pueden incorporar otro tipo de t ecnologías como la realidad aumentada. Este es un nicho de mercado para la inn ovación y creación d e n uevos negocios, sobre todo en las zonas más turísticas. Del mismo modo hay aplicaciones que permiten escuchar audio-guías mediante el uso de p odcast . Inclu so ap licaciones con las q ue se p uede conocer el tiem po de espera para entrar a un determinado museo, mon umento, local, restauran t e. Esta información permi te d istribuir mej or a los visit antes, t eniendo en c uenta las horas d e mayor afluencia de púb lico, consiguiendo una satisfacción del clien te/turista ya que pueden aprovechar mejor el tiempo si saben con anticipación a qué h ora está prevista que se realice su visita o tenga sitio en el restaurante que han elegido. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 100 Por las características que le son pro pias, las Ciudades Int eligentes tienen una capacidad de acogida al t urista más eficiente y ofertan recursos turístic os de mayor calidad que es lo que fid eliza realmente al cliente . Ya se hab la de destinos inteligente, de hoteles donde no hay que gu ardar c olas para hacer el ch eck-in, todo lo t ienes en tu móvil, incluso se utiliza para abrir la puerta. Audioguías multimedia, control de tiempos d e espera en los museos, restaurantes o espectáculos. En la Ciudad Inteligente están los datos, sólo hay que po nerlo s al servicio del visitante para hacer su estancia más placentera. 2.6.1 Acciones puestas en marcha en distintas ciud ades inteligen tes Roma El proyecto WikiCity desarrollado p or el SENSEable City Lab del MIT ha desarrollado experiencias en la ciudad de Roma u sando la información que com parten los ciudadanos a t ravés d e sus móviles para obtener informa ción en tiempo real y presentarla a través d e map as como representac ión gráfica . Se p uede conocer el pulso de la ciudad en tiempo real. Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 101 Capítulo 3- PERCEPCIÓN DEL CIUDA DANO DE LAS POLÍTICAS DE SMART CITY Las ciud ades in teligentes no dependen únicamente de la dotación de infraestructura física ("capital f ís ico"), sino también , y cada vez más , d e la disponibilidad y calidad de la comunicación d el conocimiento y la infraestructu ra social (" Capital intelectual y el c apital social") (Caragliu, A et al 2009 ). 3.1 Gobiern o Abierto: datos abier tos, trans parencia y partic ipación Una d e las claves para garantizar el éxit o de una Smart Ci ty es el papel que e n ella representa la población. La ciudadanía consti tuye, sin lugar a d udas, el eje principal en torno al cual de ben girar los demás componentes de la ciu dad. Compartir los d atos e informac ión gubernamen tal con la ciud adanía, h aciendo que se establezca u na relación más abierta, part icipativa y transparente con los ciudadanos, es p arte de la estrategia general para un nuevo modelo d e Administración en auge, el Gob ierno Abierto (Open Government en inglés) que aboga por un mod el o más participativo y centrado en las necesidades de los ciudadanos. Una d e las bases d e u n Gobierno Abierto es la información, algo imprescindible para qu e los ciudadanos puedan analizar, co mprender y valorar las actuaciones de la Administración antes de participar activamente e n las decisiones. Posibilitar el acceso a los dat os de la Administración es un ejercicio d e apertura, transparencia y responsabilidad q ue al mismo t iempo fomenta la ef iciencia y la igualdad de oport unidades así como la par ticipación, ya q ue los ciudadanos estarán mejor informados y las empre sas , incluso los p ropios ciudadanos, pued en crear servicios que resuelvan sus necesidades e n colaboración con la Administración. Vemos que aquí hablamos d e distintos conceptos: datos a biertos, transparencia, participación. Y surgen distintas preguntas: ¿están los ciud adanos preparados para participar? ¿quier e realmente participar? ¿qué tip o de datos pueden ponerse a disposición d e la c iudadan ía? ¿La t ransparencia es real o es simplemente una moda? A lo largo d el present e capítulo vamos a intentar d ar con testación a t odas ellas Vamos a em pezar por definir qué significa el con cepto Gobierno Abierto. Según Oszlak ( 2013), lo define como “ aquel (gobierno) que se abre a un proceso int eractivo con los ciud adanos a través d e una r elación de doble vía en la que ést os p ueden expresar sus opiniones sobre políticas o proyectos gub ernamentales, coparticipar en la producción de bi enes o servicios pú blicos o intervenir activamente en el seguimiento, control y evaluación de l a gestión estatal” Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 102 3.1.1 Participación ciudadana "La ciuda d intelige nte que se basa en la partici pa ción ciudadana" ( Giffinger, et al , 2007). En toda sociedad el d erecho a participar en el desarrollo de planes y programas, evaluación de p royectos, etc. es i ndiscutible, teniendo la información necesaria a su alcance para poder participar con c onocimientos sobre los temas. “ Por otro lado, resulta fund amental mantener la implicación de la ciudadanía en la filosofía de la ciudad. La su ma en un a dirección común de decisiones y acc iones individuales de los habitantes d e una ciudad son más po derosas que las intervenciones unilaterales de los Gobiernos. Por lo tanto, para const ruir una Smart City resu lta fundamental contar con el apoyo d e una población concienciada y bien informada ” (Libro Blanco Smart Cities). Una ciudad puede poner en marcha , p or ejemplo, po líticas d e movilidad sostenible o limitar de forma estricta los umbrales de emisiones. Sin embargo, el resultado es más signi ficativo si los habitantes ut ilizan con frecuencia el transporte público u o tras f ormas d e movilidad sostenible como la bicicleta, en d etrimento del vehículo privado. “ Como muestra de ello, se expone el siguiente gráfico d el i nforme Europea n Green City Index. En él se comp ara el comportamiento de las prin cipales capitales europeas en términos de sostenibilidad, con el niv el de participación ciudadana basado en un informe de European Foundation for the Improvement o f Livi ng an d W orking Conditions (EFILWC). Por lo gen eral, las ciudades con mayor índice de compro miso y participación voluntaria de sus ciudadanos son las que obtienen una nota más alta en el ranking de ciudades sostenibles ” . (Libro Blanco Smart Cities) Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 103 Figura 21 . Comparación del EFILWC Voluntary Participation Index (2006) y el European Green City Index (2009) Fuente: L ibro blanco Smart Ci ties, 2012 Hay que tener en cuenta que el valor de la participación ciudadana es aú n mayor en épocas de dificultades económicas (con p resupuestos menores y necesidades crecientes) y un apoyo en la t oma de decisiones, puesta en marcha y ejecución de distintas acciones por part e de los gest ores de la ciudad cuando es la propia ciudadanía se ha implicado en dichas iniciativas y las hace s uyas. Cuando la ciudadanía se sien te p arte de la toma de decisiones y partícipe de la construcción d e la ciudad, au menta la confianza en su s gest ores y en la apuest a re al por la trasparencia. Y esto en la é poca que vivimos de desconfianza hacia la clase política no es desdeñable. Las n uevas t ecnologías aportan herr amientas de comunicación, de información, de socialización y d e p ar ticipación qu e permiten eliminar las barreras f ísicas, sociales o geográficas que conducen a desigualdades en muchas facet as d e la vida privada, civil y pública. En el marco de las Smart Cities hay múltiples vías para fomentar la participación ciudadana (sitios webs o red es sociales). Éstas ú ltimas se están utilizando p ara informar a la ciud adanía sobre cuestiones o consultas realizadas, con sultas qu e a veces se hacen directamente al gestor de la ciudad (en su mayor ía presentes en las redes sociales) que resp onde personalmente a los ciudadanos sobre cu estiones con cretas. Éste es un buen indicador de la eficacia en la g estión de los políticos locales, ya que muchas de las cuestiones versarán sobre el día a día de la ciudad y puede comprob arse su implicación y la rapidez de respuesta. Se detecta rápidamente si su p resencia en las Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 104 redes en porque está de moda o porque es un a canal más d e feedback con el ciudadano. Y esta part icipación es positiva ya q ue según Kogan , N (20 14) se ju stifica la implicación d el ciudadano como f actor de éxito en los proyectos de ciud ades inteligentes. Sin esta implicación nunca se conseguirá un desarrollo p leno del pro yecto de ciudad inteligente. La persp ectiva del ciudadano es importante, ya que es en última instancia la gente, quien va a vivir y trabaja r en una ciudad inteligente. Si las características y los servicios que se prestan en la ciudad no se corresponden con la forma en que la gente quiere vivir su vida, tod o el "inteligente" desaparece. La tecnología es un facilitador y una condición n ecesaria, no suficiente, para el éxito de la ciudad inteligente. Siguiendo a Ka ufman, E ( 2013 ), las fases de todo pro ceso de participación d e la ciudadanía so n: el acceso a información, la consulta, la involucración y la colab oración hasta llegar, finalmente, al empoderamiento . En el siguiente cuadro se dist inguen las fases del ciclo de empoderamiento y se describen los compromisos que i nvolucran cada una de ellas. Figura 22 . Fases del empoderamiento y compromi sos que involucran Fuente: Kau fman, E. (2013) Hacia pr oceso s par ticipativo s y de co-produc ción en el G obierno Abi erto Son ya muchos los gob iernos que integran estos pasos o fases dentro de su sede electrónica, casi siempre en forma multicanal, dando cabida a la transparencia, colaboración e involucrac ión de los ciudadanos. Pero todo esto pro ceso tiene también sus inconv enientes, tanto por la parte de la Administración como por parte de la ciudadaní a: Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 111 En el propio portal de transparencia del Gobier n o de España (transparencia.gob.es) se aclara una serie de cuestiones importantes: ¿Qué es la Publicidad Activa? Es un a información agrupada en las categorías definidas en la ley, que las administraciones p úblicas deb erán publicar de fo rma periódica y actu alizada para garantizar la transparencia de su activida d. La Ley regula la publicación de las siguientes categorías d e información en lo que se conoce como Publicidad Activa: Información organizativa Funciones que se desarrollan en los organismos Normativa de aplicación Estructura: organigrama con id entificación de los respon sables de las unidades, su perfil y trayectoria profesional Planes y programas anuales, objetivos, grado de c umplimiento y resultados Información de relevancia jurídica Directrices, instrucciones, acuerdos, circulares, respuestas a consultas (que supongan una interpretac ión del Derecho o produzcan efectos jurídicos) Anteproyectos de Leyes o de Decretos Legislativos Proyectos de Reglamento Memorias e Informes incluidos en los expedientes d e elaboración de textos normativos Documentos que deban ser sometidos a informa ción pública Información de contenido económico Contratos Convenios y encomiendas de gestión Retribuciones de altos cargos Subvenciones y ayudas públicas Presupuestos Cuentas anuales. Informes de auditoría de cuentas y de fiscalizaci ón Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 112 Resoluciones de la Oficina de Conflicto de Intereses que af ectan a empl eados públicos y altos cargos Información estadística de grado de cum plimiento de los servicios públicos Bienes inmuebles de propiedad estatal ¿Qué es el derecho de acceso a la información pú blica? Según el p ortal d e trans parencia del Go bierno d e España “ Es el derecho de acceder a inf ormación p ública en los términos p revistos en la Constitución artículo 105.b), entendiéndose co mo info rmación p ública los conte nidos o documentos, cualquiera que sea su soporte o f ormato, que obren en poder de l a administración y que hayan sido elaborados o adquiridos e n el ejercicio de sus funciones ” . En junio de 2014 se promu lgó la Ley 1/ 2014 de T ransparencia Pública de Andalucía, en cuyo Preámbulo se explica los obje tivos de la misma: “ La presente ley tiene por objeto profundizar en la tran sparencia de l a actuación de los p oderes públicos, entendida como uno de los instrumentos que permiten que la democracia sea más real y efectiva. Esta no d ebe q uedar redu cida al mero ejercicio periódico del derecho de sufragio activo. Nuestro ordenamiento jurídico exige que se profund ice en la articulación de los mecanismos qu e posibiliten el conocimiento po r la ciudadanía de la actuación de los p oderes públicos, de los mo tivos de dicha actuación, del resultado del mismo y de la valoración que todo el lo merezca ” . También dedica d os d e s us títulos tanto a la publ icidad activa como al derecho de acceso a la información pública. Podemos con cluir hablando d e las ventajas e inconvenientes del Gobierno Abierto Ventajas:  Proporciona distintos ca nales de participación  A través de la transparen cia se rendirán cuentas de la gestión realizada  Pone a disposición u na gran canti dad de dato s que aporta información que puede ser utilizada p ara que el ciuda dano colabore y co - produzca soluciones a los prob lemas de su entorno, y por o tro lado, se deja la puerta ab ierta a futu ros desarrollos económicos que se b asen en la reutilización de la información suministrada por la administración. Inconvenientes:  Posible empoderamiento de los l obbies  Que la participación no s ea la suficiente y deje de ser represe ntativa Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 113 3.2 Norma tiva y Nor malizació n relativas a las Smart Ci ties 3.2.1 EUROPA. 3.2.1.1 Antecedentes en la Unión Europea en cuanto a la integración digital. Evolución hasta el plan de acción europeo 2011- 2015 A lo largo del presente documento han sido muchas las veces en las que se ha hablado de la impor tancia que las nuevas t ecnologías han asumido d entro de la sociedad contemporánea. L os informes of iciales de primeras instituciones internacionales subrayan la importancia de las inversiones en investigación, desarrollo y aplicación de las técnica s informáticas como elemento f undamental p ara el progreso social y e conómico; y alertan e n relación a la “b recha d igital”, proceso esp ontáneo q ue s upone no sólo la exclusión de los grupos sociales desprovistos d e las competen cias informá t icas b ásicas, sino de países, cuyo at raso tecno lógico los colocaría al margen de los mercados y de la competitividad internacional. Es más, la disponibilidad de infraestructuras informáticas de vanguardi a, y la informatización d e procesos administrativos, parecen h aberse con vertido en elementos de gran importancia a la hora de atraer inversiones extranjeras . Por otro lado, la f acilita d d e acceso a la información de carácter comercial o administrativo, proporciona seguridad jurídica y fomenta el tráfico empresarial en un mercado cada vez más gl obal. No sorprende entonces q ue, ya a principios de los nov enta, la casi totalidad d e los países ava nzados habían desarrollado estr ategias de implementación de los recursos digitales, sobre todo con respecto de la ad ministración pública. Sin embargo, y pese al gran calado de la cuestión en el proceso europeo d e integración, la actuación de la UE hacía la creació n d e un nivel h omogéneo de informatización entre sus e stados miembros, es algo bastante reciente. La Comisió n E uropea es la que ha venido im pulsando muchísimas in iciativas de modernización en distintos sectores d e la administ ración digital, planeando estr ategias de medio – largo p lazo persiguiendo el f ortalecimiento del mercado interno, los derechos de ciudadanía y el proprio proceso de integración e uropea. La Unión Europea nunca dispu so de c ompetencias explícitas para el desarrollo tecnológico de los estados miembros; si n embargo algun as competencia s exclusivas, como la def inición de las reglas de lib re competencia, o de integración, como la realización del merca do in terior, o la política social y de cohesión económica, demandaban, en este tema, una actuación coord inada. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 114 El mecanismo más idóneo se en contró en las comunicaciones, a menudo presentadas con ocasión de las reu nion es del Consejo Eu ropeo, en las q ue, por un lado, se informaba sob re el p rogreso del proceso de informatización en curso, y p or otro se sentaban los objetivos de política legisl ativa y de actuación pr o gramática a corto y medio plazo . La Comu nicación e - Europe d e 8 de diciembre de 1999 “Una sociedad d e la información p ara todos” rep resenta el primero de estas comunicaciones. Su rge con ocasión del Consejo Europeo de Lisboa de 23 – 24 marzo de 2000 donde h abla de l a liberalización d el s ector d e telecom unicaciones y del marco jurídico repr esentado por la directiva p ara el com ercio digit al, sienta los cimientos en que se fundamentará la actuación de la Unión Europea en el futuro e iden tifica diez acciones prioritarias para la implementación de la agenda digital. La Comunicación e- Europe 2002 “Impacto y prio ridades” en ocasión del Consejo Europeo de Estocolmo de 23 y 24 d e mar zo de 200 1 registra los progresos alcanzados en los dos años anteriores, además de evidenciar la reticencia del sector público al proceso de r eforma y alarm a sobre el peligro d e que, en lugar de una convergencia, la competitividad de los estados miem bros pueda desequilibrar se con perjuicio de aquellos que no se modernizaran lo b astante rápido. Por eso se pre vió una inversión de 6 billones de euros para comb at ir el fenómeno de la brecha digital, reforzar las p olíticas legislativas de aprendizaj e electrónico, formación y dif usión de la red de in fraestructura de alta cap acidad. Asimismo se subrayó qu e el potencial económico q ue el comer cio electrónico proporciona, necesita de un marco n ormativo d e certeza en la ejecución de las obligaciones contratadas en red y represión de todo fraude en los medios de pago. Al e- Gobierno est á dedicado el apartado 5 en que se reitera el papel de las tecnologías de la información para mejorar el nivel de los servicios públicos, la transparencia e inclusión de los ciudadanos en la vida p olítica/instit ucional de la sociedad y, con más detalle la su cesiva Comunicación de la Comisión al Consejo , al Parlamento Europeo, al Comité Eco nómico y So cial y al Comit é de las Re giones de 26 de se ptiembre de 2003 “El pa pel de la administración ele ctrónica en el futuro de Europa”. En esa se pone de manifiesto el rol f undamental q ue las administrac iones públicas desempeñan en el mo delo social europeo y se in siste en su centralidad para el apoyo del proceso d e m odernización de la economía y satisfacc ión de las expectat ivas legítimas de eficiencia y mejora en calidad de los servicios demandados por los ciudadanos. Para dar act uación al programa de acc iones a nivel comunitario e n 25 de abril de 2006 la propia Comisión presenta el “Plan de acción so bre administración Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 115 electrónica i 2010”.El d ocumento, que se encuadra en la más general Estrategia i201 0 de la UE, anima a las in stituciones europeas y los estado s miembros en cinco objet ivos prioritarios: la accesibilidad a las nuevas tecnologías, en coherencia con la comunicación sobre accesibilidad electrónica, e l control conjunto esta dos miembros – Comisión de los avances en el p roceso de informatización, la hoja de ruta de e - procurement, para que d entro del 2010 el 50% al menos de la contrat ación pública s e tramitara vía web, la me jora de la dotación elec trónica y el fomento de las in iciativas de democracia ele ctrónica. Por su p arte la Comunicación “i2010 Una sociedad europea de la información para el crecimiento y el empleo” reconoce có mo las nuevas tecnolog ías representen el 25 p or ciento d el PIB eu ropeo y su d isfrute marca la diferencia entre las economías avanzadas y aquellas en vía de desarrollo. Se precisa entonces de una acción conjunta en que a la Comisión le toc aría el papel de centro propulsor de las p olíticas eu ropeas y de coordinació n de aquellas desarrolladas a n ivel nacional, y a l os Estados el deber de cooperar en coherencia co n las iniciativas comunes al fin d e alcanzar los ambiciosos objeti vos d e la estrategia de Lisboa; en particular competiría a la Comisión elaborar propuestas de actualización del cuadro regulatorio en telecomunicaciones, sociedad de la inf ormación, pro yectos de inversión en tecn ologías TICs y apoyo a las iniciativas locales de inclu sión; a los EE.MM. dar actuación a las políticas decididas a nivel europeo, aumentar las inversiones en nuevas t ecnologías, investigación científica y d esarro llo e in crementar la d otación de la administración pública de productos tecnológicos de vanguardia. Finalmente con la Comunicación “Plan de ac ción euro peo 2011 – 2015 sob re Administración Electrónica – Ap rovechamiento de las TIC para promover una administración pública inteligent e” de 1 5 de diciembre de 2010, la Comi sión propon e la segunda iniciativa de e-Gobierno. El plan toma nota del éxito en la implementació n de las iniciativas prop uestas en 2006 y, ref lejando las cuatro líneas prioritarias defin idas en la 5ª Con ferencia sobre administración electrónica de Malmö, se pro pone liderar la transición desde el e - Gobierno hacía una administración d igital más abierta y eficiente y fortalecer la prestación de servicios públicos mejores y de coste redu cido como medida para superar la crisis económic a. El horizonte temporal e s el quinqu enio 2011 – 20 15 a la vista de elabo rar la nueva est rategia de e- Go bierno previs ta para 20 16. Entre las intervenciones destacan la p ropuesta d e cola boración entre ciudadanos e instituciones p ara la prestación de servicios realment e beneficiosos para los usuarios; mejora de los procesos de decisión y de la misma organización de la administración, inclusive la reducción de la huella d e carbono y desgaste de papel y otro recursos (Green G overnment); el fomento de la movilidad y del comercio intracomunitario a través d e la promoción de acciones q ue permitan la expedición elect rón ica a distancia de d ocumentos, acred itaciones y Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 116 certificados disponibles en el e stado de origen y el aprovechamiento de los proyectos piloto SPOCCS y PEPPOL para la realización de un real e-Procurement de nivel europe o. A nivel institucional se crea d e u n grupo de expertos, d el q ue f orma parte el representante de la Co misión para la actuación de la Agenda d igital y r epresentantes de lo s estados miembros, para revisar perió dicamente el estado d e implementación de las in iciativas de e-Gobierno en la UE y favorecer un a coo peración entre p aíses en proyectos específicos, sectores o áreas geográ ficas transfronterizas . 3.2.1.2 Europa 2020 En la comu nicación de l a Comisió n sobre Europa 20 20 se exp lica. “Europa se enfrenta a un mo mento de transformación. La crisis ha echado por ti erra años de progreso económico y s ocial y expuesto las deb ilidades estructurale s d e la economía europea. Los retos a largo p lazo (mundialización, presión sob re los recursos, envejecimi ento) se intensifican”. “ Europa puede tener é xito si actúa colectiv amente, como Unión. Así se ha planteado una est rategia que ayude a los Estados miembros a salir fortalecidos de la crisis y convierta a la UE en u na economía inteligente, sostenible e inte grad ora que disfrute de altos niveles de empleo, de pro ductividad y de cohesión social”. Europa 2020 constituye una visión de la economía social d e merca do de Europa para el siglo XXI y propone tre s prioridades que se refuerzan mu tuamente: – Crecimien to inteligente: desarrollo de una econ omía basada en el conocimiento y la innovación. – Crecimien to sost enible: promoción d e u na ec onomía que haga un us o más eficaz de los recursos, que sea más verde y competitiva. – Crecimiento i ntegrador: f omento d e una economía con alto nivel de empleo que tenga cohesión social y territorial. La Comisión propone los siguientes objetivos princ ipales de la UE: – El 75 % de la población de entre 20 y 64 años debería estar emplea da. – El 3 % del PIB de la UE debería ser invertido e n I+D. – Debería alcanzarse el ob jetivo «20/20/20» en mat eria de clima y energía (incluido un incremento al 30 % de la reducción de emisiones si se dan las condiciones para ello). – El porcentaje de aband ono escolar debería ser inferior al 1 0 % y al menos el 40 % de la generación más joven debería tener estudios superiores com pletos. Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 117 – El riesgo de pobreza debería amenazar a 20 millones de personas menos . Estos objetivos están interrelaciona dos y son fu nda mentales para llegar al objetivo marcad o. Así cada Estado mie mbro d eberá adaptar la Estrategia Europa 202 0 a su situación particular, traduciéndose en objetiv os y trayectorias nacionales. La estrategia Europa 2020 marca siete iniciativas emblemáticas:  Una Agenda Digital para Europa  Unión por la innovación  Juventud en movimiento  Una Europa que utilice eficazme nte los recursos  Una política industrial para la era de la mu ndialización  Una Agenda para nuevas cualificaciones y empleo  Plataforma contra la pob re za 3.2.1.3 Acuerdo de asociación de España 20 14- 2020 Según se def ine en el Reglamento (UE) Nº 1303/2013 del Parlamento y el Consejo, por el que se est ablecen las disposiciones comu nes relativas al FEDER, FSE , Fondo de Cohesión, FEAD ER y FE MP para el p eriod o 2014-2020, “ el acuerdo de asociación es el document o elaborado por el E stado miembro, con participación de socios y una gobernanza multinivel, en el que se expone la estrategia de ese Estado miembro, sus p rioridades y las disposiciones para ut ilizar los Fondos Est ruc turales y de Inversión E uropeos de una manera efectiva y eficiente p ara perseguir la estrategia de la Unión para un crecimiento intelige nte, sostenible e integrador. La Comisión debe aprobar dicho documento tras ser evalua do y negociado con el Estado miembro ” . El Acuerdo de Aso ciación de Españ a 2 014- 2020 fue aprobado p or la Comisión el 4 de noviembre de 2014. En la siguiente t abla se p resentan los ob jetivos europeos y españoles, reflejando la situación de la que se parte en 2013. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 118 Tabla 5 . O bjetivos de Europa y España Ho rizonte 2020 OBJETIVOS DE EUROP A Y ES PAÑA 202 0 Indicadores Europa 2013 Europa Ob jetivos 2020 España 2013 España Objetivos 2020 CRECIMIE NTO INTE LIGENT E Empleo Empleo de pers o nas de 20 a 64 añ os (%) 68,4% 75% 58,6% 74% I+D Inversión en I+ D (%) 2,02% 3% 1,24% 2% CRECIMIE NTO SOST ENIBLE Cambio Climáti c o y Sostenibi lidad Energética Emisiones de gases de efecto invernad ero (Miles Tep. y %) 4.733.816 (2011) - 20% (sobre 199 0) 340.808,59 (2012) - 10% (sobre 2005) Energías ren ovables (%) 14,10% 20% 14,3% 20% Eficiencia energ ética (Miles Tep. y %) 1.583,5 (2012) 20% 121,3 (2012) - 20% (ahorro de 135 Mtep) CRECIMIE NTO INTE GRADO R Educación Tasas de aband ono escolar pre maturo (%) 11,9% 10% 23,5% 15% Población con estudios de nivel terci ario (5) 36,9% 40% entre 30 y 34 años 42,3% 44% entre 30 y 34 años Lucha contra la pobreza y la exclusión social Población en riesg o de pobreza o e xclusión social (Mill ones y %) 24,5% -20 mill ones 27,3% -1,4% (-1,5 millones sobre 2009) Fuente: Ev aluaci ón del II Plan Estr atégico de Mál aga 2007-2014. Fundaci ón Cie des 3.2.1.4 Agenda digit al para Europa Agenda Digital de la Comisión Europea cons tituye uno de los siete pilar e s de la Estrategia Europa 2020. El p rincipal objetivo del Programa Digital es desarrollar un mercado único digital p ara gen erar u n crecimiento inteligente, sost enible e integrador en Europa, y que se compone de siete columnas.  La realización del merca do único digital .  Mejora de la interoperabilidad y estándares.  El fortalecimiento de la confianza y la s eguridad en línea .  Promover el acceso a Interne t rápido y ultrarrápido para todos .  La inversión en investigación e innovación .  Promover digitales de alf abetización, capacitación y la inclusión .  Beneficios basados en las TIC para la sociedad de la UE. Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 119 3.2.1.5 El Índice de Economía y Sociedad Digital (DESI) El Índice d e Econ omía y Socied ad D igital (DESI) es un índice compuesto q ue resume los indicadores más relevantes del rendimiento digital de Europa y hace un seguimiento de la evolución de los estados miem bros de la UE en mat eria de competitividad digital. Incluye cinco dimensiones principales: La Conectividad : mide el despliegue de infraest ructura d e banda ancha y su ca lidad. El acceso a los servicios d e banda ancha habilitados es una condición n ecesaria para la competitividad. De Capital Hu mano : mide las habilidades necesarias para aprovechar las posibilidades que ofrece la sociedad digital. Estas habilidades van desde las b ásicas de usuario q ue p ermiten a las perso nas interactuar on line y consumen bienes y servicios digitales, a las habilidades avanzadas q ue p ermiten a los trabaja dores aprovechar la tecnología para mejorar la productividad y el crecimiento económico. El uso de Internet : da cuenta de la variedad de las actividad es realizada s por los ciudadanos de manera on line . Estas actividades van desde el consumo de contenidos en línea (vídeos, música, juegos, et c.) para las activ idades de comunicación o las compras en línea y la banca. La integración de la tecnología d igital : mide la digitalización de las empresas y la explotación del canal de vent as o n line . A través de la t ecnología, las empresas p ueden mejorar la eficiencia, red ucir los costos y at raer a más clientes, colaboradores y socios de negocios. Por otra parte, el Internet c omo un pun to de venta ofrece el acceso a mercados más amplios y aporta un gran po tencial de crecimien to . Servicios Públicos Digitales : mide la digitalización d e los servicios públicos, y se centra en particular en la admin istración el ectrónica que conduce a mejoras en la eficiencia de la administración pública, los ciudadanos y las empresas, así como para la prestación de mejores servic ios para el ciudadano. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 120 Figura 25. Índice de Economía y Sociedad Digital (DESI) Fuente: Agend a Digit al para Europa. Eur opean Com missio n 3.2.1.6 El caso de España España tiene una calificación global de 0,49 y ocupa el 14 ° de los 28 Estados miembros de la UE. Durante el pasado año, España ha mej orado su rendimie nto en todas las áreas medidas por DESI. En particular, Esp aña está aumentando su rendimiento en la conectividad, ya que se están desplegando red es de banda anc ha rápidas (73% d e los h ogares tiene acceso a banda ancha rápida) , aunque con brec has entre regiones. En general, España es débil en el lado d e la d emanda, co n bajos nivel es d e habilidades digitale s (sólo el 58 % de los españoles tiene competenc ias digitale s básicas) y el uso d e In ternet, pero fuerte en el lado de la of erta de las empresas (pymes que venden on line y utilizando e-Factura están aumentand o significativamente ) y ser vicios público s es el áre a en la que España se compo rta mejor, el progreso en es te campo se debe principalmente a un aumento significativo de l o s usuarios activos de la administración electrónica, gracias a un a oferta mejo rada de servicios. Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 127 sostenibles, la Unión Eur opea est á invir tiendo e n investigación e innovación de las TI C y el desarrollo de políticas para mejorar la calidad de vida de los ciudadano s. El concepto de Ciudad Inteligente va más allá del uso d e las TIC para un mejor uso de los recursos y menos emisiones. Significa construir u na movilidad inteligente , abastecimiento de agua mejorad o y las in stalac iones de recogida y tratamiento de residuos, y la eficiencia energética en los edificios . También abarca una administrac ión de la ciudad más en contacto con el ciudadano , conseguir esp acios públicos más seguros y atender las necesidades de una población que envejece. Para aceler ar el desplieg ue de estas soluciones, la Comisión Europea h a puesto en marc ha la Asociación para la I nnovación E uropea sobre Ciudades y Comun idades Inteligente, como esp acio d e enc uentro entre ciu dades, industria y ciudadanos par a mejorar la vida en la ciudad a través de solucio nes sostenibles. Dicha asociación trabaja f undamentalmente en los camp os de energía, transporte y las TICs ya q ue desde es tos ámbitos se con tribuye de u na manera clara al horizonte 2020 Europeo, adem ás de con seguir una mej ora significativa en la calidad de vida de los ciudadanos y apoyar una mayor com petitividad de la indu stri a y las Pyme s innovadoras europeas. Por otro lado ayud a a conocer e intercamb iar p royectos y realid ades de iniciativas de ciudades inteligentes existentes en Eu ropa, ayu dando a crear econ omías de escala e intercambio de co nocimientos ef icaz. Se busca establecer una estrategia conjunta entre las industrias innovadoras, las ciudades europeas y todos los a gentes locales interesados en iniciativas de ciudades int eligentes. 3.2.4.2 España 3.2.4.2.1 Plan Nacional de Ciud ades Inteligentes “E l Plan Nacional de Ciudades Inteligentes es la apuesta decidida del Ministerio de Industria, Energía y Turismo para impulsar en Españ a la industria tecnológica de las Ciudades Inteligentes y p ara ayudar a las entidades locales en los procesos de transformación hacia Ciudades y Destinos Inteligentes. El Plan establece u na política industrial para promover el crecimiento del sector tecnológico y su capacidad de internacionalización, para lo que se apoya en el nutrid o tejido asociativo industrial y municipal existente en España. Asimismo, el Plan contempla la creació n de un Consejo Asesor de Ciudades In teligentes con obje to d e coordinar esfuerzos, mejorar la comunicación y aprobar recomendacion es. En él estarán representadas todas las áre as implicadas en el des arrollo de las Ciud ades y los D estinos Turísticos Inteligentes: Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 128 instituciones, Red Española de Ciudades Inteligentes, re presentantes de la in dustria y expertos ” . (Plan Nacional de Ciudades Inteligente s, 2015) Estructura del plan Eje I: Facilitar a las ciudades el proceso de t ransforma ción h acia una Ciudad Inteligente El primer eje tiene como objetivo imp ulsar la deman da f acilitando a los municipios el proceso de transformación en Ciudades Intelige ntes mediante ayudas al desarrollo y especialización de las mismas. Eje II: Proyectos demostra dores de la efic iencia de las Tecnologías de la Información y de las Comunicaciones (TI C) en l a reducción de costes, mejoras en l a satisfacción ciudadana y creación de nu evos modelos de negocio El segundo eje facilitará el desarrollo de proyectos que demuestren la eficiencia de las T IC en la red ucción de cos tes, las mej oras en l a satisfacción ciudadana y la creación de nuevos modelos de negocio, m ediante ayudas financieras, med idas de apoyo y financiación a iniciativas de cooperación público- privada y la p romoción de l a compra pública innovadora. Eje III: Desarrollo y crecimiento de la ind ustria TIC La tercera línea d e actuación se orienta al desarrollo y crecimiento de la industria TIC, con actuaciones que impulsen nuevas s oluciones tecnológicas que contribuyan al avance de las Ciudades Inteligen tes y fomenten su internac ionalización. Eje IV: Comunicación y dif usión del Plan Na cional de Ciudades Inteligentes El cuarto eje se orienta a la comunicación y difusión del plan, par a asegurar su comprensión, orien tar el d esarrollo d e las Ciudades Inteligentes media nte p rocesos participativos y comu nicar la oportunidad de orie ntar el pro ceso de construcción de las nuevas ciudades desde soluciones abiertas, interoperables y reutilizabl es. EjeV: Seguimiento del Pla n, actuación tran sversal Se creará una oficina técnica de seguimiento y evaluación de las acciones puestas en marcha, que colab orará en el d iseño y control de los indicadores de impacto y elaborará informes periódicos, entre ot ras funciones. Es de estacar la contribución que el Plan hace al sector del turismo, donde se ha propuesto una definición de destino intelige nte y se han imp lantado d istintos proyectos piloto demostrativos, sobre todo en destinos ma duros, q ue han puesto de relieve el poder transfor mador de las TIC en este sector. Hay que tener en cuenta la Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 129 importancia d e la industria turística en nuestro país, que debe ser objetivo prioritari o de la aplicación de la tecnología para hacerla más eficiente en todos los ca mpos. Objetivos del plan El Plan Nacional de Ci udades Inteligentes pro mueve la creación de escenarios urbanos ama bles, a tractivos para el t urismo y favorables para el emprendimiento. Representa un impulso a la econo mía y el emple o, dinamizando la industria de l as T IC , nueva industria estratégica, especialmente con la revolución tecnológic a que ha llegado a las ciudades, que t rae consigo mayor eficiencia en la prestación de servicios, así como mejoras en la calidad de vida de los ciudadanos. En innovación social se abren nuevos horizontes d onde la t ecnología permite avances en la accesibilidad para personas con discapacidad o la creación de plataformas abiertas a la participación ciudada na. Así este Plan cuenta con más de 188 millones de euros p ara ayudas a municipios, apoyo a las emp resas del sector y a la coopera ción entre ciudades inteligentes Para ello el Pla n Nacional de Ciudades Inteligentes se enfoca hacia la consecución de los siguientes objetivos:  Aumentar la ap ortación d e las T IC al PIB del sector indus trial: mejorando la productividad y la competitivi dad del sector TIC .  Mejorar la e ficacia y ef iciencia d e las En tidades Locales en la prestación de los servicios pú blicos a través del uso de las TIC: ayud ando a las entidades locales en su pro ceso de transformación hacia ciud ades y destinos turísticos inteligentes, además de medir las acciones puestas en marcha .  Avanzar en la gobernanza del s istema de Ciudades Inteligentes: avanzando hacia unos servicios públicos más eficaces y eficientes.  Impulsar la estandarización, regulación y n ormati va de las Ciudades Inteligentes: para pon er en marcha medidas para imp lantar las infraestructuras que hagan a la ciudad más sostenible en todos los ámbitos. 3.2.4.2.2 Red Española de Ciud ades Inteligentes (RECI) La Red Española de Ciudades Inteligentes empezó a crearse en junio de 2011 fecha en la que se firma el "M anifiesto p or las Ciudades Inteligentes. Innovación p ara el progreso", cuyo com promiso era crear una red abierta para propicia r el progreso económico, social y empresarial de las ciudades a través d e la innovación y el conocimiento, a poyándose en las Tecnologías d e la Información y la Comu nicación (TIC). Más tarde habría una sesión fundacional, celebrada en Logroño, y varias sesion es Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 130 de o rganización de los g ru p os de trab ajo en A Coru ña y Mu rcia, hasta que f inalmente la Red se con stituye formalmente en junio d e 2012 en Valladolid . Actualmente, RECI la forman 62 ciudades La RECI, como exp lican en su web, tiene el ob jetivo p rincipal d e trabajar en red con t odas las ciu dades qu e la conforman de tal f orma q ue aprendan las un as de las otras con el intercambio de experiencias y el trab ajo co njunto para desarrollar un modelo de gestión sostenible y de mej ora d e la calidad de vi da de los ciud adanos, incidiendo en asp ecto s como el ah orro energético, la movilidad sosten ible, la Administración electrónica, la atención a las pers onas o la seguridad. Además, la Asamblea de REC I aprobó en julio de 2014 la figura d el “municipio amigo” para ciudades de menos de 5 0.000 h abitantes que n o puede n constituirse como miembros de pleno derecho de la Re d. Como declaració n de in tenciones, explican en s u web , que la innovación y el conocimiento, apoyados en las TIC, son las claves sobre las que basar el progreso de la s ciudades en los próximos años, haciendo más f ácil la vid a d e los ciudad anos, logrando una sociedad más cohesionada y solidaria, gener ando y atr ayendo t alento humano y creando un nuevo tejido económico de alto valor añadido. La cooperación del sec tor público y el privado, la colaboración social sin exclusiones y el desarrollo del trabajo en la red, son elementos fundamentales que permiten desarrollar entre todos, un esp acio innovado r que fomente el talento, las oportunidades y la calidad de vida en el entor no urbano. Hay que destacar la iniciativa startup4cities, q ue ya alcanza su segunda edición, en la qu e la RECI pretende in centivar el emprendimi ento d e base tecnológica que dé respuesta a los nuevos desafíos de las ciudades inteligentes. En esta segunda edición, se h an unid o la Red españolas d e ci udades inteligentes y la po rtuguesa, se han presentado 108 proyectos inn ovadores que bu scan mejorar la eficiencia de las ciudades y mejorar la calidad de vida de sus ci udadanos. Esta iniciativa cuenta con financiación tanto públ ica como privada. 3.2.4.2.3 RED.ES Red.es es una entidad p ública empresarial adscrita al M inisterio de Industria, Energía y Turismo (MINETUR), q ue desarrolla un exten so conjunto de programas para que la sociedad española se bene ficie al máximo de l as p osibilidades que ofrecen las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) . Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 131 En lo q ue se refiere a Ciudades Inteligentes viene desarrollando una importante tarea en la promoción de las mismas, entre las qu e destacan:  Primera convocator ia de Ciudades Inteligentes d e la Agenda Digital para España que ha fomentado la p resentación de proyect os comunes relacionados con proyectos d e demostración en energía, transporte y tecnologías d e información y la comunicación (TIC) en las zonas urbanas.  Creación del Ce ntro Público Demostra dor TIC de Smar t Cities y Tecnologías Ubicuas en la ciudad de M álaga, d estinado a convert irse en el centro de referencia internacional para la con exión entre el sector TIC, la pyme y las instituciones interesadas en solu ciones tecnológicas para las ciudades inteligentes.  y el Polo Nacion al de Conten idos Digitales, que en la actu alidad se encuentra pendiente de la obtención d e fondo s del nu evo marco comun itario europe o 2014 -2020.  RedIris, que ha desplegado la infraestructura europea FIWAT, de referencia, en la cual se est án probando y evaluand o la ma yoría d e los compon entes (Generic Enablers) de FI-WARE. 3.2.4.3 Andalucía La Junta de Andalucía aglutina la estrateg ia pública en re lación con las Ciudades Inteligentes en lo que llaman AndalucíaSmart Los objetivos de la Estrategia AndalucíaSmart son:  Definir un marco estratégico y opera tivo para An dalucía dentro del contexto del impulso y desarrollo inteligente de l a región.  Llevar a cabo las actuaciones prioritarias en el pe ríodo 2015 - 2020.  Contribuir a la con secución de los ob jetivos de la estrat egia Horizonte 2020. AndalucíaSmart contempla las siguientes actuaciones : Diagnóstico Smart d e And alucía: Se p regunta una m uestra d e a gentes andaluces amplia y diversa y siguiendo una meto do logía de intelige ncia colectiva  Libro Blanco AndalucíaSmart: Se trata de ela borar un conjunto de pautas p ara que las ciudades y municipios andaluces au todiagnostique su grad o de evolución smart y puedan definir su hoja de rut a para avanzar en este proceso  Borrador del Plan de Acc ión An dalucíaSmart 2020 (en p eríodo de consul ta hasta 30- 11 -2015 ): Será la p lasmación del compromiso de Andalucía para impulsar en los próximos añ os el modelo de crecimi ento inteligente d el territorio. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 132 3.2.5 Normalización 3.2.5.1 Asociación Española de Normalización y Certificación (AENOR) La Se cretaría d e Estado de Telecomunicaciones y para la Sociedad de la Información (SETSI) puso en marcha en diciembre de 2012 el Comité Técnico de Normalización AEN/CTN 178 “C iudades Inteligentes” dentro de la Asociación Espa ñola de Normalización y Certificación (AENOR). En este comité participan más d e 300 expertos, t anto agentes pú blicos como privados y elabora no rmas técnicas que sirva n de guías para la puesta en marcha de las ciudades inteligentes, ad emá s est ablece la postura nacion al en los trabajos d e normali zación internacionales e incorpora al cuerpo normativo nacional las normas internacionales que se consi deren relevantes. El Com ité Técnico de Normali zación tiene como o bjetivo f acilitar la implantación de infraestructuras tecn ológicas que permitan desarrol lar un nuevo modelo de gestión de servicios urbanos basados en la eficiencia, la sostenibilidad y resiliencia, a demás de estandari zar c onceptos, indicadores d e medición y metodologías de aplicación. Además va a permitir seguir un as pautas en la conformación de los modelos de ciudad y establecer las reglas n ecesarias para poder definir de una forma más concret a los diferentes ele mentos que configuran un a ciudad inteligente. A través de las normas que se vayan definiendo y publicando se f ijarán los est ándares que marcarán las reglas del juego en los desarrollos futuros. El Comité está pre sidido p or la propia SE TSI, la vicepresidencia la desempeña la Federación Española de Mu nicipios y Pr ovincias y cuenta tambié n con el papel activ o de la Red Española de Ciudades Inteligentes (RECI) y el apoyo de Red.es. E l trab ajo está estructurado en cinco sub comités que est án liderados por distintas administ raciones públicas: • Subcomité 1 “Infraestructuras” (Ayuntamiento de Rivas Vaciamadrid). • Subcomité 2 “Indicadores y Semántica” (Ayuntamiento de Santander). • Subcomité 3 “Gobierno y Movilidad” (Ayuntamiento de Valladolid). • Subcomité 4 “Energía y Medio Ambiente” (Ayuntamiento de Málaga). • Subcomité 5 “Destinos turísticos” (SEGITTUR). A su vez, estos subcomités cuentan con 25 gru pos de trabajo. En total participan más de 300 expertos nacionales. Las normas elaboradas por el comité AEN/CTN 178 son 15: Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 133  UNE 178301:2015. Ciudades Inteligentes. Da tos Abiertos (Open Data).  UNE 178303:2015 . Ciudades inteligentes. Gesti ón d e activos de la ciudad. Especificaciones.  UNE 178402:2015 . Ciudades inteligentes. Gesti ón de servicios básicos y suministro de agua y energía eléctrica en puertos inteligentes.  UNE 178101-1:2015 . Ciudades Inteligentes. Infra estructuras. Redes de los Servicios Públicos. Parte 1: Redes de aguas.  UNE 178101-4:2015 . Ciudades Inteligentes. Infra estructuras. Redes de los Servicios Públicos. Parte 4: Redes de telecom unicación.  UNE 178101-5-1:2015 . Ciud ades Inteligentes. Infraestructuras. Redes de los Servicios Púb licos. Parte 5-1: Redes de energía. Electricidad.  UNE 178102-1:2015 . Ciudades Inteligentes. Infra estructuras. Sistemas de telecomunicación. Parte 1: Red Munici pal Multiservicio.  UNE 178102-3:2015. Ciudades Inteligentes. Infraestructuras. Sistemas de telecomunicación. Parte 3: Sistema de Comunicaciones Unificadas, SCU.  UNE 178104:2015 . Ciudades Inteligentes. I nfraestructuras. Sistemas integrales de gestión de la Ciudad Inteligent e.  UNE-ISO 37120:2015. Desarrollo sostenible en las ciudades. Indicad ores para los servicios urbanos y la calidad de vida.  UNE 178107-1:2015 IN . Guía para las infraestructuras de Ciudades Inteligentes. Redes de acceso y transporte. Parte 1: Redes de Fibra Óptica.  UNE 178107-2:2015 IN . Guía para las infraestructuras de Ciudad es Inteligentes. Redes de acceso y transporte. Parte 2: Redes inalámbricas de área amplia, WMAN.  UNE 178107-3:2015 IN . Guía para las infraestructuras de Ciudades Inteligentes. Redes de acceso y transporte. Parte 3: Redes inalámbricas de área local, WLAN.  UNE 178107-4:2015 IN . Guía para las infraestructuras de Ciudades Inteligentes. Redes de acceso y transporte. Parte 4: Redes de Sensores, WSN.  UNE 178107-5:2015 IN . Guía para las infraestructuras de Ciudades Inteligentes. Redes de acceso y transporte. Pa rte 5: Redes Móviles de Seguridad y Emergencia, SSE. 3.3 Humans S mart C ities: gestión de la opini ón del ciuda dano “ De todos los t ópicos q ue pueblan el relato fragmentario de la Ciudad Inteligente en el orbe conocido, el de la emoci onada llamada del orador al papel del ciudadano e n todo este proceso es el que más me soliviant a, especialmente p or part e de aque llos que están pensando justamente en hacer lo contrario ” . Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 134 Esta frase es d e Pa blo Sánchez Chillón , Abogado y CEO de Eolex Cit ylab, Consultores de I nnovación Urbana. Ed itor del blog Urban 360º. Y la t raemos aquí a colación y en este a partado porque resume, no sien do muy políticame nte correcto, e l planteamiento que queremos desarrollar con esta investigación:  Todos l os auto res, investigadores, implicados, empresas tecnológicas e instituciones coinciden en que el ciudadano t iene q ue estar e n el ce ntro d e las acciones y medidas de una ciudad inteligente . Pero en realidad:  La mayoría de las veces los proyectos d e Smart City n o logran engan char en modo alguno con quienes deberían ser sus destin atarios naturales  No se implica a los ciuda danos d e u na man era decidida para que se involucren y forme n parte d e la co-creación de servicios. Si esto se hiciera se crearía un sentido de perten encia a un proyecto del que se forma parte. Lo sentirían como suyo.  No siempre nos h emos encontra do con una apuesta d ecidida po r l a comunicación, la t ransparencia y rendición de cuentas gubernamental, poniendo al ciudadano en el centro.  Hasta ahora l os líderes de la revolución tecnológic a de las ciudades han si d o o las empre sas tecno lógicas o las ad ministraciones, sobre todo la local. M uy pocas acciones han sido lideradas por ciudadanos. Además son pocos los auto res que hablan en p rofundidad del p apel del ciudadano en la r evolución tecnológica que están sufriendo las ciudades, en la puesta en marcha y posterior desarrollo de las ciudades inteligentes. Humans Smart Cities, gest ión d e exper iencia del ciudad ana, citizen centric o Digizens (digital citizens) son alguno de los términos que algunos investigadores han acuñado para estudiar la import ancia y la centralidad que el ciud adano tiene dentro de las ciudades inteligentes. “ Humans Smart Cities son aqu ellas ciudades en la s que los gobiernos involucran a los ciudadanos , ap oyando el co-diseño de los procesos de in novación técnica y social a través de una relación d e igual a igual b asada en la confianza recíproca y la colaboración ” Álvaro Duarte de Oliveira, coordinador del proyecto Periph eria . Se trata de empo derar a los ciudadanos p ara crear soluciones a los p roblemas de las ciudades, dar ca bida a sus in tereses y necesidades, creando u n sentido de pertenencia e identidad que llevará a construir entre todos u na sociedad mejor y m á s feliz. Se ut iliza la tecnología como un facilitador, integrando metodologías digitales, como los p rincipios de juego sociales (gamificación) con la metod ología Living Lab para Capítulo 3: Percepción del ciud adano de las políticas de Sma rt City 135 crear lazos entre los ciudadan os y los ge stores locales para la resolución de los problemas. El concepto Human s Sm art Cities y la posterior c reación de la red de ciu dades interesadas en est e con cepto, surgió a raíz del proyecto Peripheria y se d etalló aún más en el proyecto MyNeighbourhood. Periphteria: En este p royecto participan cinco ciud ades europeas (Malmö, Bremen, Atenas, Génov a y Palmela). Para cada una de las mismas se definen un entorno urbano con unas características sociales concretas y con unas necesid ades específicas. A través de técnicas de innovación social, como los Living Labs . En es tos p rocesos participativos s e t ienen en cuent a una serie de discip linas, como el diseño y p lanificación urbana o las nuevas tecn ologías, y vecinos y gestores locales, buscan soluciones a problemas concretos que se plantean en el día a día. MyNeighbourhood : Este proyecto trata de u tilizar un espacio común en e l que vecinos y amigos q ue t ienen en común un barrio concreto (donde han na cido, se ha n criado o viven) se po ngan en contacto y vuelvan a contact a r u nos con otros, compart ir ideas y mejorar el entorno del barrio en cuestión. De nuevo se utilizan técnicas de innovación soci al como es el caso de los Living Labs, además de los principios de juego sociales (gamificación) . Pero ¿cómo conseguimos involucr ar a la ciudadanía y q ue participe activamente en la revolución tecnológica de sus ciudad es? Si nos p aramos a pensar, por ejemplo, cómo se r epresentan las ciud ades inteligentes en las presentaciones, informes, estud ios…. casi siempre con una visión/imagen desde arriba, se d ibujan edificios o e ntramados de calles, p ero casi nunca aparecen ciudadanos, la vida de las calles. Ya hemo s hablado en capítulos anterio res cómo se diseñ an ciudades inteligentes, para testar med idas que se implementarán más tarde, dond e no vive nadie, se h a eliminado el fact or complejo de la acción humana, lo que aleja d e la realidad el servicio que s alga de dicha prueba. Quizá n os hemos em peñado demasiado en gestionar las infraestructuras, optimizar los servicios para hacerlo s más ef icientes y mejorar la calida d d e vida de los vecinos, p ero sin contar con los vecinos “todo para los vecin os p ero sin los vecinos”. Todo debe estar bajo control y todo debe ser predecible, pero la vida no lo es, las interacciones sociales no lo son y hay una “vid a social entre los ed ificios” c omo titula su libro Ja n Gehl que está ahí, nada más pisar la calle. Ya lo decía Manu Fernández en una charla q ue ofreció en el Cent ro Demostrador Smart City de M álaga sobre el factor Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 136 humano en una ciudad inteligente, ena morarse no es “smart”, no se controla, no se predice, pero ocurre. Es imp ortante n o relacionar la corriente del co -diseño, de la involu cración del ciudadano, de humanizar las ciudades con n ingún postulado de u n partido político determinado. Aquí estamos h a blando de gestión, de la transformación d e las ciudades de abajo a arriba y de mejorar entre todos la calidad de vida de los habitantes de las ciudades, optimizando los servicios hasta hacerlos ef icientes y dar respuesta a necesidades reales. No es política, es gestión. 3.3.1 Una ciudad inteligente e inclusiva Como venimos comentando a lo largo de este ca pítulo, las ciudades inteli gentes deben dar respuesta a las n ecesidades d e sus habit antes y visitantes, t eniendo presente su d iversidad. Hay que d ar un pas o más en la implementación de los servicios que se prestan teniendo en cuen ta estrategias de inclusión, para que nadie se quede atrás. Hay que intentar garantizar, que los ciudad anos qu e se encuentren en alguna situación de riesgo de e xclusión social t enga n g arantías para evi t ar la “brecha digital” que se produ ce en algunos casos. Y a n o sólo por motivos económicos, t ambién por capacidades funcionales, nivel cultural, país de procedencia, etc. Así, la Ciudad Inteligente e Inclusiva - Smart Human City, concep to utilizado por la Fund ación ONCE en el documento Hacia una ciudad inte ligente para todas las personas (20 15), donde la define como “la ciudad que ap rovecha la innovación para fomentar y favorecer la inclu sión social actuando en edificios y espacios urbanos, medios de transporte y movilidad, aplicaciones TIC (Tecnologías de la Información y la Comunicación)…, con el fin de hacer que sus infraes t ructuras y se rvicios pú blicos sea n utilizables por todas las p ersonas en igualdad de condiciones, con mayor eficiencia e interactividad ” . En los casos de ciudadanos con necesidades específ icas, se hace aún más necesario conocer su problemática, tener en cuenta su s opini ones y los principios de igualdad y flexibilidad en el acceso y uso de los servicios prestados. Aquí las TIC pueden jugar un papel determinante para la mejora de la calidad de vida de estas personas, garantizando una atención adecuada. La existen cia de soluciones q ue se basan en la utilización d el t eléfono móvil para interactuar con distintos sistemas, q ue haya interfaces que se adapte n a las características y entorno del usuario o la capacidad de comunicarse a través de distintos dispositivo s, son muy importantes para las personas con algún tipo de discapacidad. Capítulo 4: El caso de la c iudad de Málaga 143 Capítulo 4- EL CAS O DE LA CIUDA D D E MÁLAGA La ciu dad de Málaga ha protagonizado en los últimos años importantes transformaciones de la mano, por un lado de la iniciativa pública y por otro de la iniciativa privada o público-privada, como en el caso de su Plan Estratégic o. En este tiempo las ci u dades han adquirido un importante protagonismo d entro del mundo glo balizado, ya que cada vez so n más las personas que v iven en ella s, siendo de vital importancia la p lanificación y es trategias de futuro que se ado pten a nivel local. Como se explica en el documento del II Plan est ratégico de Málaga p ara el 2020, el esfuerzo realizado en los últ imos añ os ha dado sus f rutos en diferentes proyectos e iniciativas qu e han renovado la ciudad en mu chos aspectos y han consolidado las apuestas est ratégicas de la ciudad . La base del Plan Estratégico de Málaga está en que la con strucción d e la ciudad se hace ent re todos, no só lo desde las administr aciones, buena prueba de ello son los miembros d el patrona to de la fundación Ciedes, compuesto por entidades e instituciones representativas de la ciu dad. Así se destaca la imp ortancia de la cre ación en Málaga de un sistema propio de innovación, donde todos, la sociedad en su conjun to, tenga n un papel específico . Se basa en la cuádruple h élice d e la in novación: empresarios, ad ministración, un iversida d y socied ad, que es como se está t rabajando desde la elab oración de los diferentes Planes Estratégicos de la ciudad. En este sistema propio de innovación, la transformación de la ciudad hacia la mejora de l o s servicios y el aumento d e la calida d de vida de sus ciudadanos a través de las iniciativas de Ciudad Inteligente que se están llevando a cabo, cobra un papel protagonista. Y se destaca la imp ortancia de no hacerlo únicamente para los ciudadanos, sino también con los ciudadanos. 4.1 Málaga en ci fras Creemos importante h acer un a revisión de la evo lución de la ciudad d e Málaga en los últimos años. Para ello utilizamos los gráf icos del anexo estadístico de la revisión del II Pla n Estratégico de la ciudad . Dicha revisión sirvió como reflexión y replanteamiento general d el modelo de desarrollo estab leci do para Málaga. V eremos la evolución en e l p eríodo 2000 -2014 en distintos ámbitos y teniendo en cuenta l a evolución qu e se ha experimentado tamb ién a nivel n ac ion al, andaluz, provincial y en el área metropolitana de Málaga. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 144 4.1.1 Demografía El crecimien to d e la población suf re un frenazo que se con vierte e n los ú ltimos años en un decrecimiento en la población qu e comienza en el 2004 que se acent úa en el 2014. En el caso de Málaga los ritmos de decrecimiento son muy irregulares. Figura 29 . Tasas de variación interanual de la población Fuente: Fund ació n Ciede s Figura 30 . Porcentajes de población extranjera Fuente: Fund ació n Ciede s Es interesante det enern os en el análisis del saldo migrato rio que experimenta Málaga, donde se o bservan el total de p ersonas que llegan desde el exterio r del ámbito local en relación a las que salen. En general, en todas las zon as es positivo pero en el caso de la ciudad d e Málaga es negativo, empeorando desde el comienzo de l a crisis y ha ido mejorando a nuestros días Capítulo 4: El caso de la c iudad de Málaga 145 Figura 31 . Saldos migratorio s Fuente: Fund ació n Ciede s Figura 32 . Tasas brutas de natalidad Fuente: Fund ació n Ciede s Si analizamos la tasa b ruta de na talidad tiene u n comportamiento sim ilar en todos los territorios. A p artir del 2008, en plena crisis, se produce una importante reducción de nacimientos lo qu e hace que el índice de envejecimiento (p roporción de personas mayores de 65 años en relación a los menores de 16 años) no p ara de crecer. Figura 33 . Índices de envejeci mie nto Fuente: Fund ació n Ciede s Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 146 4.1.2 Economía Figura 34 . Tasas de variación interanual del indicador compuesto de actividad de Málaga Fuente: Fund ació n Ciede s Normalmente se u tiliza el Pr oducto Interior Bruto (PIB), como indicador macroeconómico para conocer la riqueza de un t erritorio en un momento determinado. En el caso de Málaga, Analista Económicos de Andalucía, junto co n la Fundación Ciedes, elabora n un indicador compuesto de actividad desde el año 2005, para medir la capacidad de generación de riqueza de la ciudad, ya que el cálculo más desagre gado que existe del PIB coincide con el ámbito terr itorial. Podemos ver que a partir de 2007 se p roduce una caída, produciéndose valores negativos en el período 2008- 2011. A p artir del 2012 comienza la mej oría de es te indicador, sin llegar aún a los nivel es que tenía antes de la crisis. Figura 35 . Evolución del paro en Málaga Fuente: Fund ació n Ciede s En re lación a los índices de paro en M álaga ya a partir de 2004 se inicia un aumento de este índice, volviéndose crecimien to s exponenciales a partir de 2007. E n Capítulo 4: El caso de la c iudad de Málaga 147 valores ab solutos el año 20 12 es el que h a empezado a marcar u na tendencia p ositiva, al disminuir el número de parados hasta el momento actual de forma anual. Figura 36 . Situ ación y evolución de l PTA Fuente: Fund ació n Ciede s En el PTA desde el año 2000 ha habido una tendencia positiva de crecimiento en el tiempo. Si en el añ o 2000 había instaladas 184 empresas, en el año 2014 ascendían a 620 empresas, generando para el año 2014 un total de 15.472 empleos. En términos a bsolutos e l cr ecimiento ha sido con st ante des de el 2000, p er o en términos relativos, la crisis ha aminorado el impulso d el PTA, au nque se h a dejado no tar menos que en otros sectores. 4.1.3 Turismo Figura 37 . Evolución del número de cruceros y cruceristas Fuente: Fund ació n Ciede s En cuanto al número de cruceristas que visitan la ciu dad, han pasado de los cerca de 40 0.000 d el año 2000 a los más de 900. 000 en 20 12, consiguiendo su máxima cuota en el año 2010 con más de 985.000 pasajeros. En el año 2013 los pasajeros totales que llegaron al Puerto disminuy eron hasta los 661.0001 aproximadamente, que se explica ante la finalización de los acuerdos co n algunas operadoras turísticas. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 148 Figura 38 . Oficin a turística de la Plaza de la Marina Fuente: Fund ació n Ciede s Un buen indicador del n úmero d e visitantes es el número de consultas turísticas que se efectúan en las oficinas de información. En concreto, la Plaza de la Marina, desde su reapertura en 2007, ha exp erimentado unos import antes crecimientos tanto en vi sit antes como en consultas , produciéndose un d ecrecimiento en el año 2013 con respecto al año anterior . Figura 39 . Aeropuerto de Málaga Fuente: Fund ació n Ciede s Los indicadores relacionados con los viajer os y tráfico aéreo del aeropuerto de Málaga durante el periodo 2000 a 2006 fueron en ascenso . En 2007 comenzaron a experimentar bajadas tanto en número de viajeros como en tráfico aéreo, comenzando en el 2009 una recuperación que lle ga al momento actual. La apuesta por la consolidación de vuelos directo s semanales regulares, está consolidando Málaga como un hub importante en el ámbi to internacional. Capítulo 4: El caso de la c iudad de Málaga 149 4.1.4 Medio Ambiente Figura 40 . Recogida d e residuos Fuente: Fund ació n Ciede s Si nos fijamos ahora en la recogida domiciliaria urb ana de residuos, est e indicador ha experimentado una reducción desde el año 2007. Buscamos la explicación a este dato no sólo en la c risis, también hay qu e destacar los esfuerzos realizados en materia de concienciación en relación al reciclaje y que ha posibilitado que la recogida selectiva aumente año. Figura 41 . Calidad del aire Fuente: Fund ació n Ciede s Por otra parte, el porcentaje de días con una buena cali dad del aire ha ven ido mostrando t endencias positivas desde 2008 (a excepción de 2011), situ ándose en 2014 en los 328 días, es decir, un 89,81% d el año. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 150 Figura 42 . Consumo d e agua Fuente: Fund ació n Ciede s En cuanto al consumo de agua, tanto t otal como d oméstico, se aprecia una reducción progresiva en los últimos 8 años. Así, se han conseguido reducir 19 litros por habitante y día en el consumo d e agu a doméstico diario d esde el año 2000 hasta el 2013; y 33 litros en el consumo total entre 200 0 y 2013. Este indicador no se ve af ectado por el comienzo d e la crisis como ocurre en otros casos. Figura 43 . Consumo d e energía eléctrica Fuente: Fund ació n Ciedes El con sumo d e energía eléctrica es un indicador qu e sí se ha visto afectado por la crisis. El consu mo ha i d o descendiendo desde el año 2008 ta nto a nivel total com o en el sector residencial, aunque esta caída en menor medida. Por ot ra parte, cabe destacar que el con sumo d e energía s renovables se h a triplicado en 10 años. Los datos del 2007 no están disponibles. Capítulo 4: El caso de la c iudad de Málaga 151 Figura 44 . Viajeros en autobú s urbano Fuente: Fund ació n Ciede s En cuanto a viajeros en auto bús urb ano, la cantidad de personas que utiliza n este medio d e transporte se ha mantenido d esde el año 2007 con ligera s sub idas, un repunte en el 2011 y un man tenimiento de viajeros en el periodo 2012 -2013. Durante el 2014 se ha producido un descenso de viajero s q ue responde a la pu esta en marcha del metro en la ciudad en ese año. 4.2 Málaga 2020 Ya hemos hablado con an terioridad de los objetivos marcado s tanto para el conjunto de la UE como para España dentro de la estrategia Europa 2020. Es bu eno reflexion ar sob re el papel q ue las ciudad es van a ju gar en la consecución de dichos objetivos, ya que para el 2050 más del 80% de la población mundial vivirá en ellas. En este sentido creemos necesario traer aquí la comparación que ha realizado la Fundación Ciedes en la Evaluación del II Plan Estratégico d e Málaga 2007 -2012 entre los objetivos a nivel europeo, español y también local para el caso de Málaga. Creemos muy positivo el compromiso de evalu ación de dichos objetivos , para ir orientando el crec imiento de la ciudad h acia los mismos. Queda much o trabajo p or hacer, pero se están poniendo los medios para ello. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 152 Tabla 7. Grado de cu mplimiento 2013 de los objetivos 2020 OBJETIVOS DE EUROP A, ESPAÑA y MÁL AGA 2020 Indicadores Europa 2013 España 2013 España Ob jetivos 2020 Málaga CRECIMIE NTO INTE LIGENT E Empleo Empleo de personas de 2 0 a 64 años (% ) 68,4 58,6 74 46,73 I+D Inversión en I+D (%) 2,02 1,24 2 n.d. CRECIMIE NTO SOST ENIBLE Cambio Climático y Sosten ibilidad Energética Emisiones de gases de efec to invernader o ( %) -2,3 (2011) -5,5 (2012) - 10 (sobre 200 5) -8,25 Energías renovables (%) 14,10 14,3 20 1,08 Eficiencia energética ( %) -0,70 (2012) -1,57 (2012) - 20 -5,6 CRECIMIE NTO INTE GRADO R Educación Tasas de abandono escolar prematuro (%) 11,9 23,5 15 26,3(2012) Población con estudios de nivel terciari o (5) 36,9 42,3 44 entre 30 y 34 añ os 23,15 Lucha contra la pobreza y la exclusión social Población en riesgo de pobreza o exclusión soci al (Millones y %) 24,5 27,3 -1,4 (-1,5 millones sobre 2009) 31,54(2 011) Fuente: Ev aluaci ón del II Plan Estr atégico de Mál aga 2007-2014. Fundaci ón Cie des 4.3 Servici os presta dos en la ciuda d con su component e “smart” Unos de los pilares estratégicos sobre los que se asient a la ciudad de Málaga es, sin lugar a dudas, la tecnología. Se ha i do creando el caldo de cultivo necesario para que, tanto emp resas ya consolid adas como d e n ueva creación encuentren un ec osistema ade cuado en la ciudad . Al mismo tiempo se avanza en la prestación de unos servicios públicos cada vez más eficientes con la utilización de las TICs. Málaga aparece en los mapas tecnológicos como referen te. La tecn ología ha sido un a de las palan cas d e cambio de la ciudad, d e su progreso. Las políticas S mart City se están desarrollando en mu y d iverso s ámb itos co n multitud de p royectos y servicios donde la t ecnología es el medio para su avanc e y Capítulo 6: Análisis de los resultados d e la investigac ión empírica 255 generación para la ges tión del con sumo e léctrico en el ám bito del p royecto (4 Km² en la zona de la playa de la M isericordia), distrito Ctra. d e Cádiz que convirtió a est a zona en auto sostenible con gen eradores solares y eólicos integ rados en las farolas, adem ás de poner en marcha lecturas automatizadas, medidas de eficiencia energética en los edificios, gestión eficiente d el alumbrado público, incentivar el cambio de hábitos de los usuarios, etc. Lo aprendido a raíz del estudio empírico:  Los que más lo usan son los más jóvenes  Los hombres conocen mejor el servicio que las mujeres  Lo utilizan más los hombres que las mujeres  Los ciudadanos que más la utilizan son los que tie nen otros estudios  Y un d ato mu y curio so es qu e los vecinos que val oran más esta in iciativa no son los d e Ctra. de Cádiz, q ue es donde se llevó a cabo el p royecto. S i no son los vecinos de Bailén – Miraflores  Es lógico los datos de nivel de uso, ya que es un servicio prestado en una zona muy concreta de la ciudad. E n cu anto a con ocimiento es uno de los servicios meno s conocidos y la valoración está en niveles medios con respecto a la valoración del resto de servicios. Figura 63 . Conocimiento, uso y valoración del proyecto Zem2all Fuente: elabora c ión propia Tabla 101 . Conocimiento, uso y valoración del proyecto Zem2all Proyecto Zem 2all CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 48,10% 6,50% 10,70% 60 mill. de euros* *Fuente : Agenda Muni cipal de l a Energía. Ayuntamient o de M álaga. Fuente: elabora c ión propia Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 256 Este proyecto se enmarca en el Pr ograma de Innovación Japón -Esp aña (JSIP), acordado entre NEDO (New Energies and Industrial Technologies Development Organization, dependiente del gobierno de Japó n) y el CDTI (Centro para el desarrollo tecnológico industrial) además cuenta con el apoyo del Ayuntamient o de Málaga . Lo que podemos concluir del estudio realizado:  Este servicio lo usan más los hombres que las muj eres  Los ciudadanos que más lo valoran s on el gr upo d e ciudadanos que n o tienen estudios y los que menos lo valoran los que t ienen estudios básicos  En cuanto al nivel de conocimie nto es alto, sie ndo bajos tanto el uso como la valoración. Esto se p uede deber a que sólo est án funcion ando a modo de p rueba por la ciudad d e Málaga 208 coches elé ctricos. Parte de esa flota la ut iliza el Ayunt amiento y otras empresas, por lo q ue el número d e coches de este pro yecto que t iene el ciud adano d e a pie es bajo. Figura 64. Conocimiento, uso y valoración de los paneles de tráfico Fuente: elabora c ión propia Tabla 102. Conocimiento, uso y valoración de los paneles de tráfico Paneles informat ivos tráfico CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 69,30% 42,60% 36,60% Instalación 22. 369,95 euro s/panel + 60 euros manteni mi ento/mes* *Fuente : Área de Movili dad. Ayunt amiento de M álaga Fuente: elabora c ión propia Los paneles informativos (de men saje variable) llevan instalados desde el año 2004 e informan al ciudadano en tiempo real el estado del tráfico en dif erentes vías y Capítulo 6: Análisis de los resultados d e la investigac ión empírica 257 de las rutas aconsejada s, ayudando a escoger un i t inerario alternativo en caso de congestión o incidentes imprevistos. Datos obtenidos a raíz de nuestro es tudio:  Es de los servicios qu e t ienen mayor nivel d e conoci mien to y de u so y el más valor ado de t odos po r los encuestados. Ya hemos puesto de manifiesto que, por lo general, las medidas tomadas en relación al tráfico son las más conocidas, usadas y valoradas.  Este servicio no presenta ninguna dependencia signif ic ativa, únicamente en su uso ya, según los datos, los hombres declaran usarlos más que las mujeres Figura 65 . Conocimiento, uso y valoración de Momo Pocket Fuente: elabora c ión propia Tabla 103. Conoci miento, uso y valoración de Momo Pocket Momo Pocket CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 43,30% 8,20% 9% 40.000 eur os* *Conveni o entr e el Ay untamiento d e Málaga y Mo mo Pocke t (2012). Fuente : Ayuntamie nto d e Málaga Fuente: elabora c ión propia Este servicio consiste e n realizar p agos en los establecimientos ad heridos a través del Smartphone del cliente. La empresa que desarrolla y come rcializa este servicio es u na spin- off surgida de la Universidad de Málaga y en la implantación en los comercios d e la ciudad d e est e servicio ha cont ado con la colab oración del Ayuntamiento de Málaga. Conclusiones de nuestro estudio empírico:  El sector de la población que más lo conoce son los más jóvenes  Lo utilizan más los hombres que las mujeres Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 258  Los ciudadanos lo cono cen mucho más de lo que lo usan o valoran. Figura 66 . Conocimiento, uso y valoración del préstamo de bicicletas Fuente: elabora c ión propia Tabla 104 . Conoci miento, uso y valoración del préstamo de bicicletas Préstamos de bicicletas CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 74% 21,30% 29,30% Inversión inicial : 5, 774.200 euros Mantenimient o anual: 923.67 1 euros* *Fuente : Empresa Mal agueña de Transpo rtes, EMT Fuente: elabora c ión propia El servicio Málaga bici consiste una alternativa más de transporte público que se basa e n el uso comp artido de bicicletas. Junto a esta iniciativa y la co nstrucción de numerosos carriles bici s por p arte d el Ayuntamiento y la Junta de Andalucía, l a bicicleta se está convi rtie ndo en una alternativa para la movilidad de muchos malagueños. Lo aprendido a partir de nuestro estudio:  Los que conocen y lo usan este servicio es la población más joven  En cuanto al n ivel de estudios, los que más conocen el servicio son los ciudadanos sin estud ios aunque declaran n o haber hecho uso de servicio nunca  En camb io los que más u tilizan el préstamo de bicicletas son los ciudadanos con estudios universitarios de tercer c iclo  Los que más valor an el servicio son los ciu dadanos sin estud ios (5 0%) que a s u vez eran el sector d e la población q ue menos había utilizado el servicio. En cambio los qu e menos valoran este servicio son los ciudadanos que tienen estudios básicos Capítulo 6: Análisis de los resultados d e la investigac ión empírica 259  Es el servicio más conocido de todos los que se preguntaba, y uno de los más valorados. En cua nto al uso b aja un poco el porcentaje con respecto a la valoración y es el 5º servicio más usado. Figura 67 . Conocimiento, uso y valoración del portal de gobi erno abierto Fuente: elabora c ión propia Tabla 105 . Conocimiento, uso y valoración del portal de gobierno abierto Portal Gob ierno Abie rto CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 34,90% 13,60% 11,60% 20.430,85 eur os * *Fuente : Área de Nuev as Tecnologías. Ayu ntamient o de Málaga Fuente: elabora c ión propia Este por tal supo ne la p uerta de entrada “digital” del ciudadano para cualquier tema relacionado con las líneas p rincipales de tran sparencia, datos abiertos o participación. Se puso en marcha durante la pasada legislatura (2011 -2015). Lo que podemos concluir del estudio realizado:  En cuanto al sexo, este servicio lo usan y lo valor an más lo hombres  Lo conocen y lo u san más los ciudad anos co n estudios universitarios de tercer ciclo.  El conocimiento del servicio es de los más bajos en relación con el resto de servicios preguntados  Los niveles de uso y valoración t ambién son b ajos en general y con respecto al resto de servicios. El p oco tiempo que lleva p uesto en marcha este se rvicio un hán dicap p ara los niveles de conocimie nto, uso y valoración del mismo Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 260 Figura 68 . Conocimiento, uso y valoración del portal Málaga Contesta Fuente: elabora c ión propia Tabla 106 . Conoci miento, uso y valoración del portal Málaga Contesta Portal Málaga Contesta CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 31,90% 12,80% 18,20% 50.000 eur os* *Fuente : Área de Nuev as Tecnologías. Ayu ntamient o de Málaga Fuente: elabora c ión propia Este portal es de reciente creación y t iene dos funcion es fundamentales. Por un lado, es un medio para la obtener la eval uación del ciudadano a las propuestas de l gobierno local y po r otro, es un m edio para realizar propuesta ciudadanas y/o valora r las mismas. Lo que podemos concluir del estudio realizado:  Por sexo, valoran el servic io más las mujeres que los hombres  Los ciudadanos q ue más lo utilizan son los q ue tie nen otros es tudios, mientras que lo que nunca lo ha n utilizado s on los que carecen de estudios  En cuanto a la valoraci ón, los que más valora n este servicio so n los ciudadanos con es tudios básicos, segu imos muy de cerca d e los que tienen otros estudios, que recordemos fueron l os qu e mejor valoraro n la utilidad del mismo . Lo s q ue menos lo valor an son los ciu dadanos sin estudios que son los que nunca lo han usado  En general este serv icio es el menos cono cido de todos por los que se ha preguntado y tien e un nivel d e uso y valoración bajo. Hay que tener en cuenta que juega en su contra el p oco tiempo que lleva puesto en marcha este portal Capítulo 6: Análisis de los resultados d e la investigac ión empírica 261 Figura 69. Conocimiento, uso y valoración de la App Málaga Funciona Fuente: elabora c ión propia Tabla 107 . Conocimiento, uso y valoración de la App Málaga Funciona App Málaga Fu ncio na CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 37,90% 16% 21,30% 20.430,85 eur os * *Fuente : Área de Nuev as Tecnologías. Ayu ntamient o de Málaga Fuente: elabora c ión propia Aplicación puesta en marcha en el año 2014 por parte del Ayuntamiento de Málaga que p ermite a los ciudadanos denunciar las incidencias de la vía pública que detecte en cual quier distrito d e la ciudad. Es u n nu evo canal d e comunicación que permitirá solucionar los problemas e n un plazo determinado. Lo que podemos concluir del estudio realizado:  Los hombres conocen más esta aplicación  También la utilizan más los hombres  En cuanto a los niveles de conocimiento, uso y valoración son bajos. Aunque en este apartado hay que tener en cuenta que la aplicación lleva en marcha desde el 2014 Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 262 Figura 70 . Conocimiento, uso y valoración de la App aparcamientos Málaga Fuente: elabora c ión propia Tabla 108. Conoci miento, uso y valoración de la App aparcami entos Málaga - SMASSA App Smassa CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 43,20% 15,50% 9,90% 30.000 eur os* *Fuente : Smassa Fuente: elabora c ión propia Esta App puesta en marcha por la Sociedad Mu nicipal de Aparcami entos (Smassa) con templa tanto el pago para los ap arcamientos en rotación de la ciudad como el pago del Sare o estacionamiento en superficie regula do. Nosotros hemo s preguntado de man era separada por ambas fun cionalidades, aunque estuvier an dentro de una misma App para conocer los datos de cada uno de estos servicios. En el caso de los aparca mientos en ro tación la App t e permite pagar a través del móvil, te informa de los accesos óp timos para cada aparcamiento y d el n úmero de plazas disponibles en cada uno de los mismos. Lo que podemos concluir del estudio realizado:  Los hombres usan más esta funcionalidad que las mujeres  Y también la valoran más los homb res  En cuanto a la funcionalidad de la App para los aparcamientos de rotación, los ciudadanos la conocen y la usa n más que la valoran Capítulo 6: Análisis de los resultados d e la investigac ión empírica 263 Figura 71 . Conocimiento, uso y valoración de la App de pago del SARE Fuente: elabora c ión propia Tabla 109 . Conocimiento, uso y valoración de la App de pago del SARE App pago S are CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 41,50% 11,60% 13,80% 30.000 eur os* *Se tr ata de la misma aplicac ión que la de apa rcamient os M álaga. Fuente : Smassa. Fuente: elabora c ión propia En el caso del servicio que ofrece la App para los aparcamientos en superficie está la posibilidad de pagar a través del mó vil, no necesit ar buscar el parquímetro para retirar el ticket, te avisa a t ravés de mensaje ante s de ven cer el ticket, evit ando denuncias, se pueden cancelar denuncias automáticamente y da la posibilidad de comprar el ticket diario o semanal. Lo que podemos concluir del estudio realizado:  Para el caso de la funcionalidad del Sare, t ambién son l os hom bre s los que más la usan  En cuanto a valoración, son los ciudadanos compr endidos entre los 26 y los 35 años los que valora más esta funcionalidad  En este caso la valo ración es mayor al uso, eso puede d eberse por que pueda parecer algo compleja al principio  Relacionando ambas fun cionalidades para la misma ap licación (aparcamientos en rotación y aparcamientos en su perficie), el primero es más conocido y más u sado que el segundo, en cambio, el p ago de Sare a través d e móvil es más valorado qu e la fu ncionalidad d e los aparcamientos en rotación, d onde también está la op ción de p agar a través del móvil Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 264 Figura 72 . Conocimiento, uso y valoración del servicio de Atención 010 Fuente: elabora c ión propia Tabla 110. Conocimiento, uso y valoración del servicio de A tención 010 Atención te lefónica 010 CONOCIM IENTO USO VALORACIÓN COSTE 44,10% 19,40% 13,60% 260.732,96 euros* *Fuente : Servic io de Bo mberos y Pro tección Civil. Ayunt amiento de Málaga Fuente: elabora c ión propia Este servicio proporciona a los ciudadanos toda la información que necesiten sobre Áreas, Organismos o servicios municipales, además de encargarse de la atención urgente a las mujeres maltratadas. Lo que podemos concluir del estudio realizado:  Los encuestados que má s lo valoran este servicio viven en el distrito de Churriana y los que menos lo valoran viven en el d istrito Palma -Palmilla. Estos datos coin ciden con el uso, ya que los vecinos de Chu rriana son los que más usa lo usan mientras que los de Pa lma Palmilla no lo utilizan nunca. Se demuestra una relació n, com o en otros casos, entre u so y valoración.  En gen eral, h ay un mayor conocimiento del servicio qu e a uso y valoración se refiere. Capítulo 7: Con clusiones 271 Lo explicamos en la siguiente tabla: Tabla 114 . Impulso p úblico Impulso pú blico Nº de persona s parti cipant es en procesos de co-creac ión Nº de Iniciati vas de inn ova ción abierta pu estas en marcha Fuente: elabora c ión propia Así, todos stack eholders o actores implicad os en la constru cción de una Ciud ad Inteligente están íntimamente relacionados: Tecnología, Instituciones y e l Ciudadano Figura 75 . Actores implicado s en la construcción de una Ciudad Inteligente Fuente: elabora c ión propia 7.3 Limitaciones de la investiga ción Las limitacion es del presente trabajo se derivan de la escasez de t rabajos empíricos existentes a nivel académico en relación con la parte más social de las Smart Cities. El c oncepto Smart City es emergente y está en constante revisión. La Ciudad Inteligente d e hoy no t iene n ada q ue ver con la que hace cinco años. Evoluciona al ritmo de la tecnología. Por lo tanto la validez de estos resultados puede ser muy limitada precisamente por esa evolución. La aplicación de la t ecnología a través de nuevas innovaciones que lleven a resolver los dist intos problemas urbanos puede cam biar la percepción de l os Ciudad Int eligen te Ciu da da no In stitucio n es Te cno lo g í a Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 272 ciudadanos frente a esas iniciativas. Lo que hoy se manifiesta como una amenaza, mañana se puede convertir en una oportunidad y al contrario, una oportunidad puede percibirse como una amenaza. 7.4 Futuras líneas de investigación Comprobar la evolución de los indicadores propuestos viéndolos sobre el terreno. Ver si son los adecuados o hay que adaptarlo s o sustituirlos por ot ros. Estudiar la progresión de la ciudad a través de los mismo s. Relacionar cada uno d e los servicios/acciones puestos en marcha en la Ciudad Inteligente con el coste re al de los mismos y ver el impacto económico y social que tienen cada uno de ellos. Bibliografía, webgrafía y legislación e informes 273 BIBLIOGRAF ÍA Abella, A., Ruiz. J.L. (2015). Medida del impacto de la smart city: gestión de la experiencia ciudadana. Congreso ciudades intelig entes Madrid. Ma rzo 2015 . http://bit.ly/ 1hdt2ZS Abella, A., Ortiz- de -Urbina-Criado, M., De Pablos-Heredero, C. (2015). "Proactive and emotional citizens: A ne w paradigm of smart cities services design and operation”. Congreso Gigapp, 2015. Av ailable at http://bit.ly/1hPFz5o Anderson, G., & Tregoning, H. (2010a) Smart growth in our future? In Urban Land Institute (Ed.). Anthopoulos, L., & Fitsilis, P. (2010a) From digital to ubiquitous cities: Defining a common architecture for urban development. 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Conocimiento de las iniciativas de Málaga Smart City y edad por tramos. Conocimiento de la línea 900 900 000 y Edad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento de la línea 900 900 00 0 Nada conocido Recuento 12 31 91 33 9 8 184 % dentro d e Conocimiento d e la línea 900 900 000 6,5% 16,8% 49,5% 17,9% 4,9% 4,3% 100,0% % dentro d e Edad p or tramo s 46,2% 66,0% 52,9% 36,3% 36,0% 44,4% 48,5% % del total 3,2% 8,2% 24,0% 8,7% 2,4% 2,1% 48,5% Poco co nocido Recuento 5 7 20 13 2 1 48 % dentro d e Conocimiento d e la línea 900 900 000 10,4% 14,6% 41,7% 27,1% 4,2% 2,1% 100,0% % dentro d e Edad p or tramo s 19,2% 14,9% 11,6% 14,3% 8,0% 5,6% 12,7% % del total 1,3% 1,8% 5,3% 3,4% ,5% ,3% 12,7% Conocid o Recuento 4 5 29 21 8 5 72 % dentro d e Conocimiento d e la línea 900 900 000 5,6% 6,9% 40,3% 29,2% 11,1% 6,9% 100,0% % dentro d e Edad p or tramo s 15,4% 10,6% 16,9% 23,1% 32,0% 27,8% 19,0% % del total 1,1% 1,3% 7,7% 5,5% 2,1% 1,3% 19,0% Bastant e conocido Recuento 1 2 15 12 3 2 35 % dentro d e Conocimiento d e la línea 900 900 000 2,9% 5,7% 42,9% 34,3% 8,6% 5,7% 100,0% % dentro d e Edad p or tramo s 3,8% 4,3% 8,7% 13,2% 12,0% 11,1% 9,2% % del total ,3% ,5% 4,0% 3,2% ,8% ,5% 9,2% Muy conocido Recuento 4 2 17 12 3 2 40 % dentro d e Conocimiento d e la línea 900 900 000 10,0% 5,0% 42,5% 30,0% 7,5% 5,0% 100,0% % dentro d e Edad p or tramo s 15,4% 4,3% 9,9% 13,2% 12,0% 11,1% 10,6% % del total 1,1% ,5% 4,5% 3,2% ,8% ,5% 10,6% Total Re cuento 26 47 172 91 25 18 379 Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 288 Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 % dentro d e Conocimiento d e la línea 900 900 000 6,9% 12,4% 45,4% 24,0% 6,6% 4,7% 100,0% % dentro d e Edad p or tramo s 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 12,4% 45,4% 24,0% 6,6% 4,7% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 22,976 a 20 ,290 Razón de verosimilitud 23,723 20 ,255 Asociación lineal por lineal 7,029 1 ,008 N de casos válidos 379 a. 14 casillas (46,7%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 1,66. Anexos 289 Conocimiento de Málaga Smart Grid y Ed ad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento de Málag a Smart Grid Nada conocido Recuento 12 25 75 48 7 7 174 % dentro d e Conocimiento d e Málaga Smart Grid 6,9% 14,4% 43,1% 27,6% 4,0% 4,0% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 44,4% 53,2% 43,6% 51,6% 26,9% 41,2% 45,5% % del total 3,1% 6,5% 19,6% 12,6% 1,8% 1,8% 45,5% Poco conocido Recuento 2 7 45 13 6 5 78 % dentro d e Conocimiento d e Málaga Smart Grid 2,6% 9,0% 57,7% 16,7% 7,7% 6,4% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 7,4% 14,9% 26,2% 14,0% 23,1% 29,4% 20,4% % del total ,5% 1,8% 11,8% 3,4% 1,6% 1,3% 20,4% Conocid o Recuento 7 8 32 14 7 3 71 % dentro d e Conocimiento d e Málaga Smart Grid 9,9% 11,3% 45,1% 19,7% 9,9% 4,2% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 25,9% 17,0% 18,6% 15,1% 26,9% 17,6% 18,6% % del total 1,8% 2,1% 8,4% 3,7% 1,8% ,8% 18,6% Bastante conocido Recuento 4 5 11 12 2 2 36 % dentro d e Conocimiento d e Málaga Smart Grid 11,1% 13,9% 30,6% 33,3% 5,6% 5,6% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 14,8% 10,6% 6,4% 12,9% 7,7% 11,8% 9,4% % del total 1,0% 1,3% 2,9% 3,1% ,5% ,5% 9,4% Muy conocido Recuento 2 2 9 6 4 0 23 % dentro d e Conocimiento d e Málaga Smart Grid 8,7% 8,7% 39,1% 26,1% 17,4% 0,0% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 7,4% 4,3% 5,2% 6,5% 15,4% 0,0% 6,0% % del total ,5% ,5% 2,4% 1,6% 1,0% 0,0% 6,0% Total Recuento 27 47 172 93 26 17 382 % dentro d e Conocimiento d e Málaga Smart Grid 7,1% 12,3% 45,0% 24,3% 6,8% 4,5% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 7,1% 12,3% 45,0% 24,3% 6,8% 4,5% 100,0% Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 290 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 23,679 a 20 ,257 Razón de verosimilitud 24,398 20 ,225 Asociación lineal por lineal ,245 1 ,620 N de casos válidos 382 a. 11 casillas (36,7%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 1,02. Anexos 291 Conocimiento de Zem2All y Edad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento de inici ativa Zem2All Nada conocido Recuento 8 21 50 23 7 7 116 % dentro d e Conocimiento de inici ativa Zem2All 6,9% 18,1% 43,1% 19,8% 6,0% 6,0% 100,0% % dentro d e Edad p or tramos 29,6% 45,7% 28,1% 24,5% 24,1% 38,9% 29,6% % del total 2,0% 5,4% 12,8% 5,9% 1,8% 1,8% 29,6% Poco conocido Recuento 3 8 48 21 5 2 87 % dentro d e Conocimiento de inici ativa Zem2All 3,4% 9,2% 55,2% 24,1% 5,7% 2,3% 100,0% % dentro de Edad p or tramos 11,1% 17,4% 27,0% 22,3% 17,2% 11,1% 22,2% % del total ,8% 2,0% 12,2% 5,4% 1,3% ,5% 22,2% Conocid o Recuento 8 9 33 19 10 5 84 % dentro d e Conocimiento de inici ativa Zem2All 9,5% 10,7% 39,3% 22,6% 11,9% 6,0% 100,0% % dentro de Edad p or tramos 29,6% 19,6% 18,5% 20,2% 34,5% 27,8% 21,4% % del total 2,0% 2,3% 8,4% 4,8% 2,6% 1,3% 21,4% Bastante conocido Recuento 6 5 33 20 6 2 72 % dentro d e Conocimiento de inici ativa Zem2All 8,3% 6,9% 45,8% 27,8% 8,3% 2,8% 100,0% % dentro de Edad p or tramos 22,2% 10,9% 18,5% 21,3% 20,7% 11,1% 18,4% % del total 1,5% 1,3% 8,4% 5,1% 1,5% ,5% 18,4% Muy conocido Recuento 2 3 14 11 1 2 33 % dentro d e Conocimiento de inici ativa Zem2All 6,1% 9,1% 42,4% 33,3% 3,0% 6,1% 100,0% % dentro d e Edad p or tramos 7,4% 6,5% 7,9% 11,7% 3,4% 11,1% 8,4% % del total ,5% ,8% 3,6% 2,8% ,3% ,5% 8,4% Total Recuento 27 46 178 94 29 18 392 % dentro d e Conocimiento de inici ativa Zem2All 6,9% 11,7% 45,4% 24,0% 7,4% 4,6% 100,0% % dentro d e Edad p or tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 292 Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 % del total 6,9% 11,7% 45,4% 24,0% 7,4% 4,6% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 20,406 a 20 ,433 Razón de verosimilitud 20,335 20 ,437 Asociación lineal por lineal ,981 1 ,322 N de casos válidos 392 a. 8 casillas (26,7%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 1,52. Anexos 293 Conocimiento de los paneles informativos y Edad por tramos Tabla cruzada Edad por t ramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimie nto de lo s panele s infor mativo s Nada conoc ido Recue nto 5 4 22 13 2 6 52 % dentr o de Conocimie nto d e los pane les 9,6% 7,7% 42,3% 25,0% 3,8% 11,5% 100,0% % dentr o de Edad por t ramos 18,5% 8,5% 12,3% 13,7% 7,1% 35,3% 13,2% % del t otal 1,3% 1,0% 5,6% 3,3% ,5% 1,5% 13,2% Poco conoc ido Recue nto 5 10 38 11 2 3 69 % dentr o de Conocimie nto d e los pane les 7,2% 14,5% 55,1% 15,9% 2,9% 4,3% 100,0% % dentr o de Edad por t ramos 18,5% 21,3% 21,2% 11,6% 7,1% 17,6% 17,6% % del t otal 1,3% 2,5% 9,7% 2,8% ,5% ,8% 17,6% Conocido Recue nto 4 16 55 38 13 3 129 % dentr o de Conocimie nto d e los pane les 3,1% 12,4% 42,6% 29,5% 10,1% 2,3% 100,0% % dentr o de Edad por t ramos 14,8% 34,0% 30,7% 40,0% 46,4% 17,6% 32,8% % del t otal 1,0% 4,1% 14,0% 9,7% 3,3% ,8% 32,8% Bastan te conoc ido Recue nto 11 11 47 22 6 3 100 % dentr o de Conocimie nto d e los pane les 11,0% 11,0% 47,0% 22,0% 6,0% 3,0% 100,0% % dentr o de Edad por t ramos 40,7% 23,4% 26,3% 23,2% 21,4% 17,6% 25,4% % del t otal 2,8% 2,8% 12,0% 5,6% 1,5% ,8% 25,4% Muy conoc ido Recue nto 2 6 17 11 5 2 43 % dentr o de Conocimie nto d e los pane les 4,7% 14,0% 39,5% 25,6% 11,6% 4,7% 100,0% % dentr o de Edad por t ramos 7,4% 12,8% 9,5% 11,6% 17,9% 11,8% 10,9% % del t otal ,5% 1,5% 4,3% 2,8% 1,3% ,5% 10,9% Total Recue nto 27 47 179 95 28 17 393 % dentr o de Conocimie nto d e los pane les 6,9% 12,0% 45,5% 24,2% 7,1% 4,3% 100,0% % dentr o de Edad por t ramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del t otal 6,9% 12,0% 45,5% 24,2% 7,1% 4,3% 100,0% Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 294 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 26,596 a 20 ,147 Razón de verosimilitud 25,681 20 ,177 Asociación lineal por lineal ,042 1 ,838 N de casos válidos 393 a. 10 casillas (33,3%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 1,86. Anexos 295 Conocimiento del servicio de pago Momo Pocket y e dad por tramos Tabla cru zada Edad por tra mos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conoci miento del servicio de pago MomoPoc ket Nada conocido Recuento 3 8 37 31 4 10 93 % dentro de Conoci miento MomoPoc ket 3,2% 8,6% 39,8% 33,3% 4,3% 10,8% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 11,5% 17,0% 20,8% 32,3% 14,8% 55,6% 23,7% % del total ,8% 2,0% 9,4% 7,9% 1,0% 2,6% 23,7% Poco conocido Recuento 9 18 69 23 11 1 131 % dentro de Conoci miento MomoPoc ket 6,9% 13,7% 52,7% 17,6% 8,4% ,8% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 34,6% 38,3% 38,8% 24,0% 40,7% 5,6% 33,4% % del total 2,3% 4,6% 17,6% 5,9% 2,8% ,3% 33,4% Conocido Recuento 6 12 37 21 5 6 87 % dentro de Conoci miento MomoPoc ket 6,9% 13,8% 42,5% 24,1% 5,7% 6,9% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 23,1% 25,5% 20,8% 21,9% 18,5% 33,3% 22,2% % del total 1,5% 3,1% 9,4% 5,4% 1,3% 1,5% 22,2% Bastante conocido Recuento 7 6 25 14 6 1 59 % dentro de Conoci miento MomoPoc ket 11,9% 10,2% 42,4% 23,7% 10,2% 1,7% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 26,9% 12,8% 14,0% 14,6% 22,2% 5,6% 15,1% % del total 1,8% 1,5% 6,4% 3,6% 1,5% ,3% 15,1% Muy conocido Recuento 1 3 10 7 1 0 22 % dentro de Conoci miento MomoPoc ket 4,5% 13,6% 45,5% 31,8% 4,5% 0,0% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 3,8% 6,4% 5,6% 7,3% 3,7% 0,0% 5,6% % del total ,3% ,8% 2,6% 1,8% ,3% 0,0% 5,6% Total Recuento 26 47 178 96 27 18 392 % dentro de Conoci miento MomoPoc ket 6,6% 12,0% 45,4% 24,5% 6,9% 4,6% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,6% 12,0% 45,4% 24,5% 6,9% 4,6% 100,0% Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 296 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 31,953 a 20 ,044 Razón de verosimilitud 33,245 20 ,032 Asociación lineal por lineal 3,410 1 ,065 N de casos válidos 392 a. 9 casillas (30,0%) han esperado un recuento menor que 5. El re cuento mínimo esperado es 1,01. Anexos 30 3 Conocimiento de App Málaga funciona y ed ad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento de la App Málaga Funciona Nada conocido Recuento 10 22 69 47 8 9 165 % dentro d e Conocimiento d e la App Málaga Funciona 6,1% 13,3% 41,8% 28,5% 4,8% 5,5% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 38,5% 46,8% 38,3% 49,0% 29,6% 60,0% 42,2% % del total 2,6% 5,6% 17,6% 12,0% 2,0% 2,3% 42,2% Poco conocido Recuento 6 10 45 10 7 1 79 % dentro d e Conocimiento d e la App Málaga Funciona 7,6% 12,7% 57,0% 12,7% 8,9% 1,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 23,1% 21,3% 25,0% 10,4% 25,9% 6,7% 20,2% % del total 1,5% 2,6% 11,5% 2,6% 1,8% ,3% 20,2% Conocid o Recuento 5 9 32 18 10 3 77 % dentro d e Conocimiento d e la App Málaga Funciona 6,5% 11,7% 41,6% 23,4% 13,0% 3,9% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 19,2% 19,1% 17,8% 18,8% 37,0% 20,0% 19,7% % del total 1,3% 2,3% 8,2% 4,6% 2,6% ,8% 19,7% Bastante conocido Recuento 3 2 22 14 1 2 44 % dentro d e Conocimiento d e la App Málaga Funciona 6,8% 4,5% 50,0% 31,8% 2,3% 4,5% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 11,5% 4,3% 12,2% 14,6% 3,7% 13,3% 11,3% % del total ,8% ,5% 5,6% 3,6% ,3% ,5% 11,3% Muy conocido Recuento 2 4 12 7 1 0 26 % dentro d e Conocimiento d e la App Málaga Funciona 7,7% 15,4% 46,2% 26,9% 3,8% 0,0% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 7,7% 8,5% 6,7% 7,3% 3,7% 0,0% 6,6% % del total ,5% 1,0% 3,1% 1,8% ,3% 0,0% 6,6% Total Recuento 26 47 180 96 27 15 391 % dentro d e Conocimiento d e la App Málaga Funciona 6,6% 12,0% 46,0% 24,6% 6,9% 3,8% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,6% 12,0% 46,0% 24,6% 6,9% 3,8% 100,0% Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 304 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 23,447 a 20 ,267 Razón de verosimilitud 25,922 20 ,168 Asociación lineal por lineal ,087 1 ,768 N de casos válidos 391 a. 9 casillas (30,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 1,00. Anexos 305 Conocimiento de App aparcamientos Málaga y edad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga Nada conocido Recuento 9 17 56 32 7 6 127 % dentro d e Conocimiento d e la APP Aparca mientos Málaga 7,1% 13,4% 44,1% 25,2% 5,5% 4,7% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 34,6% 36,2% 31,3% 33,0% 25,9% 35,3% 32,3% % del total 2,3% 4,3% 14,2% 8,1% 1,8% 1,5% 32,3% Poco conocido Recuento 7 13 43 19 8 5 95 % dentro d e Conocimiento d e la APP Aparca mientos Málaga 7,4% 13,7% 45,3% 20,0% 8,4% 5,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 26,9% 27,7% 24,0% 19,6% 29,6% 29,4% 24,2% % del total 1,8% 3,3% 10,9% 4,8% 2,0% 1,3% 24,2% Conocid o Recuento 3 7 36 23 7 4 80 % dentro d e Conocimiento d e la APP Aparca mientos Málaga 3,8% 8,8% 45,0% 28,8% 8,8% 5,0% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 11,5% 14,9% 20,1% 23,7% 25,9% 23,5% 20,4% % del total ,8% 1,8% 9,2% 5,9% 1,8% 1,0% 20,4% Bastante conocido Recuento 4 6 27 16 2 2 57 % dentro d e Conocimiento d e la APP Aparca mientos Málaga 7,0% 10,5% 47,4% 28,1% 3,5% 3,5% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 15,4% 12,8% 15,1% 16,5% 7,4% 11,8% 14,5% % del total 1,0% 1,5% 6,9% 4,1% ,5% ,5% 14,5% Muy conocido Recuento 3 4 17 7 3 0 34 % dentro d e Conocimiento d e la APP Aparca mientos Málaga 8,8% 11,8% 50,0% 20,6% 8,8% 0,0% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 11,5% 8,5% 9,5% 7,2% 11,1% 0,0% 8,7% % del total ,8% 1,0% 4,3% 1,8% ,8% 0,0% 8,7% Total Recuento 26 47 179 97 27 17 393 % dentro d e Conocimiento d e la APP Aparca mientos Málaga 6,6% 12,0% 45,5% 24,7% 6,9% 4,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,6% 12,0% 45,5% 24,7% 6,9% 4,3% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 306 Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 8,861 a 20 ,984 Razón de verosimilitud 10,725 20 ,953 Asociación lineal por lineal ,022 1 ,881 N de casos válidos 393 a. 9 casillas (30,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 1,47. Anexos 307 Conocimiento de App pago SARE y edad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento de la APP de pago del SARE Nada conocido Recuento 10 19 63 33 7 9 141 % dentro d e Conocimiento d e la APP de pag o d el SARE 7,1% 13,5% 44,7% 23,4% 5,0% 6,4% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 38,5% 41,3% 35,4% 35,1% 24,1% 52,9% 36,2% % del total 2,6% 4,9% 16,2% 8,5% 1,8% 2,3% 36,2% Poco conocido Recuento 4 8 44 21 8 2 87 % dentro d e Conocimiento d e la APP de pag o d el SARE 4,6% 9,2% 50,6% 24,1% 9,2% 2,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 15,4% 17,4% 24,7% 22,3% 27,6% 11,8% 22,3% % del total 1,0% 2,1% 11,3% 5,4% 2,1% ,5% 22,3% Conocid o Recuento 4 10 31 18 8 4 75 % dentro d e Conocimiento d e la APP de pag o d el SARE 5,3% 13,3% 41,3% 24,0% 10,7% 5,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 15,4% 21,7% 17,4% 19,1% 27,6% 23,5% 19,2% % del total 1,0% 2,6% 7,9% 4,6% 2,1% 1,0% 19,2% Bastante conocido Recuento 4 6 26 15 4 1 56 % dentro d e Conocimiento d e la APP de pag o d el SARE 7,1% 10,7% 46,4% 26,8% 7,1% 1,8% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 15,4% 13,0% 14,6% 16,0% 13,8% 5,9% 14,4% % del total 1,0% 1,5% 6,7% 3,8% 1,0% ,3% 14,4% Muy conocido Recuento 4 3 14 7 2 1 31 % dentro d e Conocimiento d e la APP de pag o d el SARE 12,9% 9,7% 45,2% 22,6% 6,5% 3,2% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 15,4% 6,5% 7,9% 7,4% 6,9% 5,9% 7,9% % del total 1,0% ,8% 3,6% 1,8% ,5% ,3% 7,9% Total Recuento 26 46 178 94 29 17 390 % dentro d e Conocimiento d e la APP de pag o d el SARE 6,7% 11,8% 45,6% 24,1% 7,4% 4,4% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,7% 11,8% 45,6% 24,1% 7,4% 4,4% 100,0% Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 308 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 10,714 a 20 ,953 Razón de verosimilitud 10,684 20 ,954 Asociación lineal por lineal ,156 1 ,692 N de casos válidos 390 a. 9 casillas (30,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 1,35. Anexos 309 Conocimiento de atención telefónica 010 y edad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento del s ervicio de atención telefónica 010 Nada conocido Recuento 9 26 74 40 10 5 164 % dentro d e Conocimiento d el servicio atención telefónica 010 5,5% 15,9% 45,1% 24,4% 6,1% 3,0% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 34,6% 55,3% 41,6% 41,7% 35,7% 29,4% 41,8% % del total 2,3% 6,6% 18,9% 10,2% 2,6% 1,3% 41,8% Poco conocido Recuento 6 4 31 9 4 3 57 % dentro d e Conocimiento d el servicio atención telefónica 010 10,5% 7,0% 54,4% 15,8% 7,0% 5,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 23,1% 8,5% 17,4% 9,4% 14,3% 17,6% 14,5% % del total 1,5% 1,0% 7,9% 2,3% 1,0% ,8% 14,5% Conocid o Recuento 2 9 29 16 6 2 64 % dentro d e Conocimiento d el servicio atención telefónica 010 3,1% 14,1% 45,3% 25,0% 9,4% 3,1% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 7,7% 19,1% 16,3% 16,7% 21,4% 11,8% 16,3% % del total ,5% 2,3% 7,4% 4,1% 1,5% ,5% 16,3% Bastante conocido Recuento 6 5 32 15 6 4 68 % dentro d e Conocimiento d el servicio atención telefónica 010 8,8% 7,4% 47,1% 22,1% 8,8% 5,9% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 23,1% 10,6% 18,0% 15,6% 21,4% 23,5% 17,3% % del total 1,5% 1,3% 8,2% 3,8% 1,5% 1,0% 17,3% Muy conocido Recuento 3 3 12 16 2 3 39 % dentro d e Conocimiento d el servicio atención telefónica 010 7,7% 7,7% 30,8% 41,0% 5,1% 7,7% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 11,5% 6,4% 6,7% 16,7% 7,1% 17,6% 9,9% % del total ,8% ,8% 3,1% 4,1% ,5% ,8% 9,9% Total Recuento 26 47 178 96 28 17 392 % dentro d e Conocimiento d el servicio de atenció n telefónica 010 6,6% 12,0% 45,4% 24,5% 7,1% 4,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,6% 12,0% 45,4% 24,5% 7,1% 4,3% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 310 Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 21,356 a 20 ,376 Razón de verosimilitud 21,246 20 ,383 Asociación lineal por lineal 2,910 1 ,088 N de casos válidos 392 a. 13 casillas (43,3%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 1,69. Anexos 311 Conocimiento del portal web municipal y e dad por tramos Tabla cruzad a Edad p or tramo s Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Conocimiento del p ortal web municipal Nada conocido Recuento 11 12 32 22 3 5 85 % dentro d e Conocimiento d el p ortal web municip al 12,9% 14,1% 37,6% 25,9% 3,5% 5,9% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 42,3% 25,5% 17,9% 22,9% 10,0% 29,4% 21,5% % del total 2,8% 3,0% 8,1% 5,6% ,8% 1,3% 21,5% Poco conocido Recuento 2 6 30 13 5 2 58 % dentro d e Conocimiento d el p ortal web municip al 3,4% 10,3% 51,7% 22,4% 8,6% 3,4% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 7,7% 12,8% 16,8% 13,5% 16,7% 11,8% 14,7% % del total ,5% 1,5% 7,6% 3,3% 1,3% ,5% 14,7% Conocid o Recuento 6 9 57 21 12 4 109 % dentro d e Conocimiento d el p ortal web municip al 5,5% 8,3% 52,3% 19,3% 11,0% 3,7% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 23,1% 19,1% 31,8% 21,9% 40,0% 23,5% 27,6% % del total 1,5% 2,3% 14,4% 5,3% 3,0% 1,0% 27,6% Bastante conocido Recuento 3 12 43 19 5 4 86 % dentro d e Conocimiento d el p ortal web municip al 3,5% 14,0% 50,0% 22,1% 5,8% 4,7% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 11,5% 25,5% 24,0% 19,8% 16,7% 23,5% 21,8% % del total ,8% 3,0% 10,9% 4,8% 1,3% 1,0% 21,8% Muy conocido Recuento 4 8 17 21 5 2 57 % dentro d e Conocimiento d el p ortal web municip al 7,0% 14,0% 29,8% 36,8% 8,8% 3,5% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 15,4% 17,0% 9,5% 21,9% 16,7% 11,8% 14,4% % del total 1,0% 2,0% 4,3% 5,3% 1,3% ,5% 14,4% Total Recuento 26 47 179 96 30 17 395 % dentro d e Conocimiento d el p ortal web municip al 6,6% 11,9% 45,3% 24,3% 7,6% 4,3% 100,0% % dentro d e Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,6% 11,9% 45,3% 24,3% 7,6% 4,3% 100,0% Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 312 Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 26,027 a 20 ,165 Razón de verosimilitud 25,656 20 ,177 Asociación lineal por lineal 1,438 1 ,230 N de casos válidos 395 a. 9 casillas (30,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 2,45. Anexos 319 Uso de Momo Pocket y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso M omo Pocket No la ha utilizado Recuento 25 44 163 94 32 16 374 % dentro de Uso Momo Pocket 6,7% 11,8% 43,6% 25,1% 8,6% 4,3% 100,0% % dentro de Edad por tramos 89,3% 93,6% 90,1% 94,9% 94,1% 88,9% 91,9% % del total 6,1% 10,8% 40,0% 23,1% 7,9% 3,9% 91,9% Sí la ha utilizado Recuento 3 3 17 5 2 2 32 % dentro de Uso Momo Pocket 9,4% 9,4% 53,1% 15,6% 6,3% 6,3% 100,0% % dentro de Edad por tramos 10,7% 6,4% 9,4% 5,1% 5,9% 11,1% 7,9% % del total ,7% ,7% 4,2% 1,2% ,5% ,5% 7,9% 11 Recuento 0 0 1 0 0 0 1 % dentro de Uso Momo Pocket 0,0% 0,0% 100,0% 0,0% 0,0% 0,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 0,0% 0,0% ,6% 0,0% 0,0% 0,0% ,2% % del total 0,0% 0,0% ,2% 0,0% 0,0% 0,0% ,2% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso Momo Pocket 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 3,854 a 10 ,954 Razón de verosimilitud 4,307 10 ,932 Asociación lineal por lineal ,219 1 ,640 N de casos válidos 407 a. 10 casillas (55,6%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es ,04. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 320 Uso de préstamo de bicic letas y e dad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso sistema de préstamo de bicicletas No la ha utilizado Recuento 17 32 145 80 29 16 319 % dentro de Uso sistema de préstamo de bicicletas 5,3% 10,0% 45,5% 25,1% 9,1% 5,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 60,7% 68,1% 80,1% 80,8% 85,3% 88,9% 78,4% % del total 4,2% 7,9% 35,6% 19,7% 7,1% 3,9% 78,4% Sí la ha utilizado Recuento 11 15 36 19 5 2 88 % dentro de Uso sistema de préstamo de bicicletas 12,5% 17,0% 40,9% 21,6% 5,7% 2,3% 100,0% % dentro de Edad por tramos 39,3% 31,9% 19,9% 19,2% 14,7% 11,1% 21,6% % del total 2,7% 3,7% 8,8% 4,7% 1,2% ,5% 21,6% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso sistema de préstamo de bicicletas 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 10,892 a 5 ,054 Razón de verosimilitud 10,221 5 ,069 Asociación lineal por lineal 8,540 1 ,003 N de casos válidos 407 a. 1 casillas (8,3%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 3,89. Anexos 321 Uso de portal de gobierno abierto y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso portal de gobierno abierto No la ha utilizado Recuento 27 40 156 84 29 15 351 % dentro de Uso portal de gobierno abierto 7,7% 11,4% 44,4% 23,9% 8,3% 4,3% 100,0% % dentro de Edad por tramos 96,4% 85,1% 86,2% 84,8% 85,3% 83,3% 86,2% % del total 6,6% 9,8% 38,3% 20,6% 7,1% 3,7% 86,2% Sí la ha utilizado Recuento 1 7 25 15 5 3 56 % dentro de Uso portal de gobierno abierto 1,8% 12,5% 44,6% 26,8% 8,9% 5,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 3,6% 14,9% 13,8% 15,2% 14,7% 16,7% 13,8% % del total ,2% 1,7% 6,1% 3,7% 1,2% ,7% 13,8% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso portal de gobierno abierto 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 2,816 a 5 ,728 Razón de verosimilitud 3,686 5 ,595 Asociación lineal por lineal 1,238 1 ,266 N de casos válidos 407 a. 3 casillas (25,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 2,48. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 322 Uso de portal Málaga contesta y ed ad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso portal M álaga contesta No la ha utilizado Recuento 25 43 156 86 30 15 355 % dentro de Uso portal M álaga contesta 7,0% 12,1% 43,9% 24,2% 8,5% 4,2% 100,0% % dentro de Edad por tramos 89,3% 91,5% 86,2% 86,9% 88,2% 83,3% 87,2% % del total 6,1% 10,6% 38,3% 21,1% 7,4% 3,7% 87,2% Sí la ha utilizado Recuento 3 4 25 13 4 3 52 % dentro de Uso portal M álaga contesta 5,8% 7,7% 48,1% 25,0% 7,7% 5,8% 100,0% % dentro de Edad por tramos 10,7% 8,5% 13,8% 13,1% 11,8% 16,7% 12,8% % del total ,7% 1,0% 6,1% 3,2% 1,0% ,7% 12,8% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso portal M álaga contesta 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 1,335 a 5 ,931 Razón de verosimilitud 1,408 5 ,923 Asociación lineal por lineal ,416 1 ,519 N de casos válidos 407 a. 3 casillas (25,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 2,30. Anexos 323 Uso de App Málaga funciona y ed ad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso app M álaga funciona No la ha utilizado Recuento 26 42 148 82 29 14 341 % dentro de Uso app M álaga funciona 7,6% 12,3% 43,4% 24,0% 8,5% 4,1% 100,0% % dentro de Edad por tramos 92,9% 89,4% 81,8% 82,8% 85,3% 77,8% 83,8% % del total 6,4% 10,3% 36,4% 20,1% 7,1% 3,4% 83,8% Sí la ha utilizado Recuento 2 5 33 17 5 4 66 % dentro de Uso app M álaga funciona 3,0% 7,6% 50,0% 25,8% 7,6% 6,1% 100,0% % dentro de Edad por tramos 7,1% 10,6% 18,2% 17,2% 14,7% 22,2% 16,2% % del total ,5% 1,2% 8,1% 4,2% 1,2% 1,0% 16,2% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso app M álaga funciona 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 3,916 a 5 ,562 Razón de verosimilitud 4,352 5 ,500 Asociación lineal por lineal 1,661 1 ,197 N de casos válidos 407 a. 2 casillas (16,7%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 2,92. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 324 Uso de App aparcamientos Málaga y edad por tramos Tabla cru zada Edad por tra mos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso app aparca mientos Málag a SMASSA No la ha utilizado Recuento 27 43 148 83 29 14 344 % dentro de U so app apar camientos Málag a SMASSA 7,8% 12,5% 43,0% 24,1% 8,4% 4,1% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 96,4% 91,5% 82,2% 83,8% 85,3% 77,8% 84,7% % del total 6,7% 10,6% 36,5% 20,4% 7,1% 3,4% 84,7% Sí la ha utilizado Recuento 1 4 32 16 5 4 62 % dentro de U so app apar camientos Málag a SMASSA 1,6% 6,5% 51,6% 25,8% 8,1% 6,5% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 3,6% 8,5% 17,8% 16,2% 14,7% 22,2% 15,3% % del total ,2% 1,0% 7,9% 3,9% 1,2% 1,0% 15,3% Total Recuento 28 47 180 99 34 18 406 % dentro de Uso app apar camientos Málag a SMASSA 6,9% 11,6% 44,3% 24,4% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tra mos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,6% 44,3% 24,4% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 6,238 a 5 ,284 Razón de verosimilitud 7,514 5 ,185 Asociación lineal por lineal 2,888 1 ,089 N de casos válidos 406 a. 2 casillas (16,7%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 2,75. Anexos 325 Uso de App pago SARE y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso pago de SARE o zona azul a través de móvil No la ha utilizado Recuento 26 40 155 90 31 18 360 % dentro de Uso pago de SARE o zona azul a través de móvil 7,2% 11,1% 43,1% 25,0% 8,6% 5,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 92,9% 85,1% 85,6% 90,9% 91,2% 100,0% 88,5% % del total 6,4% 9,8% 38,1% 22,1% 7,6% 4,4% 88,5% Sí la ha utilizado Recuento 2 7 26 9 3 0 47 % dentro de Uso pago de SARE o zona azul a través de móvil 4,3% 14,9% 55,3% 19,1% 6,4% 0,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 7,1% 14,9% 14,4% 9,1% 8,8% 0,0% 11,5% % del total ,5% 1,7% 6,4% 2,2% ,7% 0,0% 11,5% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso pago de SARE o zona azul a través de móvil 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 5,635 a 5 ,343 Razón de verosimilitud 7,710 5 ,173 Asociación lineal por lineal 1,734 1 ,188 N de casos válidos 407 a. 3 casillas (25,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 2,08. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 326 Uso 010 y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso servicio de atención telefónica 010 No la ha utilizado Recuento 26 41 149 74 27 13 330 % dentro de Uso servicio de atención telefónica 010 7,9% 12,4% 45,2% 22,4% 8,2% 3,9% 100,0% % dentro de Edad por tramos 92,9% 87,2% 82,3% 74,7% 79,4% 72,2% 81,1% % del total 6,4% 10,1% 36,6% 18,2% 6,6% 3,2% 81,1% Sí la ha utilizado Recuento 2 6 32 25 7 5 77 % dentro de Uso servicio de atención telefónica 010 2,6% 7,8% 41,6% 32,5% 9,1% 6,5% 100,0% % dentro de Edad por tramos 7,1% 12,8% 17,7% 25,3% 20,6% 27,8% 18,9% % del total ,5% 1,5% 7,9% 6,1% 1,7% 1,2% 18,9% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso servicio de atención telefónica 010 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 7,444 a 5 ,190 Razón de verosimilitud 7,911 5 ,161 Asociación lineal por lineal 5,856 1 ,016 N de casos válidos 407 a. 1 casillas (8,3%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 3,41. Anexos 327 Uso web municipal y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso página web municipal No la ha utilizado Recuento 24 24 91 49 20 10 218 % dentro de Uso página web municipal 11,0% 11,0% 41,7% 22,5% 9,2% 4,6% 100,0% % dentro de Edad por tramos 85,7% 51,1% 50,3% 49,5% 58,8% 55,6% 53,6% % del total 5,9% 5,9% 22,4% 12,0% 4,9% 2,5% 53,6% Sí la ha utilizado Recuento 4 23 90 50 14 8 189 % dentro de Uso página web municipal 2,1% 12,2% 47,6% 26,5% 7,4% 4,2% 100,0% % dentro de Edad por tramos 14,3% 48,9% 49,7% 50,5% 41,2% 44,4% 46,4% % del total 1,0% 5,7% 22,1% 12,3% 3,4% 2,0% 46,4% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso página web municipal 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 13,606 a 5 ,018 Razón de verosimilitud 15,106 5 ,010 Asociación lineal por lineal 2,018 1 ,155 N de casos válidos 407 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El re cuento mínimo esperado es 8,36. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 328 Uso App EMT y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Uso app EMT M álaga No la ha utilizado Recuento 10 22 109 68 21 15 245 % dentro de Uso app EMT M álaga 4,1% 9,0% 44,5% 27,8% 8,6% 6,1% 100,0% % dentro de Edad por tramos 35,7% 46,8% 60,2% 68,7% 61,8% 83,3% 60,2% % del total 2,5% 5,4% 26,8% 16,7% 5,2% 3,7% 60,2% Sí la ha utilizado Recuento 18 25 72 31 13 3 162 % dentro de Uso app EMT M álaga 11,1% 15,4% 44,4% 19,1% 8,0% 1,9% 100,0% % dentro de Edad por tramos 64,3% 53,2% 39,8% 31,3% 38,2% 16,7% 39,8% % del total 4,4% 6,1% 17,7% 7,6% 3,2% ,7% 39,8% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Uso app EMT M álaga 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 17,555 a 5 ,004 Razón de verosimilitud 17,884 5 ,003 Asociación lineal por lineal 14,053 1 ,000 N de casos válidos 407 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 7,16. Anexos 335 Valoración de portal de g obierno abierto y ed ad p or tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración del portal de Gobierno Abierto No la ha valorado Recuento 25 42 158 90 28 16 359 % dentro de Valoración del portal de Gobierno Abierto 7,0% 11,7% 44,0% 25,1% 7,8% 4,5% 100,0% % dentro de Edad por tramos 89,3% 89,4% 87,3% 90,9% 82,4% 88,9% 88,2% % del total 6,1% 10,3% 38,8% 22,1% 6,9% 3,9% 88,2% Sí la ha valorado Recuento 3 5 23 9 6 2 48 % dentro de Valoración del portal de Gobierno Abierto 6,3% 10,4% 47,9% 18,8% 12,5% 4,2% 100,0% % dentro de Edad por tramos 10,7% 10,6% 12,7% 9,1% 17,6% 11,1% 11,8% % del total ,7% 1,2% 5,7% 2,2% 1,5% ,5% 11,8% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración del portal de Gobierno Abierto 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 2,060 a 5 ,841 Razón de verosimilitud 1,983 5 ,852 Asociación lineal por lineal ,080 1 ,778 N de casos válidos 407 a. 3 casillas (25,0%) han esperado un recuento menor que 5. El re cuento mínimo esperado es 2,12. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 336 Valoración de portal Málaga contesta y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración del portal M álaga Contesta No la ha valorado Recuento 25 42 140 83 30 13 333 % dentro de Valoración del portal M álaga Contesta 7,5% 12,6% 42,0% 24,9% 9,0% 3,9% 100,0% % dentro de Edad por tramos 89,3% 89,4% 77,3% 83,8% 88,2% 72,2% 81,8% % del total 6,1% 10,3% 34,4% 20,4% 7,4% 3,2% 81,8% Sí la ha valorado Recuento 3 5 41 16 4 5 74 % dentro de Valoración del portal M álaga Contesta 4,1% 6,8% 55,4% 21,6% 5,4% 6,8% 100,0% % dentro de Edad por tramos 10,7% 10,6% 22,7% 16,2% 11,8% 27,8% 18,2% % del total ,7% 1,2% 10,1% 3,9% 1,0% 1,2% 18,2% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración del portal M álaga Contesta 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 7,606 a 5 ,179 Razón de verosimilitud 7,859 5 ,164 Asociación lineal por lineal ,551 1 ,458 N de casos válidos 407 a. 1 casillas (8,3%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esp erado es 3,27. Anexos 337 Valoración de App Málaga Funciona y e dad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración de la App M álaga Funciona No la ha valorado Recuento 24 39 140 75 26 16 320 % dentro de Valoración de la App M álaga Funciona 7,5% 12,2% 43,8% 23,4% 8,1% 5,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 85,7% 83,0% 77,3% 75,8% 76,5% 88,9% 78,6% % del total 5,9% 9,6% 34,4% 18,4% 6,4% 3,9% 78,6% Sí la ha valorado Recuento 4 8 41 24 8 2 87 % dentro de Valoración de la App M álaga Funciona 4,6% 9,2% 47,1% 27,6% 9,2% 2,3% 100,0% % dentro de Edad por tramos 14,3% 17,0% 22,7% 24,2% 23,5% 11,1% 21,4% % del total 1,0% 2,0% 10,1% 5,9% 2,0% ,5% 21,4% To ta l Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración de la App M álaga Funciona 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 3,249 a 5 ,662 Razón de verosimilitud 3,524 5 ,620 Asociación lineal por lineal ,260 1 ,610 N de casos válidos 407 a. 1 casillas (8,3%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 3,85. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 338 Valoración de App aparc amientos Málaga y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración de la APP Aparcamientos M álaga SMASSA No la ha valorado Recuento 27 40 162 91 32 15 367 % dentro de Valoración de la APP Aparcamientos M álaga SMASSA 7,4% 10,9% 44,1% 24,8% 8,7% 4,1% 100,0% % dentro de Edad por tramos 96,4% 85,1% 89,5% 91,9% 94,1% 83,3% 90,2% % del total 6,6% 9,8% 39,8% 22,4% 7,9% 3,7% 90,2% Sí la ha valorado Recuento 1 7 19 8 2 3 40 % dentro de Valoración de la APP Aparcamientos M álaga SMASSA 2,5% 17,5% 47,5% 20,0% 5,0% 7,5% 100,0% % dentro de Edad por tramos 3,6% 14,9% 10,5% 8,1% 5,9% 16,7% 9,8% % del total ,2% 1,7% 4,7% 2,0% ,5% ,7% 9,8% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración de la APP Aparcamientos M álaga SMASSA 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 4,577 a 5 ,470 Razón de verosimilitud 4,734 5 ,449 Asociación lineal por lineal ,004 1 ,953 N de casos válidos 407 a. 4 casillas (33,3%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperad o es 1,77. Anexos 339 Valoración de App pago SARE y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración de la APP de pago del SARE No la ha valorado Recuento 25 37 148 91 31 18 350 % dentro de Valoración de la APP de pago del SARE 7,1% 10,6% 42,3% 26,0% 8,9% 5,1% 100,0% % dentro de Edad por tramos 89,3% 78,7% 81,8% 91,9% 91,2% 100,0% 86,0% % del total 6,1% 9,1% 36,4% 22,4% 7,6% 4,4% 86,0% Sí la ha valorado Recuento 3 10 33 8 3 0 57 % dentro de Valoración de la APP de pago del SARE 5,3% 17,5% 57,9% 14,0% 5,3% 0,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 10,7% 21,3% 18,2% 8,1% 8,8% 0,0% 14,0% % del total ,7% 2,5% 8,1% 2,0% ,7% 0,0% 14,0% Total Re cue nto 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración de la APP de pago del SARE 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 11,575 a 5 ,041 Razón de verosimilitud 14,199 5 ,014 Asociación lineal por lineal 5,448 1 ,020 N de casos válidos 407 a. 3 casillas (25,0%) han esperado un recuento menor que 5 . El recuento mínimo esperado es 2,52. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 340 Valoración 010 y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración del servicio de atención telefónica 010 No la ha valorado Recuento 25 41 156 88 28 16 354 % dentro de Valoración del servicio de atención telefónica 010 7,1% 11,6% 44,1% 24,9% 7,9% 4,5% 100,0% % dentro de Edad por tramos 89,3% 87,2% 86,2% 88,9% 82,4% 88,9% 87,0% % del total 6,1% 10,1% 38,3% 21,6% 6,9% 3,9% 87,0% Sí la h a valorado Recuento 3 6 25 11 6 2 53 % dentro de Valoración del servicio de atención telefónica 010 5,7% 11,3% 47,2% 20,8% 11,3% 3,8% 100,0% % dentro de Edad por tramos 10,7% 12,8% 13,8% 11,1% 17,6% 11,1% 13,0% % del total ,7% 1,5% 6,1% 2,7% 1,5% ,5% 13,0% Total Recuento 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración del servicio de atención telefónica 010 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 1,253 a 5 ,940 Razón de verosimilitud 1,221 5 ,943 Asociación lineal por lineal ,045 1 ,832 N de casos válidos 407 a. 3 casillas (25,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 2,34. Anexos 341 Valoración portal web municipal y edad por tram os Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración del portal web municipal No la ha valorado Recuento 26 41 143 74 27 13 324 % dentro de Valoración del portal web municipal 8,0% 12,7% 44,1% 22,8% 8,3% 4,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 92,9% 87,2% 79,0% 74,7% 79,4% 72,2% 79,6% % del total 6,4% 10,1% 35,1% 18,2% 6,6% 3,2% 79,6% Sí la h a valorado Recuento 2 6 38 25 7 5 83 % dentro de Valoración del portal web municipal 2,4% 7,2% 45,8% 30,1% 8,4% 6,0% 100,0% % dentro de Edad por tramos 7,1% 12,8% 21,0% 25,3% 20,6% 27,8% 20,4% % del total ,5% 1,5% 9,3% 6,1% 1,7% 1,2% 20,4% Total Re cue nto 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración del portal web municipal 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 6,798 a 5 ,236 Razón de verosimilitud 7,656 5 ,176 Asociación lineal por lineal 4,680 1 ,031 N de casos válidos 407 a. 1 casillas (8,3%) han esperado un recuento meno r que 5. El recuento míni mo esperado es 3,67. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 342 Valoración App EMT y edad por tramos Tabla cruzada Edad por tramos Total 1,00 2,00 3,00 4,00 5,00 6,00 Valoración app EMT M álaga No la ha valorado Recuento 10 30 126 82 27 16 291 % dentro de Valoración app EMT M álaga 3,4% 10,3% 43,3% 28,2% 9,3% 5,5% 100,0% % dentro de Edad por tramos 35,7% 63,8% 69,6% 82,8% 79,4% 88,9% 71,5% % del total 2,5% 7,4% 31,0% 20,1% 6,6% 3,9% 71,5% Sí la h a valorado Recuento 18 17 55 17 7 2 116 % dentro de Valoración app EMT M álaga 15,5% 14,7% 47,4% 14,7% 6,0% 1,7% 100,0% % dentro de Edad por tramos 64,3% 36,2% 30,4% 17,2% 20,6% 11,1% 28,5% % del total 4,4% 4,2% 13,5% 4,2% 1,7% ,5% 28,5% Total Re cue nto 28 47 181 99 34 18 407 % dentro de Valoración app EMT M álaga 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% % dentro de Edad por tramos 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% 100,0% % del total 6,9% 11,5% 44,5% 24,3% 8,4% 4,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 29,219 a 5 ,000 Razón de verosimilitud 28,214 5 ,000 Asociación lineal por lineal 23,109 1 ,000 N de casos válidos 407 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor qu e 5. El recuento míni mo esperado es 5,13. Anexos 343 Anexo 04: Tablas Cruzadas. Pruebas de Chi-Cua dr ado Conocimiento de las iniciativas de Málaga Smart City y sexo Conocimiento de la línea 900 900 000 y sexo Conocim iento de la línea 900 900 000*Sexo tabulación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento de la línea 900 900 000 Nada conocido Recuento 103 78 181 % dentro de Conocimiento de la línea 900 900 000 56,9% 43,1% 100,0% % dentro de Sexo 48,4% 46,7% 47,6% % del total 27,1% 20,5% 47,6% Poco conocido Recuento 24 26 50 % dentro de Conocimiento de la línea 900 900 000 48,0% 52,0% 100,0% % dentro de Sexo 11,3% 15,6% 13,2% % del total 6,3% 6,8% 13,2% Conocido Recuento 46 28 74 % dentro de Conocimiento de la línea 900 900 000 62,2% 37,8% 100,0% % dentro de Sexo 21,6% 16,8% 19,5% % del total 12,1% 7,4% 19,5% Bastante conocido Recuento 20 15 35 % dentro de Conocimiento de la línea 900 900 000 57,1% 42,9% 100,0% % dentro de Sexo 9,4% 9,0% 9,2% % del total 5,3% 3,9% 9,2% M uy conocido Recuento 20 20 40 % dentro de Conocimiento de la línea 900 900 000 50,0% 50,0% 100,0% % dentro de Sexo 9,4% 12,0% 10,5% % del total 5,3% 5,3% 10,5% Total Recuento 213 167 380 % dentro de Conocimiento de la línea 900 900 000 56,1% 43,9% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 56,1% 43,9% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 3,103 a 4 ,541 Razón de verosimilitud 3,101 4 ,541 Asociación lineal por lineal ,068 1 ,794 N de casos válidos 380 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 15,38. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 344 Conocimiento de Málaga Smart Grid y sexo Conocim iento de M álaga Sm art Grid*Sexo tabulación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento de Málaga Smart Grid Nada conocido Recuento 107 68 175 % dentro de Conocimiento de M álaga Sm art Grid 61,1% 38,9% 100,0% % dentro de Sexo 50,0% 40,2% 45,7% % del total 27,9% 17,8% 45,7% Poco conocido Recuento 42 36 78 % dentro de Conocimiento de M álaga Sm art Grid 53,8% 46,2% 100,0% % dentro de Sexo 19,6% 21,3% 20,4% % del total 11,0% 9,4% 20,4% Conocido Recuento 35 36 71 % dentro de Conocimiento de M álaga Sm art Grid 49,3% 50,7% 100,0% % dentro de Sexo 16,4% 21,3% 18,5% % del total 9,1% 9,4% 18,5% Bastante conocido Recuento 13 23 36 % dentro de Conocimiento de M álaga Sm art Grid 36,1% 63,9% 100,0% % dentro de Sexo 6,1% 13,6% 9,4% % del total 3,4% 6,0% 9,4% M uy co nocido Recuento 17 6 23 % dentro de Conocimiento de M álaga Sm art Grid 73,9% 26,1% 100,0% % dentro de Sexo 7,9% 3,6% 6,0% % del total 4,4% 1,6% 6,0% Total Recuento 214 169 383 % dentro de Conocimiento de M álaga Sm art Grid 55,9% 44,1% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 55,9% 44,1% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 12,085 a 4 ,017 Razón de verosimilitud 12,239 4 ,016 Asociación lineal por lineal 1,675 1 ,196 N de casos válidos 383 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 10,15. Anexos 351 Conocimiento de App Málaga funciona y sexo Conocim iento de la App Málaga Funciona*Sexo tabulación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento de la App M álaga Fu nciona Nada conocido Recuento 102 63 165 % dentro de Conocimiento de la App Málaga Funciona 61,8% 38,2% 100,0% % dentro de Sexo 45,9% 37,1% 42,1% % del total 26,0% 16,1% 42,1% Poco conocido Recuento 45 34 79 % dentro de Conocimiento de la App Málaga Funciona 57,0% 43,0% 100,0% % dentro de Sexo 20,3% 20,0% 20,2% % del total 11,5% 8,7% 20,2% Conocido Recuento 44 34 78 % dentro de Conocimiento de la App Málaga Funciona 56,4% 43,6% 100,0% % dentro de Sexo 19,8% 20,0% 19,9% % del total 11,2% 8,7% 19,9% Bastante conocido Recuento 17 28 45 % dentro de Conocimiento de la App Málaga Funciona 37,8% 62,2% 100,0% % dentro de Sexo 7,7% 16,5% 11,5% % del total 4,3% 7,1% 11,5% M uy conocido Recuento 14 11 25 % dentro de Conocimiento de la App Málaga Funciona 56,0% 44,0% 100,0% % dentro de Sexo 6,3% 6,5% 6,4% % del total 3,6% 2,8% 6,4% Total Recuento 222 170 392 % dentro de Conocimiento de la App Málaga Funciona 56,6% 43,4% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 56,6% 43,4% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 8,329 a 4 ,080 Razón de verosimilitud 8,287 4 ,082 Asociación lineal por lin eal 4,399 1 ,036 N de casos válidos 392 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 10,84. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 352 Conocimiento de App aparcamientos Málaga y se xo Conocim iento de la APP Aparcamientos Málaga*Sexo tabulación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga Nada conocido Recuento 83 46 129 % dentro de Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga 64,3% 35,7% 100,0% % dentro de Sexo 37,4% 26,7% 32,7% % del total 21,1% 11,7% 32,7% Poco conocido Recuento 51 46 97 % dentro de Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga 52,6% 47,4% 100,0% % dentro de Sexo 23,0% 26,7% 24,6% % del total 12,9% 11,7% 24,6% Conocido Recuento 44 33 77 % dentro de Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga 57,1% 42,9% 100,0% % dentro de Sexo 19,8% 19,2% 19,5% % del total 11,2% 8,4% 19,5% Bastante conocido Recuento 29 28 57 % dentro de Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga 50,9% 49,1% 100,0% % dentro de Sexo 13,1% 16,3% 14,5% % del total 7,4% 7,1% 14,5% M uy conocido Recuento 15 19 34 % dentro de Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga 44,1% 55,9% 100,0% % dentro de Sexo 6,8% 11,0% 8,6% % del total 3,8% 4,8% 8,6% Total Recuento 222 172 394 % dentro de Conocimiento de la APP Aparcamientos Málaga 56,3% 43,7% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 56,3% 43,7% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 6,692 a 4 ,153 Razón de verosimilitud 6,724 4 ,151 Asociación lineal por lineal 4,871 1 ,027 N de casos válidos 394 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 14,84. Anexos 353 Conocimiento de App pago SARE y sexo Conocim iento de la APP de pago de l SARE*Sex o tabu lación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento de la APP de pago del SARE Nada conocido Recuento 88 56 144 % dentro de Conocimiento de la APP de pago del SARE 61,1% 38,9% 100,0% % dentro de Sexo 40,0% 32,7% 36,8% % del total 22,5% 14,3% 36,8% Poco conocido Recuento 48 38 86 % dentro de Conocimiento de la APP de pago del SARE 55,8% 44,2% 100,0% % dentro de Sexo 21,8% 22,2% 22,0% % del total 12,3% 9,7% 22,0% Conocido Recuento 43 31 74 % dentro de Conocimiento de la APP de pago del SARE 58,1% 41,9% 100,0% % dentro de Sexo 19,5% 18,1% 18,9% % del total 11,0% 7,9% 18,9% Bastante conocido Recuento 27 30 57 % dentro de Conocimiento de la APP de pago del SARE 47,4% 52,6% 100,0% % dentro de Sexo 12,3% 17,5% 14,6% % del total 6,9% 7,7% 14,6% M uy conocido Recuento 14 16 30 % dentro de Conocimiento de la APP de pago del SARE 46,7% 53,3% 100,0% % dentro de Sexo 6,4% 9,4% 7,7% % del total 3,6% 4,1% 7,7% Total Recuento 220 171 391 % dentro de Conocimiento de la APP de pago del SARE 56,3% 43,7% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 56,3% 43,7% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pea rson 4,440 a 4 ,350 Razón de verosimilitud 4,425 4 ,351 Asociación lineal por lineal 3,600 1 ,058 N de casos válidos 391 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 13,12. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 354 Conocimiento de 010 y sexo Conocim iento del servicio de atención telefónica 010*Sexo tabulación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento del servicio de atención telefónica 010 Nada conocido Recuento 97 67 164 % dentro de Conocimiento del servicio de atención telefónica 010 59,1% 40,9% 100,0% % dentro de Sexo 43,7% 39,2% 41,7% % del total 24,7% 17,0% 41,7% Poco conocido Recuento 35 21 56 % dentro de Conocimiento del servicio de atención telefónica 010 62,5% 37,5% 100,0% % dentro de Sexo 15,8% 12,3% 14,2% % del total 8,9% 5,3% 14,2% Conocido Recuento 29 36 65 % dentro de Conocimiento del servicio de atención telefónica 010 44,6% 55,4% 100,0% % dentro de Sexo 13,1% 21,1% 16,5% % del total 7,4% 9,2% 16,5% Bastante conocido Recuento 36 33 69 % dentro de Conocimiento del servicio de atención telefónica 010 52,2% 47,8% 100,0% % dentro de Sexo 16,2% 19,3% 17,6% % del total 9,2% 8,4% 17,6% M uy conocido Recuento 25 14 39 % dentro de Conocimiento del servicio de atención telefónica 010 64,1% 35,9% 100,0% % dentro de Sexo 11,3% 8,2% 9,9% % del total 6,4% 3,6% 9,9% Total Recuento 222 171 393 % dentro de Conocimiento del servicio de atención telefónica 010 56,5% 43,5% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 56,5% 43,5% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 6,465 a 4 ,167 Razón de verosimilitud 6,450 4 ,168 Asociación lineal por lineal ,425 1 ,514 N de casos válidos 393 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento míni mo esperado es 16,97. Anexos 355 Conocimiento de la web municipal y sexo Conocim iento del portal w eb mu nicipal*Sexo tabulación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento del portal web municipal Nada conocido Recuento 61 23 84 % dentro de Conocimiento del portal web municipal 72,6% 27,4% 100,0% % dentro de Sexo 27,1% 13,5% 21,2% % del total 15,4% 5,8% 21,2% Poco conocido Recuento 28 30 58 % dentro de Conocimiento del portal web municipal 48,3% 51,7% 100,0% % dentro de Sexo 12,4% 17,5% 14,6% % del total 7,1% 7,6% 14,6% Conocido Recuento 65 44 109 % dentro de Conocimiento del portal web municipal 59,6% 40,4% 100,0% % dentro de Sexo 28,9% 25,7% 27,5% % del total 16,4% 11,1% 27,5% Bastante conocido Recuento 39 48 87 % dentro de Conocimiento del portal web municipal 44,8% 55,2% 100,0% % dentro de Sexo 17,3% 28,1% 22,0% % del total 9,8% 12,1% 22,0% M uy co nocido Recuento 32 26 58 % dentro de Conocimiento del portal web municipal 55,2% 44,8% 100,0% % dentro de Sexo 14,2% 15,2% 14,6% % del total 8,1% 6,6% 14,6% Total Recuento 225 171 396 % dentro de Conocimiento del portal web municipal 56,8% 43,2% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 56,8% 43,2% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 15,787 a 4 ,003 Razón de verosimilitud 16,139 4 ,003 Asociación lineal por lineal 6,577 1 ,010 N de casos válidos 396 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 25,05. Percepción del ciudadano de las políticas Smar t City: el caso de la ciudad de Málaga 356 Conocimiento de la App de la EMT y sexo Conocim iento de la App de la EM T de Málaga*Se xo tabulación cruzada Sexo Total M ujer Hombre Conocimiento de la App de la EMT de M álaga Nada conocido Recuento 42 29 71 % dentro de Conocimiento de la App de la EMT de Málaga 59,2% 40,8% 100,0% % dentro de Sexo 18,8% 16,7% 17,8% % del total 10,6% 7,3% 17,8% Poco conocido Recuento 32 30 62 % dentro de Conocimiento de la App de la EMT de Málaga 51,6% 48,4% 100,0% % dentro de Sexo 14,3% 17,2% 15,6% % del total 8,0% 7,5% 15,6% Conocido Recuento 70 39 109 % dentro de Conocimiento de la App de la EMT de Málaga 64,2% 35,8% 100,0% % dentro de Sexo 31,3% 22,4% 27,4% % del total 17,6% 9,8% 27,4% Bastante conocido Recuento 53 48 101 % dentro de Conocimiento de la App de la EMT de Málaga 52,5% 47,5% 100,0% % dentro de Sexo 23,7% 27,6% 25,4% % del total 13,3% 12,1% 25,4% M uy conocido Recuento 27 28 55 % dentro de Conocimiento de la App de la EMT de Málaga 49,1% 50,9% 100,0% % dentro de Sexo 12,1% 16,1% 13,8% % del total 6,8% 7,0% 13,8% Total Recuento 224 174 398 % dentro de Conocimiento de la App de la EMT de Málaga 56,3% 43,7% 100,0% % dentro de Sexo 100,0% 100,0% 100,0% % del total 56,3% 43,7% 100,0% Pruebas de chi-cuadrado Valor gl Sig. asintótica (2 caras) Chi-cuadrado de Pearson 5,330 a 4 ,255 Razón de verosimilitud 5,365 4 ,252 Asociación lineal por lineal 1,018 1 ,313 N de casos válidos 398 a. 0 casillas (0,0%) han esperado un recuento menor que 5. El recuento mínimo esperado es 24,05. [Document text truncated for crawler view.]