Domestic Big Data. Cluster tool for the analysis, assessment, diagnosis and design of the contemporary collective housing in dense city centres

Description

El proyecto de investigación que se propone persigue la generación de una herramienta que sirva para el arquitecto como metodología de proyecto. Dicha metodología permitirá analizar el estado actual del parque inmobiliario tras la crisis y el stock de viviendas que ésta ha producido en nuestro país. Para ello, tratamos de utilizar los medios tecnológicos de última generación en gestión de datos. El reto actual radica en que el Big Data, en sí mismo, no arroja ninguna luz para solucionar ningún problema, sino que a través de la herramienta adecuada, relacionar determinados datos dará los verdaderos frutos a cualquier investigación. Centramos el desarrollo de la herramienta en cinco categorías: Gradiente Urbano, Optimización Energética, Habitabilidad, Adaptabilidad y Sociabilidad. Si bien, a lo largo del repaso por el estado del arte, los análisis gráficos estudiados, en su mayoría responden a una transcripción en planta, sección o axonometría de relaciones tipológicas —regladas de manera cartesiana y referenciadas a modos de representación estática—, en esta tesis vamos a realizar una representación de dichos parámetros donde lo esencial es explicitar las relaciones existentes entre las partes analizadas —más topológica—. No es, por tanto, una especulación formal o caligráfica; el objetivo es depurar la herramienta de manera que, con un mínimo número de datos de partida, poder poner en relación condiciones del proyecto que pueden ser controladas y analizadas. Esto persigue dos objetivos: por un lado, poder comparar bajo esos mismos parámetros diferentes proyectos, y a la vez, mejorar o implementar futuras intervenciones, siempre desde el ámbito del proyecto arquitectónico.

Abstract

The aim of this research is to create a tool which could be useful for architects as a methodology applied in projects. Said methodology would allow us to analyze the real state of the housing stock that, after the global crisis just passed, Spain suffered. To this purpose, we try to use the latest generation concerning in data field technologies. Therefore, the current achievement is to focus on the fact that BigData do not throw away any clue to solve by themselves any question, but through the use of the specific tool applied, the relation between data will help to move forward any research. We divide the development of this tool into five main categories: Urban Gradient, Energetic Optimization, Habitability, Adaptability, and Social. Through this thesis the main target proposed is to visualize these categories, but highlighting the relation between the parts analyzed — in a topological way — in opposite to the usual methodology more extended through the state of art in the past, where plans, sections and axonometric, were mainly the support to transcribe those graphic analyses into information. Moreover, this is not a matter of form and calligraphy; the target will be to distill the tool in order to connect a máximum of conditions from the project to be analyzed and controlled just using a mínimum of data from the beginning. That implies two spots: in one hand, the capacity of being able to compare the same parameters with two or more different projects; and on the other hand, to offer a boost in future improvements from architectural strategies.

Additional details