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Visualización de datos urbanos: Grasshopper y Ghowl

por Manuel Saga — Miércoles, 10 de septiembre de 2014

Largo y tendido hemos oído hablar sobre software de diseño paramétrico: Distintas versiones, métodos diversos y, en definitiva, filosofías desde las que abordar la gestión inteligente de datos y sus posibles aplicaciones en el campo de la arquitectura y el urbanismo.

¡Que alguien acabe con mi sufrimiento! *

Dejando a un lado los resultados que la lógica paramétrica ha aportado al diseño arquitectónico, sus aplicaciones de cara al análisis urbano o territorial no han sido tan diversas. El ejemplo más extendido lo representan las plataformas SIG, las cuales gestionan simultáneamente capas de datos de tipo vectorial, estadístico o de texto. Conectando estas herramientas a bancos de datos oficiales, las posibilidades de acceso a la información crecen exponencialmente.

Sin embargo, ¿que ocurre cuando queremos tratar los datos de una forma más personalizada? ¿Cómo podemos generar nuestras propias cartografías con un nivel de libertad gráfica y de modelado mayor al de las herramientas existentes? Este tipo de mapeos de redes de información pueden llegar a ser muy interesantes, pero no siempre somos capaces de encontrar el modo de manejar tal cantidad de información.

Sense of Patterns - Vía Visual Complexity

Aquí es donde entran en juego aplicaciones como Ghowl. Ghowl es un set de herramientas de Grasshopper, uno de los programas de diseño paramétrico más extendidos por su sencillez (funciona como un plugin de Rhino). Su trabajo consiste en georeferenciar la información, permitiendo que los modelos diseñados en Grasshopper respondan a distintos datos en distintos puntos del planeta. Básicamente estamos ante un SIG “hazlo tú mismo”, capaz de trabajar en 2d, 3d, textos, datos geográficos y exportable a formato Kml, es decir, visualizable en Google Earth.

Para ilustrar de forma práctica como funcionan este tipo de herramientas, voy a mostrar un pequeño ejemplo. A principios del mes de junio realicé un paseo por Bogotá mientras leía “Las Leyes de la Simplicidad”, un librito del investigador del MIT Medialab John Maeda, que aprovecho para recomendar. El resultado fue una cartografía/reseña en la que se relacionaban distintos fragmentos del libro con los lugares de Bogotá donde habían sido leídos, y a su vez con los trabajos de otros autores que aplican algunas de las ideas expuestas por Maeda.

Un paseo por Bogotá a través de Las Leyes de la Simplicidad, de John Maeda.

El reto propuesto aquí es clasificar racionalmente esta información, y utilizarla para obtener un modelo paramétrico, es decir, dinámico, capaz de responder de distinta forma a conjuntos de datos diversos. En este caso se propone un modelo donde cada “punto” de la lectura está marcado por un lugar en el mapa, el nombre del trabajo de otro autor al que hace referencia y unas “torres” que cambian de tamaño según la relevancia de esta referencia y la distancia geográfica hasta el lugar donde se generó.

 

Tabla de datos en Excel del paseo realizado

De ese modo obtenemos una suerte de nube de etiquetas cartográfica, representativa de mi lectura personal de Maeda, pero que aceptaría los datos de la lectura de cualquier otra persona en cualquier otro lugar del mundo, generando un modelo diferente.

Cartografía en Google Earth del paseo realizado.

A partir de aquí, es muy fácil imaginar las posibilidades de esta herramienta, generando gráficas interactivas a partir de datos catastrales, ambientales o demográficos; y superando las posibilidades de modelado de un software SIG.

Modelo obra de Igor Mitric, vía grasshopper.com.

Está claro que Grasshopper y Ghowl nunca superarán la facilidad para intercalar capas de datos que poseen las plataformas en red de los Sistemas de Información Geográfica, pero ofrecen a cambio una capacidad de customización y visualización superior. Nos permite un mayor control sobre el resultado a nivel gráfico, facilitando la creación de modos de gestión de datos propios, ajustados a las necesidades de un momento concreto.

Niveles de ozono en el área de Sacramento, vía Dataanimal.

En resumen, una forma accesible de aplicar la lógica SIG a pequeños trabajos de investigación.

¿Quién se atreve?

 

Manuel Saga

Septiembre de 2014

Bogotá

—————————————–

* Proyecto de Hernán Díaz Alonso, arquitecto Argentino afincado en Los Angeles, decano del Southern California Institute of Architecture y director de la oficina Xefirotarch (Sí, Xefirot-arch, como el del Final Fantasy).

- Para saber más sobre el tema y descargar Ghowl.

- Sense of Patterns  en Visual Complexity

- John Maeda (2006). Las leyes de la simplicidad: diseño, tecnología, negocios, vida. Barcelona: Gedisa.

- Modelo de Igor Mitric, en grasshopper3d.com

- Niveles de Ozono en el área de Sacramento, en dataanimal.wordpress.com

 

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2 comentarios a “Visualización de datos urbanos: Grasshopper y Ghowl”

  1. infusionesurbanas dice:

    Ante todo felicitación por un artículo justo y necesario; tanto en extensión, expresión y contenido.

    La revolución tecnológica se ve inmersa en una renovación de los sistemas clásicos, y a pesar de que empieza a ser cotidiano la aplicación de “SIG”, también la búsqueda de nuevas herramientas es esencial. En ese aspecto, lanzo un: “Nos atrevemos contigo”, estamos inmersos en la aplicabilidad de la simulación en el urbanismo, así que cuando sea y donde sea sería un buen marco para comparar experiencias.

    Un saludo,

  2. Manuel Saga dice:

    Gracias Infusionesurbanas!

    La verdad es que para mi esta herramienta ha sido todo un descubrimiento, pensé que lo adecuado era compartirlo.

    Hasta ahora sólo lo hemos aplicado en el ámbito docente, pero lo tengo en la recámara esperando el momento para utilizarlo en el ámbito profesional.

    Cuando sea y dónde sea será seguro un buen momento para comparar.

    Un saludo!

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