Las ciudades inteligentes buscan implementar tecnologías de la información y la comunicación (TIC) para mejorar la eficiencia y sostenibilidad de los espacios urbanos al tiempo que reducen los costos y el consumo de recursos . [1] En el contexto de la vigilancia , las ciudades inteligentes monitorean a los ciudadanos a través de sensores ubicados estratégicamente alrededor del paisaje urbano, que recopilan datos sobre muchos factores diferentes de la vida urbana. A partir de estos sensores, los datos son transmitidos, agregados y analizados por los gobiernos y otras autoridades locales para extrapolar información sobre los desafíos que enfrenta la ciudad en sectores como la prevención del delito , [2] [3] [4] gestión del tráfico,[5] [6] uso de energía [6] y reducción de residuos. Esto sirve para facilitar una mejor planificación urbana [7] y permite a los gobiernos adaptar sus servicios a la población local. [8] [9]
Esta tecnología se ha implementado en varias ciudades , incluidas Santa Cruz , Detroit , [10] Barcelona , Amsterdam y Estocolmo . La tecnología de las ciudades inteligentes ha desarrollado aplicaciones prácticas para mejorar la aplicación efectiva de la ley , la optimización de los servicios de transporte [11] y la mejora de los sistemas de infraestructura esenciales, [11] incluida la prestación de servicios de gobierno local a través de plataformas de gobernanza electrónica. [12]
Esta transmisión constante y omnipresente de datos [7] de fuentes dispares a una sola entidad gubernamental ha generado preocupaciones sobre la posibilidad de que estos sistemas se conviertan en ' panópticos electrónicos ', [1] donde los gobiernos explotan tecnologías basadas en datos para maximizar la vigilancia efectiva de sus los ciudadanos. Dichas críticas provienen de factores de privacidad, [11] ya que los flujos de intercambio de información operan verticalmente entre los ciudadanos y el gobierno en una escala que socava el concepto de anonimato urbano. [11]
Cumplimiento de la ley
El uso más discernible de la tecnología de ciudades inteligentes para la vigilancia gubernamental surge en la aplicación de la ley, donde los críticos consideran la acumulación de inteligencia a través de estrategias de recopilación de datos clave para la vigilancia basada en inteligencia. [13] La tecnología disponible en las ciudades inteligentes incluye amplias instalaciones de CCTV (como en Londres y Dubai), [11] [14] sensores de tráfico inteligentes en Nueva York [15] y software de predicción de delitos en Santa Cruz, California. [2] Esta tecnología tiene el potencial de mejorar significativamente el tipo y volumen de información en la que pueden confiar las autoridades encargadas de hacer cumplir la ley cuando se trata de delitos. La mayoría de las tecnologías policiales desarrolladas dentro de las ciudades inteligentes parecen haber cambiado la aplicación de la ley de "disciplinaria" a "actuarial", [13] con menos enfoque en la identificación de delincuentes individuales para atribuirles culpa y una tendencia a clasificar y administrar grupos en función de los niveles de peligrosidad.
Técnicas de vigilancia
Vigilancia proactiva
La teoría de la cultura de control de Garland se ha utilizado para describir la tendencia hacia la vigilancia proactiva en las ciudades inteligentes. [13] En Palestina, ha habido propuestas para introducir sistemas de rastreo basados en GPS para automóviles con el propósito de hacer cumplir la ley dentro de un entorno urbano moderno. [16] Aquí, la ubicación y la velocidad de cada vehículo se registra y se transmite a la autoridad local, con una multa emitida si la velocidad del automóvil excede el límite durante más de 10 segundos. [16] La tecnología también tiene el potencial de transmitir información sobre accidentes y atascos, [16] permitiendo desviar el tráfico. Un extenso sistema de cámaras en Ámsterdam transmite datos sobre la situación del tráfico a un punto de control central [5], lo que permite a las autoridades advertir a los automovilistas sobre incidentes que se avecinan o condiciones climáticas adversas.
Dicha tecnología tiene un efecto combinado preventivo y disuasorio sobre los automovilistas que cometen infracciones de tránsito. Al controlar la velocidad de los vehículos, las autoridades pueden minimizar uno de los factores de riesgo más comunes en los choques vehiculares. [17] De manera similar, al monitorear la ubicación de los vehículos a través de una combinación de GPS y tecnología de cámaras, las autoridades pueden reaccionar en tiempo real para minimizar los incidentes de tráfico pesado y, por lo tanto, la probabilidad de choques. [5] Dicha tecnología también permite que la policía y las autoridades de emergencia respondan instantáneamente a los accidentes que puedan ocurrir. El "alcance" ampliado del "brazo largo de la ley" podría mejorar la gestión y la eficiencia del tráfico, reduciendo el consumo de energía y mejorando la seguridad de los civiles.
Se critica el uso de la tecnología de las ciudades inteligentes para la vigilancia proactiva. El monitoreo constante de la ubicación de cada vehículo se combina con el concepto similar a un panóptico de aplicación de la ley continua [11] e introduce un nivel de paternalismo individualista, [11] donde los ciudadanos se consideran incapaces de obedecer las leyes de tránsito de manera voluntaria. Más controvertido, el rastreo por GPS y el monitoreo por cámara pueden ser inadecuados para otros comportamientos de alto riesgo (como conducir en estado de ebriedad y fatiga), [17] que también son factores importantes en los accidentes de tránsito. También existen dificultades de implementación, ya que los vehículos más antiguos que carecen de equipo GPS no aparecerían en los flujos de datos, lo que reduce drásticamente la precisión de los análisis potenciales. También existe el riesgo de arbitrariedad dentro de la vigilancia proactiva. La aplicación del exceso de velocidad basada en GPS mantendría inocente a una persona que conduzca por encima del límite de velocidad durante 9 segundos, mientras que exceder el límite durante 10 segundos constituiría una infracción. Tales medidas arbitrarias no tienen en cuenta las diferencias en el rendimiento del automóvil y eliminan la discreción de las fuerzas del orden. Extrapolando esta falta de discreción en múltiples áreas del derecho penal, con la aplicación automática de la aplicación como norma, el potencial de resultados injustos y la insatisfacción pública con dicha tecnología se vuelve evidente, debido al riesgo relativamente alto de que los gobiernos no rindan cuentas que utilizan estos métodos. . [18]
Vigilancia predictiva
Las técnicas predictivas en la vigilancia no son nuevas, ya que las órdenes de registro son un ejemplo preexistente de autoridades que actúan sobre la base de la sospecha y la predicción en las comunidades contemporáneas [19] En el contexto de las ciudades inteligentes, la vigilancia predictiva es el uso de análisis de datos para determinar posibles ubicaciones de delitos futuros. [19] Esta recopilación de datos a menudo se produce a través de los teléfonos inteligentes que llevan las poblaciones urbanas. A través de los servicios basados en la ubicación en los teléfonos inteligentes, las autoridades pueden rastrear y analizar los movimientos de las personas. Esto tiene el potencial de ser particularmente efectivo en el control de multitudes. Al comparar las diferentes velocidades de los usuarios individuales de teléfonos inteligentes dentro de una ubicación determinada, las autoridades policiales pueden determinar la densidad de la multitud. [20] Esto permite una gestión de multitudes dirigida y la predicción de peligros relacionados con el hacinamiento excesivo. [20] Por lo tanto, la policía puede tomar las medidas adecuadas (como la difusión de información) para reducir la amenaza de lesiones por incidentes (como estampidas de multitudes), así como la ocurrencia de delitos relacionados con multitudes (como robos). [20]
Este tipo de vigilancia también permite que los organismos encargados de hacer cumplir la ley "predigan" dónde, cuándo o quién puede cometer un delito en el futuro y responder en consecuencia. Las herramientas analíticas de macrodatos se utilizan para identificar patrones de delincuencia [19], lo que permite a las autoridades mapear áreas, horas y días de alto riesgo para ciertos tipos de delitos. A través de dicho software, la policía también puede crear perfiles de posibles delincuentes y comportamientos asociados. [19] Los avances tecnológicos en las ciudades inteligentes permiten aumentar el alcance de las predicciones, así como los tipos de respuestas disponibles para los organismos encargados de hacer cumplir la ley.
Los experimentos realizados en respuesta a un 'algoritmo policial predictivo' basado en datos delictivos en Santa Cruz, California, permitieron a los agentes de policía identificar el momento y el lugar más probable dentro de una determinada localidad para que se cometiera un delito en particular. [2] Esto permitió que se hicieran patrullas específicas con una disminución del 4 por ciento en los robos y 13 arrestos adicionales que se registraron dentro de los primeros 6 meses. [2] Sin embargo, estas cifras son preliminares y no tienen en cuenta los delitos no denunciados o los delitos que se evitaron mediante una mayor presencia policial.
Aunque es posible imaginar que dicha intervención policial se convierta en la norma cuando se han adoptado e implementado tecnologías de vigilancia de ciudades inteligentes, la vigilancia predictiva ha suscitado una serie de controversias legales y no legales. [21] En primer lugar, el nivel de actividad delictiva en un área particular suficiente para justificar patrullas adicionales no está claro al predecir la comisión de delitos. El punto en el que la probabilidad de un delito se vuelve estadísticamente significativa es uno que tanto los juristas como los tribunales han tenido problemas para definir. [11] En este marco, existe un grado de arbitrariedad sobre el que debe considerarse el peso del análisis de datos predictivos, ya que las áreas de alta criminalidad solo pueden definirse con referencia a “bajos niveles de criminalidad”. [11]
Además, en los Estados Unidos, los registros y arrestos deben realizarse por motivos de sospecha razonable según la Cuarta Enmienda . Esto significa que los oficiales deben poder “señalar hechos específicos y articulables” que “justifiquen la intrusión”, o emitir un juicio predictivo de que la persona está en posesión de un artículo relacionado con la comisión de un delito. Protecciones similares, aunque no basadas en la constitución, existen en Australia [22] así como en el Reino Unido. [23] Este último fue confirmado como vinculante por el Tribunal Europeo de Derechos Humanos [24] en una serie de naciones europeas, que incluye estados de derecho civil. La capacidad de formular tal "sospecha razonable" sobre la base de algoritmos de big data es controvertida, y algunos críticos argumentan que en ausencia de una corroboración policial activa de los pronósticos predictivos, no hay motivos suficientes para justificar un arresto. [19] Además, la naturaleza general de los pronósticos predictivos es posiblemente incompatible con los estándares aceptables esbozados por la Corte Suprema de los Estados Unidos [19] [25] con respecto a individuos específicos. Es poco probable que los patrones delictivos generados a través del análisis de datos generen el nivel de detalle predictivo preciso requerido para que los oficiales de policía efectúen un arresto, en comparación con los avisos informados. [19] Mientras que en los Estados Unidos, los tribunales han permitido que la elaboración de perfiles se utilice para detener y registrar a personas en el contexto adecuado, [19] disidentes judiciales notables [26] y la investigación académica [19] destacan que la elaboración de perfiles carece de valor probatorio. En el Reino Unido, un informe de la Cámara de los Lores [27] recomendó que las autoridades locales prohibieran el uso de dicha tecnología, a menos que estuvieran vinculadas a la investigación de delitos graves. Además, un factor importante en Europa es que la tecnología policial predictiva debe ejercerse de acuerdo con una legislación que sea lo suficientemente clara en el ámbito de uso (previsibilidad) y ofrezca a las personas una protección legal adecuada contra los usos arbitrarios de los algoritmos de datos predictivos. [13]
También surgen controversias no legales sobre la discriminación pasiva que pueden generar los programas de vigilancia policial predictiva. En Nueva York, un programa de registro y detención basado en datos fue abortado después de que un Tribunal de Distrito de los EE. UU. Determinara que el programa constituía un perfil racial. [28] Aproximadamente el 83% de las personas detenidas bajo el programa eran personas de color. [11] Esta discriminación fue enmascarada por el ruido generado por el análisis de datos masivos, [11] lo que llevó a algunos académicos a afirmar que el número de factores dentro de los algoritmos de vigilancia predictiva puede resultar en datos contradictorios y muestreo sesgado. [11] El Tribunal Europeo de Derechos Humanos también ha reconocido la desproporcionada orientación de los poderes de búsqueda contra personas de color en el Reino Unido, [24] destacando los peligros de la tecnología de ciudades inteligentes en la vigilancia policial predictiva.
Vigilancia masiva
El concepto de ciudades inteligentes está intrínsecamente ligado a la vigilancia masiva. Los beneficios derivados de la tecnología de la ciudad inteligente dependen de los flujos de datos constantes capturados y agregados por sensores, cámaras y aplicaciones de seguimiento. [11] Sin embargo, esta vigilancia persistente plantea una serie de problemas de privacidad. La vigilancia masiva a través de big data actúa de una manera que reduce el anonimato urbano, [11] debido a la amplitud de la información y los usos potenciales que pueden extrapolarse cuando una sola entidad gubernamental analiza múltiples flujos de datos juntos. Los defensores de las ciudades inteligentes (como Vint Cerf ) afirman que esto es similar al nivel de privacidad que se experimenta en las ciudades pequeñas. [29] Por el contrario, los críticos afirman que el intercambio de información en las ciudades inteligentes ha pasado de los flujos de información horizontal entre ciudadanos a un proceso vertical y unilateral entre los ciudadanos y el gobierno, lo que refleja la preocupación por el panóptico. [11]
Recopilación de datos
Las aplicaciones de ciudades inteligentes a menudo recopilan y analizan distintas fuentes de datos con el fin de mejorar los servicios gubernamentales para que funcionen de manera más eficiente y eficaz. Los residentes urbanos tienen pocas alternativas más que suscribirse a estos servicios, particularmente cuando hacen uso de infraestructura esencial, y así consienten indirecta e involuntariamente a los sensores y tecnologías de vigilancia desplegadas en todo el entorno urbano a través del mero acto de residencia. [11] En Amsterdam, los medidores inalámbricos recopilan datos sobre el uso de energía, [30] mientras que la aplicación Mobypark permite la publicidad y el alquiler de plazas de aparcamiento disponibles. [31] La información recopilada en estos y más de 70 otros proyectos en Amsterdam es almacenada por la ciudad de Amsterdam a través de una infraestructura de propiedad intelectual común. [32] Teniendo en cuenta que los datos de estos servicios son accesibles por un organismo gubernamental primario, permite la posibilidad de que se agreguen los datos que se recopilan de estas fuentes "distintas". [33]
Análisis de big data
Los macrodatos a menudo se refieren al uso de análisis de datos y los algoritmos de mapeo generan información valiosa a partir de conjuntos de datos aparentemente dispares. [34] Las implicaciones de aplicar dicho análisis a conjuntos de datos agregados son que permiten formar una visión más holística de las necesidades de una comunidad en particular. Dentro de las ciudades inteligentes, estos datos se pueden utilizar como una herramienta reflexiva cuando se implementan en el marco de las TIC urbanas [35], lo que permite al Gobierno cumplir mejor los objetivos de las ciudades inteligentes: mejor habitabilidad, eficiencia y sostenibilidad. [1] Estos beneficios se encontraron en Barcelona, donde el seguimiento de los patrones de desplazamiento de los residentes condujo a una renovación y simplificación de las rutas de autobús de la ciudad. [9] Combinado con la implementación de semáforos inteligentes [36] que permiten el control central, los autobuses de Barcelona ahora funcionan con un horario que intenta minimizar la cantidad de tiempo que pasan esperando en los semáforos. [37]
El análisis de macrodatos no está exento de fallas en su enfoque. Esto es particularmente cierto cuando se aplica a la aplicación de la ley, o cuando los datos se recopilan sin la cooperación voluntaria y el consentimiento de las partes involucradas. Los críticos argumentan que existe un elemento de "mitología" en torno a los grandes datos de que los conjuntos de datos más grandes ofrecen conocimientos más profundos sobre los problemas urbanos con niveles más altos de precisión y objetividad. [18]
Fiabilidad
La creciente importancia atribuida al análisis de big data, particularmente dentro de las ciudades inteligentes, da lugar a una situación en la que los organismos gubernamentales depositan una confianza `` casi basada en la fe '' en la veracidad de los resultados que se han predicho mediante el análisis de datos supervisados. [38]
Sin embargo, en ausencia de una visión crítica, la confianza únicamente en los datos tiene poco apoyo, como se ve en la doctrina legal de la sospecha razonable. [19] Tradicionalmente, se consideraba que las decisiones de aprehender o registrar a una persona basándose únicamente en "corazonadas" personales no cumplían con el estándar legal de causa razonable. [19] En este sentido, es difícil ver cómo las corazonadas basadas en datos pueden considerarse más confiables. [19] Ambos provocan suposiciones basadas en inferencias extraídas de datos observables, que pueden ser falsificados o inexactos de otra manera, socavando la integridad del proceso. [39]
Los críticos del papel cada vez más importante que desempeña la vigilancia basada en datos a los efectos de la aplicación de la ley prevén que esa confianza podría generar problemas en el enjuiciamiento de las personas sobre la base de un sistema delictivo basado en la probabilidad. [19] Además, un sistema de este tipo tiene la posibilidad de extraer conclusiones atribuyendo ponderación a determinadas características de un individuo, un enfoque que podría enmascarar inadvertidamente cualquier agenda discriminatoria de los organismos encargados de hacer cumplir la ley que potencialmente se dirijan a determinadas minorías. [40] Además del potencial de discriminación, muchos algoritmos de macrodatos a menudo crean nuevas categorías que exceden el alcance de las regulaciones diseñadas para prevenir el uso injusto o discriminatorio de los datos. [39]
Fuera de la aplicación de la ley, los críticos argumentan que las ciudades inteligentes facilitan un cambio a plataformas de gobernanza electrónica, a menudo a expensas de las interacciones físicas con los ciudadanos. [41] Si bien la gobernanza electrónica puede mejorar la prestación de servicios y ampliar la capacidad de recopilar datos desde una única plataforma, [12] dichos procesos pueden ir a expensas de la competitividad y basarse simplemente en un impulso tecnológico para obtener más fuentes de datos y mecanismos de agregación . [32] Como resultado, el deseo de una mayor vigilancia socava un objetivo fundamental de la mayoría de las ciudades inteligentes de mejorar la eficiencia y la eficacia, ya que se ignora el deseo de los ciudadanos de ciertas aplicaciones de TIC a expensas de una mayor agregación de datos. Un ejemplo de esta controversia ha surgido en el Reino Unido, donde las propuestas para una tarjeta de identidad escocesa fueron recibidas con protesta pública, [42] mientras que tarjetas similares se han implementado en Southampton [8] sin problemas, ya que muchos servicios de la ciudad se proporcionan a cambio. para la recopilación de datos.
Privacidad y autonomía
La normalización de la recopilación y agregación de macrodatos [11] por parte de los gobiernos plantea problemas de privacidad y autonomía . Gran parte de la preocupación gira en torno a la incomodidad y la incapacidad de los ciudadanos de optar por las nuevas tecnologías cuando forman parte de los servicios gubernamentales esenciales, ya que hay pocas alternativas. [11] Si una persona desea parecer "fuera de la red", se ve obligada a emplear una serie de medidas tediosas (como pagar solo en efectivo y no utilizar un teléfono móvil) para reducir su huella de datos. [43] A pesar de esto, tales tácticas solo minimizarían y no eliminarían sus datos recolectables. [43]
Se plantean preocupaciones sobre la privacidad cuando los datos recopilados pueden ser capaces de vincular o identificar a una persona, [44] especialmente cuando se recopilan a partir de múltiples fuentes de información. El almacenamiento de datos por parte de los gobiernos sigue siendo opaco, mientras que el potencial para el intercambio cruzado de datos entre los servicios gubernamentales a menudo significa que los datos son accesibles por partes con las que el proveedor no tenía la intención de compartirlos. [11] Por la mera participación como miembro de una comunidad urbana, particularmente a través del uso de infraestructura y servicios urbanos esenciales, una persona corre el riesgo de que sus datos se compartan entre múltiples plataformas y usuarios. Si bien, individualmente, dichos datos pueden no identificar a la persona que los proporciona, cuando se combinan con otros datos del conjunto, dichos datos pueden considerarse información de identificación personal (PII) y, por lo tanto, están sujetos a estrictas leyes de privacidad. [44] Los usos en constante evolución de la tecnología de las ciudades inteligentes no suelen encajar perfectamente en los marcos de las leyes de privacidad, [44] que pueden ser extremadamente amplios, como en Australia, [45] donde un documento de debate publicado por la Comisión Australiana de Reforma Legislativa confirmó que Los datos anonimizados pueden seguir siendo PII. [45] Existen regímenes similares en los Estados Unidos [46] y la Unión Europea (véase: Directiva de protección de datos ). En Europa, la tecnología gubernamental que interfiere en la privacidad debe basarse en una "necesidad social urgente" o " necesaria en una sociedad democrática " y ser proporcional a los objetivos legítimos propuestos. [47] Esto significa que las autoridades que implementan regímenes de ciudades inteligentes corren el riesgo de violar las leyes de privacidad si no se toman las salvaguardias adecuadas. El Tribunal Europeo de Derechos Humanos ha sostenido que los mecanismos de vigilancia (incluidos los implementados en tecnologías de ciudades inteligentes) pueden violar el derecho a la privacidad, especialmente cuando la legislación nacional no define el alcance o la forma de la vigilancia. [48] Por el contrario, las personas pueden encontrar que sus datos se han utilizado ilegalmente en la implementación de tecnología de ciudades inteligentes. Dado que gran parte de la tecnología de las ciudades inteligentes se basa en plataformas abiertas que a menudo se subcontratan [11] a ciudadanos privados y corporaciones, existen enormes riesgos de que la PII se comparta ilegalmente con terceros. Agravado por la relativa opacidad del almacenamiento de datos por parte de los gobiernos, los críticos argumentan que la privacidad individual se puede restringir masivamente a través de la residencia en una ciudad inteligente con pocos recursos para los individuos. [11]
Podría decirse que la vigilancia gubernamental está impulsada por deseos paternalistas de proteger a los ciudadanos, [11] sin embargo, los beneficios individualistas y personalizados que ofrece la tecnología de las ciudades inteligentes pueden reducir la autonomía. Esto es particularmente cierto a la luz del cambio hacia la vigilancia policial predictiva que se produce dentro del entorno de la ciudad inteligente. Si bien estas acciones unilaterales por parte de un gobierno pueden tener una intención noble, pueden considerarse opresivas [11] , y el papel omnipotente asumido por el gobierno se considera que da lugar al de una institución panóptica. [11] Las ciudades modernas valoran cada vez más la privacidad y la seguridad digital, como lo demuestra el último “Índice de ciudades más seguras de The Economist 2015”, [49] donde se incorporó una métrica de seguridad digital junto con medidas tradicionales de seguridad como la seguridad y la salud personal.
Panopticismo
El filósofo inglés Jeremy Bentham creó un diseño de prisión circular, conocido como Panóptico , mediante el cual los presos sabían que podían ser observados en cualquier momento sin su conocimiento, lo que les otorgaba a los funcionarios de la prisión una posición de omnipresencia. [50]
El filósofo francés Michel Foucault reconceptualizó la noción de panóptico como metáfora de una "sociedad disciplinaria", en la que las relaciones de poder (y los desequilibrios) pueden definirse y reforzarse. [51] En una sociedad así, se considera que el poder se acerca a su forma ideal aumentando el número de personas que pueden ser controladas. [51]
En este sentido, el desarrollo de las ciudades inteligentes y el consiguiente aumento de la capacidad de vigilancia del Gobierno da lugar a condiciones que reflejan las de la sociedad disciplinaria descrita por Foucault. Con este fin, sus críticos consideran que el desarrollo de las ciudades inteligentes presagia un cambio social más amplio, en particular el papel adoptado por el gobierno, hacia la vigilancia masiva, el paternalismo, la disciplina y el castigo como medio para lograr el orden social, [51] en particular en los Estados Unidos, donde se utiliza el "Internet de las cosas" para recopilar datos cada vez más específicos. [11] La mercantilización de la vigilancia a cambio de servicios ha tendido a normalizar la recopilación de datos y ha creado indiferencia ante los avances panópticos de la tecnología. [52] Uno de los principales problemas del panóptico en el contexto de las ciudades inteligentes es que la 'mirada de vigilancia' está mediada por los sesgos selectivos de los operadores de cualquier aplicación o tecnología, como lo demostró un estudio sobre el uso de cámaras CCTV en el Reino Unido, donde los "sospechosos habituales" tendían a ser atacados con más frecuencia. [13] En Durban , esta "mirada" panóptica se extiende sobre la base de la intuición del operador de CCTV debido a una normalización de las características de los delincuentes. [53] Para agravar estos problemas, el panopticismo de base digital suele considerar la "visibilidad" de las características indeseables como el problema y, a menudo, no aborda adecuadamente los asuntos que son invisibles para la mirada de la vigilancia. [53]
Estado policíaco
Si un cambio hacia la vigilancia masiva llegara a buen término, podría dar lugar al desarrollo de un estado policial electrónico como resultado del aumento de las capacidades de vigilancia y las actividades de aplicación de la ley. Esto representa una clara reducción del propósito de la vigilancia al de mantener el orden social a través de una mejor aplicación de la ley. Van Brakel argumenta que estos cambios ya han tenido lugar y que el enfoque de la policía se ha movido gradualmente hacia "cargar al frente" sus sistemas de inteligencia con conocimientos relevantes que luego pueden ser clasificados y utilizados. [13] Apoyando este cambio institucionalizado, la Cámara de los Lores en el Reino Unido argumentó en 2009 que una ventaja de las actividades de vigilancia es la capacidad del gobierno para proporcionar un enfoque más adaptado a la gobernanza, [27] y por extensión, la aplicación de la ley.
Soluciones
Al buscar un término medio entre los beneficios sociales que ofrece el big data y la consiguiente pérdida de privacidad y autonomía, los académicos han propuesto una serie de soluciones. [11] Deakin argumenta que las “ciudades inteligentes” no son simplemente aquellas que utilizan las TIC, sino aquellas en las que dicha inteligencia se adapta para satisfacer las necesidades de los ciudadanos a través de impulsores comunitarios y ambientales. [54] Komninos se refiere a las tres capas de inteligencia en las ciudades inteligentes [32] como la inteligencia artificial de la infraestructura de la ciudad inteligente, la inteligencia colectiva de las instituciones de la ciudad y la inteligencia de las poblaciones de la ciudad. Al integrar estas capas en el proceso de implementación, las ciudades inteligentes pueden superar los problemas de opacidad del gobierno que las acosan. Uno de los problemas con el establecimiento de un marco legal para la tecnología de las ciudades inteligentes es determinar si se debe adoptar un enfoque tecnológico específico o neutral. [55] Muchas tecnologías se han desarrollado con demasiada rapidez para ser cubiertas por un único régimen específico de tecnología, mientras que un enfoque de tecnología neutral corre el riesgo de ser demasiado ambiguo para fomentar el uso o desarrollo de la tecnología regulada. [55] Además, la mayoría de las aplicaciones son demasiado benignas para ser reguladas, mientras que otras tecnologías más controvertidas tienden a ser habilitadas por la creación de legislación, como la Ley de Regulación de los Poderes de Investigación de 2000 , que estableció escenarios en los que la policía pudo llevar a cabo la vigilancia. , con o sin autorización. [13] Un desafío a estas leyes está pendiente en el Tribunal Europeo de Derechos Humanos, [56] reforzando la dificultad de establecer un régimen legal adecuado. Una posible solución legal en el Reino Unido ha sido el desarrollo del agravio por uso indebido de información privada, [57] que, según el Tribunal de Apelación inglés, podría potencialmente violarse mediante la recopilación de datos, por lo que se pueden reclamar daños y perjuicios. [58]
Los estudios realizados por Deakin y Campbell en 2005 identificaron tres tipos de interacción entre los ciudadanos y las ciudades inteligentes. [59] Concluyeron que los ciudadanos desean información accesible y confiable y gobiernos transparentes y receptivos durante las transacciones. [59] Además, cualquier consulta con la comunidad debía ser transparente y basarse en el compromiso democrático y la rendición de cuentas. [59] Bennett Moses y col. sostienen que el éxito de las tecnologías basadas en datos se basa en dimensiones técnicas, sociales y normativas. [18] Esto significa que las tecnologías de las ciudades inteligentes deben satisfacer a los ciudadanos acerca de su eficacia, tener un impacto beneficioso importante que fomente la adopción y se alinee con la ética y los valores generalmente aceptables. [18]
Acceso
Una posible solución para cerrar la brecha entre los beneficios y los costos en competencia de la vigilancia de big data es convertir la gestión de la información personal en una "empresa conjunta". [60] Una mayor conciencia de cómo, dónde y por qué el Gobierno recopila los datos sienta las bases para un enfoque no contencioso del uso de datos dentro de las ciudades inteligentes. [60]
Este proceso minimiza la percepción de secretismo, [11] y las ciudades que invierten en múltiples puntos de acceso, como Barcelona con su plataforma de Gobierno Abierto [61], han experimentado un crecimiento en el uso de aplicaciones de ciudad inteligente. [62]
Además, este proceso se ha desarrollado para permitir que las personas accedan a sus propios datos en un formato utilizable, [60] como se ve a través del proyecto Open Data de Barcelona. [63] De esta manera se recupera la autonomía tanto en relación a la conciencia de cómo un individuo se ve afectado por la recolección de datos como en la participación en la aplicación real de estos datos para generar información, a medida que se desarrollan nuevas tecnologías.
Responsabilidad
Además de la conciencia general del propósito de la recopilación de datos "antes del hecho", también se requieren procesos de rendición de cuentas "después del hecho". [11] Una posible medida es notificar a las partes responsables cuando se adopte algún tipo de decisión discriminatoria, lo que permitirá tomar las medidas adecuadas. [64] En los procesos basados en datos, particularmente en los campos de la aplicación de la ley, es difícil atribuir la responsabilidad a un solo organismo o fuente, ya que a menudo la información se deriva de varios lugares diferentes. [13] Además, la opacidad es a menudo esencial para las tecnologías policiales predictivas, ya que la transparencia puede alentar a los posibles infractores a modificar su comportamiento para evitar ser detectados. [18]
Sin embargo, los procesos de transparencia siguen siendo cruciales para garantizar que no se pueda imponer una visión panóptica o un estado policial electrónico, ya que permite una revisión de cómo se toman las decisiones en relación con ellos y en qué criterios se basan. La rendición de cuentas es particularmente relevante en la etapa de implementación.
Implementación
La etapa de implementación de la tecnología de ciudad inteligente se considera crucial, ya que las aplicaciones y plataformas deben basarse en el “capital social, los atributos ambientales y culturales de las comunidades que representan”. [65] Paskaleva señala que las plataformas de gobierno electrónico son particularmente adecuadas para generar democráticamente el apoyo de la comunidad donde los residentes pueden participar en la toma de decisiones y el proceso de implementación. [12] Confirmando esto, los estudios de Deakin et al. destacar que la reacción de la comunidad a la tecnología de las ciudades inteligentes se minimiza cuando los gobiernos y las comunidades diseñan conjuntamente los servicios de gobierno electrónico. [59] Un ejemplo de colaboración a un nivel extremo se vio en Bletchley Park, donde el cifrado nazi Enigma fue decodificado en lo que a menudo se conoce como la primera ciudad inteligente. [32] Más recientemente, se ha fomentado la participación ciudadana en Edimburgo [66], donde se invita a los ciudadanos a sesiones de "prueba" de TIC en lugares locales, lo que les permite aprender sobre la planificación, el desarrollo y el diseño de nuevas tecnologías de ciudades inteligentes. [65] Estas asociaciones incorporan elementos de la democracia [65] y destacan cómo la toma de decisiones digitalmente inclusiva genera el nivel de confianza necesario para apoyar la implementación de la tecnología de ciudades inteligentes. La confianza actúa como un mecanismo de empoderamiento y participación de los ciudadanos, según Finch y Tene. [11] Esta inteligencia de empoderamiento permite a los ciudadanos mejorar [32] y ayudar en el desarrollo de redes innovadoras de ciudades inteligentes, abordando áreas no contempladas por las autoridades. En Hong Kong, este desarrollo se lleva a cabo en la Cyberport Zone, [67] mientras que en Amsterdam, los “Smart Citizens Labs” [68] están diseñados para la interacción entre los ciudadanos y el gobierno. Estos mecanismos han dado lugar a grandes niveles de entusiasmo por la tecnología de las ciudades inteligentes, [12] como lo demuestran los numerosos proyectos de ciudades inteligentes de Amsterdam de origen colectivo hasta la fecha. [69]
El modelo de triple hélice para ciudades inteligentes, que combina la universidad, la industria y el gobierno [35] en el proceso de desarrollo, se considera un punto de referencia potencial para el desarrollo y la implementación de ciudades inteligentes. Kourtit y col. adelantamos que este modelo implementa el conocimiento generado a partir de la colaboración para adaptar las aplicaciones de la ciudad inteligente a las necesidades del mercado. [70] Los estudios empíricos realizados sobre ciudades inteligentes en los Países Bajos compararon el nivel de penetración de las TIC con el nivel de inteligencia de la ciudad bajo la Métrica Triple Hélice, encontrando una fuerte correlación positiva. Un ejemplo vivo del modelo de triple hélice en la práctica se puede ver en el grupo empresarial Kista Science City en Estocolmo. [71] Respaldado por el modelo Stokab de fibra oscura aprovisionada por el gobierno, [72] más de 1000 empresas [73] incluida la multinacional Ericsson , [74] el Instituto Real de Tecnología (KTH) y la Universidad de Estocolmo residen en Kista, [73] que ha crecido hasta convertirse en el área corporativa más grande de Suecia. El éxito de Kista destaca la utilidad del modelo de triple hélice en la implementación de Smart City y proporciona una plataforma potencial para las ciudades que buscan introducir tecnología de ciudad inteligente de una manera que optimice la aceptación de los residentes.
Anonimato
Al considerar el potencial de violaciones de la ley de privacidad, particularmente dentro del contexto de las ciudades inteligentes que contienen una amplia gama de datos que están disponibles para el gobierno, los datos a menudo deben ser desidentificados para mantener la privacidad. [11] Si bien esto puede dificultar la conciliación de los datos recopilados de múltiples servicios, aún podría permitir la recopilación y agregación útil de datos para fines definidos. El sistema E-CAF ( Common Assessment Framework ), [75] donde el gobierno del Reino Unido mantiene una base de datos de todos los niños evaluados por los servicios gubernamentales (incluidos la policía, los servicios sociales y las escuelas), destaca cómo el anonimato se está desvaneciendo debido a tecnologías. [13] El sistema permite a las autoridades predecir qué niños cometerán delitos en el futuro y les permite intervenir, basándose en una serie de factores de riesgo y perfiles. [13] Es evidente que los ciudadanos capturados por la base de datos cuando eran niños ya no serán miembros "anónimos" de la sociedad. Dada la presunción potencial del gobierno de que las partes que no están dispuestas a compartir su información son intrínsecamente sospechosas, [13] la dificultad de mantener el anonimato en las ciudades inteligentes modernas es claramente bastante alta.
Ver también
- Inteligencia artificial para videovigilancia
- INDECT
Referencias
- ^ a b c "Ciudades inteligentes: la metrópolis multiplexada" . The Economist . 2013-09-07 . Consultado el 21 de mayo de 2015 .
- ^ a b c d e Baxter, Stephen (26 de febrero de 2012). "Modestos avances en los primeros seis meses del programa de policía predictiva de Santa Cruz" . Centinela de Santa Cruz . Consultado el 26 de mayo de 2015 .
- ^ "Vigilancia predictiva: ni siquiera lo pienses" . The Economist . 2013-07-20 . Consultado el 21 de mayo de 2015 .
- ^ Berg, Nate (25 de junio de 2014). "Predicción del crimen, estilo LAPD" . The Guardian . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b c Amsterdam Smart City. "Amsterdam Smart City ~ Gestión inteligente del tráfico" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b Amsterdam Smart City. "Proyectos de Amsterdam Smart City ~" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b Hardy, Quentin (19 de abril de 2014). "Cómo desaparece el anonimato urbano cuando se realiza un seguimiento de todos los datos" . Blog de bits . The New York Times . Consultado el 21 de mayo de 2015 .
- ^ a b Ayuntamiento de Southampton. "Tarjeta SmartCities" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b BCN Smart City. "Nueva red de autobuses" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Prevención del delito de Smart City: cómo la ciudad de Detroit redujo los delitos violentos hasta en un 50%
- ^ a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z aa ab ac ad Finch, Kelsey; Tene, Omer (2014). "BIENVENIDOS AL METROPTICON: PROTEGIENDO LA PRIVACIDAD EN UNA CIUDAD HIPERCONECTADA". Revista de derecho urbano de Fordham . 41 : 1581.
- ^ a b c d Paskaleva, Krassimira (22 de agosto de 2013). "E-Governance como facilitador de la ciudad inteligente". En Deakin, Mark (ed.). Ciudades inteligentes: gobernar, modelar y analizar la transición . Taylor y Francis. pag. 77. ISBN 978-1135124144.
- ^ a b c d e f g h yo j k van Brakel, Rosamund; De Hert, Paul (2011). "Policía, vigilancia y derecho en una sociedad anterior al delito: comprensión de las consecuencias de las estrategias basadas en la tecnología" (PDF) . Estudios políticos de Cahiers . 3 (20) . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Barrett, David (10 de julio de 2013). "Una cámara de vigilancia por cada 11 personas en Gran Bretaña, dice la encuesta de CCTV" . El telégrafo . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Hill, Cachemira (9 de diciembre de 2013). "E-ZPasses se lee en todo Nueva York (no solo en las cabinas de peaje)" . Forbes . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b c Tarapiah, Saed; Atalla, Shadi; AbuHania, Rajaa (2014). "SISTEMA INTELIGENTE DE GESTIÓN DEL TRANSPORTE A BORDO QUE UTILIZA TECNOLOGÍAS GPS / GSM / GPRS PARA REDUCIR LA VIOLACIÓN DEL TRÁFICO EN LOS PAÍSES EN DESARROLLO" (PDF) . Revista internacional de información digital y comunicaciones inalámbricas . 3 (4): 96-105 . Consultado el 21 de mayo de 2015 .
- ^ a b Oficina de Estadísticas de Australia (17 de marzo de 2006). "Características especiales: accidentes de tráfico de vehículos de motor" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b c d e Bennett Moses, Lyria y Chan, Janet. "Uso de Big Data para decisiones legales y de aplicación de la ley". Cite journal requiere
|journal=
( ayuda )(2014) 37 (2) Revista jurídica de la Universidad de Nueva Gales del Sur 643. - ^ a b c d e f g h yo j k l m Ferguson, Andrew Guthrie (2012). "Vigilancia predictiva y sospecha razonable" . Revista de derecho de Emory . 62 (2): 322 . Consultado el 21 de mayo de 2015 .
- ^ a b c Wirz, Martin; Franke, Tobías; Roggen, Daniel; Mitleton-Kelly, Eve; Lukowicz, Paul (2013). "Sondeo de la densidad de la multitud a través de teléfonos inteligentes en reuniones masivas a escala de la ciudad" . EPJ Data Science . 2 (1): 1–24. doi : 10.1140 / epjds17 .
- ^ "Características especiales: accidentes de tráfico de vehículos de motor" . Oficina de Estadísticas de Australia. 2006-03-17 . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ AustLII. "LEY DE APLICACIÓN DE LA LEY (PODERES Y RESPONSABILIDADES) 2002 - SECCIÓN 23" . Actas consolidadas de Nueva Gales del Sur . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ O'HARA v JEFE CONSTABLE RUC , 1997 2 WLR 1 (Cámara de los Lores).
- ^ a b GILLAN Y QUINTON v. EL REINO UNIDO (El Tribunal Europeo de Derechos Humanos 2010-01-12). Texto
- ^ Draper v. Estados Unidos , 358 US 307 (Tribunal Supremo de Estados Unidos ,26 de enero de 1959).
- ^ Estados Unidos contra Sokolow , 490 US 1 (Tribunal Supremo de Estados Unidos , 3 de abril de 1989).
- ^ a b "Vigilancia: Ciudadanos y Estado" (PDF) . Volumen I: Informe . Comité selecto de la Constitución. Londres: CASA DE LOS SEÑORES. 2009-02-06.
- ^ Floyd contra la ciudad de Nueva York , 959 Supp.2d 540, 562 (Tribunal de Apelaciones de los Estados Unidos).
- ^ Cerf, Vint (2013-11-19), "Keynote Address" (PDF) , en Gilley, Stephanie (ed.), Internet of Things Workshop , Washington, DC: Comisión Federal de Comercio, págs. 118-153 , consultado en 2015- 30/05
- ^ Amsterdam Smart City. "Amsterdam Smart City ~ Almacenamiento de energía para hogares" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Amsterdam Smart City. "Amsterdam Smart City ~ Smart parking" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b c d e Komninos, Nicos (22 de agosto de 2013). "¿Qué hace que las ciudades sean inteligentes?". En Deakin, Mark (ed.). Ciudades inteligentes: gobernar, modelar y analizar la transición . Taylor y Francis. pag. 77. ISBN 978-1135124144.
- ^ O'Reilly, Tim (2010). "Capítulo 2: El gobierno como plataforma" . En Lathrop, Daniel; Ruma, Laurel (eds.). Gobierno abierto . O'Reilly Media . Consultado el 21 de mayo de 2015 .
- ^ Mayer-Schonberger, Viktor; Cukier, Kenneth (2013). "1". Big Data: una revolución que transformará la forma en que vivimos, trabajamos y pensamos . Editorial Houghton Mifflin Harcourt.
- ^ a b Leydesdorff, Loet (22 de agosto de 2013). "Modelo de Triple Hélice de Ciudades Inteligentes: una perspectiva neo evolutiva". En Deakin, Mark (ed.). Ciudades inteligentes: gobernar, modelar y analizar la transición . Taylor y Francis. pag. 77. ISBN 978-1135124144.
- ^ BCN Smart City. "Semáforos inteligentes" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Walker, Jarrett (12 de mayo de 2015). "Sí, puede borrar su red de autobuses y diseñar una nueva. Lecciones de Houston, Auckland y otras ciudades" (Comunicado de prensa). INSTITUTO DE ESTUDIOS DE TRANSPORTE Y LOGÍSTICA. La Universidad de Sydney . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Burdon, Mark y Harpur, Paul. "Re-conceptualización de la privacidad y la discriminación en la era de la analítica del talento" (PDF) . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda )(2014) 37 (2) Revista de derecho de la Universidad de Nueva Gales del Sur 679 - ^ a b de Zwart, Melissa; Humphreys, Sal y Van Diesel, Beatrix. "Vigilancia, macrodatos y democracia: lecciones para Australia de los EE. UU. Y el Reino Unido " " (PDF) . Cite journal requiere
|journal=
( ayuda )(2014) 37 (2) Revista de derecho de la Universidad de Nueva Gales del Sur 713 - ^ Oficina Ejecutiva del Presidente (2014-05-01). "Big Data: aprovechar las oportunidades, preservar los valores" (PDF) . whitehouse.gov (Comunicado de prensa) . Consultado el 28 de mayo de 2015 , a través de Archivos Nacionales .
- ^ Deakin, Mark (22 de agosto de 2013). "Inteligencia integrada de ciudades inteligentes". En Deakin, Mark (ed.). Ciudades inteligentes: gobernar, modelar y analizar la transición . Taylor y Francis. pag. 77. ISBN 978-1135124144.
- ^ Carrell, Severin (3 de marzo de 2015). "Los planes de la base de datos de identidad escocesa conllevan un riesgo de privacidad, advirtieron los ministros" . The Guardian . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b Jennings, Daniel. "Cómo mantenerse alejado del radar de vigilancia" . OffTheGridNews . Consultado el 24 de mayo de 2015 .
- ^ a b c Wilson, Stephen (2014). "La colisión entre Big Data y la ley de privacidad" . Revista australiana de telecomunicaciones y economía digital . 2 (3). doi : 10.7790 / ajtde.v2n3.54 . SSRN 2548079 .
- ^ a b Comisión Australiana de Reforma Legislativa. "La ley de privacidad: algunas definiciones importantes" . Gobierno australiano . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Administración de Servicios Generales de EE. UU. (19/12/2014). "Reglas y políticas - Protección de la PII - Ley de privacidad" . Gobierno de Estados Unidos . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ S. Y MARPER V. EL REINO UNIDO (El Tribunal Europeo de Derechos Humanos 2008-12-04). Texto
- ^ LIBERTY Y OTROS v. EL REINO UNIDO (El Tribunal Europeo de Derechos Humanos 2008-07-01). Texto
- ^ "El índice de ciudades seguras 2015" (PDF) . Unidad de Inteligencia . El economista. 2015-02-20 . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Bentham, Jeremy (1798). Propuesta de un modo nuevo y menos costoso de emplear y reformar a los convictos . Londres.
- ^ a b c Foucault, Michel (1975). Disciplinar y castigar: el nacimiento de la prisión .
- ^ Giroux, Henry (2015). "Paranoia totalitaria en el estado de vigilancia post-orwelliano". Estudios Culturales . 29 (2): 108–140. doi : 10.1080 / 09502386.2014.917118 . S2CID 143580193 .
- ^ a b Hentschel, Christine (2007). "Haciendo (en) visible: CCTV, cámaras vivientes y sus objetos en una metrópolis post-apartheid". Revista Internacional de Justicia Penal . 17 (4): 289-303. doi : 10.1177 / 1057567707311583 . S2CID 143518463 .
- ^ Deakin, Mark (22 de agosto de 2013). "Introducción a las ciudades inteligentes". En Deakin, Mark (ed.). Ciudades inteligentes: gobernar, modelar y analizar la transición . Taylor y Francis. pag. 15. ISBN 978-1135124144.
- ^ a b Abbas, Roba; Michael, Katina; Michael, MG; Nicholls, Rob (2013). "Esbozo y validación del marco regulatorio de servicios basados en ubicación (LBS) en Australia" . Revisión de Derecho Informático y Seguridad . 29 (3): 576–589. doi : 10.1016 / j.clsr.2013.07.014 . Consultado el 28 de mayo de 2015 .
- ^ BIG BROTHER WATCH Y OTROS V. EL REINO UNIDO (El Tribunal Europeo de Derechos Humanos 2013-07-04). Texto
- ^ CAMPBELL V MGN LTD (Cámara de los Lores 2004). Texto
- ^ Vidal-Hall contra Google Inc (Tribunal de Apelación de Inglaterra y Gales 20q5).
- ^ a b c d Cooper, Ian; Lombardi, Patrizia; Deakin, Mark (22 de agosto de 2013). "La comunidad de práctica de IntelCities". En Deakin, Mark (ed.). Ciudades inteligentes: gobernar, modelar y analizar la transición . Taylor y Francis. pag. 15. ISBN 978-1135124144.
- ^ a b c Tene, Omer; Polonetsky, Jules (2013). "Big Data para todos: privacidad y control de usuarios en la era de la analítica" . Revista Northwestern de Tecnología y Propiedad Intelectual . 11 (5): 263–270 . Consultado el 28 de mayo de 2015 .
- ^ BCN Smart City. "Gobierno abierto" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ BCN Smart City. "Barcelona Smart City" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ BCN Smart City. "Datos abiertos" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Wolf, Christopher; Polonetsky, Jules (19 de noviembre de 2013). "Un paradigma de privacidad actualizado para el" Internet de las cosas " " (PDF) . Foro sobre el futuro de la privacidad . Consultado el 28 de mayo de 2015 .
- ^ a b c Deakin, Mark; Al Waer, Husam (2011). "De las ciudades inteligentes a las inteligentes". Journal of Intelligent Buildings International: de ciudades inteligentes a ciudades inteligentes . 3 (3): 140-152. doi : 10.1080 / 17508975.2011.586671 . S2CID 110580067 .
- ^ "Red comunitaria de la ciudad de Edimburgo" . myEdinburgh . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ "Acerca de Cyberport" . Hong Kong Cyberport Management Company Limited . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Amsterdam Smart City. "Amsterdam Smart City ~ Laboratorio de ciudadanos inteligentes" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Amsterdam Smart City. "Amsterdam Smart City" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Kourtit, Karima; Lombardi, Patrizia; Deakin, Mark; Caragliu, Andrea; Del Bo, Chiara; Nijkamp, Peter; Giordano, Silvia (22 de agosto de 2013). "Marco de red de triple hélice avanzado para el rendimiento de las ciudades inteligentes". En Deakin, Mark (ed.). Ciudades inteligentes: gobernar, modelar y analizar la transición . Taylor y Francis. pag. 15. ISBN 978-1135124144.
- ^ Ciudad de Estocolmo. "TIC (Tecnología de la Información y las Comunicaciones)" . Stockholms stad . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Kit de herramientas de regulación de las TIC. "Modelos para compartir infraestructura: Stokab de Suecia" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ a b "Parte 1 de los nodos de TI de Estocolmo: Ciudad de la ciencia de Kista" . Región de TI de Estocolmo . 2012-11-12 . Consultado el 30 de mayo de 2015 .
- ^ Kim, Junmo (10 de julio de 2005). Globalización y desarrollo industrial . pag. 73. ISBN 978-1469723938.
- ^ Centro Jurídico Infantil Coram. "Marco común de evaluación" . Consultado el 30 de mayo de 2015 .