INTRODUCCIÓN

La habitabilidad es una de las características ineludibles en los espacios arquitectónicos y urbanos para garantizar un desarrollo pleno de las personas. Según ^{Valladares et al. (2015)} y ^{Castro et al. (2001)}, este concepto se puede entender como la capacidad de los espacios para satisfacer las necesidades físicas y subjetivas que las personas requieren para su desarrollo físico, psicológico y sociocultural. De forma particular, la habitabilidad física de un espacio aborda el resguardo, el confort, la función y la seguridad que los usuarios demandan para garantizar su desarrollo pleno (Tabla 1).

De acuerdo con ^{Villaseñor Corona et al. (2021)} y ^{Valladares et al. (2015)}, las características que favorecen la habitabilidad -individual o colectiva (social)- de un espacio se pueden clasificar en tres dimensiones: la física, la psicológica y la sociocultural. A este respecto, ^{Páramo y Burbano (2013)} mencionan que el espacio puede analizarse desde diferentes perspectivas, una de ellas, la físico-ambiental, la cual se refiere a los indicadores de variables ambientales que un espacio debe presentar para contribuir en el desarrollo de las personas: temperatura, humedad relativa, viento, sonido, calidad del aire e iluminación, por mencionar algunas (Tabla 1).

En este tenor, ^{Villaseñor Corona et al. (2021}) destacan la importancia de la habitabilidad ambiental como una característica esencial en el diseño y la configuración de los espacios, dirigida a responder a las necesidades de quienes los utilizan. Asimismo, ^{Izquierdo Ramírez y López Cervantes (2018)} mencionan que, además de lo social y lo psicológico, la dimensión físico-ambiental de la habitabilidad es el elemento que configura la confortabilidad del espacio para proveer salud, bienestar y satisfacción a sus habitantes.

Tabla 1 Esquema general de la habitabilidad y sus dimensiones de estudio: un enfoque en su componente físico-ambiental 

Fuente: elaboración propia a partir de ^{Villaseñor Corona et al. (2021)}, ^{Valladares et al. (2015)} y ^{Páramo & Burbano (2013)}.

^{Valladares et al. (2015)} mencionan que la habitabilidad de un espacio está en función del grado de confort ambiental que perciban las personas durante su uso, ya sea de forma permanente o eventual. Así, según estos autores, sea un espacio interior, de transición o exterior que presente actividad humana, debe ofrecer las condiciones de habitabilidad necesarias que favorezcan el desarrollo pleno de sus habitantes.

Alrededor del globo son múltiples los estudios enfocados a estimar, individual o conjuntamente, los indicadores y los modelos ambientales dirigidos a contribuir con la habitabilidad física de los espacios arquitectónicos o urbanos (^{Buonocore et al., 2020}; ^{Rincón, 2019}; ^{Jindal, 2018}; ^{Garfias & Guzmán, 2018}; ^{Páramo et al., 2016}; ^{Mishra & Ramgopal, 2015}; ^{Mayorga, 2012}; ^{Casals-Tres et al., 2011}; ^{López, et al., 2009}; ^{Humphreys et al., 2007}; ^{Hernández & Gómez, 2007}; ^{Gómez-Azpeitia et al., 2007}; ^{Boerstra et al., 2002}; ^{Bravo & González, 2001}; ^{Auliciems & de Dear, 1998}; ^{Auliciems, 1981}).

Cuando estos estudios trabajan con las bases metodológicas del enfoque adaptativo, es decir, observando y evaluando a los sujetos de estudio en su hábitat natural bajo condiciones reales de adaptación, se suelen generar bases de datos extensas. Estas bases de datos se conforman, por un lado, con los votos de confort -percepción que los sujetos refieren de cada una de las variables ambientales del entorno inmediato, a partir de una escala subjetiva de sensación y/o preferencia, en cada caso-, y, por otro, con la magnitud de las variables físicas del entorno utilizando instrumentos de medición especializados.

Así, el procesamiento de datos consiste, en términos generales, en estimar indicadores y modelos ambientales a partir de la correlación de cada voto de confort con la magnitud de la variable ambiental registrada en simultáneo, utilizando métodos estadísticos (^{Buonocore et al., 2020}; ^{Loomans et al., 2020}; ^{Liu et al., 2019}; ^{Rincón, 2019}; ^{Mishra, 2018}; ^{Jindal, 2018}; ^{Mayorga, 2012}; ^{Bravo & González, 2001}), métodos sugeridos en la estandarización internacional (^{Ji et al., 2020}; ^{Wang et al., 2020}; ^{Cheung et al., 2019}; ^{Fóldváry-Licina et al., 2018}) o, en algunos casos, algoritmos de aprendizaje (^{Luo et al., 2020}; ^{Montazami et al., 2017}) o software especializado para el procesamiento de datos.

El procesamiento de datos requiere una inversión importante de recursos humanos, técnicos, tecnológicos, económicos y de temporalidad que permitan analizar sistémica y sistemáticamente la base de datos recabada en el trabajo de campo. De esta manera, no tendría sentido ser cuidadosos en la recaudación de datos durante el trabajo de campo -empleando metodologías con alto grado de certidumbre y rigurosidad-, si durante el procesamiento y el análisis de estos se aplica un grado más laxo de rigor, pues el objetivo último de este tipo de estudios es estimar indicadores y modelos ambientales que contribuyan puntualmente con el confort ambiental de un espacio, en correspondencia con las condiciones ambientales que este presenta, a partir de un procesamiento asertivo de datos que considere, al menos, las siguientes etapas de análisis: tratamiento, correlación, graficación e interpretación de los datos. En este sentido, es posible identificar que esta etapa del estudio corresponda con la fase intelectual más representativa de la investigación.

La habitabilidad, según ^{Valladares et al. (2015)}, se mide a través de indicadores que, para ^{ANSI/ ASHRAE 55 (2023)}, en el contexto térmico, se jerarquizan por la temperatura radiante, la temperatura del aire, la humedad relativa y la velocidad del viento, por poner un ejemplo. A este respecto, Hernández (2009) concibe al indicador como "[...] una variable [...] que debe de ser fácilmente comprensible y evaluable por la totalidad de los ciudadanos" (p. 89).

Así, se da paso a la presentación de la herramienta informática denominada Environmental Habitability Data Processor (EHDaP, por sus iniciales en inglés), la cual ha sido configurada para ofrecer indicadores ambientales a partir del procesamiento, sencillo y eficiente, de los datos recabados en estudios de habitabilidad ambiental o estudios afines (confort térmico, confort acústico, confort lumínico, etc.), que, aplicando las bases metodológicas del enfoque adaptativo, hayan conformado una base de datos mediante la herramienta informática de encuestas en las que se concentre la valoración subjetiva que los sujetos perciben de su ambiente inmediato y el registro simultáneo de las variables ambientales que en él se presentan. Lo anterior, a partir de un procesamiento automatizado basado en el análisis simultáneo de los datos con tres métodos de correlación: regresión lineal simple (^{Cardona et al., 2013}; ^{Kelmansky, 2010}), medias por intervalos de sensación térmica (^{Rincón, 2023}; ^{Gómez-Azpeitia et al., 2007}) y, para el caso específico de indicadores térmicos, el método de ^{ANSI/ ASHARAE 55 (2023)}.

De esta manera, los resultados numéricos posibles que se obtendrían con la EHDaP son indicadores ambientales que derivan de la correlación directa de los votos subjetivos de confort y la magnitud de la variable física medida en simultáneo. Estos indicadores representan los rangos de confort que el espacio interior, de transición o exterior debieran ofrecer de cada variable ambiental con el propósito de que las personas, individual o colectivamente, puedan manifestar una sensación de satisfacción, bienestar y buen desempeño durante su estadía. Adicionalmente, el EHDaP ofrece la obtención de modelos numéricos y gráficos que permiten pronosticar escenarios futuros de habitabilidad física (por variable ambiental) bajo condiciones de similar contexto, con el fin de favorecer la apropiada toma de decisiones en la concepción de espacios habitables, no solo en lo referente al confort ambiental, sino también en lo relacionado con la eficiencia energética de los edificios, la sostenibilidad y, desde luego, el calentamiento global. Lo anterior, sin dejar de lado su versatilidad de uso, su acceso abierto y la eficiencia de recursos que promueve.

Para lo anterior, el objetivo de esta publicación es presentar y poner a disposición de la comunidad científica y académica la herramienta informática denominada EHDaP.

METODOLOGÍA

La EHDaP fue diseñada, programada y puesta en marcha por personal académico que trabaja temas relacionados con la habitabilidad de los espacios y el confort térmico, entre otros. Para ello, la metodología empleada se estructuró en las siguientes secciones: conceptualización, requerimientos lógicos, diseño y estructura, alimentación de datos y medidas de protección.

Diseño y estructura

La EHDaP se diseñó en un libro de cálculo que, con apoyo de las diferentes funciones (simples y matriciales), macros (en Visual Basic) y gráficos que presenta, permite realizar el procesamiento de datos de forma automática y sistemática: desde el tratamiento de los datos, hasta la estimación de los indicadores y los modelos ambientales. Está conformada por cuatro hojas de cálculo; de ellas, a una hay que ingresarle la base de datos para que la herramienta realice automática e instantáneamente el procesamiento de datos, la actualización de las gráficas y la estimación de los indicadores y los modelos de habitabilidad ambiental.

De esta forma, la EHDaP se estructuró de la siguiente manera:

• Hoja 1. Portada: Interfaz que se carga como primera instancia al abrir la herramienta informática; en ella, se presentan los datos de identificación de la EHDaP (Figura 1).

• Hoja 2. Términos y condiciones de uso: Lineamientos que el analista debe aceptar para hacer uso de la EHDaP.

• Hoja 3. Activación de macros: Portada intermitente que se abre cuando la EHDaP se guarda con una extensión diferente a *.xlam (por ejemplo *.xlsm, *.xlsx o afines).

• Hoja 4. Procesamiento de datos: Es la encargada de mantener una lógica operativa durante la navegación y el funcionamiento de la herramienta; así como la responsable de procesar minuciosamente los datos que se integren a la matriz, actualizar los gráficos y estimar los indicadores y los modelos de habitabilidad ambiental.

Fuente: elaboración propia (2023). CC BY

Figura 1 Portada de la EHDaP 

En general, esta sección está distribuida de la siguiente manera:

• a. Celda G12 a celda AU2011. Matriz que permite alojar la base de datos conformada con las observaciones recabadas durante el trabajo de campo -considerando que estas derivan de un mismo, o similar, espacio-tiempo; de no ser así, es recomendable ingresarlas en un grupo diferente, a fin de no eliminarlas durante el tratamiento de datos atípicos por el método de Jerarquía Ponderada (^{Rincón, 2023})- (Figura 2).

Fuente: elaboración propia (2023). CC BY

Figura 2 Matriz de la EHDaP asignada para capturar la base de datos: Variables (columnas) y observaciones (filas) 

• b. Celda EG9 a celda EM25. Datos de identificación del estudio y criterios para personalizar el procesamiento de datos (Figura 3). La EHDaP está configurada para presentar una interfaz tanto en español como en inglés (modificable desde la celda EM11).

Fuente: elaboración propia (2023). CC BY

Figura 3 Sección de la EHDaP en la que se eligen los criterios para procesar los datos 

c. Celda EE32 a celda EP78. Procesamiento de datos por medio del método de medias por intervalos de sensación térmica (MIST) (^{Rincón, 2023}; ^{Gómez-Azpeitia et al., 2007}) (Figura 4).

Fuente: elaboración propia (2023). CC BY

Figura 4 Procesamiento de datos a partir del método estadístico MIST 

• d. Celda EE85 a celda EP120. Procesamiento de datos realizado a partir del método de regresión lineal simple (RLS) (^{Cardona et al., 2013}; ^{Kelmansky, 2010}) (Figura 5).

Fuente: elaboración propia (2023). CC BY

Figura 5 Procesamiento de datos a partir del método estadístico RLS 

• e. Celda EF127 a celda EQ157. Procesamiento de datos a partir del método de ANSI/ASHARAE 55 (2023) para estudios específicamente de confort térmico (Figura 6).

Fuente: elaboración propia (2023). CC BY

Figura 6 Procesamiento de datos a partir del método de ANSI/ASHRAE 55 (2023) 

RESULTADOS

La EHDaP representa una herramienta alterna al arduo trabajo e inversión de recursos que demanda el procesamiento de datos en estudios de habitabilidad ambiental, ya que permite simplificar las tareas de gabinete que actualmente el investigador afronta al correlacionar los datos, ya sea de forma convencional, por medio del empleo de software (configuración manual de SPSS, Minitab o Matlab, por mencionar algunos) o, en su caso, a partir del uso de algoritmos de aprendizaje que, de igual manera, requieren de configuración. La EDAHP solo requiere una base de datos para realizar el procesamiento de forma inmediata, no demanda una configuración específica; de hecho, ofrece en simultáneo las estimaciones a partir de dos métodos estadísticos y uno normativo: regresión lineal simple (^{Cardona, 2013}; ^{Kelmansky, 2010}), medias por intervalos de sensación térmica (^{Rincón, 2023}; ^{Gómez-Azpeitia et al., 2007}) y el método de ^{ANSI/ ASHARAE 55 (2023)}, respectivamente.

Los resultados numéricos y gráficos que se pueden obtener con la EHDaP permiten establecer una base sólida para la toma de decisiones en la concepción de espacios habitables, no solo en lo referente al confort ambiental, sino también en lo relacionado con la eficiencia energética de los edificios, la sostenibilidad y, desde luego, la contribución que eso representa para mermar el calentamiento global. Esto, sin dejar de lado su versatilidad de uso, su acceso abierto y la eficiencia de recursos que promueve; además del procesamiento de datos simultáneo con tres métodos de correlación que permiten obtener estimaciones individuales que, inclusive, podrían funcionar de referencia entre ellas mismas.

El formato bajo el cual se desarrolló la EHDaP permite optimizar, de forma significativa, el tiempo, el trabajo práctico y los recursos utilizados en el procesamiento de datos para estimar los indicadores y los modelos de habitabilidad ambiental de un estudio realizado bajo las bases del enfoque adaptativo. La eficiencia y la rapidez con la que se desempeña esta herramienta informática, gracias a la vinculación de los datos, el diseño de las gráficas y la configuración de las funciones y las macros, ofrece que su operación sea amena y que el usuario no requiera conocimientos específicos en informática o estadística para su funcionamiento. Lo anterior, debido a que la herramienta informática ha sido diseñada en su totalidad para trabajar sistemáticamente a partir de la base de datos ingresada por el analista; así, la EHDaP solo obtendrá las estimaciones que deriven directamente de los datos que se le ingresen.

No obstante, en caso de no cubrir la totalidad de la base de datos a partir de la ausencia de algún parámetro ambiental o algún voto de confort no recabados en el trabajo de campo, no significa que los resultados estimados sean imprecisos o presenten algún sesgo. La realidad es que la EHDaP trabaja únicamente con los datos que se le ingresen, por lo que solo ofrecerá en ese contexto estimaciones que deriven directamente de ellos, de ahí la relevancia de las variables condicionadas descritas en el apartado anterior.

A partir de la correlación de diferentes variables, la EHDaP permite estimar de manera sencilla, eficiente y práctica, diversos indicadores y modelos ambientales que contribuyen en la habitabilidad física de los espacios, sean interiores, de transición o exteriores. En principio, los indicadores representan los rangos de confort, por variable ambiental, que los espacios debieran ofrecer para contribuir con el desarrollo físico de las personas; entre otras: temperatura del aire (TBS), humedad relativa (HR), temperatura de bulbo húmedo (TBH), temperatura de globo negro/gris (TGN/TGG), velocidad de viento (VV), intensidad de iluminación (IL), intensidad sonora (IS) y calidad del aire (CA). Por otro lado, los modelos ambientales son representados por ecuaciones lineales que permiten estimar de manera precisa los indicadores ambientales frente a un escenario de próxima similitud, a fin de pronosticar probables comportamientos físicos de los espacios o sus ocupantes (^{Rincón, 2023}).

En ese tenor, resulta conveniente precisar que tanto los votos subjetivos de confort como las variables ambientales que la EHDaP es capaz de correlacionar, en lo individual o en su conjunto, se muestran en la Figura 7, por lo que, de contar con una base de datos completa y con un alto grado de certidumbre, es posible estimar, gráfica y numéricamente, un total de hasta 52 indicadores y 52 modelos ambientales.

La EHDaP permite procesar la base de datos tomando como variable dependiente los votos subjetivos de confort que los sujetos refieren del entorno inmediato y, como variable independiente, la magnitud de las variables ambientales registradas en el entorno inmediato. Así, se parea voto de confort con variable ambiental en cada caso y se obtiene un diagrama de dispersión que, según el método seleccionado, permite generar regresiones lineales y estimar los indicadores y los modelos ambientales o, en el caso del método de ^{ANSI/ASHRAE 55 (2023)}, permite visualizar la posible aceptación de las condiciones térmicas para el 80 % y 90 % de los ocupantes del espacio.

Fuente: elaboración propia (2023). CC BY

Figura 7 Dinámica con la que la EHDaP permite correlacionar los catorce votos subjetivos de confort con las ocho variables ambientales considerados en su configuración 

Si bien la EHDaP es una herramienta informática y novedosa debido a la eficiencia de recursos y la simplificación de trabajo que representa, no hay que perder de vista que solo es una aplicación configurada para trabajar con métodos ya aceptados por la comunidad científica en las diferentes disciplinas; como tal, no ofrece un método nuevo que pueda confirmar o refutar los resultados obtenidos con dichos métodos. En otras palabras, es una herramienta que automatiza y simplifica la labor del investigador durante el procesamiento de datos a partir de la aplicación objetiva de diversos métodos de correlación ya aprobados, por lo que los resultados que despliega en un tiempo récord (instantáneamente a la conclusión del vaciado de la base de datos) no son diferentes a los generados con la aplicación convencional de los mismos, ya sea de forma manual o empleando otras herramientas de apoyo.

Por lo anterior, la estimación de los indicadores y los modelos ambientales obtenida con la EHDaP resulta plenamente confiable al derivar de métodos aceptados, ya sea presentando una base de datos parcial o total. A este respecto, algunos estudios susceptibles de validarlo son los siguientes, pues sus hallazgos derivan de la aplicación de alguno de los métodos utilizados por la EHDaP: Martínez-Ber-múdez y ^{Rincón-Martínez (2024)}); ^{Núñez-de Anda et al. (2024)}); ^{Arriaga-Osuna et al (2024)}; ^{Rincón et al. (2023)}; ^{Villaseñor Corona et al. (2021)}; ^{López Cañedo et al. (2021)}; ^{Bojórquez et al. (2020)}; ^{Arrieta y Maristany (2020)}; ^{Cheung et al. (2019)}; ^{Liu et al. (2019)}; ^{Rincón (2019)}; ^{Jindal (2018)}; ^{Fóldváry-Licina et al. (2018)}; ^{Mishra y Ramgopal (2015)}; ^{Gómez-Azpeitia et al. (2014)}); ^{Humphreys et al. (2007)}; ^{Gómez-Azpeitia et al. (2007)}, y ^{Bravo y González (2001)}, por mencionar algunos.

En 2023 la EHDaP obtuvo un certificado de registro como programa computacional ante el Registro Público del Derecho de Autor, en México, con número de registro: 03-2023080912341900-01. En ^{Rincón (2024)} es posible consultar un videotutorial en el que, a modo de manual de usuario, se explica detalladamente el uso y el entendimiento de la EHDaP para obtener los resultados esperados. Adicionalmente, en la descripción del mismo video es posible encontrar una serie de recursos complementarios que facilitan el mismo fin, entre otros, una versión libre, por tiempo limitado, de la herramienta informática.

DISCUSIÓN

Si bien, en la actualidad no hay evidencia de una herramienta informática que ofrezca similitud o proximidad al funcionamiento, los alcances y los resultados que ofrece la EHDaP en estudios sobre habitabilidad ambiental, sí es posible contextualizar su desempeño y estimaciones en torno a los estudios que han desarrollado diferentes autores líderes en este campo de investigación (^{Buonocore et al., 2020}; ^{Rincón, 2019}; ^{Jindal, 2018}; ^{Garfias & Guzmán, 2018}; ^{Mishra & Ramgopal, 2015}; ^{Casals-Tres et al., 2011}; ^{López, Chasco & Navarrete, 2009}; ^{Humphreys et al., 2007}; ^{Hernández & Gómez, 2007}; ^{Gómez-Azpeitia et al., 2007}; ^{Boerstra et al., 2002}; ^{Bravo & González, 2001}). Al respecto, es posible apreciar que, además de contar con la posibilidad para obtener indicadores y/o modelos ambientales próximos a los obtenidos en esas investigaciones, la EHDaP ofrece resultados a partir del procesamiento simultáneo de datos con tres métodos de correlación, lo que permite obtener un panorama más amplio respecto a la fenomenología a partir de la cual derivan dichas estimaciones.

Adicionalmente, ofrece una eficiencia importante en cuanto a la inversión de recursos para llevar a cabo en plenitud la etapa de análisis de datos en este tipo de estudio, pues solo requiere una base de datos sólida y certera (recopilada en campo) para trabajar sistémica y automáticamente las diferentes fases del procesamiento.

CONCLUSIONS

La EHDaP es una herramienta informática de código abierto configurada para el procesamiento de datos en estudios de habitabilidad ambiental y estimar indicadores y modelos de diseño de cada variable física del entorno inmediato. Ofrece una contribución significativa en el ahorro de los recursos requeridos para llevar a cabo la minería de datos en este tipo de estudios, al realizar un procesamiento sistémico a partir de las siguientes fases: conformación matricial de la base de datos, identificación y tratamiento de datos atípicos, conformación de patrones a partir de criterios asignados, y, correlación entre diferentes variables para estimar indicadores y modelos ambientales en escenarios definidos, permitiendo la predicción de su comportamiento en escenarios hipotéticos.

La herramienta informática EHDaP, además de optimizar de manera sustancial el tiempo, el trabajo técnico y los recursos empleados en la elaboración del procesamiento de datos en estudios sobre habitabilidad ambiental, es de operación sencilla, no requiere software especializado para su funcionamiento y, sobre todo, facilita la comprensión estadística y fenomenológica de la habitabilidad de los espacios, ofreciendo diferentes indicadores y modelos que permiten al diseñador arquitectónico, urbano o paisajístico, la acertada toma de decisiones en la conceptualización de los proyectos.

La EHDaP puede ser empleada tanto en estudios sobre habitabilidad ambiental como en aquellos afines en los que se estimen, individual o conjuntamente, los parámetros ambientales del entorno (confort térmico, confort acústico y confort lumínico, entre otros). Su fin último es ofrecer indicadores ambientales que faciliten la labor del diseñador bajo un esquema consciente de toma decisiones durante el proceso de diseño y, con ello, lograr espacios confortables que contribuyan con la habitabilidad, el uso y la apropiación de los mismos, así como con la salud, el bienestar y la satisfacción de sus ocupantes.

Dado que la EHDaP ha sido desarrollada por un arquitecto, con especialidad en la habitabilidad de los espacios, es posible que, desde el punto de vista de programación, funcionamiento, presentación o manipulación de la herramienta, puedan identificarse oportunidades de mejora. De ser el caso, se recomienda ponerse en contacto con el autor de la herramienta y señalar la mejoría sugerida, justificando la ventaja que representaría esta para la herramienta y su operación.

Las diferentes versiones de esta herramienta han sido objeto del perfeccionamiento y del complemento continuo que se les ha dado a las diferentes características de apertura, operación, resultados, presentación y portabilidad de esta. Lo anterior, con base en los comentarios o mejoras que, día a día, los usuarios sugieren al respecto; por lo que la versión aquí presentada no es la primera ni la última de la EHDaP, se continuará trabajando en la integración u optimización de ciertas características que contribuyan en la eficiencia de su operación.