La definición y especialmente la medida del grado de desarrollo de las smart cities son ámbitos aún abiertos al debate y a interpretaciones diversas. Consensuar tanto su definición como la forma de medirlas es un reto a abordar para un mejor entendimiento del progreso de la ciudad inteligente, así como valorar su impacto y beneficios y establecer comparaciones sobre su grado de implantación.

En el presente estudio, a la vista de la diversidad de rankings, clasificaciones, indicadores y sistemas de medida que empresas, instituciones y gobiernos establecen para determinar en qué medida una ciudad ha alcanzado sus objetivos para convertirse en inteligente, surge la pregunta de si es posible plantearse una metodología de comparación, de forma objetiva, para los desarrollos efectuados por las diferentes ciudades y comprobar en qué estado se encuentra una ciudad en relación a, por ejemplo, las ciudades de su entorno. La respuesta a estos interrogantes es la siguiente: estableciendo un conjunto homogéneo de indicadores que las propias ciudades puedan medir, de manera que a partir de esas mediciones puedan calcular una valoración con la que compararse con esas otras ciudades.

Por ello, en el presente estudio se va a plantear esta problemática desde el nivel más bajo: desde la conceptualización básica de la smart city, hasta un método para asignar una puntuación a las ciudades. Asimismo, se incidirá en la necesidad de estandarizar este proceso y se indicarán aquellos elementos que sería necesario incluir en un estándar para garantizar la requerida uniformidad. El estudio contribuye así a la homogeneización de la forma de medir la ‘smartización’ de las urbes del siglo XXI.

Unificando el concepto de smart city

Comenzando a desarrollar el objetivo de evaluar ciudades, el primer escollo que hay que abordar, aunque parezca obvio, es determinar qué es una smart city. Si se revisan definiciones propuestas por diferentes entidades, tales como consultoras, entidades de estandarización, universidades, etc., se encuentra que aparecen notables diferencias. Por ello, no es descabellado pensar que en algunas ocasiones interlocutores que hacen referencia a un mismo concepto (la smart city) estén hablando de realidades totalmente diferentes.

Por ello, en este estudio, con el ánimo de medir y evaluar el grado de desarrollo inteligente, se debe establecer como primer paso una definición que sirva como base en el planteamiento que se proponga; es decir, se va a seleccionar una definición que sea útil para el desarrollo, sin que ello signifique que sea la más correcta o la más completa, aunque sí que servirá para ilustrar el objetivo que se persigue.

Si bien hay muchas definiciones relevantes (algunas de las cuales se recogen en la tabla 1), en este artículo se ha escogido como base de trabajo la definición de la Comisión Europea, como organismo de referencia.

Así, la Comisión Europea, dentro de su informe Mapping Smart Cities in the EU indica que «La smart city es una ciudad que busca resolver los problemas públicos mediante soluciones basadas en la tecnología en el marco de una asociación entre diferentes participantes, tanto públicos como privados».

Además la CE, en el mismo informe, propone que el concepto smart city se divida en seis características: smart economy, smart environment, smart government, smart living, smart mobility y, finalmente, smart people; y a su vez se proponen diferentes servicios asociados a cada una. Estos servicios serían los siguientes:
– Smart economy (e-business, e-commerce): aumento de la productividad gracias a las TIC, industria avanzada, innovación, prestación de servicios, nuevos productos/servicios/modelos de negocio y emprendimiento.
– Smart environment: energía inteligente (renovables, smart grids, metering), control y monitorización de la polución, renovación de edificios y servicios, edificios verdes, planificación urbana verde, utilización eficiente de recursos, iluminación de calles, gestión de residuos, sistemas de drenaje y gestión de recursos hídricos monitorizados.
– Smart government: transparencia, Open Data, e-government, toma de decisiones participativa, e-servicios co-creados.
– Smart living: estilo de vida/comportamiento/consume basado en las TIC, vivencia saludable y segura en una ciudad que vibre con la cultura, buena calidad de vivienda y alojamiento, altos niveles de cohesión social.
– Smart mobility: transporte integrado basado en las TIC, sistemas logísticos, opciones de transporte limpio (no motorizadas), información en tiempo real, los usuarios proveen datos para mejorar el sistema.
– Smart people: e-skills, trabajo relacionado con las TIC, acceso a la educación y formación, sociedad inclusiva, creativa e innovadora; introducir, utilizar, manipular y personalizar los datos; toma de decisiones y creación de productos y servicios.

Esta categorización aparece formulada por primera vez en 2007 por Giffinger en el informe Smart cities: Ranking of European medium-sized cities y posteriormente también fue utilizada por Boyd Cohen en su propuesta de indicadores para smart cities. Recientemente, se puede encontrar en la Propuesta de Ciudad inteligente (2016), que está desarrollando la ciudad de Dubai. Por ello, la elección de las seis características sí que podría ser considerada como una de las más difundidas y estables y servirá de base para este estudio.

Cómo determinar el estado de desarrollo de ciudades inteligentes: indicadores

Establecidas las bases de definición y categorías, se descubre una gran proliferación de medidores y formas de evaluación. Existe un amplio abanico de indicadores todavía por homogeneizar.

Múltiples entidades proponen indicadores para medir ciudades inteligentes o, en muchos casos, indicadores que sirven simplemente para medir parámetros de ciudades. En este análisis se han recopilado más de 2.000 indicadores, propuestos por entidades como las siguientes:
– Organismos internacionales: ITU, ONU, Eurostat, European Commission, World Bank, OCDE, UITP.
– Organismos nacionales: IDAE, EPA of Montenegro, US EPA, ODI, Dublin City.
– Universidades: Boyd Cohen, Lombardi, Anthopoulos, Yonsey, Stanford, IESE, Viena.
– Empresas y entidades privadas: AENOR, IBM, Siemens, Comisión de Ciudades y del Conocimiento, Arthur D. Little.

Para procesar todos estos indicadores y obtener seis conjuntos, uno por cada característica smart, se ha planteado un procedimiento o metodología de discriminación, el cual ha sido aplicado a todos los indicadores. Este proceso ha consistido en cinco fases (ver tabla 2).

Para seleccionar los indicadores validos se utilizan como criterios:
– Que sean SMART (Specific / Measurable / Achievable / Relevant / Trackeable), es decir, que sean cuantificables (medibles), específicos, alcanzables, relevantes y se pueda hacer un seguimiento adecuado.
– En línea con el objetivo de ser relevantes, deben ser categorizables en una de las seis características smart ya establecidas.
– Adicionalmente se comprueba que encajen con la definición asumida de smart city de la UE.

Partiendo de un número de entre 300 y 400 indicadores por categoría, se puede destacar que el proceso de filtrado ha sido intensivo, descartándose en cada categoría entre un 45 y un 65 por ciento de los mismos, por lo que, tras aplicar el criterio smart, se han suprimido prácticamente la mitad de los indicadores hallados. La categoría en la que más indicadores han sido rechazados ha sido smart mobility, mientras que en la que menos se han descartado ha sido smart government. A su vez, podemos ver que la categoría que cuenta con mayor número de indicadores considerados smart es smart government con cerca de un 35 por ciento de indicadores y, opuestamente, la que menos tiene sería smart mobility con cerca de un 10 por ciento. El proceso complejo se esquematiza en la figura 1.

Después de completar el proceso, se ha conseguido obtener seis conjuntos de indicadores válidos para medir smart cities según el criterio propuesto. En las tablas 3 a 8 vamos a mostrar estos conjuntos en un ejercicio de estandarización de la medición de ciudades inteligentes. Estos indicadores aparecerán descritos en el idioma original de sus respectivas fuentes.

Finalmente, después de mostrar los indicadores, quedaría analizar cómo asignar a cada ciudad una determinada puntuación en función de estos indicadores. Esta puntuación permitiría, a su vez, establecer una valoración de ciudades o que ellas mismas se pudieran comparar con las ciudades de su entorno.

Propuesta de valoración para ciudades inteligentes

Gracias a la metodología presentada anteriormente, las ciudades disponen de una herramienta objetiva y homogénea para valorar su estado smart sin recurrir a ranking privados, facilitando un método de cálculo libre basado en unos indicadores públicos y de libre acceso, que sería la mejor forma de comparar ciudades de forma muy objetiva.
La valoración se inicia cuantificando los indicadores. Para ello contamos con dos tipos de indicadores: indicadores binarios e indicadores numéricos. La forma de calcular estos indicadores sería la siguiente:
– Para indicadores binarios: se asignará la máxima puntuación (100 puntos) en caso de cumplirse y la mínima (0 puntos) en caso de no cumplirse.
– Para indicadores numéricos: la puntuación se asignará de manera lineal desde un valor mínimo, a partir del cual el indicador recibirá puntuación y un valor máximo o de saturación, a partir del cual se obtendrá siempre la máxima puntuación.

Dado que las agrupaciones temáticas pueden tener un número distinto de indicadores, se procede a ponderar los indicadores de cada agrupación. Pero esto mismo viene asociado con un nuevo problema: cómo determinar las ponderaciones, para lo cual se propone incluir las mismas a la lista de elementos a ser estudiados en el momento de debatir una estandarización.

Finalmente, para obtener la puntuación global de la smart city se realizará el mismo proceso: se ponderará cada una de las seis características y esta ponderación se multiplicará por la puntuación obtenida. Sumando todas las multiplicaciones se obtiene la puntuación final (ver figura 2).

Por tanto, ahora se está en condiciones de calcular la puntuación de varias ciudades y podemos comparar su progreso smart.

Ejemplo de comparación de ciudades

Establecido el proceso de cálculo de la puntuación para ciudades, se recoge a continuación un ejemplo para tres ciudades de tradición smart: Barcelona, Santander y A Coruña, y se les aplica el ranking aplicando un criterio equiponderado entre agrupaciones.

A la vista de los resultados, se observa que Barcelona sería la ciudad más ‘inteligente’, seguida de Santander y A Coruña.

Tras realizar este ejemplo, se ha corroborado la utilidad de los indicadores para medir las smart cities y se ha podido comparar varias ciudades en los mismos términos. Por tanto, queda claro que esta herramienta puede ayudar a incentivar a ciudades con poca puntuación a realizar un esfuerzo mayor para alcanzar el objetivo de ser una ciudad inteligente y, a su vez, puede servir a las ciudades que tienen más recorrido para continuar mejorando y superándose.

Conclusiones

El concepto smart city ha revolucionado el ámbito de la gestión de ciudades de los últimos años, ya que se asocia a una oportunidad de ahorro y reducción de costes que es bien vista tanto por los responsables políticos como por los ciudadanos. Además, se están sentando las bases de la comunicación entre el ciudadano de a pie y la ciudad, lo que conlleva una relación que se debería desarrollar de manera que sea una verdadera mejora de la calidad de vida para el ciudadano y no solo para los gobiernos.

Como paradigma reciente que se está implantando, en general, cada uno de los participantes (gobiernos, empresas tecnológicas, ciudadanos, inversores, etc.) está trabajando según su criterio o bien aceptando algún criterio de terceros. Esto puede provocar un gasto innecesario de recursos. Es de vital importancia que desde las principales instituciones relacionadas con las smart cities a nivel global se alineen criterios y se establezca un estándar para el sector. Esto permitiría evaluar los progresos de las ciudades y compararlas de una manera más certera que en la actualidad.

Como resultado de este estudio, y tras seleccionarse una definición de referencia que ha servido para tener un concepto smart city de partida, se han establecido las características que componen una smart city y se ha realizado una investigación extensiva para encontrar una gran base de indicadores de diferentes entidades. Después, se han procesado esos indicadores hasta conseguir obtener un conjunto de indicadores que han servido para medir una smart city. Finalmente, se ha propuesto cómo realizar una evaluación de ciudades inteligentes a partir del cálculo de la puntuación de cada ciudad. En definitiva, se ha desarrollado un estándar de medición y de evaluación de ciudades inteligentes.

Es destacable que el tiempo en establecer estándares es crucial, ya que el mundo de la smart city está comenzando ahora, pero en las próximas décadas debería ser algo habitual. Por tanto, establecer esos patrones cuanto antes permitirá reducir los costes asociados a la falta de interoperabilidad y de escalabilidad entre sistemas.

Si se mira hacia adelante, no se puede dejar de pensar que la smart city es el presente y futuro de la ciudad, sin lugar a duda. Las primeras actuaciones que se están llevando a cabo no son más que el cimiento de lo que está por venir.

Por todo ello, la fijación de la definición, la revisión de las categorizaciones e indicadores, el refinamiento de los mismos y el ranking elaborado pueden ser herramientas útiles para el avance en la introducción, difusión y medida de las smart cities y sería la contribución de este estudio a toda la ciudadanía.

Bibliografía

Arizmendi, S. (2015, diciembre). Contribución a la definición de indicadores para la medición y valoración de smart cities. Alcalá de Henares: Universidad de Alcalá.

Atkinson, R. D. y Nager, A. B. (ITIF) (2014, junio). The 2014 State New Economy Index [en línea]. Disponible en: http://www2.itif.org/2014-state-new-economy-index.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Batagan, L. (2011). Indicators for Economic and Social Development of Future Smart City [en línea]. Disponible en: http://www.jaqm.ro/issues/volume-6,issue-3/pdfs/3_batagan.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Between (2013). Smart City Index: Confrontarsi per Diventare Smart [en línea]. Disponible en: http://www.trail.unioncamere.it/writable/documenti/Between_SmartCityIndex2013.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Centro de Innovación del Sector Público de PwC e IE Business School (2015). Smart Cities: La transformación digital de las ciudades [en línea]. Disponible en: https://m2m.telefonica.com/libroblanco-smart-cities/media/libro-blanco-smart-cities-esp-2015.pdf [Consulta: 2016, 2 de mayo].

Cohen, B. (2014, 20 de noviembre). The Smartest Cities In The World 2015: Methodology [en línea]. Disponible en: http://www.fastcoexist.com/3038818/the-smartest-cities-in-the-world-2015-methodology [Consulta: 2016, 2 de mayo].

Comisión de Ciudades Digitales y del Conocimiento (2012). Smart Cities Study: International study of the situation of ICT, innovation and Knowledge in cities [en línea]. Disponible en: http://www.uclg-digitalcities.org/app/uploads/2015/06/en_smartcitiesstudy.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Dublin City Council (2013). Sustainability Report 2013 [en línea]. Disponible en: http://www.dublincity.ie/sites/default/files/content/YourCouncil/CouncilPublications/Documents/SustainabilityReport2013.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Economic and Social Commission for Western Asia (UN ESCWA) (2005). Information Society Indicators [en línea]. Disponible en: http://unpan1.un.org/intradoc/groups/public/documents/unescwa/unpan030396.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Eglè, J. y J. (2015). Smart Public Governance: dimensions, characteristics, criteria [en línea]. Disponible en: http://irspm2015.com/index.php/irspm/IRSPM2015/paper/viewFile/1286/582 [Consulta: 2016, 14 de mayo].

European Commission (2015). Digital Economy and Society Index (DESI) Anexo [en línea]. Disponible en: https://eu-smartcities.eu/sites/all/files/documents/DESI20-20Annex20Table20Structure20EU20Data.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

– (2014, mayo). Delivering the European Advantage. How European governments can and should benefit from innovative public services [en línea]. Disponible en: http://ec.europa.eu/information_society/newsroom/cf/dae/document.cfm?doc_id=5811 [Consulta: 2016, 14 de mayo].

– (2013, febrero). European Tourism Indicator System TOOLKIT For Sustainable Destinations [en línea]. Disponible en: http://bookshop.europa.eu/en/the-european-tourism-indicator-system-pbNB3213182/downloads/NB-32-13-182-EN-C/NB3213182ENC_002.pdf;pgid=Iq1Ekni0.1lSR0OOK4MycO9B0000f8_QXTgr;sid=4Bna-e3e_sHa9bqR2SNEXo_758rcKuoN5so=?FileName=NB3213182ENC_002.pdf&SKU=NB3213182ENC_PDF&CatalogueNumber=NB-32-13-182-EN-C [Consulta: 2016, 21 de mayo].

– (2012, julio). EGovernment Benchmark Framework 2012-2015 [en línea]. Disponible en: https://ec.europa.eu/digital-agenda/sites/digital-agenda/files/eGovernment20Benchmarking20method20paper20published20version_0.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

European Commission Study for the European Commission (2008, abril). Benchmarking ICT use among General Practitioners in Europe [en línea]. Disponible en: http://www.rcc.gov.pt/SiteCollectionDocuments/ICT_Europe_final_report08.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

European Union Smart Culture Project (2013, junio). Definition of Indicators of the Project [en línea]. Disponible en: http://www.smartculture.eu/sites/default/files/d.1.2_definition_of_indicators_of_project.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Eurostat (2015). Smarter, greener, more inclusive? Indicators to support the Europe 2020 strategy [en línea]. Disponible en: http://ec.europa.eu/eurostat/documents/3217494/6655013/KS-EZ-14-001-EN-N.pdf/a5452f6e-8190-4f30-8996-41b1306f7367 [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Fitsilis, A. y G. (2010). An evaluation framework for e-government projects [en línea]. Disponible en: http://dde.teilar.gr/publications/138/egovframeworkchapter_fitsilisanthopoulosgerogiannis.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Gavelin, K., Burall, S. y Wilson, R. (2009, julio). Open Government: beyond static measures [en línea]. Disponible en: http://www.oecd.org/gov/46560184.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Giffinger, R. et al. (2007, octubre). Smart cities Ranking of European medium-sized cities [en línea]. Disponible en: http://www.smart-cities.eu/download/smart_cities_final_report.pdf [Consulta: 2016, 2 de mayo].

Hugony, C. y Roca, J. (2008, 9 de junio). Indicadores para la Evaluación de Ciudades Históricas [en línea]. Disponible en: https://upcommons.upc.edu/bitstream/handle/2117/2791/11_TESIS_Hugoni.pdf?sequence=1 [Consulta: 2016, 21 de mayo].

IDAE (2012, 18 de abril). Mapa Tecnológico Ciudades Inteligentes [en línea]. Disponible en: http://www.idae.es/uploads/documentos/documentos_Borrador_Smart_Cities_18_Abril_2012_b97f8b15.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

IESE Business School y Universidad de Navarra (2015). Cities in Motion 2015 [en línea]. Disponible en: http://www.iese.edu/research/pdfs/ST-0366.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

IFMA (2013, junio). 2013 Energy Efficiency Indicator Survey [en línea]. Disponible en: http://navitascap.com/wp-content/uploads/2013/11/061213_IBE_Energy_Efficiency_Indicator_Survey.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

International Economic Development Council (2006, agosto). Economic Development and Smart Growth [en línea]. Disponible en: http://www.iedconline.org/clientuploads/Downloads/edrp/IEDC_Smart_Growth.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

ITU (2015, marzo). Key performance indicators definitions for smart sustainable cities [en línea]. Disponible en: http://www.itu.int/en/ITU-T/focusgroups/ssc/Documents/Finalized_Deliverables/fg-ssc-0270-r3-KPIs_definitions.docx [Consulta: 2016, 2 de mayo].

– (2013). Measuring the Information Society [en línea]. Disponible en: https://www.itu.int/en/ITU-D/Statistics/Documents/publications/mis2013/MIS2013_without_Annex_4.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Katić, A., Kiš, T., Ćosić, I., Vukadinović, S. y Šeregelj, T. D. (2015). Modelling the Composite Competitiveness Index of the Knowledge-based Society [en línea]. Disponible en: http://www.uni-obuda.hu/journal/Katic_Kis_Cosic_Vukadinovic_Seregelj_57.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Lerner, W. y Little, A. D. (2011). The Future of Urban Mobility: Towards networked, multimodal cities of 2015 [en línea]. Disponible en: http://www.adlittle.com/downloads/tx_adlreports/ADL_Future_of_urban_mobility.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Lombardi, P. (2011). The Triple Helix of the Smart Cities visions [en línea]. Disponible en: http://www.smartcities.info/files/1420-20Patrizia20Lombardi20Smart20City20visions_1July2011.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Ministerio de Industria, Energía y Turismo (2015). Plan Nacional de Ciudades Inteligentes [en línea]. Disponible en: http://www.minetur.gob.es/turismo/es-ES/Novedades/Documents/Plan_Nacional_de_Ciudades_Inteligentes.pdf [Consulta: 2016, 2 de mayo].

Ministry of Foreign Affairs of Denmark (2006). Monitoring and Indicators in the Sector of Environmental and Natural-Resource Management [en línea]. Disponible en: http://amg.um.dk/en/~/media/amg/Documents/Technical20Guidelines/Indicators20in20sectors/Monitoring_Environment.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

MIT (s.a.). Smart Cities: Vision [en línea]. Disponible en: http://smartcities.media.mit.edu/frameset.html [Consulta: 2016, 2 de mayo].

Norden (2013). Nordic eHealth Indicators: Organisation of research, first results and the plan for the future [en línea]. Disponible en: http://www.diva-portal.org/smash/get/diva2:700970/FULLTEXT01.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

ODI (2014, enero). Governance targets and indicators for post 2015 [en línea]. Disponible en: http://www.odi.org/sites/odi.org.uk/files/odi-assets/publications-opinion-files/8789.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Parlamento Europeo (2014). Mapping Smart Cities in the UE [en línea]. Disponible en: http://www.europarl.europa.eu/RegData/etudes/etudes/join/2014/507480/IPOL-ITRE_ET28201429507480_EN.pdf [Consulta: 2016, 2 de mayo].

Sartori, J., Moore, T. y Knaap, G. (2011, enero). Indicators of Smart Growth in Maryland [en línea]. Disponible en: http://smartgrowth.umd.edu/assets/documents/indicators/2011_smart_growth_indicators_report_appendices.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Sen, L., Majumdar, S. R., Highsmith, M., Cherrington, L. y Weatherby, C. (2011, octubre). Performance Measures for Public Transit Mobility Management [en línea]. Disponible en: http://d2dtl5nnlpfr0r.cloudfront.net/tti.tamu.edu/documents/0-6633-1.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Sernaglia Gomes, C. y Mateus Moretto, E. (2011, 14 de mayo). A Framework of indicators to support urban Green área planning: a Brazilian case study [en línea]. Disponible en: http://www.iaees.org/publications/journals/piaees/articles/2011-1(1)/A-framework-of-indicators-to-support-urban.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Siemens (2012). Green City Index [en línea]. Disponible en: http://www.siemens.com/entry/cc/features/greencityindex_international/all/en/pdf/gci_report_summary.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Smart Cities Council (2014, 13 de agosto). Dissecting ISO 37129: Does your city’s air quality measure up to the new Smart City standard? [en línea]. Disponible en: http://smartcitiescouncil.com/article/dissecting-iso-37120-does-your-citys-air-quality-measure-new-smart-city-standard [Consulta: 2016, 21 de mayo].

Smart Dubai (s.a.). Our Dimensions. Smart Dubai Project Website [en línea]. Disponible en: http://www.smartdubai.ae/foundation_dimensions.php [Consulta: 2016, 2 de mayo].

United Nations (2014). E-Government Survey 2014 [en línea]. Disponible en: http://unpan3.un.org/egovkb/Portals/egovkb/Documents/un/2014-Survey/E-Gov_Complete_Survey-2014.pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

United Nations. Partnership on Measuring ICT for Development (2005, noviembre). Core ICT Indicators [en línea]. Disponible en: http://unstats.un.org/unsd/statcom/doc07/BG-ICT.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].

Urban Mass Transit Company Limited (2010-2011). Bangalore Mobility Indicators 2010-11 [en línea]. Disponible en: http://www.urbantransport.kar.gov.in/Bangalore20Mobility20Indicators_(22-12-2011).pdf [Consulta: 2016, 21 de mayo].

US Environmental Protection Agency WEB (s.a.). Indicators [en línea]. Disponible en: https://www3.epa.gov/climatechange/science/indicators/index.html [Consulta: 2016, 21 de mayo].

World Economic Forum (2013). The Networked Readiness Index 2013: Benchmarking ICT Uptake and Support for Growth and Jobs in a Hyperconnected World [en línea]. Disponible en: http://www.searo.who.int/entity/health_situation_trends/country_profiles/e_health/wef_gitr_2013_nri_structure.pdf [Consulta: 2016, 14 de mayo].