Perspectivas sociales sobre cohousingun análisis integral mediante la aplicación de métodos mixtos

Abstract

En las sociedades contemporáneas se entrelazan diversos factores que causan la necesidad de generar nuevos modelos de vivienda colectiva como el cohousing. El cohousing es un modelo habitacional donde familias o individuos con intereses comunes toman la decisión de vivir juntos, combinando la privacidad de la vivienda y generosos espacios compartidos. En un contexto de transición demográfica, el aumento de la esperanza de vida y la disminución de la natalidad generan un panorama complejo con una población con mayor proporción de personas mayores y menor de jóvenes. Siendo la edad una variable que aumenta la probabilidad de ser dependiente o de tener discapacidad en simbiosis con los lineamientos internacionales de la Organización Mundial de la Salud sobre envejecimiento saludable, los Objetivos de Desarrollo Sostenible, la Convención Internacional Sobre los Derechos de las Personas con Discapacidad y las exigencias de la sociedad civil surge la necesidad de desarrollar entornos habitacionales inclusivos. Estos ecosistemas vivenciales no solo deben ser accesibles físicamente, sino también ofrecer apoyo y fomentar la colaboración en comunidad con la intención educo-social de garantizar la autonomía e independencia de las personas mayores y con discapacidad, permitiéndoles vivir con dignidad y seguridad. Asimismo, el incremento inflacionario de los precios de la vivienda y su escasez dificultan cada vez más el acceso, modelos como el cohousing cuando se articulan como cooperativas en cesión de uso pueden evitar el efecto especulador al carecer de derecho de propiedad individual. Otros aspectos de índole ideológica se encuentran ligados a su resurgimiento. Existe un creciente interés por parte de la sociedad en retornar a una vida más comunitaria, con mayor interacción social y una apuesta por la ayuda mutua. Esta tendencia se refleja en el auge de los proyectos de cohousing, cuyo impacto pretende trascender al de la vivienda convencional. El envejecimiento de la población, la búsqueda de estilos de vida sostenibles y la necesidad de interacción social han impulsado el interés por el cohousing, un modelo de vivienda colaborativa que aún carece de estudios científicos profundos. Esta investigación busca comprender el cohousing desde una perspectiva integral, abarcando su historia, modelos internacionales, producción y tendencias relevantes en la era digital. -O.E.1: Conocer los antecedentes y la evolución del cohousing. -O.E.2: Analizar y describir los modelos internacionales de Cohousing más relevantes -O.E.3: Identificar tendencias emergentes y patrones recurrentes en las discusiones de la plataforma X (antiguo Twitter) sobre el cohousing durante el período de 2019-2022, mediante la aplicación de técnicas avanzadas de análisis de redes y modelado de tópicos. -O.E.4: Conocer y analizar el sentimiento expresado en los tweets sobre cohousing durante el período de 2019-2022, utilizando los servicios de procesamiento del lenguaje natural en la nube de Microsoft Azure Text Analytics, Amazon Comprehend, IBM Watson NLU y Google Cloud Natural Language API. -O.E.5: Evaluar el rendimiento y la precisión de los servicios de Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) en la nube Microsoft Azure Text Analytics, Amazon Comprehend, IBM Watson NLU y Google Cloud Natural Language API, en el análisis de datos de Twitter relacionados con el cohousing durante el periodo 2019-2022, a fin de determinar su eficacia para un caso de Ciencias Sociales. -O.E.6: Realizar un análisis exhaustivo de la producción académica sobre el cohousing mediante el empleo de la bibliometría en la base de datos de Scopus para evidenciar su evolución e identificar temas, obras, autores y tendencias relevantes. -O.E.7: Examinar casos nacionales e internacionales de cohousing para identificar buenas prácticas y desafíos. La investigación adoptó un enfoque mixto e integral, que utilizó métodos cuantitativos y cualitativos para lograr una comprensión profunda del fenómeno. Este enfoque se estructuró en cuatro fases. En la fase I, los datos fueron extraídos de la red social X del periodo 2019-2022 empleando los términos cohousing y coliving para ser sometidos a un técnicas procesamiento mediante NLP. Posteriormente los datos fueron analizados mediante técnicas de análisis de redes y modelado de temas. La extracción de los datos para la fase II es el mismo que el descrito anteriormente. Se realizaron análisis de sentimiento con distintos sistemas utilizando los servicios de procesamiento del lenguaje natural en la nube de Microsoft Azure Text Analytics, Amazon Comprehend, IBM Watson NLU y Google Cloud Natural Language API y se realizó una evaluación de sus rendimientos. La fase III consistió en un estudio bibliométrico sobre cohousing en la base de datos Scopus, abarcando el periodo 1979-2023. Este trabajo bibliométrico permitió analizar la producción científica sobre el objeto de estudio de la tesis doctoral, identificar las principales líneas de investigación y autores relevantes. En la fase IV se llevaron a cabo estudios de casos sobre proyectos de cohousing en España e internacionales. La selección de los proyectos se realizó tras la conceptualización del cohousing desarrollada en el Capítulo II. En análisis temático realizado sobre red social X se identificaron los siguientes clústeres: Coworking Spaces, Rental Apartments, Professional Networking Work-Live, Spaces Urban, Planning Population Movement y Fundraising Growth. Los temas identificados hacen referencia a las transformaciones actuales en la vida de las ciudades, la urgencia de garantizar viviendas a precios accesibles y, por ende, la intervención de entidades gubernamentales en la formulación de políticas. Asimismo, se destaca la creciente demanda de conciliar el trabajo y la movilidad. Se buscan abordar las necesidades cambiantes de la sociedad contemporánea en términos de vivienda y comunidad. Tanto el cohousing como la necesidad de vivienda asequible y espacios de trabajo flexibles reflejan una tendencia hacia entornos más colaborativos, sostenibles y adaptados a las nuevas formas de vida urbana. En el análisis de sentimiento se observa un predominio de sentimientos neutrales en todos los sistemas analizados, seguido de una inclinación hacia la positividad, debido probablemente al carácter informativo de los tweets. La prueba Anova y el índice Kappa revelan discrepancias significativas entre Amazon Comprehend y los otros sistemas, mientras que Google Cloud Natural Language API y Microsoft Azure Text Analytics muestran un comportamiento similar, con una concordancia moderada y altos porcentajes de neutralidad. En cuanto al rendimiento de los servicios de Procesamiento del Lenguaje Natural, Microsoft Azure Text Analytics destacó con el mejor rendimiento general, seguido por Google Cloud Natural Language API. El análisis de la producción académica sobre cohousing en la base de datos Scopus durante el periodo 1979-2023 ha evidenciado principalmente el carácter social del término y su creciente interés a nivel internacional. Además, se identifica el carácter interdisciplinar del cohousing y la existencia de un grupo de expertos con una elevada productividad en este campo. Los estudios de casos acerca del cohousing subrayan la diversidad de sus enfoques y el liderazgo comunitario en su gestión. Estos estudios hacen hincapié en aspectos como la sostenibilidad, el cuidado de la salud, la interacción social y las actividades de ocio, contribuyendo al fomento del envejecimiento activo. Esta investigación aporta una visión integral del cohousing, analizando su historia y evolución, modelos internacionales, principales regulaciones legales, estudios de caso, tendencias temáticas en redes sociales y los sentimientos generados. Además, se ha realizado una evaluación de los sistemas de análisis de sentimiento y un estudio bibliométrico en un amplio periodo de tiempo. Este trabajo es de especial valor para investigadores, desarrolladores de políticas y todos los interesados en la temática del cohousing.