Resumen de Exploring the Quality-of-life Satisfaction in the Historical Fabrics of Iran Through Machine Learning Models

Arman Mirzakhani, Mateu Turro Calvet, Mostafa Behzadfar

• español

  Los centros históricos de las ciudades a menudo quedan fuera del proceso de desarrollo urbano, especialmente cuando el crecimiento de la población es muy rápido. Por lo tanto, se enfrentan a graves dificultades que afectan la calidad de vida (CV) de sus residentes. Una CV adecuada es esencial para anclar a la población local en estas valiosas áreas históricas. Mantener sus formas de vida tradicionales es fundamental para preservar su herencia, pero casi no se ha realizado un estudio exhaustivo sobre el tema en Irán. Para abordar esta deficiencia, se llevó a cabo un análisis multivariable basado en una encuesta que contó con la participación de más de 1.800 habitantes de los centros de las ciudades antiguas de Yazd, Ardakan, Naeen y Kashan. La CV (variable dependiente) se relacionó con 21 variables independientes, que abarcan una amplia gama de aspectos físicos, sociales, económicos, ambientales e institucionales, seleccionadas a partir de una revisión exhaustiva de la literatura teórica. Para descubrir los patrones subyacentes a los datos recopilados, se examinaron varios algoritmos paramétricos y no paramétricos como CHAID, regresión logística, NEURAL NET, C5.0 y C&R Tree. El modelo C5.0 mostró la precisión general más alta y se utilizó para seleccionar los mejores predictores de la satisfacción de CV para los residentes de estas áreas de la ciudad: 1) calidad de edificios y calles, 2) seguridad y protección, 3) servicios administrativos y 4) accesibilidad vehicular. El conocimiento recopilado debería ayudar a los responsables de la toma de decisiones y los planificadores iraníes a desarrollar planes integrales de regeneración para las áreas históricas de las ciudades e incorporar mejor los aspectos de sostenibilidad social

• English

  Historical city centres are quite often left out of the urban development process, especially when population growth is very rapid. Therefore, they are confronted with severe difficulties affecting the quality of life (QOL) of their residents. An adequate QOL is essential to anchor the local population in these valuable historical areas. Keeping their traditional ways of life is critical to preserve their heritage, but almost no comprehensive study has been done on the subject in Iran. To address this deficiency, a multivariable analysis was carried out based on an extensive survey that counted with the participation of more than 1800 inhabitants of the old city centres of Yazd, Ardakan, Naeen and Kashan. The QOL (dependent variable) was related to 21 independent variables, covering a wide range of physical, social, economic, environmental, and institutional aspects, selected from a thorough review of the theoretical literature. To discover the patterns underlying the collected data, several different parametric and non-parametric algorithms such as CHAID, Logistic Regression, NEURAL NET, C5.0 and C&R Tree have been examined. The C5.0 model showed the highest overall accuracy and was used to select the best predictors of QOL satisfaction for the residents of these city areas: 1) quality of buildings and streets, 2) safety and security, 3) administrative services and 4) vehicle accessibility. The knowledge gathered should assist Iranian decision-makers and planners develop comprehensive regeneration plans for historical city areas and better incorporate social sustainability aspects.