Nell’incontro con Ciro Cattuto, Alessandro Vacca e Marzia Rango una carrellata di applicazioni dell’analisi dei dati applicata alla mobilità
Le principali zone “storiche” di Roma viste attraverso le foto dei turisti, l’ammontare delle multe dei torinesi nelle zone con autovelox, i taxi chiamati a New York in sei anni. Tutto questo lo raccontano i dati. La rappresentazione dalla mobilità umana attraverso lo sviluppo tecnologico è stato il fulcro dell’incontro con Ciro Cattuto, direttore scientifico della Fondazione ISI, Alessandro Vacca, ingegnere e project manager della società Systematica e Marzia Rango, research officer presso il GMDAC (Global Migration Data Analysis Centre).
“I dati aperti municipali e le piattaforme “private” che non sono nate propriamente per raccogliere dati sono oggi un “effetto collaterale” della mobilità” – spiega Cattuto – “Sono diventati tracce digitali di comportamenti umani”. Non si tratta solo di numeri o puntini su uno schermo, ma diventano opportunità per tracciare le abitudini delle comunità e analizzarne gli spostamenti.
Attraverso l’analisi dei dati, per esempio, l’istituto è stato in grado di portare avanti un progetto a Santiago del Cile denominato Initiative di big data for gender, che ha raccolto in una banca dati un anno di vita e spostamenti di 1 milione di persone. Il risultato è stato particolarmente significativo, in quanto ha registrato un’effettiva discriminazione di genere negli spostamenti dei cittadini. Le donne hanno abitudini diverse rispetto agli uomini, si muovono di meno, e raggiungono sempre gli stessi luoghi. Oltretutto, la differenza degli spostamenti tra uomo e donna aumenta al diminuire del reddito. Tutto questo è servito per trasmettere misure che potrebbero risolvere il problema, o comunque farlo conoscere.
L’utilizzo di big data e dei gps per la valutazione strategica dei piani di trasporto in tutto il mondo è anche l’obiettivo della società Systematica, dove lavora Alessandro Vacca. Occuparsi di questa tematica in modo tradizionale significherebbe recarsi in strada e parlare con le persone, con un significativo dispendio di energie. Usando i big data, invece, il risparmio in termini economici e di tempo risulta notevole.
L’analisi della concentrazione della popolazione, le abitudini, gli spostamenti casa/lavoro hanno permesso di studiare, per esempio, come si comportano residenti e turisti nella città di Venezia, oppure studiare una nuova linea metropolitana a Genova, e una nuova tranvia a Bergamo con la stima della popolazione che potrebbe utilizzarla da qui a 15 anni.
Marzia Rango ha portato infine la propria testimonianza riguardo all’analisi delle migrazioni internazionali che viene svolta attraverso i censimenti e le inchieste su lavoro, situazione finanziaria, permessi di soggiorno. Tutti studi che, tuttavia, registrano dei difetti, come il pochissimo aggiornamento e la difficoltà di avere un campione sufficiente. Anche in questo caso i big data hanno trovato una soluzione a questo problema, in quanto sono puntuali in tempo reale con una copertura anche di popolazioni difficili da raggiungere e con una grandezza di campioni a costi relativamente bassi.
Anche Facebook è risultato più aggiornato rispetto ad altri mezzi per poter stimare gli spostamenti dei popoli da un Paese all’altro. Marzia Rango racconta di aver analizzato i dati sui migranti venezuelani in Spagna, con risultati più vicini al presente rispetto ad altri mezzi. Dati quasi attendibili, tuttavia, che non sono rappresentativi di tutta la popolazione. La scienza di analisi e sviluppo di dati non è ancora esatta.
Valeria Tuberosi (futura.news)
La registrazione integrale dell'incontro
