Tema di copertina: Big Data

Capire il presente e organizzare il futuro

Le prime città svizzere stanno studiando come utilizzare i dati della telefonia mobile in formato anonimo per valutare i progetti infrastrutturali. Il Future Cities Laboratory dell’ETH a Singapore va un passo oltre, ottimizzando, grazie ai Big Data e alla simulazione dell’intera popolazione cittadina, la pianificazione di interi quartieri e reti infrastrutturali.

Daniel Meierhans

Come utilizzare al meglio le limitate risorse finanziarie? Tutte le grandi città svizzere si trovano confrontate con le stesse problematiche. Gli agglomerati urbani crescono. Si cerca di compattare, nascono nuovi quartieri e l’afflusso di nuovi abitanti trasforma quelli esistenti. Le infrastrutture per i trasporti future non devono però soddisfare solo le nuove esigenze in fatto di mobilità. Per mantenere l’attuale ritmo di crescita, è anche necessario migliorare la qualità della vita in centri urbani sempre più compatti. Secondo Kay Axhausen, direttore dell’Istituto di pianificazione del traffico e dei sistemi di trasporto dell’ETH di Zurigo, una cosa è chiara: «Infrastrutture sovradimensionate, che saranno pienamente sfruttate solo tra 40 anni, come quelle concepite in Svizzera negli anni 50 soprattutto per quanto concerne la rete autostradale, oggi non sono più realistiche».
 

Una base di dati per investimenti miliardari 

Concretamente, a Zurigo, Basilea, Ginevra e Losanna attualmente sono in discussione progetti per diverse decine di miliardi di franchi. Tali progetti comprendono, oltre all’ampliamento delle reti pedonali e ciclabili, nuove linee di tram e metropolitana, l’ampliamento delle tangenziali autostradali, gallerie sotto i centri storici e la creazione di passaggi sopra o sotto insenature lacustri. Per poter decidere quali di questi costosi progetti ha senso realizzare, i responsabili delle amministrazioni – e in ultima istanza anche i cittadini aventi diritto al voto – necessitano di dati affidabili.  
 

Mappare la dinamica della vita cittadina

La città di Ginevra ha individuato il potenziale dei Big Data per questo tipo di progetti urbanistici già nel 2011. Il progetto pilota «Ville Vivante» mostra in modo impressionante con quale realismo i dati dei telefoni cellulari possono mappare la dinamica della vita cittadina. Nel frattempo le tecnologie sono già un passo più avanti. Alcune città svizzere hanno già iniziato a utilizzare la rete di telefonia mobile per una pianificazione del traffico basata sulla realtà dei fatti. I profili di movimento dei cellulari offrono infatti grandi vantaggi, in quanto mappano la mobilità praticamente nella sua totalità, sono relativamente economici da rilevare e sono disponibili in tempo reale o quasi.

 

Sondaggi errati

Fino ad ora le città dovevano basarsi su sondaggi come il «Microcensimento mobilità e trasporti» della Confederazione. Per motivi legati ai costi, sondaggi di questo tipo possono essere svolti solo ogni qualche anno e presentano sostanzialmente delle incertezze. Sia il catalogo di domande che il campione sono limitati. I modelli di comportamento meno frequenti non emergono e le domande sorte nel corso dell’analisi restano senza risposta. A ciò si aggiunge il fatto che le persone, per natura, tendono con le proprie risposte a fornire un’immagine positiva di sé.

 

Le incertezze che caratterizzano gli attuali modelli dei trasporti sono quindi altrettanto grandi. I dati dei cellulari, in formato anonimo e aggregato, provenienti dalla rete di telefonia mobile forniscono invece un’immagine praticamente completa e aggiornata della realtà. «Un confronto dei nostri dati con i modelli precedenti mostra notevoli differenze», spiega David Watrin, responsabile dei prodotti di Sicurezza e Intelligence di Swisscom.

 

Simulazione di ogni singolo abitante

I lavori in corso al Future Cities Laboratory dell’ETH a Singapore mostrano quanto sia grande il potenziale di analisi dei dati di questo tipo non solo per il traffico e i trasporti, ma per tutti i settori della pianificazione urbanistica. Presso il laboratori ingegneri dei trasporti, architetti, sociologi, esperti di energia, designer, urbanisti e specialisti della modellazione collaborano a soluzioni per la città del futuro. A tale scopo utilizzano sofisticati modelli come MATSim Singapore (Multi-Agent Transport Simulation), nei quali gli specialisti che lavorano al fianco di Axhausen inseriscono l’intera mobilità della città-stato asiatica. 

Per poter decidere quali di questi costosi progetti ha senso realizzare, i responsabili delle amministrazioni – e in ultima istanza anche i cittadini aventi diritto al voto – necessitano di dati affidabili.

In questa simulazione ciascuno dei 5 milioni di abitanti è mappato come «software agent» con caratteristiche individuali, le quali provengono dai dati statistici disponibili su luoghi di residenza, posti di lavoro e strutture demografiche, dai risultati di sondaggi, nonché dai profili utente delle smart card a frequenza radio che a Singapore vengono utilizzate per l’addebito automatico dell’utilizzo dei mezzi di trasporto pubblici. «Osservate singolarmente, le numerose interazioni tra i diversi elementi risultano rapidamente visibili e con l’ausilio di modelli riusciamo a comprenderle», spiega Axhausen.

 

Inclusione del comportamento

Simulando, attraverso il modello MATSim, non solo l’intero sistema di mobilità ma, per la prima volta, anche il comportamento degli abitanti, i ricercatori dell’ETH ottengono ulteriori importanti informazioni. Possono infatti stimare tra l’altro in che modo i passeggeri reagiranno a una modifica dell’offerta. A Singapore i ricercatori hanno ad esempio simulato sul computer in che modo suddividere al meglio una linea di autobus troppo lunga, che non riusciva a rispettare l’orario delle corse.  Con la suddivisione in due tratte separate è stato possibile non solo stabilizzare gli orari, ma anche riconquistare passeggeri precedentemente persi grazie al miglioramento del servizio, proprio come previsto nella modellazione.

 

Spazi vitali ben funzionanti

Tuttavia, perché una città sia attraente, un sistema di trasporti pubblico e privato perfettamente funzionante non basta. Altrettanto importanti sono zone pedonali attraenti, nelle quali si possa sviluppare la vita del quartiere. Anche su questo punto le simulazioni possono fornire un aiuto decisivo, affinché la progettazione crei spazi vitali ben funzionanti anche nella pratica. Come si possono integrare al meglio nella rete pedonale ponti e sottopassaggi? Che tipo di strade fungono da barriere pedonali? Dove sono necessari negozi e bar per attirare i passanti? Come deve essere strutturato un parco affinché venga utilizzato dalle persone anche come isola di relax? Le reazioni degli abitanti virtuali mostrano quali varianti risultano promettenti nel contesto dell’ecosistema urbano e quali invece probabilmente non funzionerebbero.

 

Controllo a breve termine...

Attualmente Axhausen ritiene che il vantaggio principale dei Big Data risieda nel controllo a breve termine: «Si individuano subito i cambiamenti e si riesce a reagire in tempo reale». Concretamente, i dati relativi agli spostamenti dei telefoni cellulari permettono tra l’altro di individuare tempestivamente e prevedere entro un determinato arco di tempo le code nel traffico e assembramenti di persone problematici. Come spiega Watrin, nelle città svizzere in futuro potrebbe essere possibile ad esempio migliorare la gestione dei semafori:  «I nostri dati non rilevano solo gli assi viari principali, come gli attuali sensori montati in una posizione fissa, bensì tutte le strade. In tal modo il quadro della situazione del traffico risulta molto più completo».

 

... ottimizzazione continua

Il fatto che i Big Data rendano immediatamente percepibili i cambiamenti, fornisce ai pianificatori urbanistici un altro efficace strumento: così come Google e altri grandi gestori di siti Web migliorano passo dopo passo l’usabilità delle nuove funzionalità tramite analisi in tempo reale, in futuro anche i pianificatori urbanistici potranno ottimizzare costantemente le reti infrastrutturali e i quartieri. I dati della telefonia mobile evidenziano infatti in tempo reale quali misure ottengono gli effetti sperati e quali invece no, mentre anche i cambiamenti nell’utilizzo degli spazi urbani risultano più velocemente percepibili.

Dai Big Data agli Smart Data

In che modo le persone reagiscono a una nuova linea di autobus e affrontano le code: con l’ausilio di Big Data, MATSim Singapore simula il comportamento relativo alla mobilità degli oltre 5 milioni di abitanti (cfr. pagina di copertina). La proiezione su un modello urbano rende visibile inoltre l’influsso delle costruzioni. 

Future Cities Laboratory ETH Singapore

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