La Business Intelligence a supporto della riqualificazione urbana: Firenze Smart City

Siamo nell’era della Data Driven Economy: alle fonti istituzionali, già ricche di banche dati, si sono aggiunte quelle private, con particolare riguardo a tutta quella serie di nuovi dispositivi che ci portiamo dietro nella vita di tutti i giorni (smartphones, tablet, mp3...) in grado ormai, tra le altre cose, di rilevare la nostra posizione e quindi di geolocalizzarci sul territorio.
L’informatica ha aperto la strada a una rivoluzione senza precedenti nell’ambito della statistica, permettendo maggiore rapidità ed efficienza nelle rilevazioni, adesso anche real-time.
L’Internet delle Cose (IoT), un termine che indica sostanzialmente la digitalizzazione dei dati rilevati dai sensori presenti potenzialmente in qualsiasi oggetto (dalle scarpe ai contatori elettrici), sta creando intere Città Digitali.
La Carta dell’Amministrazione Digitale, ha segnato la presa di posizione da parte del Governo Italiano in favore della digitalizzazione della P.A., favorendo in particolare la creazione di open data disponibili per i cittadini.
Questo elaborato, seppur attribuisca grande importanza all’elaborazione dei dati (in particolare quelli georeferenziati) non prende in esame solo la Città Digitale bensì quella che il Prof. Carlo Ratti, esperto del MIT di Boston, definisce Senseable City, dove la tecnologia è solo un mezzo per raggiungere la città intelligente, ma il focus è sempre sui bisogni dell’uomo. Nella pratica, l’elaborato prende alcuni strumenti tipici della Business Intelligence - in particolare il Geomarketing - e li applica a un mondo finora pressoché inesplorato da parte dell’analisi economica, quello della ‘Smart City Elaboration’, ossia lo studio relativo alla messa in pratica di una città che possa dirsi veramente intelligente, in questo caso attraverso la riqualificazione urbana. La speranza è che sia spunto per un’implementazione costante, fino alla costituzione di veri e propri Decision Support Systems per la sfera pubblica così come già esistono per le aziende private, in modo da rendere agevole a tutte le Amministrazioni la gestione, il controllo e infine l’intervento sui ‘processi urbani’ così come avviene ormai da tempo per quelli aziendali. L’elaborato prende in esame una delle città più attive in Italia nel passaggio alla Smart City, Firenze, suddividendola in quartieri e analizzando la situazione prima a livello macro, poi sempre più micro. Obiettivo specifico è la riqualificazione del quartiere più disagiato a partire dalle conclusioni tratte per mezzo dell’analisi statistica.
Più precisamente, sceglieremo un quartiere che, sulla base degli indicatori smart da noi costruiti, risulti quello meno ‘performante’ e lo riporteremo sulla media degli altri quartieri, suggerendo al contempo azioni di policy per risollevare gli indicatori in ‘sofferenza’.
Per la scelta del quartiere d’interesse, a partire dal dataset iniziale, stileremo in un primo momento statistiche descrittive degli indicatori smart per poi passare all’analisi multivariata. Utilizzeremo quindi strumenti statistici più avanzati come l’Analisi Delle Componenti Principali per clusterizzare la città per aree omogenee sulla base dei nuovi indicatori, in modo da farci un’idea ancora più chiara del contesto territoriale. Per la riqualificazione dello stesso, oltre che guardare agli indicatori smart iniziali, ci avvarremo di un altro dataset, stavolta su dati raccolti dalle celle telefoniche, in grado di fornirci un’analisi dinamica della popolazione gravitante, che ci fornirà un’idea ancora più puntuale sul contesto urbano.