Ferrovie dello Stato, big data per viaggi intelligenti

Dove viaggiano, oggi, le persone? Con quali mezzi si spostano? Quali sono le loro abitudini? La risposta a queste domande, per istituzioni e imprese che gravitano attorno al settore dei trasporti, rappresenterebbe un vero punto di svolta. Un modo per gestire in maniera mirata la mobilità, per migliorarla rendendola integrata e sostenibile. Grazie all’utilizzo dei Big Data tutto questo non appare più come un obiettivo irraggiungibile. Lo dimostra il volume «Elementi metodologici per l’analisi della mobilità delle persone attraverso l’uso di Big Data», che verrà presentato oggi a Roma all’Auditorium di Ferrovie dello Stato da Gruppo Fs, ministero delle Infrastrutture e dei Trasporti e Istituto Nazionale di Statistica (Istat). Il Technical Paper – questo il nome della pubblicazione scientifica monografica pubblicata nella sezione «Centro Studi» del sito web di Fs Italiane – nasce dalla collaborazione dei tre enti sul tema della mobilità e raccoglie, per la prima volta, delle linee guida per l’utilizzo dei Big Data nel settore dei trasporti. Gli autori del volume fanno parte dell’Fs Research Centre, struttura di alta competenza nata all’interno del Gruppo Fs, guidato dall’amministratore delegato Luigi Ferraris. Il Research Centre si occupa dello sviluppo di studi e ricerche sulla mobilità e sulle tematiche ad essa connesse e le pubblicazioni sono spesso redatte in collaborazione con università, enti di ricerca, istituzioni e attori pubblici e privati, nazionali e internazionali.

È ormai sempre più impellente, in questo come in altri settori, la necessità di individuare nuove fonti dati in grado di dare informazioni tempestive che aiutino a intercettare e comprendere i continui cambiamenti degli stili di vita e delle abitudini delle persone. Allo stesso tempo sempre più attività quotidiane, come la pianificazione degli spostamenti, gli acquisti e le operazioni economiche si stanno trasferendo nel mondo digitale, che restituisce una grande mole di dati, definiti appunto «Big Data». Nell’ambito della mobilità, ad esempio, le informazioni che si possono collezionare dai dispositivi mobili, derivanti dall’interazione con le antenne e i sistemi Gps per effettuare chiamate o scambiare messaggi e dati, possono essere riutilizzate con fini statistici per ottenere informazioni sulle esigenze di mobilità. Se da un lato i dati sono già disponibili e basta solo raccoglierli, dall’altro l’approccio all’uso dei Big Data richiede però competenze diversificate, metodologie di analisi e l’implementazione di una specifica organizzazione.

Proprio in questo contesto nasce il paper, con l’obiettivo di rispondere alla necessità conoscitiva da parte dei decisori istituzionali e del settore industriale dei trasporti riguardo gli aspetti della mobilità non ancora coperti in maniera esaustiva dalle fonti statistiche. La partecipazione del Gruppo Fs, del Ministero delle infrastrutture e dei trasporti e dell’Istat ha permesso di affrontare tutti i molteplici aspetti legati al tema: dalle norme di riferimento, alle fonti dati a oggi disponibili in Italia, dal ciclo di vita dei Big Data, alle metodologie di estrazione ed elaborazione delle informazioni, ai limiti di applicabilità, fino alle opportunità nell’utilizzo dei Big Data in combinazione con le tecniche del Machine Learning. «Questo lavoro descrive un nuovo approccio alle analisi di mobilità – spiega Mario Tartaglia, responsabile dell’Fs Research Centre – definendo una strategia di Data Fusion che prevede l’uso dei Big Data e dati IoT (Internet of Things) per integrare le informazioni provenienti dalle fonti statistiche convenzionali e restituire un quadro il più completo possibile della mobilità delle persone nei diversi ambiti territoriali. Conoscere le abitudini di mobilità di oggi è il primo passo per progettare un sistema dei trasporti sempre più sostenibile, efficace ed efficiente». Il paper parte appunto dall’uso delle fonti tradizionali, per poi concentrarsi sulle nuove fonti di dati facendo riferimento alle soluzioni proposte a livello internazionale in merito al trattamento dei Big Data per concludere con l’illustrazione del caso di studio realizzato dal Gruppo Fs per la stima delle abitudini di mobilità attraverso dati di telefonia mobile.