A casa dall’ufficio! Prima a Napoli, Roma o Milano ?

Nell’era dei big data, i nostri smartphone tracciano i nostri movimenti raccogliendo i dati di geolocalizzazione del GPS. Questo consente di studiare la mobilità al dettaglio di milioni di persone contemporaneamente. Ne abbiamo già parlato nel nostro precedente articolo Big data al servizio della mobilità, dove abbiamo presentato una panoramica di possibili applicazioni.

Un esempio pratico

Ora è giunto il momento di mostrare un esempio concreto dell’uso dei big data! Abbiamo infatti studiato le abitudini lavorative delle persone in 3 diverse città (Napoli, Roma, Milano) nel periodo precedente alla pandemia. Sono stati considerati individui con sede di lavoro fissa (ad esempio impiegati, professori, negozianti etc). Di questi sono stati analizzati orari degli spostamenti e tempi di permanenza in una tipica giornata feriale. Trattandosi di migliaia di utenti tracciati per mesi, i loro spostamenti sono veri e propri big data.

Come rappresentare tutte queste informazioni in un unico grafico?

Il timelapse sottostante mostra la mobilità delle persone, in orario compreso tra le 06:00 e le 20:00. Siamo infatti interessati alle abitudini lavorative.Ogni pallina rappresenta una percentuale di utenti tracciati in ciascuna delle tre città (corrispondenti alle tre righe). La colonna a sinistra si riferisce al luogo di residenza o di soggiorno. La colonna a destra indica l’ufficio (o più in generale il luogo di lavoro). Infine la colonna centrale comprende tutti i luoghi restanti visitati dall’utente. Questi includono i punti di interesse visitati nel tempo libero (cinema, bar, centri sportivi,…). Ma anche il tempo speso in strada, fermate dell’autobus, stazioni ferroviarie e via dicendo.

La pausa pranzo

Una prima differenza è rappresentata dalla pausa pranzo. A Milano tende a iniziare prima, verso le 12 e 30 e dura meno che a Napoli e a Roma. Molte persone pranzano direttamente in ufficio risparmiando quindi il tempo di spostamento verso bar e ristoranti. A Napoli una percentuale non trascurabile di persone torna a casa per pranzo, come anche a Roma, anche se in misura minore. Il fenomeno è dovuto probabilmente a una maggiore prossimità della casa all’ufficio.

Si torna a casa

Milano è la città in cui si torna a casa prima dal lavoro nel pomeriggio. Mediamente a partire dalle 4 gli uffici cominciano a svuotarsi gradualmente. Discorso diverso per Roma dove le persone tornano a casa mediamente a partire dalle 5. Invece a Napoli il rientro a casa avviene mediamente tra le 5 e 30 e le 6 e 30.

Ed è solo l’inizio!

Ovviamente questi dati medi sono solamente indicativi. Un’analisi più dettagliata dovrebbe discriminare chi vive nel centro città da chi vive in periferia o nell’hinterland. Oppure tenere conto delle diverse attività lavorative svolte dagli utenti tracciati. Un impiegato in un ufficio ha orari lavorativi molto diversi da un addetto del settore della ristorazione.

Fortunatamente, i big data di geolocalizzazione permettono di ottenere tutte queste informazioni, profilando gli utenti in maniera molto precisa. Si può quindi sfruttare questa profilazione per scopi pubblicitari, creando cluster ad-hoc per le campagne in programmatic e proximity marketing. Oppure capire direzione e orari dei flussi di persone che si muovono in un’area metropolitana. Oppure ancora valutare l’attrattività di certi quartieri ed aree in termini di uffici e tempo libero in vista di progetti di riqualificazione urbana.

Come sbloccare tutte le potenzialità dei big data?

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