Fino ad ora abbiamo visto come il modello decisionale basato sull’analisi dei dati e sull’individuazione delle relative correlazioni porti indiscussi vantaggi in ambito di business.
Ma è un fenomeno applicabile anche a contesti sociali e senza scopo di lucro? La risposta, che possiamo vedere già operativa in molte metropoli, è ovviamente SI. I possibili campi di applicazione sono diversi, dalla gestione del traffico alle esigenze di efficienza energetica, fino all’utilizzo delle capacità predittive per la ottimizzare la manutenzione o all’analisi dei feedback sull’operato della pubblica amministrazione.
Per i primi due casi entriamo nell’ambito delle smart cities, ambienti dove la connettività, la diffusione di sensori (la cosiddetta internet of things) e apparecchi mobili nonchè la presenza di strumenti di analisi permettono di individuare, controllare e organizzare molti segmenti della vita di comunità.
Le dinamiche automobilistiche o comunque legate agli spostamenti giornalieri dei lavoratori, turisti e cittadini in genere sono uno degli aspetti su cui le amministrazioni stanno investendo maggiormente in ambito urbano. Anche senza attendere infatti che tutte le automobili abbiano di serie connessioni wireless e i sensori più disparati, è già possibile tenere sotto controllo l’andamento del traffico sfruttando le informazioni prodotte ad esempio dai dispositivi mobili che i cittadini utilizzano o portano con se negli spostamenti oppure dai segnali provenienti dai sistemi di controllo presenti (es: varchi per il traffico limitato). In alcuni casi (come ad esempio della città di Rio de Janeiro) vengono individuati incidenti o intralci al traffico urbano analizzando deviazioni significative dei flussi di auto, e viene immediatamente indirizzata nella zona la pattuglia disponibile più vicina per gestire la criticità.
In altri casi (nell città di Lione) le velocità di percorrenza ed eventuali ingorghi vengono utilizzati per alimentare la catena di controllo dei semafori e facilitare le operazioni gestione da parte degli operatori del traffico.
Anche il mondo dei social contribuisce in maniera abbondante alla produzione di dati che possono essere associati al controllo dei traffico: una semplice ricerca di “#gra” su twitter ci restituisce frasi abbastanza indicative come “Il #gra è l’inferno, non c’è altra spiegazione” o “Grande raccordo anulare ti odio, #traffico #gra #roma” o ancora “#gra #traffico #moriròqui”, che segnalano come ci siano stati dei rallentamenti sul raccordo anulare di Roma (ma forse questa informazione era nota già a prescindere…)
Un altro aspetto decisamente rilevante delle potenzialità dei big data applicati ai social è la possibilità di raccogliere direttamente alla fonte le percezioni della cittadinanza rispetto alle scelte dell’amministrazione. La politica infatti, almeno formalmente, si è sempre interessata alle opinioni della comunità, utilizzando strumenti intrinsecamente non esatti come i sondaggi o avendo i risultati con un ritardo temporale importante come nei casi dei censimenti. L’analisi dei commenti rilevati nei soclial network riporta le percezioni dei cittadini in modo molto più aderente alla realtà e immediato. I modelli di Business analitics permettono quindi ai leader di entrare in sintonia con le opinioni comuni in tempo reale e, se gli stessi saranno di grado di sfruttare correttamente l’occasione, di stimolare la partecipazione dei cittadini ai temi di interesse pubblico.
Questa rapida overview sul mondo della relazione tra cittadini e big data, che avremo modo di approfondire prossimamente, ci fornisce un interessante spunto di riflessione: è l’unico caso in cui i nuovi modelli di gestione delle informazioni (siano essi adibiti al controllo del traffico piuttosto che alla realizzazione di interventi di manutenzione) vengono alimentati dagli stessi individui che sono poi i fruitori del servizio messo a disposizione. Insomma un modo per sentirsi parte della soluzione del problema e non essere schiacciati dall’enormità di questi Big Data.
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