Una ricerca condotta da un team di data scientist rivela che, attraverso i Big Data, si possono studiare le nostre abitudini di spostamento e da esse trarre conclusioni utili per la società. Pubblicato su Nature Communications, lo studio è stato condotto in collaborazione dal Kdd Lab di Università di Pisa, l’Istituto di scienza e tecnologie dell’informazione del Consiglio nazionale delle ricerche di Pisa (Isti-Cnr) e il centro di ricerca sulle reti complesse Barabasi Lab di Budapest e Boston.

I ricercatori hanno analizzato i dati relativi agli spostamenti di centinaia di migliaia di persone (rigorosamente anonime), raccolti attraverso tracce Gps di viaggi automobilistici e dati provenienti da dispositivi mobili. Dall’analisi di questi dati è emerso che le persone tendono naturalmente a dividersi in due gruppi: gli “abitudinari” e gli “esploratori”. Gli spostamenti degli abitudinari sono limitati a poche locazioni, come casa e posto di lavoro/studio, mentre gli esploratori mostrano una mobilità “a stella”: un nucleo centrale (casa e posto di lavoro) intorno al quale gravitano altre locazioni, spesso molto distanti.

Gli esperimenti hanno provato che esploratori e abitudinari presentano capacità differenti di diffondere, attraverso i loro movimenti sul territorio, eventuali epidemie”, ha dichiarato Dino Pedreschi dell’Università di Pisa. “I due profili rivelano anche un certo grado di ‘omofilia sociale’: osservando la rete telefonica, gli esploratori tendono a comunicare più spesso con altri esploratori piuttosto che con gli abitudinari”.

I data scientist hanno sviluppato un modello matematico che riproduce la suddivisione in due gruppi, sulla base del quale hanno condotto esperimenti e simulazioni per studiare alcune delle conseguenze della scoperta.

La ricerca dimostra come i Big Data offrano uno strumento potente per la comprensione del comportamento umano, un passo importante verso la realizzazione di simulazioni realistiche in contesti fondamentali come il consumo energetico, l’inquinamento e la pianificazione urbana”, ha spiegato Fosca Giannotti dell’Isti-Cnr. “È importante perché, se abbiamo a disposizione modelli affidabili, siamo in grado di prevedere le conseguenze delle nostre scelte, sia individuali sia collettive, come creare una nuova infrastruttura”.

Sara Brunelli
Attiva nel settore della comunicazione dal 2003, mi sono specializzata nell’editoria B2B, seguendo in particolare lo sviluppo di nuove tecnologie e della robotica.
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