Mockup su entrambi i versanti (didattico e arte+design) sono abilitati tramite dati sui mezzi ottenuti tramite piattaforma Trafficlab. Ci siamo in particolar modo avvalsi di dati di conteggio e classificazione della tipologia di mezzo, di veicoli, biciclette e pedoni (per tipologia e direzione) e statistiche aggregate di traffico (flussi, velocità, tempi di percorrenza, code, congestioni).
Stiamo valutando, per un progetto d’arte, l’uso di traiettorie e movimenti (WIP) e occupazione di parcheggio (rilevamento degli stalli occupati/liberi e tempi di sosta).
Nello specifico versante di Datapress, una quota significativa dei dati relativi ai mezzi di trasporto utilizzati dagli studenti per raggiungere la scuola può essere raccolta tramite sondaggi diretti, somministrati a livello di istituto. Tali dati, se raccolti in modo anonimo e con domande chiare e non ambigue, rappresentano una fonte utile per descrivere le abitudini di mobilità nella popolazione scolastica locale. Tuttavia, dal punto di vista scientifico e statistico, questi dati presentano alcuni limiti di attendibilità legati principalmente all’autodichiarazione, a possibili bias di campionamento (ad esempio assenze, mancata partecipazione, risposte influenzate dal desiderio di conformarsi socialmente) e alla variabilità dovuta a fattori contingenti (meteo, eventi occasionali, ecc.).
Nonostante tali criticità, i sondaggi scolastici sono una fonte preziosa per integrare e validare i dati osservativi, e soprattutto un modo per toccare con mano i dati e la loro raccolta.
Allo stesso modo, alcune pratiche legate ad opere presentate (come Carezza Urbana) raccolgono via app mobile dati sull’utilizzo di mezzi (vado a piedi / bici) o pratiche legate alla modalità d’uso dei mezzi (carsharing).