Se sei arrivato su questa pagina, probabilmente hai selezionato una fonte dati dal mockup di Rapida. In questa pagina visualizzeresti una API pubblica, ad esempio un JSON da dare ad un software.
[
{
"CO": "0 partsPerMillion",
"CO2": "2.6 partsPerMillion",
"NO2": "0.007 partsPerMillion",
"PM10": "9.2 microgramPerCubicMeter",
"PM2": "4.6 microgramPerCubicMeter",
"SO2": "0.032 partsPerMillion",
"StationName": "MeteoStationDARE1",
"TimeStamp": "2024-12-20T04:00:00",
"VOC": "384 partsPerBillion",
"id": "6764e56ee686950f3e18ce34"
}
]
Ma in questa fase Rapida è ancora un Proof of Concept.
E il PoC ci ha già permesso di esplorare e raccontare i dataset disponibili, sia quelli messi a disposizione specificamente per il progetto, sia i dati relativi ai fenomeni di traffico reale sul territorio di Ravenna.
Ad esempio, uno dei casi-test che abbiamo analizzato riguarda i giorni di sbarco dei crocieristi nel porto di Ravenna, fenomeno che genera impatti significativi sullo spostamento di masse di persone e quindi sulla viabilità urbana. Da questa e da altre esplorazioni emergono spunti e criticità che aiutano a delineare le potenzialità di una piattaforma di accesso e attivazione dei dati urbani come Rapida.
Il report è disponibile sulla pagina https://www.hi-storia.it/respiro/rapida/i-dati-dello-sbarco-dalle-crociere/; di seguito però presentiamo una panoramica dei dataset esaminati e dei principali insight emersi da questa prima fase di lavoro.
Per immaginare come potrà evolvere Rapida, ciascuno di questi dataset avrebbe uno spazio dedicato all’interno della piattaforma: non solo per consultazione e download, ma per la narrazione di casi d’uso concreti, approfondimenti e collegamenti a scenari reali del territorio.
Questa pagina, quindi, anticipa – attraverso la narrazione testuale – la struttura futura di Rapida.
I dataset
Per questa prima esplorazione, abbiamo utilizzato principalmente due fonti di dati:
- I dataset telco forniti tramite al PoC tramite TIM(anonimizzati e aggregati su celle di 150×150 metri, con aggiornamento ogni 15 minuti)
- I dati della piattaforma Wetraffic, azienda partecipante al PoC e specializzata in sistemi di monitoraggio urbano tramite sensori (in particolare telecamere AI) e che mette a disposizione una dashboard per la consultazione e il download di alcune metriche di traffico.
Per entrambi i dataset è stata realizzato un report di analisi sul dataset, disponibili ai link seguenti.
Nello specifico:
- I dati telco offrono una panoramica della presenza di persone sul territorio, con dettaglio spaziale sulle celle e temporale sull’arco del mese osservato.
- Wetraffic, oltre ai flussi in tempo reale mostrati in dashboard e live-streaming, permette il download di dati come velocità medie e indici di congestione, ricavati tramite l’integrazione con le API Tomtom.
Due variabili si sono rivelate fondamentali per qualsiasi modellizzazione statistica: la disponibilità di dati su un arco temporale significativo e l’ampiezza della base dati. In questa fase:
- I dati TIM coprono un mese (non continuativo);
- I dati Wetraffic sono disponibili su una settimana campione.
Questa ampiezza e copertura temporale, seppur non sufficiente per costruire baseline statisticamente robuste e quindi per analizzare il fenomeno in maniera significativa, è comunque adatta per le finalità di un PoC: ci ha consentito di testare processi, strumenti di analisi e primi confronti fra diverse fonti.
Da soli questi dati, questi due dataset, però non bastano.
Per una lettura integrata dei fenomeni, è stato necessario affiancare ai dataset di traffico anche un basemap georeferenziato. Cioè un insieme di dati su spazi, edifici, nomi di località, strade, tutti relazionati a coordinate spaziale. Insomma ciò che serve per contestualizzare nello spazio reale il dato, cioè cartografarlo. Nel caso-test si fa riferimento ai dati di OpenStreetMap, estratti tramite Geofabrik, una delle fonti open più complete, costantemente aggiornata dalla comunità mondiale. Pur non essendo un dataset “proprietario” come Google Maps, OSM rappresenta una risorsa essenziale per chiunque lavori con dati geospaziali.
Come vedremo anche nei vari report, diverse organizzazioni, private (come OSM e la sua comunità) e pubblica (es ESA con l’ecosistema di satelliti Sentinel del progetto Copernicus) già forniscono importanti dataset utilizzabili, spessissimo gratuitamente. Sono risorse che Rapida enfatizza e valorizza. E li valorizza anche fornendo, in coppia con la piattaforma di Datapress, risorse rivolte sia a tecnici ITC che a pianificati per utilizzare con efficacia questi preziosi dataset pubblici.
Andando avanti nell’analisi del caso-test, ci siamo rivolti a ulteriori fonti istituzionali. Un esempio rilevante è il Sistema di Monitoraggio regionale dei flussi di Traffico Stradali (MTS) dell’Emilia-Romagna, composto da postazioni fisse attive h24.
Ad esempio tra i varchi monitorati nel caso-test, uno dei punti più significativi per l’accesso a Ravenna è la SS16, tra la tangenziale di Ravenna e Glorie/Mezzano, con una media di 16.751 transiti giornalieri.
Il dataset è disponibile pubblicamente per il download, sia in forma giornaliera che aggregata mensile:
Durante l’analisi del caso-test, abbiamo cercato di migliorare la baseline relativa ai dati di traffico, sia considerando l’arco temporale limitato (ad esempio i soli 7 giorni disponibili di Wetraffic), sia valutando la possibilità di integrare ulteriori fonti non ancora direttamente accessibili ma potenzialmente disponibili a una Pubblica Amministrazione attraverso accordi e applicazioni specifiche.
Un approccio sempre più diffuso, specie tra le PA locali o il mondo della ricerca, è quello di accedere a dati aggregati e anonimizzati tramite partnership con grandi piattaforme ITC, a condizioni non onerose. Esempi significativi sono:
- Waze for Cities: piattaforma che condivide dati in tempo reale sulla mobilità urbana (traffico, incidenti, lavori in corso, chiusure stradali, ecc.) raccolti tramite la community di utenti.
- Strava Metro: servizio che fornisce dati aggregati sui flussi di mobilità dolce (pedoni e ciclisti), molto utile per analizzare le traiettorie urbane e le abitudini di mobilità attiva, anche su assi minori o percorsi alternativi.
Sebbene queste piattaforme siano spesso di origine extra-europea, la loro presenza e utilità nei contesti urbani italiani è ormai consolidata. Con la prospettiva di stimolare partnership sempre più eque tra operatori privati (locali!) e amministrazioni pubbliche, favorendo l’accesso a dati ad alto valore aggiunto senza costi proibitivi.
Un approfondimento sulle opportunità e limiti è disponibile nella pagina dedicata:
Non mancano poi dati potenzialmente rilevanti ma ad oggi non disponibili in formato aperto, come quelli sullo sbigliettamento ferroviario alla stazione di Ravenna o sui transiti autostradali, utili per analizzare l’origine degli spostamenti.
Anche sul trasporto pubblico locale restano lacune: Start Romagna pubblica dati su fermate e linee bus (link), ma non sugli orari, disponibili solo in PDF. Nel caso-test, abbiamo ricavato un mini-dataset orari proprio a partire da queste brochure, sfruttando strumenti AI.
Rapida, in prospettiva e come citato nella pagina di presentazione, potrà facilitare la creazione e pubblicazione di agenti per il recupero di dati civici dal web, supportando così una maggiore apertura e interoperabilità senza coinvolgere operatori umani.
Per la cronaca, il dataset di start è disponile su
Un ulteriore filone esplorativo che Rapida potrebbe abbracciare riguarda la raccolta dati relazionale, ovvero il coinvolgimento attivo delle persone – in particolare i crocieristi, i cittadini o i partecipanti a iniziative urbane – attraverso strumenti di sondaggio o interviste mirate, ma anche tramite l’uso di app e, come visto in Dat-art, le opere d’arte che integrano contenuti generati da utenti. Questo approccio, a complemento dei sistemi automatizzati e dei sensori, permette di raccogliere informazioni qualitative e quantitative che spesso sfuggono ai flussi digitali: intenzioni di mobilità, mezzi usati, motivazioni degli spostamenti e comportamento spaziale.
In prospettiva, Rapida può prevedere spazi dedicati ad attività partecipate, utilizzando strumenti aperti come Datapress per progettare e condividere inchieste sul campo. I dati raccolti possono così essere archiviati, documentati e resi accessibili all’interno della piattaforma, promuovendo una narrazione del dato che integra aspetti sociali, culturali e territoriali con i dati tecnici e quantitativi.
Altri Archivi
Navigando nel mockup di R_api_da si nota come la piattaforma preveda la possibilità di accedere anche ad altri Archivi, oltre a quello principale dedicato ai dati sul traffico. Questa apertura è fondamentale per arricchire e rendere più articolata e complessa l’analisi dei fenomeni urbani.
Nel nostro mockup, tra gli archivi correlati, un ruolo chiave lo giocano quelli ambientali: ad esempio, l’integrazione dei dati sulla qualità dell’aria permette di interpretare il traffico non solo come flusso di mezzi, ma anche come fattore di impatto sulla salute pubblica e sull’ambiente. Inoltre sottolineiamo che l’archivio dell’aria parte da progetti già in essere a Ravenna, come l’opera PneumOS.
E per inquinamento non si parla solo di inquinamento chimico, ma anche sonoro (nel PoC ci sono opere d’arte e design che partono ad esempio dall’analisi dei decibel e della forma d’onda dei rumori ambientali).
Invece la lettura incrociata con dataset sulla demografia consente invece di collegare i flussi di mobilità ai bisogni reali dei diversi quartieri, valutando effetti e opportunità in base alla composizione e distribuzione della popolazione.
Allo stesso modo, possono trovare spazio archivi dedicati al patrimonio immobiliare, ai consumi energetici, all’illuminazione pubblica e ad altri aspetti strategici della città. Ogni nuovo archivio amplia il perimetro d’azione di Rapida, permettendo un approccio sempre più sistemico e multidimensionale alla gestione e alla comprensione dei dati urbani.
Show me the data(set)
Uno degli errori più comuni nei progetti di “apertura” è fermarsi alla pubblicazione di qualche visualizzazione o dashboard, senza mai rilasciare davvero il dataset sottostante. Pubblicare solo grafici significa, di fatto, limitare la trasparenza e impedire ogni riuso reale: la cultura del dato si ferma alla superficie, senza diventare cultura del dataset.
Rapida nasce per andare oltre: qui la priorità è l’accesso diretto, esplicito e documentato ai dataset completi, non solo ai risultati delle analisi. Perché senza dati grezzi non esiste vera innovazione civica, non c’è spazio per l’intelligenza collettiva né per un controllo informato. Solo così si costruisce una comunità che non si limita a guardare, ma che può davvero comprendere, usando i dati, toccandoli, scrivendo testi o codice attorno ad essi.
Oltre a questo contenuto, invitiamo la consultazione del mock-up sul caso del traffico crocieristico a Ravenna.