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Big Data, Analytics e Mobilità per migliorare qualità della vita e distribuzione delle risorse

Con un uso intelligente e innovativo dei Big Data e dei Tool di analisi predittiva (Analytics) sui dati combinati provenienti da SmartPhone e sistemi di geolocalizzazione si aprono nuove prospettive e sviluppi il cui unico limite è la fantasia.

Stando a Worldometers, nel maggio 2013 la popolazione mondiale conta la bellezza di 7 miliardi, centrosedicimilioni e rotti di individui, con la soglia 7 miliardi superata nell'ottobre 2011.

Contemporaneamente, nel mondo sono attivi 6 miliardi di telefoni cellulari, statisticamente quasi uno a testa per ogni individuo sulla terra, sebbene la distribuzione non sia proprio del tutto lineare. A questi vanno aggiunti quasi altrettanti Personal Computer e la baraonda di Tablet che, partiti in ritardo rispetto agli altri Device, stanno scalando a grandi passi la vetta della classifica.

Cosa hanno in comune tutti questi apparati? Sono mobili, ma sempre più costantemente connessi alle reti di trasmissione dati via linee IP o telefoniche a più o meno alta velocità, ma anche collegati ai satelliti del sistema GPS (Ground Positioning System) per la loro geolocalizzazione. Geolocalizzazione che può in ogni caso esser effettuata anche analizzando le celle telefoniche o i nodi della rete IP attraversati dalle comunicazioni e dalle sessioni di trasmissione dati.

Infatti, quando un utente effettua una qualsiasi chiamata con il proprio telefono cellulare, così come quando si connette a Internet, la cellula che ne sta rilevando il segnale registra il codice della scheda telefonica chiamante, così come tutti i dati identificativi dell'apparecchio e del suo utente. Ed è proprio grazie a questa possibilità che la Polizia italiana è spesso riuscita ad individuare – e arrestare – banditi e mafiosi che inconsapevolmente hanno trascurato di spegnere i propri apparati digitali.

Come usare i Big Data?

Bene. Cosa fare dunque di tutti questi dati e, soprattutto, come gestirli? Un brillante esempio ci è stato fornito da Caroline Buckee, epidemiologa della Università di Harvard, che ha sfruttato queste osservazioni per migliorare la cura e la prevenzione della malaria. Ma non è il solo.

Analizzando i dati in termini di flussi e di consistenza si possono ricavare indicazioni su trend e comportamenti altrimenti impossibili da anticipare, così come fatto dalla dott.ssa Buckee. Dal punto di vista tecnico le due difficoltà maggiori stanno proprio nella quantità di dati da gestire e nello sviluppare modelli di analisi significativi ed affidabili. Attività per le quali i contributi dati da strumenti quali i Vertical Dababase, Hadoop o gli Analytics si rivelano preziosi. Ma il problema maggiore sta nella capacità di inventarsi le fonti e di correlarle a possibili impieghi innovativi.

Terremoto di Haiti del 2010

Big Data usati per tracciare gli spostamenti della popolazione di Haiti dopo il terremotoAd esempio, in seguito al terremoto avvenuto ad Haiti nel gennaio 2010, che provocò la morte di oltre 200.000 persone, i ricercatori del Karolinska Institute di Svezia, assieme ai ricercatori della Columbia University (USA) si sono fatti consegnare da Digicel, il più grande operatore di telefonia mobile di Haiti, i dati sul traffico registrati da 2 milioni di utenti in un arco temporale che andava dai 42 giorni precedenti al terremoto ai 158 successivi.

Analizzandoli sono quindi arrivati alla conclusione che ben 630.000 persone presenti a Port-au-Prince il giorno del terremoto, avevano abbandonato la città entro le tre settimane successive all'evento. Dato che può esser registrato anche operando in tempo reale, in seguito confermato da un'indagine delle Nazioni Unite che però hanno avuto bisogno di 6 mesi di lavoro per arrivare alle stesse conclusioni.

Quale valore attribuire a questa informazione? Almeno due, se non di più:

  1. Innanzitutto, nell'erogazione dei soccorsi – cibo, acqua, medicinali – e nell'allestimento dei rifugi di fortuna si è in grado di ripartire meglio le risorse.
  2. In secondo luogo, visto che nel caso specifico è anche scoppiata un'epidemia di colera, è stato possibile mappare in sole 12 ore le aree a maggior rischio, intervenendovi miratamente ed inducendo la popolazione ad evitarle.

Da ultimo, in prospettiva di altri possibili disastri in altre parti del modo, è stato possibile analizzare i comportamenti delle persone colpite dagli eventi.

Il modello ha infatto individuato dei flussi omogenei con i periodi coincidenti con le feste natalizie, nel corso dei quali le persone residenti in città tendono a tornare nei paesi di origine, consentendo così di predire in modo abbastanza accurato come intervenire in caso di eventi analoghi altrove. Un grosso problema in occasione dei disastri sta infatti proprio nell'individuare dove intervenire e con che consistenza con gli aiuti. Spesso, infatti, le reazioni del mondo sono rapide e generose, ma portano a grandi sprechi distribuendo beni ed assistenza là dove la popolazione non c'è più, lasciando invece scoperte le zone dove le persone si sono rifugiate.

Il problema non è irrilevante: nel mondo, ogni anno, sono circa 100 milioni le persone vittime di disastri, che rimangono prive dell'assistenza non tanto per mancanza di mezzi quanto per la difficoltà di individuare dove si sono recate in seguito all'evento patito.

I risultati di questo lavoro sono stati pubblicati nella rivista scientifica PLoS Medicine.

I Big Data per ridisegnare i percorsi degli autobus, risparmiare e vivere meglio

Orange, Open Data e Big Data per vivere meglio in Costa d'Avorio. Foto di African Natural HeritageUn altro caso interessante ci arriva dalla Costa d'Avorio, Paese dell'Africa tra Liberia e Ghana.  

Tutto è nato per iniziativa di Orange, uno dei principali operatori telefonici della Francia, che dopo averli “depurati” per tutelare la privacy delle persone, ha pubblicato per la comunità dei ricercatori un Database con 2,5 miliardi di record sul traffico telefonico registrato nell'arco di 5 mesi su circa un quarto dell'intera popolazione del Paese (5 milioni di persone, su un totale di 20,15 nel 2011 stando ai dati di Wikipedia).

A cimentarsi nel trarre profitto da questo immenso patrimonio di dati sono stati circa un centinaio di gruppi di ricercatori, i cui risultati sono stati presentati nel corso della conferenza Data for Development tenutasi a Boston dall'1 al 3 Maggio 2013, nell'ambito della NetMob2013 organizzata dal MIT Media Lab, assurta a punto di riferimento mondiale per gli Open Data.

Tanti i progetti che hanno dimostrato come con un uso intelligente dei dati si possono creare nuovi servizi e opportunità. Ad esempio, uno dei progetti ha esaminato i flussi dei turisti in arrivo, transito e partenza dalla Costa d'Avorio, in modo tale da organizzare al meglio i mezzi di trasporto, le vie di comunicazione, i controlli con l'obiettivo di facilitare la permanenza dei turisti.

Un secondo progetto si è concentrato sull'analisi di alcuni comportamenti sociali di determinate comunità al fine di migliorare i comportamenti e le scelte elettorali, la allocazione degli investimenti per lo sviluppo e la riduzione dei fattori di segregazione sociale.

Un altro, rimanendo sempre sugli aspetti sociali, ha analizzato le correlazioni esistenti a livello temporale e geografico in occasione di eventi violenti, al fine di distribuire meglio i controlli, i servizi di sicurezza ed i sistemi di allarme a disposizione della popolazione.

La lista è molto lunga, e disponibile qui: http://goo.gl/zmJKu

Tra tutti, il progetto più facilmente replicabile è tuttavia quello sviluppato da alcuni ricercatori del laboratorio IBM di Dublino che citiamo con piacere anche perché è stato condotto in parte con il contributo attivo di alcuni tecnici italiani...

La ridefinizione delle linee degli automezzi pubblici

Chiamato AllAboard, Michele Berlingerio (ex CNR di Pisa), Francesco Calabrese (Phd all'Università di Napoli), Giusy Di Lorenzo (Phd all'Università di Napoli), Fabio Pinelli (Phd all'Università di Pisa), Marco Luca Sbodio (due PhD dei quali uno al Politecnico di Torino, l'altro all'Université de Technologie de Compiègne) e Rahul Nair, unico non italiano, sono stati premiati per aver sviluppato un sistema che analizzando gli spostamenti delle persone ha permesso di ridisegnare ed ottimizzare alcuni percorsi delle linee dei trasporti pubblici della città di Abidjan, la più grande della Costa d'Avorio, dotata di un sistema di 539 autobus di grandi dimensioni, 5.000 di piccola taglia e 11.000 taxi ad uso condiviso. Progetto che è stato completato in un solo mese di lavoro.

Rimappando i big data dei flussi dei telefoni cellulari – e quindi indirettamente dei loro possessori – i ricercatori del laboratorio di IBM hanno verificato l'impiego dei mezzi pubblici e la copertura dei loro percorsi in correlazione alle effettive necessità di spostamento delle persone.

Ridefinendo i percorsi dei mezzi e creando nuove fermate è stato possibile ridurre considerevolmente i cambi di mezzo, superando per rapidità e accuratezza i tradizionali modelli in uso per questo genere di attività.

In concreto, questo ha immediatamente comportato una riduzione del 10% del tempo impiegato dalle persone nei loro spostamenti, senza considerare i vantaggi in termini economici e il potenziale scaturibile da un intervento più approfondito e da svolgersi su più ampia scala.

Big Data per ottimizzare i percorsi dei mezzi di trasporto pubblico

Ovviamente, il progetto ora si colloca nella più ampia famiglia di soluzioni “Smart City” sulle quali IBM sta ridisegnando il proprio futuro, ma questo costituisce un eccellente esempio di come l'informatica – e in particolare i Big Data e gli Analytics - possono contribuire al miglioramento della qualità della vita delle persone, oltre che ad una migliore allocazione delle risorse.

La nota triste – che sottolineo con rammarico – è che questo progetto nasce interamente dalle menti di giovani italiani che dopo essersi formati nel nostro Paese, sono emigrati – speriamo temporaneamente – in Irlanda mettendo così a frutto quanto imparato, come se in Italia questo genere di problemi non esistessero, avendo trasporti pubblici sempre efficienti, precisi e di qualità....

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