La sfida che ci vede tutti impegnati in questo particolare momento riguarda proprio l’evoluzione che i comportamenti delle persone stanno producendo in termini di: abitudini e modalità di spostamento, andamento delle attività produttive, modalità di sviluppo socio-culturale.

Gli associati del TELMA Lab, su impulso di Infoblu, hanno individuato nella rilevazione dei flussi veicolari uno dei temi chiave per la ripartenza del nostro Paese, essendo nota la relazione di fondo esistente tra la mobilità e le principali variabili macroeconomiche e settoriali quali il Prodotto Interno Lordo, i consumi, il prezzo dei carburanti. Il lavoro del Lab si concentrerà nei prossimi mesi proprio in un’analisi di questo scenario.

Il progetto Mobility Data Lab mira a fotografare e mettere a confronto lo stato della mobilità italiana nell’attuale situazione di emergenza legata alla diffusione del Covid-19, promuovendo un’analisi degli spostamenti tra il periodo pre-emergenza e l’attuale per sostenere la ripresa delle attività produttive attraverso politiche di mobilità intelligenti.

Mobility Data lab registra la variazione dei km percorsi giornalieri con il giorno omologo pre Covid-19, mettendo a confronto l’andamento giornaliero delle percorrenze registrate dai veicoli leggeri e da quelli pesanti e l’andamento di riferimento registrato nel periodo base (22/01/2020). Sul sito dedicato i dati sono costantemente aggiornati (lab.octotelematics.com).

Mobility Data Lab rileva, in forma anonima, i dati di posizionamento di oltre 4 milioni di veicoli dotati di dispositivo di geolocalizzazione. Le unità di veicoli, sono rapportate con il parco autoveicolare italiano che, da fonte ACI 2018, si compone di circa 45 milioni di veicoli leggeri (motocicli e autovetture) e 6 milioni di veicoli pesanti (autobus, autocarri, motrici rappresentano una quota prossima al 7,7% del parco circolante, con una maggior rappresentatività per il segmento leggeri (8,3%) rispetto a quello dei pesanti (3,5%).

Le percorrenze rilevate vengono disaggregate secondo molteplici chiavi di lettura, tra le quali:

• Disaggregazione temporale: sulla base dell’istante di campionamento, le percorrenze vengono suddivise a livello di singolo giorno, con possibilità di ulteriore disaggregazione su fascia oraria.
• Disaggregazione spaziale: sulla base della posizione rilevata, le percorrenze vengono suddivise per macroarea (in totale 5) e per regione.
• Disaggregazione tipologica: sulla base delle strade utilizzate per lo spostamento, le percorrenze vengono suddivise per tipo di arteria stradale (autostrade, strade statali e alte strade).

Le statistiche prodotte possono essere espresse sia in valore assoluto che in valore relativo. Nel primo caso si deve considerare che si tratta di un campione di veicoli, ancorché estremamente significativo. Nel secondo caso il dato viene espresso in percentuale rispetto ad un valore medio settimanale (periodo base), differenziato per singolo giorno della settimana, ottenuto dall’analisi di un precedente periodo ritenuto rappresentativo del traffico medio (22 gennaio-23 febbraio 2020). Il confronto con l’andamento della settimana base consente, sia valutando i valori assoluti che quelli relativi, di stimare le variazioni di mobilità veicolari giorno per giorno rispetto ad un dato di riferimento.

La piattaforma modulare Mobility Data Lab è a disposizione della collettività ed è stata progettata per fornire differenti livelli di approfondimento e analisi a chiunque ne richieda il supporto specifico.

Ulteriori approfondimenti sono disponibili sul sito lab.octotelematics.com