Trasporto pubblico. Di chi sono i dati?

Cosa faremo e di chi sono i dati derivati dai servizi di trasporto pubblico?

Muoversi in una smart city è muoversi in modo intelligente. Non stupisce che al congresso mondiale del trasporto pubblico (UITP Union International des Transports Public), uno dei temi centrali sia stato quello dei Big e Smart Data, visti come abilitatori di servizi evoluti per i cittadni.

Protagonisti della giornata i rappresentanti internazionali del sistema di trasporto pubblico, cioè Vernon EVERITT, Managing Director Customer Experience, Marketing and Communications di Transport for London (a Londra hanno un responsabile della Customer Experience…), Antti VUORELA, Head of Group, HSL – Helsinki Region Transport, LIU Chien-Pang, ingegnere del Ministero dei trasporti di Taiwan,  e Nir EREZ, Chief Executive Officer di Moovit, la startup che sta organizzando informazioni sui servizi pubblici delle più importanti città del mondo (L’intervista di Triwù a Alex Torres, Vicepresidente Global Product Marketing).

In generale è un tema enorme che i big data obbligano a complicare ulteriormente: presto cambierà il concetto di proprietà dei veicoli con lo sharing, quello di automobile con le auto senza pilota e perfino il concetto stesso di viaggio o di spostamento con l’auto sempre connessa in grado di supportare realtà aumentata e servizi di entertainment.
In questo contesto il servizio pubblico si troverà a dover integrare servizi in evoluzione con performance sempre migliori. Nell’immediato le sfide che il TPL (trasporto publico locale) deve cogliere sono quelle di riuscire a offrire servizi efficienti a una quantità di utenti sempre maggiore, utilizzando nuove tecnologie.
In questo i dati (traffico, passeggeri, tempi di percorrenza, alternative di percorso) svolgono un ruolo centrale. Vanno raccolti, analizzati e ridistribuiti perché rappresentano il vero valore aggiunto, anche di imprese così “fisiche” come quelle del trasporto pubblico. È fondamentale capire come vive una città, coglierne i movimenti e gli umori, e trasformare questi segnali in una mappa dei flussi, in grado di aggiornarsi autonomamente.
Integrare i dati e i servizi di mobilità con i modelli predittivi è il passo successivo, e questo diventa possibile osservando i luoghi da servire con più o meno mezzi (monitorando i social, ma anche per esempio l’affollamento delle celle dei cellulari). È inoltre importante sviluppare politiche di Open Data che favoriscano la nascita di nuovi servizi legati alla mobilità e che spingano i player oggi in campo a migliorare continuamente; ed è fondamentale riuscire a coinvolgere gli utenti, che partecipando attivamente possono contribuire ad abbattere i costi della raccolta delle informazioni (ad Helsinki, per esempio, come ha spiegato l’AD di HSL, gli utenti potranno segnalare i problemi dei mezzi pubblici postando le fotografie dei piccoli guasti direttamente sul sito dell’azienda).
La sfida che le tecnologie legate ai Big Data possono aiutare a vincere è quella di riuscire a organizzare un’offerta di trasporto pubblico locale intelligente, che sia alla portata di tutti, concorrenziale in termini di prestazioni e appeal al mezzo privato, senza dover essere sovvenzionata dalle amministrazioni pubbliche.


da archivio

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