Dietro le quinte del policy making: tra territori periferici e cultura del dato

Quello che emerge in primis dalla nostra intervista alla professoressa Pucci è che nel modello della “città dei 15 minuti” è il parametro temporale ad essere riduttivo, specialmente se applicato nei territori con un basso grado di urbanizzazione. In Italia questi rappresentano il 64% dei comuni e ospitano il 17% della popolazione, che aumenta a 48% per le aree con un grado di urbanizzazione medio. «In questi territori l’accessibilità ai servizi capaci di garantire la qualità della vita si gioca non solo sulla mobilità attiva, come nei centri urbani ad alta densità, ma nel potenziale interscambio tra mobilità attiva, trasporto pubblico e sharing mobility». La professoressa Pucci suggerisce dunque di parlare piuttosto di accessibilità di prossimità, «che implica considerare che l’accesso ai servizi essenziali sia garantito non solo grazie alla mobilità attiva e al trasporto pubblico, ma anche con un’efficace integrazione modale che non esclude il mezzo privato. Questo  si traduce nel progettare ad esempio hub intermodali in grado di riorganizzare la mobilità in territori nei quali l’uso dell’auto ha un ruolo fondamentale, come i territori a bassa densità insediativa e/o periurbani».

«Nei contesti a densità medio-bassa  – continua Pucci – il modello della “post-car city” non può essere attuato come nei territori densi, dove le opzioni di mobilità alternative all’auto sono tali da consentire la scelta tra diversi mezzi. Si può tuttavia garantire un uso più efficiente dell’auto sostenendo forme di mobilità più pulite, come la mobilità elettrica e condivisa». La proposta di Pucci, per i contesti in cui le opzioni di mobilità non sono così numerose, è di lavorare sul concetto innovativo di Mobility as a Community (MaaC), ideato da un gruppo di lavoro al Politecnico e traslato dal celebre Mobility as a Service (MaaS): «In questi territori le piattaforme di infomobilità non devono informare solo la singola persona sulle opzioni di mobilità disponibili, ma lavorare su due obiettivi: condivisione dei percorsi, in un’ottica evoluta del carpooling, e individuazione di hub modali, ovvero dei luoghi già ora particolarmente accessibili al trasporto pubblico, dove collocare quei servizi essenziali che possano essere facilmente fruibili dalla comunità e accessibili a piedi o con i mezzi, in un’ottica inclusiva e resiliente». Il concetto di MaaC può funzionare bene anche per i grandi attrattori, come le grandi imprese e le università: «L’idea è di passare dall’idea dell’individuo utente di una piattaforma a quello di una comunità che invece co-crea servizi e opportunità».

Secondo Pucci esistono dei paradossi nel campo dei modelli e delle policy di mobilità, basti pensare al fatto che i finanziamenti alla mobilità elettrica non siano differenziati sulla base delle caratteristiche della domanda di mobilità e dei territori. Questo si traduce, ad esempio, nella presenza di incentivi per l’acquisto di veicoli elettrici privati in comuni metropolitani con buoni livelli di offerta di trasporto pubblico e diversificate opzioni di sharing mobility, laddove invece sarebbe da sostenere solamente la mobilità elettrica condivisa. Nei territori a medio-bassa densità invece, dove l’uso dell’auto privata è spesso necessario in assenza di alternative modali, è importante la presenza di incentivi  anche all’acquisto di mezzi elettrici, oltre ad una pianificazione intelligente delle stazioni di ricarica: «I finanziamenti dovrebbero essere spesi anche per collocare in modo opportuno i punti di ricarica in modo da incentivare l’intermodalità, pensando a dove mettere quelle fast e quelle non fast: perché in un parcheggio di interscambio di un’area metropolitana, dove le auto rimangono parcheggiate a lungo, non serve la ricarica fast che oltretutto grava sulla rete elettrica esistente».

È quindi nell’ottica della creazione di hub intermodali nei territori a bassa densità, dove la domanda di mobilità normalmente dispersa viene concentrata in un luogo, che si può pensare di potenziare la sharing mobility e le centraline di ricarica, in parallelo a servizi come gli spazi di co-working: «Con la pandemia e il ricorso al remote working le stesse imprese si sono rese conto che è diseconomico avere grandi uffici in centro città. L’orientamento che sta emergendo è valutare la possibilità di creare questi spazi in ambiti esterni alla città densa, facilmente accessibili, ben infrastrutturati, che possano anche ridistribuire le densità urbane in un’ottica più efficiente».

Ma come si colloca in questo dibattito il tema della maggiore disponibilità di dati e di grandi avanzamenti tecnologici nella loro raccolta, gestione e analisi? In quali momenti e in quali modi i dati possono aiutare il policy making? 

«La questione delle caratteristiche e della qualità dei dati è proprio ciò che ci ha portato a domandarci come questi possano essere utili ai processi di pianificazione urbana», ci risponde Pucci, in riferimento alla ricerca europea “The Data Shake”, relativa alle politiche data-driven nell’era dei big data. Citando i lavori di Kitchin, protagonista di una riflessione critica su quella che lui stesso chiama “data revolution”, Pucci afferma come sia importante per il policy making confrontarsi con le fonti da cui provengono i dati e le loro diverse tipologie, per capire come orientare il loro utilizzo.

«Un grande tema è come vengono processati i dati, perché questa operazione non è mai neutrale». Per quale ragione? In primo luogo perché il processamento stesso dei dati non è irrilevante rispetto al loro utilizzo entro processi decisionali; in secondo luogo, perché il tema di chi produce, gestisce e processa i dati configura una geografia di poteri: «si tratta cioè di un’arena più complessa costituita da soggetti – pubblici e privati – che producono, possiedono e gestiscono dati; condizione questa che ha implicazioni, specialmente quando si parla di politiche pubbliche, in cui la qualità e le caratteristiche dei dati orientano la costruzione di scenari».

Infine, Pucci ci ricorda due cose: in primis le politiche urbane non sono un processo lineare (“ottengo i dati, li analizzo, prendo la decisione”) ma un processo circolare; e a seguire che la multidisciplinarietà arricchisce questo processo proprio per lo scambio di competenze che avviene tra figure di formazione ingegneristica, statistica e informatica e altre figure professionali che conoscono più a fondo i processi decisionali, le politiche pubbliche e come i dati interagiscono con esse. «Se devi gestire la congestione da traffico ti serve il dato in real -time, ma se devi progettare una politica strategica di medio termine la qualità del dato che ti serve è decisamente più complessa, è spesso il risultato di una integrazione tra diverse banche dati, grazie a cui restituire dinamiche d’uso e di trasformazione dei territori e profilare i comportamenti delle persone». 

Negli ultimi tempi le compagnie di telefonia mobile hanno iniziato a collaborare con le università per capire, o perlomeno indagare, il valore dei dati che esse producono: «Abbiamo iniziato a ragionare con loro sull’importanza del dato real-time già nel 2009, sia per finalità commerciali che per questioni legate alla ricerca, come la lettura dei ritmi urbani, l’analisi degli spostamenti delle popolazioni temporanee o la trasformazione delle aree di influenza e attrattività urbana su cui per esempio costruire  diverse politiche di tariffazione dei servizi di trasporto all’interno di aree metropolitane». Alcune compagnie hanno  creato dei veri e propri centri di ricerca attorno a questi dati per indagare diversi trend come la variabilità delle presenze e le densità d’uso degli spazi urbani, con una risoluzione spazio-temporale difficile da ottenere da fonti tradizionali. 

Siamo ancora lontani, tuttavia, da una robusta cultura del dato che ne consenta un utilizzo efficace da parte della pubblica amministrazione. Conclude Pucci: «Siamo invasi dai dati, ma è ancora lampante la mancanza di integrazione tra diverse banche dati, che se fossero integrate avrebbero enormi potenzialità euristiche». Lo scambio di competenze e l’integrazione tra le diverse fonti e banche dati può essere certamente un buon punto di partenza per conoscere meglio la realtà in cui viviamo, disegnare politiche più efficaci e inclusive e migliorare la fruibilità dei servizi disponibili.