Analisi dei percorsi

Una volta definiti i nostri utenti sistematici, andiamo a vedere come si muovono. I grafici in figura [4.16] e [4.17] mostrano in che misura effettuino i prelievi nelle varie stazioni, distinguendole sempre in due gruppi per definire meglio i percorsi adottati.

Figura 4.18: Centro vs Periferia, utenti sistematici

Figura 4.19: Periferia vs Centro, utenti sistematici

Se questi grafici li confrontiamo con quelli nelle figure [4.5] e [4.6] noteremo delle differenze: in particolare per i nostri utenti sistematici le stazioni di periferia con un maggior numero di prelievi risultano Paparelli e poi Pratale e si discostano di poco l’una dall’altra, mentre per tutti gli utenti c’è una certa differenza tra l’una e l’altra stazione. Per quanto riguarda le stazioni del centro, i nostri sistematici preferiscono Borgo Stretto e il Polo Marzotto discostandosi, per quest’ultima scelta, dall’insieme di tutti gli utenti che preferiscono invece la Stazione F.S.

Capitolo 5

Conclusioni

Le analisi svolte sulle nostre stazioni hanno mostrato che , sia in termini di prelievo che in termini di deposito, ne abbiamo alcune con maggior affluenza ed altre invece a basso uso. In particolare, possiamo ricondurci alla classificazione fatta da Ciclopi:

• Serie A, con un numero di prelievi annuali alti, intorno ai 20mila: Stazione F.S. e Borgo Stretto;

• Serie B, con un numero di prelievi annuali medi, tra 14mila e 12mila: Polo Marzotto, Pratale, Duomo, Palazzo dei Congressi e Vittorio Emanuele;

• Serie C, con un numero di prelievi annuali bassi, sotto i 10mila: Comune, Paparelli, Porta a Lucca, Pietrasantina, SMS Biblioteca, Cisanello e Aeroporto.

In base ai dati temporali presi in considerazione possiamo dire che i nostri utenti sono principalmente pendolari che si muovono da e verso Pisa con altri mezzi di trasporto. Abbiamo infatti visto come si abbia un grande flusso della nostra utenza dalla Stazione verso le altre parti della città quindi molti arrivano in treno e poi si spostano con la bici. Un altro dato molto importane ci è fornito dalla suddivisione dei flussi dalla periferia al centro e viceversa: abbiamo infatti visto come essi si muovano maggiormente dal centro verso le stazioni periferiche poste in prossimità dei parcheggi automobilistici gratuiti. Entrambe queste ipotesi sono state confermate da un’analisi temporale più specifica, in base alle fasce orarie: i picchi maggiori si hanno negli orari di inizio e fine

attività lavorativa. Questo ci aiuta a definirli ancora di più come lavoratori o studenti, dimostrato dal fatto che ad agosto si ha un calo importante del numero dei prelievi. Inoltre, se pur pochi, abbiamo degli utenti che con una certa frequenza durante l’anno usano le bici.

Non possiamo però ignorare la presenza di percorsi anomali che ci segnalano presunti guasti e possibili manutenzioni. Dall’analisi temporale fatta, sui giorni della settimana, si nota un certo dislivello tra l’individuazione del guasto e il possibile ritiro per la manutenzione. Un suggerimento che possiamo dare a Ciclopi è quello di incrementare il servizio tenendo conto di quali siano le stazioni di maggior afflusso e anche le fasce orarie maggiormente frequentate. Se vogliamo ricondurci a quelli che Botsman ha definito i punti di forza per un corretto funzionamento di un sistema di bikesharing possiamo dire che Ciclopi li possiede poichè ha una buona massa critica sia per l’utenza che per l’estensione del servizio, abbiamo i cosiddetti idling capacity quindi non c’è competizione e infine, ma non meno importante, la fiducia nelle risorse di appartenenza della comunità che ha portato all’aumento continuo del servizio stesso.

Un’analisi futura potrebbe essere fatta con l’uso di strumenti di social network analysis per andare a vedere come sia la rete del sistema sviluppato e dare una definizione ancora più precisa dei percorsi usati, magari riconducendosi ai dati di geolocalizzazione.

Ringraziamenti

Al termine di questo lavoro devo fare alcuni ringraziamenti. Primo fra tutti, il prof. Mirco Nanni per la disponibilità, il supporto e la pazienza avuta in questi mesi. Un grazie anche a Ciclopi per avermi fornito i dati per le mie analisi. Infine, ma non meno importante, un grazie và a tutte quelle persone che mi sono state vicine in vari modi, dai miei genitori ai miei amici.

Appendice A

Strumenti usati

A.1

MySQL

Il lavoro sui dati è stato svolto grazie alla creazione di un database in MySQL tramite cui sono state create delle query di interrogazione e delle viste utili per la creazione dei grafici. Le query usate sono riportate di seguito. La prima cosa è stata quella di creare una vista dove venivano suddivisi i timestamp:

create view timetable as

select userid, stazprelievo, stazdeposito, time(DataOraPrelievo) as TimePrelievo, time(DataOraDeposito) as TimeDeposito, date(DataOraPrelievo) as DataPrelievo, date(DataOraDeposito)as Datadeposito, datediff(DataOraDeposito,DataOraPrelievo) as GiorniPercorso, timediff(DataOraDeposito,DataOraPrelievo) as TimePercorso from ciclopi group by userid,StazDeposito,StazPrelievo

Il conteggio dei percorsi, divisi poi per tempi di percorrenza, sono state usate le seguenti query.

select COUNT(*) from timetable

• Percorsi entro 1 minuto:

select COUNT(*) from timetable

where TimePercorso <’00:01:00’ or TimePercorso = ’00:01:00’

• Percorsi tra 1 minuto e le 24 ore:

select COUNT(*) from timetable

where giornipercorso = ’0’ and timepercorso > ’00:01:00’

• Percorsi oltre le 24 ore:

select COUNT(*) from timetable

where TimePercorso >’24:00:00’

Per effettuare le analisi sui percorsi di durata normale è stata creata una vista:

create or replace view percorso as select *

from timetable

where giornipercorso = ’0’ and timepercorso > ’00:01:00’ and

userid <> ’3698’ and userid <> ’5806’ and

La durata minima dei percorsi più breve e più lungo è stata fatta con le seguenti query:

• select stazprelievo, stazdeposito, min(timepercorso), max(timepercorso)

from percorso

where stazprelievo = ’Stazione F.S.’ and stazdeposito = ’Vittorio Emanuele’ group by stazprelievo,stazdeposito • select stazprelievo, stazdeposito, min(timepercorso), max(timepercorso)

from percorso

where stazprelievo = ’Aeroporto’ and stazdeposito = ’Ospedale Cisanello’

group by stazprelievo,stazdeposito Il calcolo dei numeri dei prelievi è stato fatto con :

create view percorso 2 as

select userid,giornoprelievo,count(*) as NPrelievi from percorso

group by userid

order by userid, giornoprelievo

A.2

Tableau

L’applicativo Tableau permette il collegamento diretto al database creato e l’interroga- zione dei dati. Le analisi base sono state svolte senza nessuna particolare sistemazione. I grafici riguardanti la distinzione tra stazioni di centro e di periferia sono stati impostati i filtri nelle stazioni di prelievo e di deposito in base a quale dei due gruppi si considerava.

join le due viste, percorso e percorso2, per poter avere i dati completi e realizzare i grafici.

Appendice B

Bibliografia e sitografia

B.1

Bibliografia

1. Giorgio Giubilato, Università Cà Foscari Venezia, Bike sharing, analisi dei sistemi italiani e valutazione della propensione turistica in funzione dell‘offerta integrata, 2012/2013:

2. Sebastian Hermida Strauch, Politecnico di Milano, Una proposta per rendere la stazione di bike sharing “luogo urbano” per la socializzazione e la sosta,2012/2013; 3. Dominic Stead, The European Green Paper on Urban Mobility,2007;

4. Ivana Pais, Marta Mainieri, Il fenomeno della sharing economy in Italia e nel mondo,2015;

5. Romano Fistola, Gestione Innovativa della mobilità urbana: car sharing e ICT,2007; 6. Adriana Galderis, Città, Mobilitàe Ambiente, 2007;

7. Arch. Marco Bertini, La storia di Ciclopi, il bike sharing di Pisa,2015;

8. Paul DeMaio, Journal of Public Transportation No. 4 Vol. 12, Bike-sharing: History, Impacts, Models of Provision, and Future, 2009.

B.2

Sitografia

La mappa creata su Maps è disponibile all’indirizzo:

https://drive.google.com/open?id=1zNuA7qL4nkqwPp1QfhC5arlPdjQ&usp=sharing Gli articoli usati reperibili dal web sono:

• http://nuovamobilita.blogspot.it/2010/03/il-bike-sharing-in-italia- unistantanea.html ; • https://it.wikipedia.org/wiki/Bike_sharing; • http://www.comune.salerno.it/client/scheda_news.aspx?news=40067&prov= 76&stile=7; • http://bicincitta.tobike.it/Default.aspx; • http://www.bikesharingnapoli.it/it/; • http://palermo.repubblica.it/cronaca/2015/12/14/news/via_al_bike_sharing_ a_palermo_420_bici_e_37_stazioni-129429727/#gallery-slider=128980153; • http://www.pisainformaflash.it/notizie/dettaglio.html?nId=1755; • http://www.pisatoday.it/green/mobilita/stazioni-ciclopi-pisa-luoghi- stazioni.html.