Metodologia di analisi dei casi studio

La metodologia di analisi utilizza in questa ricerca non è orientata a valutare i singoli progetti sviluppati dalle città prese in esame, ma vuole snocciolare quelli che sono gli aspetti e le dinamiche che hanno portato a determinare e definire la strategia e il conseguente processo smart. In generale quando si parla di esempi riusciti di Smart City, si tende a focalizzare l’attenzione sulle quelle che sono le soluzioni tecnologiche adottate in quel contesto senza prendere in considerazione le dinamiche che hanno preceduto la definizione dell’azione smart. Angelidou sostiene che un piano Smart City non può prescindere da un piano strategico integrato che hanno come obiettivo la definizione di una visione metodologica per il futuro sviluppo di una città (Angelidou, 2017).

Negli anni alcuni studiosi e ricercatori in ambito Smart & Digital Cities hanno iniziato a sperimentare delle metodologie al fine d’individuare strategie e azioni

63

per tentare di colmare il divario che c’era tra la dimensione teorica e quella pratica relative ai modelli urbani smart. Un primo approccio pratico viene sperimentato nel 2007 dal Politecnico di Vienna utilizzando la metodologia dei sistemi di ranking e scomponendo un contesto urbano intelligente in sei dimensioni smart (Living, People, Economy, Mobility, Environment, Governance) al fine di valutarne il livello di smartness (Giffinger et al., 2007).

L’obiettivo principale del sistema di ranking smartness è quello d’individuare le criticità delle città prese in considerazione mettendo gli amministratori locali nelle condizioni di prendere esempio dai casi di successo proponendo azioni per mitigare le criticità rilevate.

Nel 2012 Chourabi in una pubblicazione intitolata ―Understanding Smart Cities:

An Integrative Framework‖ prova a individuare un frame work smart condivisibile partendo dall’analisi accurata della letteratura di settore e dei casi studio di rilievo per aiutare i governi locali a orientarsi in un contesto difficile ed eterogeneo come quello delle Smart Cities. Egli afferma che per rendere una città tradizionale in Smart City è necessario pensare a una strategia che si basa sui seguenti fattori: management and organization, technology, governance, policy context, people and communities, economy, built infrastructure, and natural environment (Chourabi et al. 2012).

Angelidou invece propone l’analisi di vari casi studio smart internazionali con l’obiettivo di individuare le caratteristiche d’intelligenza principali in modo da trasferire agli amministratori locali un quadro conoscitivo esauriente e che permetta loro di fare scelte consapevoli per affrontare la trasformazione smart.Le principali caratteristiche individuate sono: Technology, ICTs, and the Internet, Human and Social Capital Development, Entrepreneurship Promotion, Global Collaboration and Networking, Privacy and Security, Locally Adapted Strategies, Participatory Approach, Top-Down Coordination, Explicit and Workable Strategic Framework, Interdisciplinary Planning (Angelidou, 2017, p.2).

Negli esempi precedentemente illustrati si possono notare incoerenze nella definizione di un quadro pratico univoco per avviare un processo smart. Vi sono

64

chiaramente divergenze di per quanto riguarda la visione generale, i criteri e fattori da considerare infine l’approccio da adottare. Il Politecnico di Vienna propone una visione olistica e un approccio multidimensionale per analizzare e classificare le città attraverso la definizione delle loro performance secondo delle dimensioni. Chourabi suggerisce un’analisi volta a definire direttamente un processo che si basa su fattori determinanti tramite l’analisi della letteratura e dei casi studio, Angelidou invece parla dell’importanza della strategia e di come arrivare a quest’ultima tramite la ricerca di macro-caratteristiche rilevate dalla’analisi di diversi casi studio smart internazionali. Tutti i tentativi di definizione di criteri universali da utilizzare nel definire un approccio operativo sembrano andare in direzioni differenti definendo strategie differenti e a volte in contrasto tra di loro. Nel 2016 alcuni ricercatori del Politecnico di Milano pubblicano un libro dal titolo ―progettare la Smart City‖e in cui propongono una metodologia di analisi basata su dicotomie per valutare le principali Smart City individuando alcuni principi strategici da prendere in considerazione per affrontare la progettazione di una Smart City. La ricerca è composta da tre parti, una prima parte tratta l’analisi della letteratura di settore per quanto riguarda i modelli urbani intelligenti con l’obiettivo d’individuare i principali modelli interpretativi. Da quest’ultimi vengono estratte alcune dicotomie principali e che corrispondono a cinque principi strategici che vengono confrontati con alcuni casi studio europei. L’obiettivo principale di questa ricerca è quello di guidare le azioni di amministratori e operatori di settore nello sviluppo di azioni smart. Di seguito vengono illustrate le cinque dicotomie principali con nota esplicativa di ciascuna dicotomia (Bolici et al, 2016).

1)Approccio tecno-centrico vs olistico:

Modello olistico sostiene lo sviluppo di un ambiente smart sia associato alla corretta combinazione di fattori tecnologici e non-tecnologici. Modello aziendale propone una visione in cui la tecnologia diventa l’elemento principale;

65

2) Struttura collaborativa a doppia o quadrupla elica:

―la Quadrupla elica sostiene la collaborazione fra governo, industria, mondo della ricerca e società civile. Nella struttura a doppia elica rientrano solo governo e industria‖ (Mora et al., 2016, pp. 95-98);

3) Sviluppo top-down o buttom-up:

―Nello sviluppo top-down l‘iniziativa per lo sviluppo di una smart viene presa dall‘amministrazione locale e viene calata dall‘alto verso il basso e cioè verso la società che non ha nessun ruolo o un ruolo marginale. Nello sviluppo bottom-up l‘inziativa proviene dal basso e cioè dalla società civile e dai cittadini che orientano le scelte delle amministrazioni in materia di governance‖(Mora et al., 2016, pp. 95-98);

4) Intelligenza collettiva o artificiale:

―L‘intelligenza collettiva è il risultato della capacità intellettuale del capitale umano e sociale connesso dalle tecnologie digitali. Mentre l‘intelligenza artificiale deriva dalla raccolta di dati, elaborazione di quest‘ultimi da una serie di algoritmi progettati per diversi fini e per raggiungere determinati risultati‖(Mora et al., 2016, pp. 95-98),

5) Logica d’intervento multi-dimensionale o mono-dimensionale:

―La logica mono-dimensionale suggerisce di agire solo su una dimensione della città per avere risultati puntuali e affidabili mentre la logica multi-dimensionale propone una logica d‘intervento olistica e che prende in considerazione tutte le dimensioni della città per mettere in atto azioni smart‖(Mora et al., 2016, pp. 95-98).

L’analisi dei casi studio presi in esame in questa ricerca verrà fatta secondo la metodologia per dicotomie proposta dai ricercatori Mora e Bolici, che scorpora una città smart in cinque macro dicotomie principali. Quest’analisi prenderà come riferimento quattro delle cinque dicotomie proposte e cioè: approccio, sviluppo, struttura collaborativa e logica d’intervento. Ciascuna dicotomia verrà confrontata con i singoli aspetti caratterizzanti la strategia di ciascuno caso studio preso in

66

esame. L’obiettivo è quello di definire principi strategici adottati nei casi studio di successo e trasferirli in altri contesti nel rispetto di quelle che sono le peculiarità dei contesti su cui operare.