In riferimento a questi aspetti appena discussi, il nostro modello deve essere basato su una network analysis (a gravità) e deve essere costituito da un’elevata scala di dettaglio (micro-scala) che indaghi le caratteristiche dello spazio a livello di arredo urbano, della sua struttura, della quantità e della qualità dell’ambiente (questi aspetti costituiscono gli indicatori dei modelli). Il metodo di aggregazione dei dati e la calibrazione del modello sono gli aspetti indagati nel prossimo capitolo (il 4°) e costituiscono l’elemento di indagine fondamentale di questo lavoro.
Per cogliere gli aspetti teorici dell’approccio delle capacità è necessario misurare non solo la disponibilità delle risorse o le distanze (commodities) ma anche le percezioni che gli individui hanno dello spazio in funzione della sua qualità. In questo modo il livello di camminabilità di uno spazio è ottenuto misurando (1) la presenza delle opportunità urbane disponibili (commodities) (luoghi di interesse come parchi, negozi, servizi, ecc.) (2) la qualità (percepita) dello spazio e (3) la distanza per raggiungere le opportunità.
Questi tre elementi stanno quindi alla base della formula di misura della camminabilità che questo testo ha lo scopo di validare.
Immaginiamo quindi di aver ottenuto un punteggio di qualità percepita dello spazio pedonale (che è ciò che faremo nel prossimo capitolo), ciò che ci serve è una formula che ci permetta di aggregare distanze e opportunità urbane.
Possiamo farlo in due modi e – a scopo esemplificativo – per due finalità : 45 - Possiamo applicare un metodo compensativo , di somma delle caratteristiche 46
dello spazio e della sua qualità con le distanze tra punti (cioè il valore di accessibilità). Si può, in questo modo, scegliere il percorso migliore in funzione dell’utilità che un individuo deriva dai possibili percorsi.
- Oppure possiamo adottare un metodo non-compensativo, costituito da regole di decisione annidate. A partire da una valutazione di qualità dei segmenti stradali, dai quali derivare la qualità dei percorsi, si possono definire mappe della camminabilità di punti dello spazio verso le opportunità urbane.
Ad esempio, con il primo metodo, si potrebbe determinare il miglior percorso, misurando il punteggio di camminabilità secondo una funzione di decadimento che stima il costo dello spostamento, correggendo il valore non solo in funzione delle distanze ma anche della qualità dello spazio e delle disponibilità urbane. Significa che la camminabilità c di un segmento è ottenuta da:
dove c0 è un costo fisso, lk è la lunghezza del k-esimo segmento, akl il valore
dell’l-esimo attributo di k, wl il peso dell’attributo (per cui ∑wl=1) ed r un
parametro per cui 1/(1 – r) che indica l’elasticità di sostituzione tra gli attributi. Se assumiamo che – secondo una concezione simile a quella del prisma spazio- temporale – un individuo che si trova in un punto dello spazio deriva un’utilità U
c= c0+ lk 1− wlakl r l=1 r
∑
⎛ ⎝⎜ ⎞ ⎠⎟ 1 r ⎛ ⎝ ⎜ ⎜ ⎞ ⎠ ⎟ ⎟ k=l p∑
Per maggiori dettagli e per vedere degli esempi applicativi delle due possibili procedure si veda
45
Blečić et al. (2013, 2014a, 2015b) dai quali questi esempi sono tratti.
Per approfondimenti sui metodi compensativi e non-compensativi si veda paragrafo 4.1.3.
in funzione della fruizione di una destinazione, possiamo calcolare la sua utilità secondo la formula:
dove n indica il numero di destinazioni disponibili, Xi il numero di volte che
l’individuo raggiunge la destinazione e dove 1/(1-ρ) è l’elasticità di sostituzione tra le destinazioni. Il numero di volte che l’individuo raggiunge la destinazione è influenzato dalle sue capacità intrinseche (abilità e opportunità) ed è funzione del costo ci per raggiungere la destinazione e del budget disponibile M, tale che:
sotto questo vincolo, l’utilità U è massimizzata quando:
dove cj è il costo delle altre possibili destinazioni. Il percorso migliore sarà perciò
quello dal quale si deriva l’utilità massima che è funzione della distanza lk, delle
caratteristiche dello spazio wlakl e delle destinazioni disponibili i.
In questo caso il nostro obiettivo sarà quello di individuare i valori dei pesi w e dei coefficienti a per ogni attributo, oltre che identificare quali sono gli attributi dello spazio l percepiti come significativi nella valutazione delle camminabilità.
Il livello di camminabilità potrebbe tuttavia essere stimato a partire da un set di procedure di classificazione annidate, secondo una logica non-compensativa. Si potrebbe definire un punteggio di qualità dello spazio per ogni segmento a partire
U= Xiρ i=1 n
∑
⎛ ⎝⎜ ⎞ ⎠⎟ 1 ρ ciXi≤ M i=1 n∑
Xi= ci 1 ρ−1M cj ρ ρ−1 j=1 n∑
dalle sue caratteristiche attraverso una procedura di classificazione (calibrata sulle percezioni), per poi aggregare i giudizi in percorsi tenendo conto della distanza e della disponibilità delle opportunità urbane.
Più nel dettaglio, se consideriamo ogni opportunità urbana come un punto di destinazione e definiamo dei punti di origine su una griglia NxN , possiamo 47
valutare la camminabilità di ogni origine in funzione delle classi di qualità dei percorsi, che sono a loro volta valutati dalle caratteristiche di ogni segmento che li compone. In termini più schematici significa procedere secondo quattro punti: - Assegnare un giudizio di camminabilità ad ogni segmento e attraversamento in
funzione delle sue caratteristiche qualitative e quantitative.
- Aggregare i giudizi dei segmenti di ogni percorso ottenuti nel primo step.
- Combinare il giudizio di ogni segmento con quelli degli attraversamenti e con la lunghezza del percorso.
- Combinare l’accessibilità delle destinazioni raggiungibili dal punto di origine, per assegnare un punteggio/classe per ogni genere di opportunità urbana.
In questo caso lo scopo del prossimo capitolo è di definire la miglior procedura di classificazione dei segmenti e attraversamenti a partire dalle percezioni degli individui. Inoltre, una breve proposta di analisi del terzo step è presentata nel paragrafo 4.4.
Discuteremo più avanti le possibili applicazioni dei modelli (paragrafo 4.5), ma a questo punto è utile illustrare alcuni possibili risultati che possiamo ottenere dall’applicazione di questi metodi. Possiamo ad esempio misurare la camminabilità di una città per confrontarne il livello per i diversi quartieri. Possiamo farlo in termini generali, oppure possiamo incentrare l’analisi sui diversi tipi di opportunità urbane o sulle diverse popolazioni. Gli output visivi saranno perciò mappe di densità della camminabilità ottenute interpolando i valori di accessibilità di ogni punto dello spazio (punti di origine), così come mostrato negli esempi applicativi in Figura 3.1.
Per approfondimenti sulle griglie dei punti di origine si veda il paragrafo 2.5.3 sulla network
47 analysis.
Fig. 3.1 Mappe di accessibilità per le diverse opportunità urbane e per popolazioni urbane. Fonte Blečić et al. (2015b).
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