Universit`
a di Pisa
Facolt`a di Economia
Facolt`a di Scienze Matematiche, Fisiche e Naturali
Corso di Laurea Magistrale in Informatica per l’Economia e l’Azienda (Business Informatics)
Tesi di laurea
Analisi di un sistema di bike sharing
Il caso Ciclopi
Candidato:
Daniela Cadinu
Relatore:
“La vita è come andare in bicicletta. Se vuoi mantenere l’equilibrio, non puoi fermarti.“ (Albert Einstein, 5 febbraio 1930)
Sommario
Il bike sharing è un fenomeno in diffusione in Europa e, in particolare, in Italia. Siamo nel 2007 quando si inizia a parlare di mobilità urbana in Commissione Europea e da allora si ha uno sviluppo della regolamentazione di essa. Recenti studi hanno dimostrato quali sono i fattori positivi e quelli negativi, quindi cosa porta a un maggior successo del fenomeno della mobilità in bici. Uno degli studi fatti riguardava l’analisi del livello di occupazione dei posti nelle varie stazioni. Si tratta del cosiddetto STOP (STation Occupancy Predictor) che, in pratica, prevede tre fasi: la raccolta e preparazione dei dati, la modellazione dei dati e nell’utlimo step vi è la previsione dell’occupazione delle stazioni. Quest’ultima fase prevede l’uso di vari algoritmi di classificazione scelti in base all’accuratezza nel predire il livello di occupazione delle stazioni e la facilità di interpretazione del modello generato. Ne è stata poi dimostrata l’efficacia del modello per la previsione nel medio termine. In Italia abbiamo poche città che hanno saputo sviluppare un servizio abbastanza efficiente e diffuso, è il caso di Milano. Nel 2013 il bike sharing arriva anche a Pisa: inizialmente con pochi stalli e pochi mezzi, per arrivare ad oggi con una più vasta estensione. I dati a nostra disposizione sono relativi all’anno 2015. I quesiti che ci siamo posti sono diversi: su quali punti bisogna lavorare per migliorare il servizio? Da un punto di vista logistico, il Comune di Pisa fornisce una manutenzione sufficiente a coprire i fenomeni di guasti che si verificano giornalmente? Ci siamo spostati poi a cercare di capire chi sono i nostri utenti e quali sono le stazioni con maggiore affluenza. Partendo da queste domande prende spunto la nostra analisi dei dati.
Indice
1 Introduzione 3
2 Contesto: Sharing Economy 5
2.1 Sharing economy in Italia . . . 7
2.2 Storia del bike sharing . . . 9
2.2.1 Quali sono le condizioni per il successo di un sistema di bike sharing? . . . 10
2.2.2 Quali fattori ne determinano un fallimento? . . . 11
2.3 Il bike sharing in Italia . . . 12
2.3.1 Il bike sharing di Pisa: Ciclopi . . . 14
3 Sorgenti di dati 17 3.1 Come funziona Ciclopi? . . . 19
3.2 Descrizione dei dati . . . 20
3.2.1 Analisi preliminare . . . 20
3.3 Definizione dei percorsi . . . 21
3.3.1 Percorsi cortissimi e lunghi: alcune considerazioni . . . 23
3.4 Analisi preliminare delle stazioni . . . 23
4 Analisi dei dati 26 4.1 Analisi temporale . . . 26
4.1.1 Analisi mensile . . . 26
4.1.2 Analisi settimanale . . . 27
4.2 Classificazione delle stazioni . . . 28
4.3 Distribuzione temporale . . . 30
4.3.1 Flussi mensili . . . 30
4.3.2 Flussi settimanali . . . 31
4.3.3 Flussi giornalieri . . . 31
4.4 Profilazone degli utenti . . . 33
4.4.1 Analisi dei percorsi . . . 36
5 Conclusioni 37 A Strumenti usati 40 A.1 MySQL . . . 40 A.2 Tableau . . . 42 B Bibliografia e sitografia 44 B.1 Bibliografia . . . 44 B.2 Sitografia . . . 45
Capitolo 1
Introduzione
Nel 2007 la Commissione Europea, spinta da un aumento del traffico automobilistico e, di conseguenza, l’inquinamento, cerca di trovare una soluzione e propone una "nuova cultura della mobilità urbana". Si inizia quindi a parlare di sharing economy. Nascono progetti riguardanti il car sharing, per la condivisone della macchina, e il carpooling ossia la condivisione della macchina con altre persone, che porta alla riduzione dei mezzi in circolazione. In italia siamo nel 2013 quando si inizia a parlare di economia collaborativa, quindi diversi anni dopo e in misura minore rispetto al resto dell’Europa. Uno dei motivi di questa minor diffusione è dovuto ad uno scetticismo nato tra gli utenti che si dicono interessati all’offerta ma non traducano questo al livello pratico. Un altro grande fattore negativo è dato dalla mancanza di investimenti di capitali in queste nuove frontiere. Nel contesto della sharing economy si inserisce il bike sharing, la condivisione della bici ’al bisogno’. La nascita risale a circa 50 anni fa quando ad Amsterdam iniziarono a fornire poche bici ad uso pubblico. Nel corso degli anni altre città, seguendo l’esempio della cittadina olandese, iniziarono a pensare a programmi simili. Nel 1995 a Copenhaghen venne definito un primo bike sharing a pagamento che prevedeva la raccolta, in forma anonima, dei dati degli utenti. Un anno dopo in Inghilterra questo progetto è stato perfezionato e nasce il programma di questa nuova generazione. D’ora in poi si hanno evoluzioni dei vari modelli a livello tecnologico.In Italia il bike sharing arriva agli inizi degli anni 2000 con 3 città che decidono di offrire questi servizi, per arrivare al 2010 in cui se ne hanno 132 divisi, prevalentemente, tra Nord e Centro. Nel 2012 anche a Pisa si
inizia a parlare di bike sharing ma solo un anno dopo si ha la nascita vera e propria del progetto. Inizialmente le stazioni sono 14 ma, ad oggi, siamo già a 24. Il servizio offerto da Ciclopi è classificabile tra quelli a scheda magnetica (contactless) e questo permette la raccolta dei dati relativi ai vari prelievi/depositi: l’utente si autentica con la propria tessera, sgancia la bici, esegue il suo percorso e al momento di riporla in uno stallo si deve autenticare di nuovo. In questo modo vengono registrate le informazioni riguardanti prelievo e deposito sia per quanto riguarda le stazioni sia per gli orari. I dati a nostra disposizione riguardano il 2015 ed è stata svolta un’analisi in termini di uso delle stazioni e in termini di profilazione degli utenti. Il lavoro è stato svolto partendo dalla creazione di un database in MySQL su cui è stato possibile lavorare sui dati: inizialmente è stata necessaria, infatti, dare una definizione più specifica dei valori temporali, per poi andarli a "ripulire" in base ad alcune considerazioni che abbiamo ricavato. Questo ha portato in primis all’individuazione di fenomeni anomali: abbiamo infatti riscontrato da un lato quelli che sono i possibili guasti registrati dagli utenti e dall’altro i possibili prelievi di manutenzione effettuati dagli addetti alla logistica di Ciclopi. Una seconda parte riguarda la distinzione delle stazioni tra centro e periferia per capire quali siano i flussi maggiormente densi e , quindi, cercare di dare una definizione ai percorsi più usati dagli utenti. Infine abbiamo dato un profilo ai nostri utenti: andando a vedere il numero di prelievi effettuati nel corso dell’anno, siamo andati a definire quali e quanti siano gli utenti sistematici ossia quelli che con una certa frequenza usano la bici a Pisa. Per una maggiore comprensione dei dati e delle analisi svolte è stato usato l’applicativo Tableau che, con un collegamento al database, permette di creare i grafici necessari ai nostri scopi.
Capitolo 2
Contesto: Sharing Economy
Il fenomeno del bike sharing si inserisce in un contesto più ampio dell’economia globale che prende il nome di sharing economy. Il nuovo ambito economico nasce negli ultimi anni a seguito della crisi economica, dell’innovazione tecnologica e lo sviluppo di nuove sensibilità verso l’ambiente e l’inquinamento. Non si deve intendere però come una risposta alla crisi, ma piuttosto come una riorganizzazione della struttura economica della società, cercando di creare un legame sociale alla base dello stesso scambio economico. Seguendo questa linea, la Commissione Europea stipula, nel 2007, il Green Paper relativo ad una "nuova cultura della mobilità urbana", da essa considerata un fattore importante per la crescita e l’occupazione. Spinti dal fatto che oltre la metà della popolazione viva in ambiente urbano e questo sia il motore dell’economia europea, si punta ad incentivare questi nuovi investimenti.
L’aumento del traffico nelle città porta ad una congestione dello stesso con effetti riguardanti per lo più l’inquinamento atmosferico e acustico che, di anno in anno, si va ad intensificare. Il traffico urbano, infatti, causa il 40% delle emissioni di CO2 e il 70% di
altre emissioni inquinanti prodotte sempre dalle auto. Un altro fattore molto importante, che ha spinto verso una rivisitazione della mobilità urbana, riguarda l’aumento annuale degli incidenti stradali in città dove le vittime maggiormente colpite sono pedoni e ciclisti. La Commissione Europea propone alcune soluzioni: per il problema della congestione, in primis, suggerisce di rendere più sicure le diverse alternative all’auto privata come lo spostamento a piedi o in bicicletta. Lo stesso uso dell’auto privata può
essere rivisto nell’ottica di nuove soluzioni come la condivisione di una stessa automobile (car sharing) o della propria auto con altre persone (carpooling) con una riduzione delle auto in circolazione. Nella stessa direzione si stanno diffondendo altri interventi innovativi come:
• lo sviluppo della mobilità pedonale volta a favorire e facilitare l’uso di spazi pubblici, eliminando barriere architettoniche e realizzando percorsi sicuri casa -scuola;
• lo sviluppo della mobilità ciclabile con la costruzione di piste ciclabili e implemen-tazione del bike sharing;
• le politiche di tariffazione e pricing relative al pedaggio urbano (es. ZTL), al park pricing (sosta a pagamento), al park and ride (agevolazione nello scambio tra auto e mezzi pubblici) e ai crediti di mobilità;
• la pianificazione della mobilità aziendale con la redazione del Piano spostamenti casa - lavoro e la nascita di nuove figure professionali come quella del mobility manager ;
• la gestione della domanda nel senso di moderazione del traffico (traffic calming), limitazione della circolazione veicolare, introduzionne dei servizi di car sharing, trasporto a chiamata, car pooling e l’uso dei sistemi di information technology (ITS) per gestire i flussi veicolari.
La materia in oggetto è vasta e molto recente, la letteratura dedicata risulta quindi caotica e si trova molto spesso in disaccordo l’una con l’altra. Per questo motivo trovare una definizione precisa di sharing economy risulta difficile vista anche la molteplicità di nomi ad essa collegati. In italiano possiamo tradurre sharing economy usando due termini che descrivono lo stesso fenomeno:
• ‘collaborazione’, vista come una via di mezzo tra scambio e reciprocità: varie persone si mettono in rete per la realizzazione di un progetto e ognuna di esse ne
• ‘condivisione’, vista invece come un compromesso tra reciprocità e redistribuzione: un insieme di persone mette a disposizione di altre le risorse che ritiene utili alla produzione di un bene o servizio.
I servizi relativi alla sharing economy sono diversi e tutti riconducibili a tre caratte-ristiche base che, totalmente o in parte, possono appartenere agli elementi qui inclusi. Si tratta di:
1. ottimizzazione delle risorse: vengono favorite pratiche che spingono al riutilizzo o all’accesso, rispetto all’acquisto o alla proprietà, sia in modo sincrono che in differita;
2. piattaforma tecnologica: un utile supporto per accorciare le distanze geografiche a favore di quelle sociali, con validi strumenti digitali che assicurano la fiducia tra utenti;
3. relazione peer - to - peer in cui viene favorito il rapporto diretto tra domanda e offerta, ma si perdono le distinzioni tra finanziatore, produttore, consumatore e cittadino attivo.
Le nuove forme di regolazione che si vanno cosí delineando si fondano su nuove organizzazioni e nuovi modelli organizzativi: li possiamo capire meglio se li intendiamo come una piattaforma che lega i servizi all’interno di una rete. La stessa piattaforma tecnologica é uno strumento che rappresenta la parte visibile di un modello che ridisegna i processi organizzativi aziendali e la catena del valore.
2.1
Sharing economy in Italia
Il dibattito sull’economia collaborativa in Italia nasce nel 2013, quando gli venne dedicata la copertina dell’Economist. Fino ad allora in pochi in Europa avevano pensato a questa nuova forma di economia ormai diffusa negli USA: in Italia stessa si era visto lo sviluppo di alcune piattaforme solo da un paio d’anni. A metà degli anni 2000 nascono infatti i primi servizi collaborativi italiani, ma rimangono casi isolati fino al
2011, quando ha iniziato a diffondersi in maniera costante. Nel 2015 si contano 138 piattaforme collaborative, in parte anche in Italia, dove si sono sviluppate con diverse difficoltà. Nel nostro Paese abbiamo una diffusione in diversi settori:
• Crowfounding: il settore più presente con più di 50 piattaforme per lo scambio o noleggio di beni di consumo e di trasporto, sia a livello urbano che a lunga percorrenza. Ne sono un esempio "Letzgo" e "BlaBlaCar".
• Nel settore turistico abbiamo diverse piattaforme che permettono ai privati di affittare la propria abitazione, come "ScambioCasa" o "GuestToGuest", o altre che favoriscono l’incontro di persone del posto con i turisti per fare loro da guida, ad esempio "TouranGo".
• Nel settore lavoro abbiamo piattaforme variegate: dall’offerta e ricerca di babysitter e dogsitter allo scambio di prestazioni lavorative a breve termine.
• Nel settore creditizio si è avuto il recente sviluppo di una piattaforma B2B chiamata "Sardex", una moneta digitale che ha raggiunto in poco tempo un elevato volume di scambi.
I diversi servizi offerti in Italia sono sempre in misura minore rispetto agli altri Paesi, e i cittadini stessi sono ancora scettici su questo tipo di tecnologie. Le tecnologie più diffuse sono il car sharing e il bike sharing, ossia la condivisione, rispettivamente, di macchine e di bici. In generale nel nostro Paese possiamo individuare tratti diversi di sharing economy rispetto al contesto straniero e diversi sono i problemi di sviluppo di queste nuove economie. Primo fra tutti uno scetticismo diffuso tra gli utenti che si dichiarano pronti alla condivisione, ma questo non si traduce in pratica: il ritardato arrivo delle piattaforme italiane rispetto a quelle straniere e la poca diffusione delle forme di pagamento digitali hanno reso difficile la diffusione di queste piattaforme collaborative. Un altro grande freno è dato dal fatto che i grandi capitali non vengono investiti nella sharing economy e questo ovviamente non aiuta alla crescita dei servizi. In ultima analisi possiamo dire che la sharing economy italiana si focalizza molto sul
un focus anche sulla dimensione locale. Possiamo infatti parlare di shareable cities diffuse in grandi città come Milano e Bologna, ma anche in realtà più piccole. Inoltre abbiamo le shareable towns, che hanno l’obiettivo di offrire nuovi servizi e promuovere coesione sociale, nuova occupazione e salvaguardia ambientale.
2.2
Storia del bike sharing
Il termine bike sharing indica la ‘condivisone delle bici’, il principio guida è: gli individui usano le bici "al bisogno" senza avere costi e responsabilità di proprietà. Nasce inizialmente nelle aree urbane con lo scopo di ridurre l’utilizzo dei veicoli e, di conseguenza, l’inquinamento, per poi svilupparsi in altri ambiti, come il turismo o cicloturismo. La nascita risale a circa 50 anni fa e si possono individuare 4 generazioni di bike sharing. La prima parte da Amsterdam, nel 1965: si trattava delle bici classiche, colorate di bianco e fornite ad uso pubblico. Il programma non ebbe peró il successo aspettato, soprattutto per i furti delle bici. La seconda generazione nasce a Naskow (Danimarca) nel 1991 con un progetto di dimensioni ridotte: erano state previste solo 24 bici e 4 stazioni. Nella terza generazione rientra invece un programma simile ma di dimensioni maggiori: nasce anni dopo, nel 1995, a Copenhaghen e venne chiamato ‘Bycyklen’o ‘City Bikes’. Era stato progettato per un intenso uso funzionale che prevedeva la possibilità di prendere le bici e riportarle in una specifica postazione cittadina, dietro pagamento di una somma di denaro. L’evoluzione di questo modello rispetto ai precedenti ha riguardato la formalità: la raccolta dei dati degli utenti, se pur riconosciuti in forma anonima, era una garanzia contro i furti. Nel 1996 alla Portsmouth University in Inghilterra nasce il primo programma di questo nuova generazione: la novità riguardava il fatto che gli studenti potessero usare una tessera per noleggiare una bici. Da questo momento in poi i modelli di bike sharing ebbero un’evoluzione riguardante le tecnologie utilizzate sia per blocco e sblocco delle bici, sia per i sistemi di telecomunicazioni, le smartcard, l’accesso tramite telefono e computer di bordo. Il più grande programma di bike sharing di terza generazione si è avuto nel 2005 a Lione con 1500 bici: gli utenti erano 15000 e l’uso giornaliero delle bici è stato stimato intorno a
6.5 volte. Due anni dopo Parigi lancia il suo programma di bike sharing, Vélib, con 7000 bici iniziali, diventate poi 23600 tra la città e i sobborghi vicini. Questa crescita notevole provocò l’interesse di altre parti del mondo e si ebbe uno sviluppo anche nei Paesi extra-europei a partire dal 2008. Se alla fine del 2007 si contavano 60 programmi di terza generazione, a fine 2008 erano 92 e nel 2009 se ne contano già 120. La quarta generazione parte da quella precedente e cerca di migliorare in efficienza, sostenibilità e utilizzo: viene migliorata la distribuzione e le installazioni delle bici, vengono potenziate le stazioni, viene offerto il cosiddetto "pedalec" delle bici, ossia l’assistenza al pedale, e nascono così nuovi modelli business.
2.2.1
Quali sono le condizioni per il successo di un sistema di
bike sharing?
Uno degli aspetti su cui occorre soffermarsi riguarda le condizioni che devono sussistere affinchè possa funzionare la sharing economy. Gli elementi da prendere in considerazione sono molti ma possiamo vedere quelli esposti da Botsman, esperta in new e sharing economy:
• il raggiungimento del livello di massa critica: deve comprendere un numero di utenti e possibilità di scelta sufficienti a renderlo una preferenza rispetto ad un tradizionale business.
• L’esistenza della cosiddetta idling capacity: devono esistere degli asset sottouti-lizzati o non competitivi, poichè, se tutte le capacità fossero utilizzate a pieno non sarebbe possibile la condivisione. Inoltre qualsiasi essere umano che agisce in maniera competitiva non potrebbe mettere a disposizione cose che lo rendono il migliore in un dato ambito.
• La fiducia nei commons, ossia nelle risorse di appartenenza della comunità: se si crede nel valore di quello che viene messo in condivisione, allora è possibile che le pratiche di condivisione si affermino nella società.
• L’instaurarsi di un rapporto di fiducia tra sconosciuti poichè, senza una cultura del genere, non si potrebbe nemmeno pensare una sharing economy.
Altri autori ritengono che una chiave del successo della sharing economy sia l’utilizzo della piattaforma tecnologica poichè permette un facile scambio di informazioni, altamente attendibili anche se fornite da sconosciuti, e qui ritorna l’elemento fiducia enunciato da Bostman. Molto importanti sono i social network ma anche i servizi di geolocalizzazione che, collegati ad alcune app (es. Tripadvisor), permettono una facile condivisione di informazioni e soluzioni ottimali sulla base di un giusto rapporto costi - benefici.
2.2.2
Quali fattori ne determinano un fallimento?
I fattori che portano al fallimento di un sistema di bike sharing sono riconducibili all’assenza di una "cultura della bicicletta come mezzo urbano". Li possiamo individuare in:
• mancanza di promozione della mobilità ciclistica, senza la quale i cittadini non si trovano motivati ad usare una bicicletta;
• poca sicurezza stradale;
• elevato numero di biciclette di proprietà;
• condizioni esterne che non favoriscono l’uso della biciclette come la morfologia e la dimensione della città a misura di pedoni;
• limitazioni spaziali o di altro genere, come il tempo di utilizzo, l’estensione spaziale, densità delle stazioni o utilizzo poco intuitivo;
• servizio troppo costoso;
• mancanza di profitti per gli operatori o mancanza di finanziamenti; • progettazione sbagliata e biciclette poco adatte.
2.3
Il bike sharing in Italia
In Italia, nel 1998, il Parlamento stipula una legge che racchiude i principi guida per la promozione di una mobilità ciclistica, che vanno dallo sviluppo di infrastrutture come le piste ciclabili, ai parcheggi attrezzati, all’intermodalità tra i mezzi di trasporto, alla promozione e realizzazione di itinerari ciclabili turistici. Negli anni seguenti si è parlato anche di mobilità sostenibile con la proposta di migliorare il quadro normativo ed introdurre nuovi fondi ma senza successo. Le amministrazioni locali si sono però movimentate e hanno dato vita a diverse forme di mobilità ciclistica, dalla realizzazione di piste ciclabili alla creazione di sistemi di bike sharing. Questi nascono agli inizi degli anni 2000, sono di terza generazione. Le prime città sono state Cuneo, Parma e Savigliano. Nel 2010 se ne contano 132, prevalentemente al Nord e Centro rispetto al Sud. Una maggiore presenza si rileva in Emilia Romagna, Piemonte, Veneto e Lombardia, seguono poi Marche, Puglia, Liguria e tutte le altre regioni, ad esclusione di Basilicata, Campania e Calabria. Non bisogna dimenticare anche la presenza di sistemi meno evoluti, quale quello più tradizionale di noleggio, presente a Bolzano.
I sistemi italiani si differenziano l’uno dall’altro per le tariffe, la minuziosità delle stazioni, il modo di utilizzo e restituzione dei mezzi e la loro tipologia. Si possono distinguere due tipologie:
• i servizi meccanici a chiave: l’utente deve acquistare ad uno sportello una chiave che lo identifica, inseritala nel posteggio, libera la bici e la può utilizzare senza limiti di tempo, per poi riporla allo stesso stallo iniziale da dove recupera la chiave. Questi sono in genere servizi gratuiti e permettono l’utilizzo della stessa chiave in diverse città.
• I servizi a scheda magnetica (conctacless)offrono la possibilità di riconsegnare la bici in un posteggio diverso. La bici può essere usata anche per poco tempo, in mo-do che altre persone possano usufruire della stessa. Si hanno quindi tante bici per poche persone. Permettono inoltre la registrazione online con pagamento tramite
carta di credito o smartphone. Sono i sistemi che permettono un intermodalità di tariffe tra le varie modalità di trasporto.
In generale, tra i 132 servizi attivi nel 2010, se ne contano 1/3 a scheda e 2/3 a chiave in base al territorio dove sono collocati e allo sviluppo commerciale delle aziende fornitrici del servizio: "C’entro in bici" per il sistema a chiave, e "Bicincittà" per quello a scheda, ad esclusione di Milano, che usa i servizi di una società americana. Questo duopolio spiega chiaramente quanto sia giovane il sistema italiano di bike sharing che dovrebbe evolversi per fornire un’offerta migliore. Una particolare menzione meritano i servizi offerti da Genova e Siracusa poichè sono i primi sistemi di pedalata assistita su sistemi di bike sharing. Nel 2009 nasce a Genova il sistema MOBIKE con 55 biciclette elettriche e 6 stazioni: nonostante la conformità del territorio, prevalentemente collinare, che richiede l’uso di questo tipo di mezzi rispetto alle bici tradizionali, il sistema è penalizzato dalla mancanza di percorsi ciclabili. Successivamente si sviluppa il bike sharing a Siracusa ma, a differenza del genovese, esso è di tipo misto: 200 bici tradizionali, 50 assistite e 15 stazioni.
Il servizio maggiormente diffuso e utilizzato in Italia è quello offerto dalla città di Milano: 280 stazioni e 4650 biciclette (di cui 1000 elettriche e qualche decina per bambini). A settembre 2016 ha raggiunto la cifra record di 21699 prelievi. Nel 2012 nasce un sistema di bike sharing a Salerno da una collaborazione tra Comune e esercizi commerciali, al quale si aggiunge, nel 2014, un servizio di bike sharing elettrico. Nello stesso anno anche Cagliari si fornisce di un servizio di bike sharing in concomitanza con la creazione di piste ciclabili nella città. Il servizio però, dall’aprile 2016, è sospeso. Nel 2013 nasce a Pisa "CicloPi" con 14 stazioni, che in tre anni sono diventate 24, e ha raggiunto quota 4300 abbonati. Nel 2014 vengono installate a Napoli 10 stazioni, il servizio è gratuito e ogni prelievo ha durata massima di 30 minuti. Infine nel 2015 il bike sharing raggiunge Palermo con 37 stazioni e 420 biciclette: entra a far parte di un sistema integrato che coinvolge anche il car sharing della città tramite cui ciascun utente con un’unica tessera può usufruire di entrambi i servizi.
2.3.1
Il bike sharing di Pisa: Ciclopi
Nel 2012 nasce un accordo tra Comune di Pisa e il corso di Laurea di Ingegneria Gestionale per lo sviluppo di un progetto di bike sharing. A dicembre dello stesso anno viene emesso un bando europeo per la progettazione di questi servizi a cui il Comune partecipa.
Il progetto nasce a partire da un’analisi fatta tramite un questionario con i cittadini. Le domande hanno riguardato la mobilità personale per raggiungere Pisa, la conoscenza e la disponibilità all’uso dei servizi di bike sharing e le possibili stazioni utili ad ognuno di essi. I risultati hanno mostrato che, tra gli intervistati, la maggior parte (49.1%) usa il treno per arrivare in città, segue poi un’altra parte (35.1%) che usa la macchina, e a seguire altri pochi utenti che si avvalgono di mezzi quali autobus, moto, bici o combinazioni di essi ( auto/treni/autobus + altri mezzi). Inoltre il 58.3% delle persone era a conoscenza dei servizi di bike sharing e il 95% si é dimostrato disponibile ad un servizio di sharing. Le stazioni proposte sono state 21, e i risultati hanno mostrato le preferenze dei cittadini [Tabella2.1].
Tabella 2.1: Preferenze delle Stazioni Stazione Preferenze (%) Parcheggio Scambiatore 9.3 Stadio 12.5 Piazza Mercato 13.5 Via di Pratale 12.9 Stazione F.S. "S. Rossore" 33.5 Duomo 21.8 Via S. Maria 29.3 Borgo 32.1 Marzotto 19 Ponte Solferino 11.4 Comune: 16 Teatro Verdi 12
Residenza studentesca "Praticelli" 8.9 P.zza Vittorio Emanuele 17.7 Stazione F.S. "Pisa Centrale" 53.7 P.zza Guerrazzi 11.4 Palazzo dei Congressi 15.9
SMS-Biblioteca 6.2
Esselunga 10.4
Osp. Cisanello 10.2
Aeroporto 11.4
In accordo con la "Consulta della Bicicletta", organo consultivo di cui fanno parte alcuni uffici del Comune e associazioni riguardanti il commercio e l’uso delle bici, e a seguito di questo sondaggio sono state decise le stazioni con cui ha preso il via il servizio. Inizialmente erano 14 le stazioni, 260 stalli e 200 bici. Nel 2016 si contano 24
stazioni.In base agli studi più recenti, nel 2013, si possono dividere in 3 categorie: 1. Serie A. Sono quelle con 90-100 utilizzi: Stazione F.S. e Polo Marzotto; 2. Serie C. Con pochi utilizzi, da 5 a 12: Aereoporto, Cisanello e SMS Bibllio; 3. Serie B. Quelle con un numero di utilizzi che varia da 40 a 58: tutte le altre. Per accedere al servizio di Ciclopi è necessario iscriversi online, pagare il proprio abbonamento in una delle opzioni offerte (Annuale, Annuale Studenti, Settimanale e Giornaliero) e attendere l’arrivo a casa della propria tessera. A quel punto si può usufruire dei servizi senza limiti di tempo. I prezzi sono in linea con l’offerta nazionale e prevedono un utilizzo gratuito per i primi 30 minuti. Superati questi si avrà una tariffazione in base all’abbonamento sottoscritto [figura2.1].
Capitolo 3
Sorgenti di dati
In questo capitolo passiamo a capire meglio i dati che abbiamo a disposizione. Il punto di partenza è ricordare, intanto, che nel 2015 a Pisa c’erano 15 stazioni di bikesharing[Tabella3.1], ognuna caratterizzata da un certo numero di stalli (o colonnine).
Sia le stazioni che le colonnine sono numerate, così come le bici, ma solo le prime due vengono registrate ad ogni prelievo e deposito [Figura3.1]. Ogni utente, come detto precedentemente, è dotato di una tessera attivata tramite una qualsiasi forma di abbonamento.
Tabella 3.1: Stazioni Ciclopi
Numero Stazione Nome Stazione Numero Stalli
1 Aereoporto 10
2 Stazione F.S. 28
3 Comune Palazzo Blu 16
4 Teatro Tribunale 12 5 Borgo Stretto 10 6 Polo Marzotto 14 7 Duomo 22 8 Pietrasantina 30 9 Paparelli 30 10 Pratale 30 11 Ospedale Cisanello 14 12 SMS Biblioteca 12 13 Vittorio Emanuele 16 14 Palacongressi 24 15 Porta a Lucca 10
Per avere un’idea di come siano disposte effettivamente le stazioni di Ciclopi, viene di seguito presentata la mappa relativa all’anno 2015: si può notare che le stazioni coprono il centro e una parte più periferica.
Figura 3.2: Ciclopi 2015
3.1
Come funziona Ciclopi?
Una prima cosa da capire è come effettivamente funzionino le suddette operazioni. Supponiamo che l’utente debba andare da una stazione A ad una stazione B: per poter usufruire del servizio Ciclopi deve effettuare alcune banali, ma importanti, operazioni. 1. Nella stazione A, per poter prendere la bici, avvicina la propria tessera alla colonnina in corrispondenza del lettore contactless. In questo modo l’utente viene riconosciuto dal proprio identificativo e la bici viene liberata.
2. Il nostro utente ora preleva la bici dalla colonnina e i casi possibili sono due: • se non ci sono guasti, prosegue il proprio percorso;
• se si rende conto che ci sono guasti (ruote sgonfie, pedali non funzionanti o altri simili ), riporrà la bici nella colonnina e ne sceglierà un’altra.
3. Alla fine l’utente arriva alla stazione B dove, per poter riporre la bici in uno stallo disponibile, deve preventivamente autenticarsi con la tessera come nella stazione iniziale.
3.2
Descrizione dei dati
I dati a nostra disposizione contano di 173332 records che vengono popolati dalle operazioni descritte precedentemente tramite la registrazione di alcune informazioni. Dall’operazione di prelievo si hanno: il comune, la userid, la stazione di prelievo, il "timestamp" indicante data e ora di prelievo e il numero di colonnina di prelievo. Al deposito vengono registrati invece la stazione di deposito, data e ora di deposito e la colonnina di deposito [Figura3.3] [Figura3.4].
Figura 3.3: Descrizione dei record, parte 1
Figura 3.4: Descrizione dei record, parte 2
Il formato in cui vengono forniti i dati sono:
• caratteri per quanto riguarda il comune e le stazioni di deposito e prelievo; • numeri per la userid e le colonnine;
• "timestamp" per data e ora: con questo formato i due valori sono concatenati in modo da avere "yyyy-mm-dd hh:mm:ss".
3.2.1
Analisi preliminare
prelievo e deposito in modo da creare due colonne separate per data e ora. Per fare questo sono state utili le funzioni di MySQL "date" e "time"[Appendice A] . In questo modo oltre ad avere l’informazione in un unico campo si hanno due campi distinti per "data prelievo" e "data deposito" e in modo uguale per l’ora. Con questi nuovi campi è stato poi possibile calcolare il tempo di percorso espresso sia in termini orari, con una semplice differenza tra l’orario di deposito e l’orario di prelievo, sia in termini di giorni.
3.3
Definizione dei percorsi
L’individuazione del tempo del percorso è stato utile per una prima distribuzione dei percorsi e l’individuazione di quelli anomali. La durata dei nostri percorsi varia da pochi secondi fino a superare le 24 ore, arrivando anche a diversi mesi, si veda il grafico in figura 3.5: la durata dei nostri percorsi parte da 0 per arrivare a quasi 139 giorni di percorrenza.
Figura 3.5: Durata dei Percorsi in giorni
E’ chiaro quindi che sia necessaria una ripulita in questi termini. Partiamo intanto da una divisione in base a questi tempi, selezionando quelli che sono i possibili guasti,
i percorsi normali e quelli anomali. Per poter fare questo è stato necessario un breve calcolo sulle velocità di percorrenza adottate dai nostri utenti perché, come sappiamo, queste influiscono sui tempi. La mappa creata su Google Maps è stata d’aiuto per il calcolo della distanza dei percorsi, supponendo che le bici possano seguire lo stesso percorso pedonale: quello più breve è quello che dalla Stazione F.S. porta a Piazza Vittorio Emanuele, pari a 175m, mentre quello più lungo è quello che dall’Aeroporto porta all’Ospedale Cisanello,4 km. Di entrambi i percorsi andiamo a vedere quale sia il tempo minimo di percorrenza: per il primo è di "00:01:14" e per il secondo "00:13:48". In altri termini questo ci dice che il tempo minimo per effettuare il percorso più breve in bici è appena sopra un minuto di percorrenza. Se supponiamo che un utente sia più veloce di un altro nel pedalare, o trova condizioni di traffico che gli fanno risparmiare tempo, possiamo definire la soglia minima di percorrenza di 1 minuto. La nostra definizione ci porta a poter dire che sotto al minuto è impossibile effettuare percorsi in bici da una stazione all’altra. I prelievi sotto questa soglia sono possibili guasti: l’utente sgancia la bici, nota qualche anomalia e la riaggancia alla colonnina, tutto nell’arco di pochi secondi. Partendo da queste considerazioni i nostri percorsi si possono dividere in 3 diversi gruppi:
• cortissimi : hanno una durata inferiore ad un minuto: • normali : la loro durata varia da 1minuto alle 24 ore; • lunghi : hanno una durata superiore alle 24 ore.
Una considerazione và fatta anche per i percorsi che hanno una durata superiore alle 24 ore, anch’essi anomali. L’utente che ha una durata del percorso di tipo lungo può essere, presumibilmente, un addetto alla logistica di Ciclopi che prende via la bici, la sistema e la riporta da un’altra parte. Oppure sono utenti che non hanno agganciato bene la bici al momento del deposito.
3.3.1
Percorsi cortissimi e lunghi: alcune considerazioni
Nella nostra analisi abbiamo supposto che i percorsi di durata breve e quelli di durata lunga rappresentino i guasti e le probabili manutenzioni. Sfruttando i dati temporali a nostra disposizione si può vedere se ci sia una certa corrispondenza in termini di rilevamento guasto e prelievo per manutenzione. Rappresentare un’analisi con la data esatta risultava un pò complicato per poterlo capire. Per avere un’idea un pò più chiara andiamoli a vedere dal punto di vista settimanale. Nelle figure [3.6] e [3.7] possiamo vedere come si distribuiscano entrambi i fenomeni nell’arco della settimana durante l’anno.
Figura 3.6: Guasti Figura 3.7: Manutenzione
Nei grafici appare chiaro che mentre i guasti avvengono con maggior frequenza durante la settimana, le manutenzioni si hanno nel fine settimana. Entrambi questi due tipi di fenomeni si possono distinguere facilmente all’interno dei nostri dati facendo una query che li interroga sulla durata dei percorsi superiori alle 24ore. Il risultato ci mostra un totale di 55 utenti distinti tra cui 3 sono quelli che hanno tanti percorsi lunghi e sono, presumibilmente, gli addetti alla logistica. Gli altri possiamo supporre siano quelli che non hanno agganciato bene la bici. Tuttavia, al fine della nostra analisi, sono superflui e si è quindi deciso di lasciarli da parte.
3.4
Analisi preliminare delle stazioni
Una prima analisi è quella sulle stazioni in termini di prelievo e di deposito: i percorsi considerati sono quelli normali e sono stati esclusi quei 3 utenti, presunti addetti alla
logistica.
Nella figura [3.8] viene mostrato l’uso delle diverse stazioni in termini di prelievo.
Figura 3.8: Stazioni di Prelievo
Dal grafico si evince che la stazione più usata è quella situata in Borgo Stretto che conta, in un anno, 4086 prelievi. Segue la Stazione Ferroviaria con 3231. Le due situazioni sono facilmente spiegabili dalla posizioni che hanno le suddette stazioni: la prima è in pieno centro, nella via centrale di Pisa, un punto in cui si hanno le maggiori attività commerciali e da cui si possono facilmente raggiungere diverse facoltà universitarie e i diversi uffici. La seconda è collocata proprio fuori dalla stazione ferroviaria quindi punto strategico per chi arriva a Pisa e si deve muovere verso qualsiasi altra parte della città. Allo stesso modo si può notare che le due stazioni meno usate sono Pietrasantina e Aeroporto con 507 la prima e 332 la seconda. Anche queste due situazioni sono facilmente comprensibili alla luce della loro collocazione: a Pietrasantina c’è un parcheggio che permette, a chi arriva a Pisa in macchina, di lasciare l’auto li e muoversi poi in bici verso il centro ma ,vista la lontananza, sono pochi quelli che scelgono questa opzione. Una considerazione analoga si può fare per l’aeroporto: gli utenti che arrivano e che possono far uso della bici per raggiungere i vari punti della città sono quelli con poco o nessun bagaglio, e sono pochi.
due più usate sono quella in Borgo Stretto e Vittorio Emanuele, con 4059 e 3214 rispettivamente.
Figura 3.9: Stazioni di Deposito
La prima è stata descritta sopra, e si può supporre che valgano le stesse considerazioni. La stazione a Piazza Vittorio Emanuele è posta a poca distanza dalla Stazione Ferroviaria e dalla stazione degli autobus quindi per un utente che deve lasciare Pisa con i mezzi, è in un punto perfetto. Le due meno utilizzate sono Ospedale Cisanello e Aeroporto, con 548 e 383 rispettivamente. La stazione in aeroporto è stata spiegata precedentemente e, possiamo supporre, goda delle stesse considerazioni. La stazione all’ospedale ha una spiegazione simile: è facilmente intuibile che i pazienti difficilmente useranno le bici, a meno di brevi distanze. Lo stesso vale per il personale: il punto in cui si colloca l’ospedale è molto periferico, la stazione più vicina dista circa 2km e la strada da percorrere è molto trafficata.
Capitolo 4
Analisi dei dati
In questo capitolo passiamo a fare un’analisi più in dettaglio delle nostre stazioni a livello temporale e andiamo a capire meglio chi siano i nostri utenti, nell’ottica della sistematicità. Per questo tipo di analisi sono state utili le operazioni precedentemente descritte per la divisione del tipo timestamp.
4.1
Analisi temporale
La prima cosa che andiamo a vedere è come sia la distribuzione temporale dei nostri prelievi nell’arco dell’anno partendo da un livello più generale per spostarci ad uno più specifico.
4.1.1
Analisi mensile
Partiamo da un livello più generale: nella figura[4.1] vengono mostrati i prelievi distribuiti per mesi nelle singole stazioni. E’ evidente il calo nel mese di agosto: presumibilmente l’insieme di utenti che normalmente usufruiscono del servizio sono lavoratori e studenti e in quel mese non sono a lavoro. In generale si può notare un picco a marzo, aprile e maggio particolarmente alto nella Stazione F.S.: la spiegazione a questo si può ritrovare nel fatto che quelli sono i mesi primaverili che favoriscono l’uso della bicicletta. L’analisi preliminare precedentemente fatta viene confermata anche in questo grafico: si noti
Figura 4.1: Prelievo Mensile
4.1.2
Analisi settimanale
Nella figura[4.2] si vede l’andamento settimanale dei prelievi. Si nota che è abbastanza alto nei giorni feriali, un decremento si ha nei week end. La spiegazione a questo comportamento è da ritrovare sempre nella tipologia di utenti: lavoratori e studenti sono maggiormente presenti nei giorni feriali, mentre durante i week end solo una minima parte sarà presente. Non si esclude comunque la presenza di turisti o persone che girano per Pisa anche per motivi diversi da quello lavorativo ma la loro influenza è minima rispetto agli altri.
4.1.3
Analisi giornaliera
Nella figura[4.3] si vede come sia l’andamento dei prelievi durante la giornata nelle varie fasce orarie.
Figura 4.3: Prelievo Orario
Si possono individuare tre picchi: 1. tra le 07 e le 09;
2. tra le 11 e le 14; 3. tra le 16 e le 19;
Le nostre valutazioni ci portano a supporre che il primo corrisponde all’orario di inizio delle attività lavorative e universitarie quindi motivo di un maggior flusso di utenti; il secondo corrisponde all’ora di pranzo durante il quale molti si spostano o verso casa o verso punti di ristoro; infine l’ultimo è l’orario in cui le attività lavorative e universitarie sono finite e gli utenti si muovono per tornare a casa.
4.2
Classificazione delle stazioni
Una domanda che ci siamo fatti in fase di analisi dei dati è: quali sono le stazioni più usate? Quelle del centro o quelle in periferia? Una prima cosa è, intanto, stabilire quale
Google. Prendiamo come punto centrale la stazione collocata in prossimità del Comune di Pisa: tutte le stazioni che stanno entro il raggio di 1 km sono considerate al centro della città, le altre periferia. In questo modo le stazioni vengono così divise:
• centro: Stazione, Piazza Vittorio Emanuele, Comune, Borgo Stretto, Polo Mar-zotto, Teatro Tribunale, Palazzo dei Congressi, Duomo;
• periferia: Aeroporto, Cisanello, SMS Biblioteca, Paparelli, Pietrasantina, Porta a Lucca, Pratale.
Nella mappa [4.4] sono evidenziate in verde le stazioni in centro e in rosso quelle in periferia.
Figura 4.4: Centro vs Periferia
Iniziamo a vedere come siano distribuiti i percorsi dei nostri utenti dal centro alla periferia e viceversa. Nelle figure [4.5] e [4.6] vediamo alcuni dati: è abbastanza evidente che le stazioni più usate in periferia siano a Pratale e Paparelli. Le stazioni centrali più usate dalla periferia sono Borgo Stretto, Piazza Vittorio Emanuele e Stazione Centrale [4.6] .
Figura 4.5: Centro vs Periferia Figura 4.6: Periferia vs Centro
La spiegazione a questi dati la troviamo se andiamo a vedere come sono colorati i nostri grafici che ci danno un’idea più chiara di come siano i flussi. In particolare si noti che da qualsiasi stazione si parta dal centro, rimane confermata che quella di deposito meno usata sia l’Aeroporto, colorata in blu scuro nella figura [4.5]. Le più usate in periferia, sia in termini di prelievo che di deposito, sono Pratale e Paparelli: questa potrebbe essere la conferma che molti dei nostri utenti non abitino in città, si muovono in macchina verso questi due punti e da li prendono la bici per raggiungere il centro. Le stazioni delle bici sono infatti poste proprio di fronte ai parcheggi auto gratuiti.
4.3
Distribuzione temporale
Una volta visti come sono distribuiti i percorsi tra il centro e la periferia, entriamo nel dettaglio temporale e ripetiamo l’analisi fatta in precedenza che, in linea generale, la rispecchiano abbastanza.
4.3.1
Flussi mensili
La distribuzione mensile non mostra grandi differenze da quella generale come mostrato nelle figure [4.7] e [4.8].
Figura 4.7: Centro vs Periferia Mensile
Figura 4.8: Periferia vs Centro Mensile
Il mese di Agosto rimane il mese in cui si hanno meno prelievi: la spiegazione è sempre riconducibile al fatto che questo sia il mese in cui le scuole e le università siano chiuse così come molte aziende ed uffici.
4.3.2
Flussi settimanali
A livello settimanale non si registrano differenze: i giorni con meno frequenza riman-gono quelli del week-end. Considerata la natura dei percorsi e le analisi temporali precedentemente svolte questo ci dice che gli utenti siano per la maggior parte studenti e lavoratori. Un’ipotesi è che siano pochi i cittadini pisani che facciano uso del bike sharing, ma per una conferma bisognerebbe avere qualche informazione in più sugli utenti stessi.
Figura 4.9: Centro vs Periferia Settimanale
Figura 4.10: Periferia vs Centro Settimanale
4.3.3
Flussi giornalieri
Per una maggiore completezza di analisi andiamo a vedere quali sono le ore di maggior affluenza dei nostri percorsi. Nelle figure [4.11] e [4.12] abbiamo una rappresentazione
grafica.
Figura 4.11: Centro vs Periferia Giornaliero
Figura 4.12: Periferia vs Centro Giornaliero
I nostri utenti si muovono dalla periferia al centro a partire dalle 08 di mattina, in cui si registra il primo picco, fino alle 20 di sera, e mantiene un andamento più o meno costante. Invece dal centro alla periferia abbiamo due momenti della giornata in cui si registrano dei picchi: tra le 12 e le 14 e tra le 16 e le 20. Questa distribuzione potrebbe confermare il fatto che gli utenti che si muovono in queste direzioni siano quelli che facciano uso anche dei parcheggi auto posti vicini alle stazioni delle bici, e raggiungano il centro nelle ore lavorative. Si noti infatti una forte decrescita dei prelievi dalla sera fino alle 8 di mattina.
Infine abbiamo voluto dare una rappresentazione dei flussi nella mappa [4.13]: sono state indicate le 3 principali stazioni periferiche preferite partendo da quelle centrali. Si nota che l’unica che rimane fuori è l’aeroporto e si vede che invece le più frequentate sono Pratale e Paparelli. Nella mappa [4.14] vengono invece mostrati i flussi inversi. Le stazioni centrali con più flussi sono la Stazione F.S. e Vittorio Emanuele, probabilmente perché, data la vicinanza, se è pieno da una parte si cerca nell’altra e in Borgo Stretto, per via del punto centrale in cui si trova la stazione.
Figura 4.13: Flussi dal centro alla periferia
Figura 4.14: Flussi dal periferia al centro
4.4
Profilazone degli utenti
Una volta vista l’analisi temporale in maniera generale dei nostri utenti, passiamo a caratterizzarli in base alle loro frequenze. Quali tra essi sono utenti sistematici e quali
no? Partiamo dal dare una definizione formale: gli utenti sistematici sono quelli che si muovono almeno 4 giorni alla settimana seguendo più o meno gli stessi orari, diciamo che hanno quindi una cadenza fissa. Se diamo uno sguardo al grafico in figura [4.15] possiamo notare come siano distribuiti i numeri dei prelievi per i nostri utenti nell’arco dell’anno.
Figura 4.15: Distribuzione dei prelievi
Il numero dei prelievi parte da un minimo di 1 ad un massimo di 823 ma è abbastanza logico che un utente che fa’ un solo prelievo l’anno non è significativo: può essere capitato a Pisa per una qualsiasi ragione e ha usato la bici solo una volta, oppure ha provato il servizio, non gli è piaciuto e non l’ha più usato. Le ragioni possono essere diverse. Per completezza di analisi vediamo anche come sono distribuiti il numero dei prelievi nei due gruppi di stazioni precedentemente individuati. Seguendo il ragionamento riguardo ai percorsi, vediamo le figure [4.16] e [4.17] in cui viene mostrato il numero di utenti distinti che si sposta dal centro alla periferia, e viceversa, colorato in base al numero dei prelievi.
Figura 4.16: Centro vs Periferia, per numero prelievi
Figura 4.17: Periferia vs Centro, per numero prelievi
La parte in blu rappresenta quelli che fanno un numero elevato di prelievi nell’arco dell’anno che si avvicina a 823. Si può notare che la maggior parte hanno un numero di prelievi medi, non pochi ma nemmeno tantissimi. Bisogna quindi stabilire una soglia che ci aiuti a individuare i nostri utenti sistematici.
Come detto sopra, un utente è sistematico se usa le nostre bici con una certa frequenza che abbiamo definito in 4 giorni alla settimana. Questo vuol dire che:
4giorni/settimana ∗ 4settimane/mese ∗ 12mesi = 192prelievi/anno
In questo caso stiamo supponendo che il nostro utente faccia almeno un prelievo al giorno, è chiaro che chi ha valori doppi o ancora superiori sia quello che più volte nell’arco della giornata prenda la bici. Supponiamo che essi i nostri sistematici siano studenti o lavoratori, questo vuol dire che ci saranno dei periodi in cui non frequenteranno la città: è bene quindi stabilire una soglia minima che ci possa aiutare. Definiamo quindi una soglia minima del 60% ossia:
192 ∗ 60% = 115.
Questa soglia ci dice che quell’utente nel 60% del anno per 4 volte a settimana prende la bici. Quindi gli utenti che hanno un numero di prelievi superiore a 115 nell’arco sono i nostri sistematici: con una semplice query di controllo si scopre che essi sono 413, circa il 18% del totale.
4.4.1
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 sistemal’interroga-zione. 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.
