Passate le vostre giornate percorrendo meccanicamente il tragitto che da casa vi porta a lavoro o preferite esplorare, anche tra le pieghe della quotidianità, ciò che il vostro territorio nasconde? E che conseguenze hanno per la società questo genere di abitudini? Per cercare di rispondere a queste domande, un team di scienziati nato da una collaborazione fra il KDD Lab dell’Università, l’Istituto di scienza e tecnologie dell'informazione del CNR - entrambi di Pisa - e il centro di ricerca sulle reti complesse Barabasi Lab di Budapest e Boston, ha analizzato grandi quantità di Big Data sulla mobilità umana, vale a dire le tracce GPS di viaggi automobilistici e i dati della telefonia mobile di centinaia di migliaia di persone (anonime), osservando i comportamenti di ciascun individuo per vari mesi.
Confrontando il raggio degli spostamenti di routine - come fra casa e posto di lavoro - e quello totale - relativo a tutti gli altri movimenti - i ricercatori hanno scoperto che le persone tendono naturalmente a dividersi in due gruppi dalle caratteristiche molto diverse. Il primo è composto da quelli il cui raggio di mobilità ricorrente è quasi totalmente sovrapponibile al totale: il moto degli abitudinari (o "returners") può essere circoscritto ai pochi posti più frequentati. Viceversa, il gruppo degli "esploratori", i cui spostamenti ricorrenti sono solo una piccola parte del totale, mostra una mobilità "a stella": attorno al nucleo centrale (casa e posto di lavoro) gravitano altre destinazioni, spesso distanti. I data scientist hanno sviluppato un modello matematico in grado di catturare questa suddivisione per studiare le conseguenze della scoperta.
"Gli esperimenti hanno dimostrato che esploratori e abitudinari hanno capacità differenti di diffondere, attraverso i loro movimenti sul territorio, eventuali epidemie", commenta Dino Pedreschi dell'Università di Pisa. "I due profili mostrano anche un certo grado di 'omofilia sociale': osservando la rete telefonica, gli esploratori tendono a comunicare più spesso con altri esploratori piuttosto che con gli abitudinari".
"La ricerca mostra come i Big Data offrano uno strumento potente per la comprensione del comportamento umano, un passo importante verso la realizzazione di simulazioni realistiche in contesti come il consumo energetico, l'inquinamento e la pianificazione urbana", conclude Fosca Giannotti del Cnr.
[Nell'immagine: un frammento delle traiettorie GPS prodotte dai 150.000 veicoli che viaggiano nell’area metropolitana di Pisa (in rosso) e Firenze (in blu) nell'arco di un mese]