Ecco l’effetto del coronavirus sul traffico in Italia

Ecco l’effetto del coronavirus sul traffico in Italia

Foto di Alina Kuptsova da Pixabay

Qual è stato l’impatto dell’epidemia del nuovo coronavirus sulla mobilità? Quanto cioè la chiusura delle scuole, l’avvio diffuso dello smartworking e lo stop di molte attività commerciali hanno inciso sulla riduzione del traffico in Italia? Per capirlo, Wired si è affidato ad una ricerca realizzata dalla Fondazione Isi e a dei dati forniti dal navigatore per smartphone Waze.

La ricerca di fondazione Isi

Partiamo dalla ricerca realizzata da Fondazione Isi, istituto torinese dedicato alla data science e allo studio dei sistemi complessi, realizzata con la collaborazione dell’università di Torino e di Cuebiq, società specializzata in location intelligence. Un’indagine che ha mappato i cambiamenti negli spostamenti degli italiani dopo l’introduzione del decreto #ioRestoaCasa, sfruttando i dati che forniamo ogni giorno con i nostri smartphone.

Cuebiq raccoglie ogni giorno milioni di dati sugli spostamenti dei propri utenti attraverso le app con cui decidiamo di condividere le nostre informazioni di geolocalizzazione”, racconta a Wired Michele Tizzoni, esperto di data science ed epidemiologia digitale di Fondazione Isi: “Si tratta di dati di grande valore pubblico in caso di emergenze come quella che ha colpito il nostro paese, che Cuebiq ha deciso di condividere con Fondazione Isi per verificare se gli effetti del lockdown varato dal governo sulla mobilità e dei contatti tra cittadini sono misurabili”.

I dati, raccolti in forma anonima e previa autorizzazione dell’utente, sono relativi a gps, wifi e altre fonti come i beacon (un tipo di bluetooth a bassa potenza utilizzato da telefoni e tablet per fornire la propria posizione ad app e reti di vari tipo). La ricerca ha misurato tre indicatori principali: cambiamenti nei flussi di traffico tra differenti province, distanza media giornaliera percorsa dagli utenti e modifiche nella prossimità spaziale tra persone, un dato che aiuta a comprendere le probabilità di interazione tra cittadini prima e dopo le norme per l’isolamento. I risultati dell’analisi confermano l’efficacia delle misure, e sono riassunti nei tre grafici che trovate di seguito.

Il primo aiuta a verificare come sono diminuiti gli spostamenti inter-provinciali dopo il 9 marzo. Il rosso scuro che domina sulla cartina certifica una riduzione di oltre il 50% dei viaggi al di fuori della propria provincia.

(grafico: Isi Foundation)

Il secondo grafico riassume invece gli effetti delle misure volte a limitare le possibilità di incontro tra persone (e quindi di trasmissione del virus). “Fondamentalmente abbiamo preso i dati relativi a tutti gli utenti di una data provincia, e attorno ad ogni persona abbiamo calcolato un cerchio di circa 50 metri”, spiega Tizzoni: “Se due di questi cerchi si incontrano esiste la possibilità di un incontro. E quindi osservando i dati delle settimane precedenti all’introduzione delle misure di isolamento sociale con quelli della settimana successiva è possibile ottenere un’immagine, molto approssimata ovviamente, di quanto siano diminuite le chance di interazione trai cittadini”. In questo caso, il blu che domina la cartina indica il grado di riduzione delle chance di interazione, con alcune province in cui la diminuzione supera il 30% già tra il 7 e il 10 di marzo.

(grafico: Isi Foundation)

Nell’ultimo grafico viene immortalata infine la riduzione di mobilità personale in seguito alle misure del 9 marzo. La zona di colore sbiadito nelle barre di ogni provincia segna la situazione pre-lockdown, mentre quella di colore acceso lo spostamento in seguito all’adozione del provvedimento. In media, prima delle restrizioni ogni italiano percorreva 5,7 chilometri a settimana, mentre al 10 marzo la distanza media era scena sotto i 2 chilometri.

(grafico: Isi Foundation)

I dati di Waze

Un altro modo per valutare l’impatto delle misure di contenimento sulla mobilità consiste nel misurare il traffico lungo le strade. Per farlo, Wired si è rivolto a Waze, il navigatore disponibile in un’app, che ha messo a disposizione i dati relativi ai chilometri percorsi e alle ore di utilizzo dell’applicazione in alcune province lombarde.

I dati mettono a confronto i numeri registrati nella settimana tra il 15 ed il 21 febbraio, giorno in cui scoppia l’epidemia e viene istituita la zona rossa a Codogno, e quelli dei sette giorni successivi. Ovvero la prima di chiusura delle scuole in tutta la regione e di attivazione dello smartworking da parte di molte aziende. Il risultato è visualizzato su questa mappa.

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Le strade rappresentate sono le statali e le provinciali, anche se il dato si riferisce all’intera rete viaria. Più il colore vira verso il rosso scuro, maggiore è la riduzione in termini percentuali. La contrazione più significativa si registra in provincia di Lodi, dove si trova il primo focolaio lombardo. Qui c’è un calo dei chilometri percorsi superiore al 53,3% impiegando l’app e del 50% dei minuti di utilizzo dell’applicazione.

L’impatto sulla mobilità diventa però più forte con il passare del tempo. Spostando, infatti, il raffronto in là di una settimana, ovvero prendendo come secondo termine di paragone il periodo compreso tra il 29 febbraio e il 6 marzo, la situazione diventa più omogenea, come mostra questa seconda mappa.

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Si tratta della settimana che avrebbe portato il governo a estendere, nella notte tra il 7 e l’8 marzo, la zona rossa a tutto il territorio lombardo. E rispetto a due settimane il calo sia dei chilometri percorsi che dell’uso dell’app è superiore al 70% in tutti i territori considerati. Uniche eccezioni Pavia e Cremona, che hanno visto un calo rispettivamente del 68,4 e del 69,3% del tempo di utilizzo di Waze. Che, così come gli smartphone monitorati da Cuebiq, rappresenta uno strumento efficace per capire quale sia stato l’effetto dell’epidemia di Covid-19 sulla mobilità.

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