Un nuovo studio esplora il potenziale delle fonti di dati innovative per ottimizzare pianificazione, operatività e performance nel settore del trasporto pubblico.

I dati tradizionalmente utilizzati per supportare la gestione del trasporto pubblico presentano limitazioni intrinseche legate alla rappresentatività, ai costi e alla capacità di catturare la variabilità spazio-temporale. Queste restrizioni evidenziano l’importanza di esplorare fonti di dati innovative per integrare quelli più tradizionali. Per gli operatori del trasporto pubblico, responsabili di decisioni strategiche in ambito di pianificazione, operatività e misurazione delle performance, le fonti di dati innovative rappresentano ancora un territorio in gran parte inesplorato.

L’esplorazione delle fonti di big data per la gestione del trasporto pubblico è il focus di uno studio recentemente pubblicato da Valeria Maria Urbano, Marika Arena e Giovanni Azzone della POLIMI School of Management del Politecnico di Milano, sulla rivista “Research in Transportation Business & Management, dal titolo Big data for decision-making in public transport management: A comparison of different data sources”.

Lo studio è il risultato di un programma di ricerca di lungo termine volto a esplorare il potenziale delle nuove fonti di dati e affrontare le sfide emergenti nella gestione del trasporto pubblico. Il programma di ricerca comprende quattro progetti realizzati dal team di ricerca in collaborazione con due dei principali operatori di trasporto pubblico del nord Italia, Azienda Trasporti Milanesi S.p.A. e Trenord S.r.l., nell’arco di cinque anni (2019–2023).

Lo studio propone un framework per valutare le fonti di dati innovative, evidenziando le caratteristiche specifiche che i dati devono possedere per supportare il processo decisionale nel settore della gestione dei trasporti. Inoltre, attraverso un’analisi comparativa basata su dati empirici raccolti dagli operatori del trasporto pubblico in Lombardia, vengono esaminati dati provenienti da smart card, telefoni cellulari e sistemi automatici di localizzazione dei veicoli, con l’obiettivo di comprendere se e in che misura queste fonti rispondano ai requisiti sopra identificati.

Questo studio può supportare gli operatori del trasporto pubblico nella selezione delle fonti di dati più coerenti con i tre principali ambiti decisionali, evidenziando i potenziali benefici e le principali sfide legate all’uso dei big data nella gestione del trasporto pubblico. Oltre alla valutazione delle singole fonti di dati, lo studio sottolinea il ruolo cruciale dell’integrazione dei dati per migliorare la comprensione dei comportamenti di viaggio, ottimizzare i processi operativi e valutare le metriche di performance.

Per maggiori informazioni sullo studio: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2210539525000136