La città può emergere da una mappatura dei Social Media Data

Le città naturali sono quelle che si creano ogni giorno tramite l’interazione tra le persone. Quando prendi l’autobus, compri il giornale, vai al lavoro ed incontri i colleghi… stai contribuendo con il tuo spostamento a tracciare il confine di un agglomerato urbano sul cui territorio ti aspetti di trovare servizi. Il punto è come individuare e analizzare questo territorio e le relazioni tra individui al suo interno? La soluzione arriva da due ricercatori Svedesi che attraverso i log in sui social network hanno trovato i “confini naturali” di molte città USA.  

Nessuno è d’accordo su come definire una città. Una città è un grande insediamento umano permanente, ma cercare di definire più attentamente cosa è una città, è molto problematico. Un insediamento che si qualifica come una città in Svezia potrebbe non esserlo in Cina, per esempio. E le ragioni per cui l’uno è classificato come una città, mentre un altro come un paese, a volte, possono sembrare arbitrarie.

Gli urbanisti conoscono bene questo problema. Essi tendono a definire la città partendo di volta in volta dai confini amministrativi, giuridici o anche storici tanto che la stessa città a volte può essere definita in vari modi diversi. Questo fa emergere vari tipi problemi, dal censimento “reale” della popolazione fino a capire chi deve pagare le tasse per il sostentamento della città. Che criterio decidiamo di usare per definire la città?

Qui entra in causa il lavoro di Bin Jiang e Yufan Miao ricercatori presso l’Università di Gävle in Svezia. Questi studiosi hanno trovato il modo di utilizzare la posizione delle persone registrate sui social media in USA per definire i confini delle cosiddette “città naturali” che hanno una stretta somiglianza con vere e proprie città negli Stati Uniti.

Jiang e Miao hanno iniziato con un set di dati dalla rete sociale Brightkite, attiva tra il 2008 e il 2010. Si trattava di un servizio che incoraggiava gli utenti ad effettuare il login con i propri dati di posizione in modo da conoscere ed intercettare altri utenti localizzati nelle vicinanze. Il dataset di Brightkite è composto da quasi 3 milioni di località negli Stati Uniti e contiene la data, l’ora e la posizione in cui le persone si sono registrate.

Per cominciare, Jiang e Miao hanno semplicemente aggiunto un punto su una mappa per ciascun login. Hanno poi collegato questi punti ai loro vicini per formare triangoli che finiscono per coprire l’intero continente americano. In seguito, hanno calcolato la dimensione di ciascun triangolo sulla mappa e tracciato una distribuzione dimensionale. Il risultato finale è, quindi, tanti piccoli triangoli, ed alcuni grandi triangoli.

Infine, hanno calcolato la dimensione media dei triangoli ed evidenziato tutti quelli che erano più piccoli della media. Le aree colorate sono "città naturali", dicono Jiang e Miao.

E’ facile pensare che la mappa risultante di triangoli sia di poco valore. Ma la sorpresa evidente è che la loro ricerca produce una buona approssimazione di quelle che sono le città degli Stati Uniti. "Sappiamo poco sul perché la procedura funziona così bene, ma i modelli riescono a catturare efficacemente l’evoluzione delle vere e proprie città ", dicono.

Questo nuovo modo di definire la città è utile perché si fornisce agli urbanisti un modo per studiare e confrontare le città in condizioni di parità e permette loro di vedere come le città si evolvono e cambiano nel tempo. 

Naturalmente, Jiang e Miao vorranno scoprire perché questo approccio rivela le strutture della città in questo modo. Questa questione è ancora irrisolta, ma la risposta potrà fornire un passo avanti importante sulla natura delle città.

Il seguente articolo è tratto dal testo in lingua inglese reperibile a questo link.