Mobility Data Science
Viviamo nell’era della complessità: città, reti di mobilità e sistemi informativi sono sempre più interconnessi. In questo scenario, approcci semplificati o settoriali non rispondono più alle esigenze decisionali di amministrazioni pubbliche e operatori urbani. Alla grande quantità di dati oggi disponibili si affianca la necessità di analisi multidimensionali – spaziali, temporali, sociodemografiche e culturali – capaci di integrare discipline e fonti diverse per supportare scelte consapevoli.
MIC-HUB sviluppa approcci analitici e data-driven per generare nuova conoscenza, informare, arricchire e guidare i processi decisionali nel campo della mobilità sostenibile, dello sviluppo urbanistico e per migliorare la vivibilità dei nostri contesti insediativi.
Attraverso modelli di analisi spaziale avanzata e algoritmi di machine learning, il team elabora indicatori e metriche utili per comprendere i fenomeni di mobilità e individuare soluzioni efficaci per città più sicure, connesse e vivibili.
Le analisi includono lo studio dei flussi di mobilità su diverse scale e modalità di trasporto, la valutazione delle densità pedonali e veicolari, dei pattern di spostamento e dei comportamenti degli utenti stradali, fino all’analisi dell’incidentalità per calibrare interventi mirati nei contesti urbani.
Grazie a strumenti avanzati di data visualisation, MIC-HUB rende i risultati comprensibili e fruibili, facilitando la comunicazione tra dati, progettazione e decisione.
Advanced Spatial Analysis
Demand Analysis
Analisi con Big Data
Advanced Spatial Analysis
MIC-HUB ha una vasta esperienza nelle analisi spaziali avanzate e nella data visualisation mediante sistemi informativi geografici (GIS). Le analisi spaziali di MIC-HUB integrano big data ad alta granulometria spaziale e temporale con altre fonti a carattere più statico, al fine di garantire una lettura completa delle dinamiche urbane e della mobilità.
MIC-HUB elabora mappe di rappresentazione delle dinamiche di attivazione urbana, mappe di origine-destinazione degli spostamenti, firme temporali (profili dei flussi in ingresso e uscita) di macro-attrattori urbani.
Read moreLe analisi spaziali includono inoltre alcune metriche codificate come il PTAL (livelli di accessibilità del trasporto pubblico) sviluppato da Transport for London, metriche di sintassi spaziale (Space Syntax) come la betweenness, per valutare la connettività e l’efficienza della rete. MIC-HUB utilizza anche metriche di valutazione dello spazio urbano in relazione alla mobilità, come il Walkscore e altre metriche proprietarie di misura della permeabilità pedonale, con l’obiettivo di migliorare la mobilità attiva e la qualità dello spazio urbano.
Read lessSistemi informativi geografici (GIS)
Analisi dei flussi in rete, densità pedonale e veicolare
Firme spaziali e temporali
Livelli di accessibilità dei trasporti pubblici (PTAL)
Metriche di accessibilità pedonale
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Demand Analysis
MIC-HUB sviluppa modelli per la stima della domanda di mobilità delle persone e delle merci, specifici per ciascun contesto di progetto e avvalendosi sia di fonti primarie e secondarie locali sia di benchmark di riferimento internazionali. MIC-HUB predilige un paradigma activity-based per la stima della domanda. L’approccio più comune seguito nella costruzione dei modelli di domanda è quello dei principi primi (first principles) in cui la complessità del fenomeno della mobilità viene spacchettata nelle sue componenti principali: chi e perché compie il viaggio, dove, quando, e con quale mezzo.
Read moreL’attività di segmentazione della domanda in gruppi omogenei si avvale di tecniche ed algoritmi avanzati di clustering. I modelli di domanda sono calibrati e resi conformi ai pattern osservati nel contesto di progetto. Per la calibrazione dei modelli di domanda, MIC-HUB progetta indagini ad-hoc sui comportamenti di viaggio, incluse analisi quantitative sulla modifica di tali comportamenti determinata da specifici scenari progettuali. I modelli sono calibrati attraverso analisi di big data sui movimenti delle persone mediante tracciamento di segnali GPS.
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Analisi con Big Data
MIC-HUB ha sviluppato una forte expertise di big data analytics e mette a disposizione dei suoi clienti analisi specifiche di contesto che riguardano l’analisi della mobilità e la location intelligence, lo studio a supporto dei retailer per il migliore posizionamento delle attività, o l’ottimizzazione del traffico urbano per le amministrazioni. MIC-HUB cura tutto il ciclo di produzione di conoscenza data-driven, a partire dall’analisi e pulitura dei dati grezzi di posizione (GPS) fino alla loro trasformazione in metriche, statistiche e modelli matematici per la comprensione dei fenomeni di mobilità sul territorio e il loro utilizzo al servizio di specifiche esigenze (redazione di piani, sviluppo urbanistico, sviluppi di siti commerciali).
Read moreMIC-HUB parte da dati di Tracciamento di segnali GPS (tramite app, dispositivi nav, o sensori) e analizza milioni di spostamenti nel tempo per svelare abitudini e comportamenti ricorrenti e saltuari di mobilità. MIC-HUB costruisce matrici origine-destinazione (OD) di una determinata popolazione a partire dai segnali GPS. Analizziamo traiettorie e flussi di attraversamento di determinati nodi urbani o siti commerciali. A partire dai big data, MIC-HUB produce analisi di footfall, di tempi di stazionamento e costruisce profili di ingressi/egressi per luoghi specifici. Tale analisi comprende la mappatura delle provenienze e la definizione dei bacini di influenza di determinati attrattori urbani.
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![[:en]Aurora-Barriera Regeneration Project, Turin[:it]Rigenerazione Aurora-Barriera, Torino[:]](https://www.mic-hub.com/wp-content/uploads/2025/11/Torino-AuroraBarriera_people-density-weekday-day.jpg)