Smart city approach for neighborhood social housing

Given the rapid trend of technological advancement, the concept of a smart sustainable city has emerged to offer smart solutions to the efforts and activities designated to ensure ESG and sustainability achievement. Although several rating systems have been proposed to assess the performance of different projects at different scales, there is still no comprehensive framework to support and measure the level of smartness in the neighborhood building stock, with specific reference to the social housing context, in which all measures and policies can be effectively realized without any managerial challenges, being in charge by just one unique entity. To bridge this gap, this research project aims to propose an assessment framework to measure the level of smartness in the neighborhood. This framework is developed using a mixed method approach that encompasses three qualitative and quantitative phases, including, i) creating the comprehensive taxonomy of smartness KPIs; ii) formulating determinant indexes to assign weights to KPIs; iii) using an output-based measurement method to control and measure the level of smartness within a set of checklists of required technologies, at five levels of smartness, for each single KPI. The novelty of this thesis is also reflected in these three phases, in which, a comprehensive list of smart solutions that can be applied in the neighborhood context is collected; a new set of indexes that reflects the main goals of smartening is developed to assign weights to the smartness KPIs; and a new checklist of smart technologies that are required to deliver the expected smart services are solidified. In the end, the applicability of the final framework is tested on a case study, through three scenarios that reflect the current status of the neighborhood, the needs of residents, and the priorities of the community’s managers. This framework empowers policymakers, engineers, and community managers to clarify the objective level of potential smartness through different elements of the neighborhood. Moreover, this pioneering framework can be leveraged to quantitatively evaluate the smartness of neighborhoods and distinguish the critical difference between the definition of smart and smarter neighborhood building stocks. As this research is committed to the social housing context, the last section evaluates the applicability of smartness KPIs in the context of Italy, by using qualitative methods, such as a focus group approach and SWOT analysis.

Date la rapida tendenza dell'avanzamento tecnologico, è emerso il concetto di città intelligente sostenibile per offrire soluzioni intelligenti agli sforzi e alle attività designate per garantire il raggiungimento degli obiettivi ESG e della sostenibilità. Nonostante siano stati proposti diversi sistemi di valutazione per valutare le performance di progetti diversi a diverse scale, non esiste ancora un quadro completo per sostenere e misurare il livello di intelligenza nel patrimonio edilizio del quartiere, con particolare riferimento al contesto dell'edilizia sociale, in cui tutte le misure e politiche possono essere effettivamente attuate senza sfide gestionali, affidandosi a un'unica entità. Per colmare questa lacuna, questo progetto di ricerca mira a proporre un quadro di valutazione per misurare il livello di intelligenza nel quartiere. Questo quadro è sviluppato utilizzando un approccio misto che comprende tre fasi qualitative e quantitative, tra cui, i) la creazione di una tassonomia completa degli indicatori chiave di intelligenza; ii) la formulazione di indici determinanti per assegnare pesi agli indicatori chiave di intelligenza; iii) l'uso di un metodo di misurazione basato sugli output per controllare e misurare il livello di intelligenza all'interno di un insieme di elenchi di tecnologie richieste, a cinque livelli di intelligenza, per ciascun singolo indicatore chiave di intelligenza. La novità di questa tesi è anche riflessa in queste tre fasi, in cui viene raccolta una lista completa di soluzioni intelligenti che possono essere applicate nel contesto del quartiere; viene sviluppato un nuovo set di indici che riflette gli obiettivi principali dell'intelligenza per assegnare pesi agli indicatori chiave di intelligenza; e viene consolidato un nuovo elenco di tecnologie intelligenti necessarie per fornire i servizi intelligenti previsti. Alla fine, l'applicabilità del quadro finale viene testata su uno studio di caso, attraverso tre scenari che riflettono lo stato attuale del quartiere, le esigenze dei residenti e le priorità dei gestori della comunità. Questo quadro permette a decisori politici, ingegneri e gestori della comunità di chiarire il livello obiettivo di potenziale intelligenza attraverso diversi elementi del quartiere. Inoltre, questo quadro pionieristico può essere sfruttato per valutare quantitativamente l'intelligenza dei quartieri e distinguere la differenza critica tra la definizione di edifici del quartiere intelligenti e più intelligenti. Poiché questa ricerca è impegnata nel contesto dell'edilizia sociale, l'ultima sezione valuta l'applicabilità degli indicatori chiave di intelligenza nel contesto dell'Italia, utilizzando metodi qualitativi, come l'approccio del focus group e l'analisi SWOT.