What if Social Media planned our cities? Leveraging data from location-based social networks (LBSNs) for enhancing public policy implementation and private development

Urban planning and real estate development have traditionally relied on surveys, population demographics, and economic trends to inform decisions regarding land use, infrastructure investments, and project designs. However, with the proliferation of Location-Based Social Networks (LBSNs) like Instagram, X (formerly Twitter), and Facebook, there is now an unprecedented opportunity to gain granular, real-time insights into how people interact with urban spaces. LBSNs provide a wealth of data, including users’ locations, social interactions, and temporal patterns, that can reveal trends in mobility, functional zoning, and public sentiment regarding different areas of a city. As the digitalization of modern cities increases, the urban square is being redefined not only as a physical space, but also as a virtual one. This thesis investigates the potential implementation of LBSN data in public planning and private development to make more informed, data-driven decisions that align with stakeholder interests. A comparative analysis of case studies creates a foundation for researching different analytical applications, stakeholder roles, and privacy considerations related to LBSN-data use. A methodological framework is proposed which supports ethical and effective data integration techniques, with a focus on cross-sector collaboration and governance models. The study concludes in evaluating the importance of placing ethical safeguards and the role of citizens in shaping their built environment while addressing the challenges posed by digital divides and algorithmic biases.

La pianificazione urbana e lo sviluppo immobiliare si sono tradizionalmente basati su sondaggi, dati demografici e tendenze economiche per prendere decisioni sull'uso del territorio, sugli investimenti infrastrutturali e sulla progettazione. Tuttavia, con la proliferazione delle reti sociali basate sulla localizzazione (LBSN), come Instagram, X (ex Twitter) e Facebook, esiste ora un'opportunità senza precedenti di ottenere informazioni granulari e in tempo reale su come le persone interagiscono con gli spazi urbani. Le LBSN forniscono una grande quantità di dati, tra cui la posizione degli utenti, le interazioni sociali e gli schemi temporali, che possono rivelare le tendenze della mobilità, la suddivisione in zone funzionali e il sentimento pubblico nei confronti delle diverse aree di una città. Con l'aumento della digitalizzazione delle città moderne, la piazza urbana viene ridefinita non solo come spazio fisico, ma anche come spazio virtuale. Questa tesi indaga sulla potenziale implementazione dei dati LBSN nella pianificazione pubblica e nello sviluppo privato per prendere decisioni più informate e guidate dai dati, in linea con gli interessi degli stakeholder. Un'analisi comparativa di casi di studio crea le basi per la ricerca di diverse applicazioni analitiche, ruoli degli stakeholder e considerazioni sulla privacy legate all'uso dei dati LBSN. Viene proposto un quadro metodologico che supporta tecniche di integrazione dei dati etiche ed efficaci, con particolare attenzione alla collaborazione intersettoriale e ai modelli di governance. Lo studio si conclude valutando l'importanza di porre delle garanzie etiche e il ruolo dei cittadini nel plasmare il proprio edificio.