The death of distance in the age of urban sensing. Mobile phone network data for exploring urban interactions

Despite a certain line of thought mainly developed across the end of the 90’s and the beginning of the 00’s, which claimed for a supposed “Death of Distance" [1], arguing for a “Flatter World” [2] in respect to social and economic phenomena, hard evidence still seems to stand up for the contrary [3], [4]. The same spread of ICT and new communication technologies that supposedly would have put an “End to Geography”, has indeed provided plenty of data for successive studies that assessed the relevance of geographic dimension in shaping nowadays interactions between and within urban environments [5]. The impressive and rise of new technologies, able to remotely sense data, crowd-sourced in real time over fine grained of time, as well as spatial scales (the so-called Big Picture [6]) have conducted leading commentators, such as [7], to openly talk of the emergence of new theoretical paradigms, and of the need for new theories and models able to make a good use of tomorrow’s "wired" cities scenario. Among these new sources of data, certainly mobile communication technologies play a dominant role, given the scale and the pervasiveness through of their spread, particularly in some regions of the developing world [8]. African countries for instance, structurally lacking most of the resource, in financial and governance capacity terms, to implement and use a traditional data collection infrastructure [9], could greatly benefit from the use of an already present ubiquitous information network of cheap sensors. The resulting combination of this two elements, mainly the high availability at low cost of data from non-conventional sources, in an extremely needy context for overtaking such informational gap, has been the rationale at the base of UN’s “Big Data for Development” white paper [10]. A document under the umbrella of the “Global Pulse” initiative, which recognizes the strategic opportunities represented by the use new digital data sources, for conceiving and implementing social and economic growth policies in the developing countries. Within this framework the French mobile phone carrier Orànge Mobile, released in the spring of 2013, a dataset for an open data analysis challenge: the “Data4Development”. Participants were asked to devise innovative ways to address society development questions through the use of mobile phone data. The dataset, gathered in the Ivory Coast, Africa, in the period December 1st 2011 - April 28th 2012, consist of anonymized Call Detail Records (CDR) of phone calls and SMS exchange among 5 million of Ivorian customers [11]. Despite the sound results submitted for the competition, some gaps worth exploring can be found, mainly the fact that the contributions so far produced have been mostly focused on: (i) developing location- aware mobile applications, (ii) devising scenarios for planning transport systems, (iii) disease- diffusion modelling. Scarce evidence, on the other hand, has been provided about local and regional economic patterns of interaction. Further, few have explicitly addressed the effects of geographical distance on the formation and maintenance of relationships among economic actors, and even less have been able to give meaningful insights regarding the supposedly homogeneity and overall “flatness” of the world [3]. In particular in respect to one of the main flattening forces, ICTs diffusion [2], and on the effects it causes on urban environments, and on the cities’ development and growth at large. It seems advisable to hence put this rich dataset to good use, trying to address the just mentioned theoretical gaps. Given the former premises, the present thesis is hence positioned at the convergence of different research paths: it aims to give a contribution in pushing further the understanding of socio-economic processes mediated through space, and on their effects on the urban milieu, To reach this goals, it proposes to use, for its analyses, data coming from the exact same technologies that the “World is Flat” hypothesis theorized as one of the pillars of the Globalization 3.0 homogeneous landscape [4]. By doing so, it further intends to dwell greatly in the new theoretical openings offered by the Big Data paradigm, hopefully providing an additional example of the usefulness and richness of applying computer science methodologies and data to the service of urban research.

A cavallo della fine degli anni novanta e l'inizio degli anni duemila, una certa linea di pensiero ha sostenuto la fine della rilevanza della dimensione geografica nei fenomeni sociali ed economici, definita dagli studiosi "morte della distanza" [1] e avvento di un nuovo "mondo piatto" [2]. Ciononostante, analisi teoriche ed empiriche sembrano nei fatti parteggiare per il contrario [3]. La stessa diffusione del settore ICT e delle nuove tecnologie di comunicazione, che teoricamente avrebbe dovuto decretare una "fine della Geografia" [4], ha nei fatti fornito un incredibile quantitativo di dati che sono stati utilizzati per valutare la rilevanza della dimensione geografica nel plasmare le interazioni attraverso e all'interno degli ambienti urbani [5]. L'imponente e rapida avanzata di nuove tecnologie in grado di rilevare dati a distanza direttamente dagli utenti di dispositivi mobile, in tempo reale su grane temporali sempre più fini, così come scale spaziali ridottissime (dando origine al cosiddetto framework teorico della “Big Picture“ [6]) hanno consentito di sviluppare importanti osservatori di fenomeni urbani e[7]di elaborare nuove teorie e modelli in grado di porre a frutto le potenzialità della città "connessa" di domani. Tra le nuove fonti di dati, le tecnologie di comunicazione telefonica mobile giocano certamente un ruolo dominante, vista l'ampiezza e la pervasività della loro diffusione, soprattutto in alcune aree del mondo in via di sviluppo [7]. I paesi dell’Africa, per esempio, strutturalmente privi di risorse, in termini di capacità finanziaria e di governance, per mettere in atto e sfruttare tradizionali infrastrutture di raccolta dati [8], potrebbero trarre i maggiori vantaggi dall'uso di una rete “soft” di sensori a basso costo, già presente sul territorio in maniera ubiquitaria. L’elevata disponibilità a costi contenuti di dati provenienti da fonti non convenzionali nei contesti dove viene a mancare, in maniera più o meno sistemica, qualsiasi tipo di banca dati, è stata la ratio alla base del programma delle Nazioni Unite " Big Data per lo Sviluppo" [9]. Si tratta di un documento sotto l'egida dell'iniziativa "Global Pulse", volta a favorire il riconoscimento delle opportunità strategiche rappresentate dalle nuove fonti di dati digitali, e il loro impiego nell' ideazione e nell'attuazione di politiche di crescita sociale ed economica dei paesi in via di sviluppo. In questo quadro si inserisce l’intervento della compagnia di telefonia mobile francese Orange Mobile, che nella primavera del 2013, ha indetto una competizione per l’analisi di set di dati aperti e da lei stessa rilasciati: la competizione "Data4Development". I partecipanti sono stati invitati a ideare soluzioni innovative per affrontare le questioni dello sviluppo sociale in paesi emergenti attraverso l'uso di dati di telefonia mobile. Il set di dati, campionato in Costa d'Avorio, Africa, nel periodo 1 Dicembre 2011 - 28 aprile 2012 , è composto da i Call Detail Record (CDR) anonimizzati di telefonate e scambio di SMS tra i 5 milioni di clienti ivoriani del gestore [10]. Nonostante i significativi risultati prodotti finora dai partecipanti al concorso, si possono trovare comunque alcune lacune rispetto alle considerazioni sulle teorie economiche di cui sopra, meritevoli di ulteriore esplorazione. Infatti, i contributi finora prodotti si sono per lo più concentrati su: (i) lo sviluppo di applicazioni per dispositive mobili location-aware, (ii) il disegno di scenario per la pianificazione di sistemi di trasporto, (iii) lo sviluppo di modelli per lo studio delle malattia da contagio. Inoltre, sono stati forniti finora solo scarni risultati che abbiano saputo trattare modelli economici locali e regionali di interazione. Pochi studi hanno esplicitamente affrontato gli effetti della distanza geografica sulla formazione e il mantenimento di relazioni tra attori economici, e ancor più limitate le analisi volte a fornire spunti significativi sul presunto aumento del grado di omogeneità e "flatenness" a livello globale e locale [3], a prendere in considerazione una delle principali forze di “appiattimento”, ovvero l’avanzata delle tecnologie ICT [2], e a indagare le ripercussioni che la diffusione di tali tecnologie dovrebbe provocare sui dispiegarsi delle interazioni nei territori e negli spazi urbani, nonché sullo sviluppo e sulla crescita delle città stesse. Sembra opportuno porre quindi a buon uso questo ricco set di dati, cercando di colmare le lacune teoriche sopraelencate. In primo istanza quindi, riconoscendo le carenze della teoria economica corrente nel fornire una comprensione più approfondita degli effetti di prossimità (geografica) sulle interazioni socio-economiche, l’obiettivo principale che la tesi si propone di conseguire è quello di restituire una nuova significativa rappresentazione dell’eventuale ruolo ricoperto dalle tecnologie ICT nel tanto ipotizzato superamento della “tirannia della distanza”. Una rappresentazione ricostruita a partire dalle tracce digitali lasciate dagli utenti dei dispositivi mobile, intese come proxy di dinamiche sociali più complesse. A dispetto di opere precedenti infatti, il cui fulcro lambisce solo parzialmente l’analisi di dinamiche urbane, offrendo così risultati parziali e dispersi, la presente tesi mira invece a fornire un quadro esauriente delle diverse scale spaziali e temporali con cui si articolano le interrelazioni tra i centri urbani, nonché di quelle in gioco al loro interno. Per completare il quadro, verranno infatti da ultimo indagate le correlazioni tra le suddette interazioni e le strutture culturali, sociali, economiche e fisiche a loro sottese. Per raggiungere questi scopi, verrà analizzato principalmente lo stesso set di dati utilizzato per la competizione "Data for Development", ed in particolare il primo sub-set (SET1) contente la registrazione su base oraria del traffico telefonico anonimizzato tra le antenne-ripetitore del gestore Orange. A supporto di questo set di dati, ed in particolare per indagare i processi sociali che hanno portato alla generazione dei fenomeni di traffico osservati, sono stati impiegati ulteriori datasets ancillari contenti informazioni sia di tipo socio-economico e demografico (ad esempio densità di popolazione a livello provinciale) sia informazioni che andassero a descrivere la struttura fisica e le dotazioni di servizi degli spazi urbani. Data inoltre la peculiare complessità inerente alla natura dei dati e la difficoltà nella loro gestione ed elaborazione, derivante dalla considerevole dimensione degli stessi, la tesi si propone di operare con un approccio interdisciplinare, che sappia coniugare con profitto metodologie di gestione e trattamento dati di aree scientifico-informatica, quali quelle risalenti alla gestione di basi di dati, alla visualizzazione e analisi di dati multivariati ed alla statistica spaziale, interpretati attraverso la lente del sapere urbanistico. La metodologia proposta richiede quindi, in una prima fase, di accostarsi al set di dati SET1 ricostruendone la rete pesata di traffico telefonico, secondo quanto già sperimentato da [1]–[8], andando ad applicare alcuni parametri descrittivi propri della social network analysis, al fine di comprendere la struttura gerarchica urbana, le sue specificità, le relazioni locali/regionali tra i vari nodi urbani nonché il loro grado di inter-dipendenza. In secondo luogo, grazie all'impiego dell’algoritmo di massimizzazione della modularità Louvain Modularity Maximization, applicato al grafo di comunicazione telefonica, è stato possibile partizionare lo stesso in sotto-grafi esemplificativi di particolari dinamiche di interazione sociale, come suggerito in letteratura da [4], [6]. Queste specificità locali, in chiaro contrasto quindi con un ipotesi di appiattimento e compressione tout-court di qualsivoglia processo economico, sono state l’oggetto del terzo passaggio analitico, riguardante lo studio delle dimensioni temporali con cui tali dinamiche si svolgono. Prima attraverso l’uso di tecniche di analisi di serie temporali, come lo studio della cross-correlazione tra i profili temporali esibiti dalle antenne, poi cercando di porle in relazione quanto emerso con la componente spaziale delle stesse, tramite indicatori di auto-correlazione spaziale locale, le cosiddette tecniche LISA, ed in particolare attraverso l’uso dell’indice Moran’s I [9]. Da ultimo quindi, si è cercato di esaminare le dinamiche alla base dei profili emersi nelle precedenti tre fasi, con strumenti inferenziali. In conclusione, i risultati ottenuti della tesi permettono di ribadire quanto già dimostrato da [10]–[12], ovvero di una rilevanza ancora considerevole della dimensione geografica nel plasmare fenomeni di interazione economica, declinabile però a diverse scali spaziali e temporali, ed in forte dipendenza con la dimensione fisico-sociale in cui questi fenomeni sono immersi. La peculiarità insita inoltre nell’uso di dati di tale natura non-convenzionale afferma nuovamente, con il presente lavoro, la fertilità del loro impiego ai fini della ricerca urbana e sociale, che sapientemente connessa con un approccio scientifico ai problemi dell’analisi urbanistica può rivelarsi foriera di nuove prospettive sul tema dell’interazione (anche economica) mediata attraverso lo spazio dalle tecnologie di comunicazione digitali, e più in generale nel descrivere il panorama urbano contemporaneo.