Il punto di vista del mercato: una app con i dati sugli incidenti stradali Come usare i dati...

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Il punto di vista del mercato: una app con i dati sugli incidenti stradali Come usare i dati dell’ISTAT per creare applicazioni di mercato Il punto di vista di Evodevo, azienda specializzata in Open Data e semantica Stefano De Luca| Evodevo srl

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Il punto di vista del mercato: una app con i dati sugli incidenti stradaliCome usare i dati dell’ISTAT per creare applicazioni di mercato

Il punto di vista di Evodevo, azienda specializzata in Open Data e semantica

Stefano De Luca| Evodevo srl

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In due parole: sicurezza delle strade

La sicurezza delle strade è un tema particolarmente importante per l’enorme numero di vittime. L’ISTAT raccoglie informazioni su tutti gli incidenti con almeno un ferito, secondo un protocollo europeo.

Evodevo ha usato questi dati per un prototipo di Poste Italiane per la Polizia Provinciale di Roma, con analisi di crime mapping e geo-statistica per identificare le zone e le strade più pericolose, gli andamenti nel tempo, le ragioni dell’incidentalità di un luogo e, con metodi statistici inferenziali la previsione di pericolosità di un tratto stradale, per poter migliorare l’efficacia di interventi correttivi.

Si è quindi esteso il lavoro ai dati della Gran Bretagna.

211.404 incidenti stradali4.090 morti302.735 feritidati istat 2010

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I dati

Tramite SISTAN, è stata fatta una richiesta all’ISTAT per ottenere i dati, che non sono oggi del tutto open data, data la sensibilità di alcune informazioni. I dati forniti sono stati resi anonimi.

Questi dati sono stati integrati con quelli delle multe.

Problemi nei dati:•Non tutte le istanze hanno le stesse informazioni (dati mancanti)•Difficile la geocodifica: •«via Nazionale n. 12, Roma» OK!•«via Aurelia, Roma» è una strada lunghissima!•«via Nazionale incrocio via Milano» i geocoder non dànno risultato

SISTAN: data set incidentiProblemi: •qualità dei dati variabile•difficile geocodifica

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Il sistema: Crime Mapping & geo-statistica

Il sistema CRIMAP ha circa 60 analisi, basate su tecniche geo-statistiche

Sono state usate tecniche studiate nell’ambito dell’analisi criminale tramite aspetti geografici, il cosiddetto crime mapping

KERNEL DENSITY: analisi delle aree con più incidenti

HOT SPOT ANALYSIS: analisi delle aree più pericolose (hot spot) o più tranquille (cold spot)

SDE: direzionalità e centro dei problemi

CLUSTER & OUTLIERS: raggruppamenti per punti critici (ad es. incroci) e anomalie

CORRELAZIONI STATISTICHE: geostatistica, studio delle correlazioni tra variabili e data mining spaziale

Applicazione CRIMAP:60 analisi

crime mappinggeo statistica

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Mapping e location intelligence

Il sistema permette di mappare gli incidenti su base geografica

Le analisi sono per dato tabellare e per dato geografico Location Intelligence

Il livello più semplice è la visualizzazione dei dati e l’analisi comparativa, ad es: •Incidenti per gravità•Analisi delle quantità per zona censuaria•Ricerche•Dettagli•Reports di business intelligence

Tutte le analisi posso essere studiate per la variazione temporale

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Hot spot analysis

Hot spot analisys consente di trovare le zone pericolose (hot spots) e quelle «virtuose» (cold spots)

Le analisi sono state divise tra •strategiche (sull’intera provincia di Roma) •tattiche: a livello di quartiere

Di ogni analisi si è verificata la significatività statistica

Hot Spot Analysis•Zone più pericolose•Analisi strategica e tattica

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Clusters & Outliers / Spatial distributionCRIMAP permette di analizzare cluster di incidenti organizzati per diverse dimensioni geografiche (strade, incroci, sezioni di censimento, CAP)

Si analizzano anche le zone con comportamenti anomali (outliers)

Tramite la distribuzione spaziale (SDE, Standard Deviational Ellipse) si può vedere qual è il centroide del problema e quale sia il suo orientamento nello spazio.

Importanti le differenze nel tempo (giorno, notte) e per tipologia, ad es. in figura i diversi ellissi per tipologia di rischio dei verbali (rischio di incidentalità)

Clusters: concentrazioniOutliers: anomalieDistribuzione spaziale: dove

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Pericolosità di una strada: indice SPFPer calcolare quanto sia pericolosa una strada, abbiamo un indice tramite funzione predittiva SPF safety performance functions*, tramite inferenza bayesiana e parametri della strada (tipo di pavimentazione, larghezza, rurale/cittadina etc.).

Calcolare il rischio futuro è importante per:•definire dove intervenire e •misurare l’efficacia degli interventi (scostamento rispetto la previsione)

Sono state inoltre usate analisi per semi-variogramma ed altre tecniche di data mining spaziale per identificare la causa dell’aumento di rischio

• Dominique Lord, Bhagwant N. Persaud, Estimating the safety performance of urban road transportation networks, Accident Analysis & Prevention, 36 (2004) 609–620

• Ozlem Yanmaz-Tuzel, Kaan Ozbay A comparative Full Bayesian before-and-after analysis and application to urban road safety countermeasures in New Jersey, Accident Analysis & Prevention, 42 (2010) 2099–2107

Pericolosità di una strada Previsione futura

Data mining spaziale

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Analisi incidenti di Londra Abbiamo creato una versione «light» di CRIMAP ad uso dei cittadini: http://lab.evodevo.it/roadsafety con analisi per gli incidenti di Londra, usando i gli open data pubblicati su data.gov.uk

Versione ridotta di CRIMAP, ad uso dei cittadini. Disponibili hot spot analysis, density, SDE, conteggio degli incidenti, Street Performance Index.

Obiettivi: •informare sui rischi, •aumentare la consapevolezza•coinvolgere i cittadini nella riduzione degli incidenti

Hot spots

SPF – Strade pericolose

Open DataOpen Source

Info ai cittadini

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ConclusioniL’ISTAT raccoglie dati preziosissimi per la comunità e le imprese.

I dati dell’ISTAT sono frutto di un processo di alta qualità ed omogenei su tutta Italia (o addirittura Europa), sono aggiornati periodicamente: l’ideale per lo sviluppo di un’applicazione!

Esiste un mercato delle applicazioni basate sugli open data, ad uso di cittadini ed amministratori: all’aumentare delle informazioni disponibili, le applicazioni potranno essere più ricche (ad es. introducendo l’inquinamento nelle analisi viste).

Evodevo è attiva sul mercato del riuso e della pubblicazione di open data (con il prodotto Evodevo Open Data Ground) ed opera per la liberazione di nuovi dati

Ulteriori informazioni:

Evodevo www.evodevo.it [email protected]

Stefano De Luca [email protected] twitter @stefano_de_luca