Nel 2014, 6,7 miliardi di telefoni cellulari hanno generato oltre due exabyte di dati relativi a una vasta gamma di servizi di telefonia mobile, tra cui la navigazione web, il social networking, video streaming, storage online ed il gioco on-line. Questa enorme quantità di attività può essere monitorato e geo-referenziata dagli operatori di telefonia mobile e divenire una fonte di informazioni senza precedenti su grandi popolazioni di individui. L'analisi dei dati di traffico di telefonia mobile raccolti tramite sonde installate nella rete cellulare ha portato ad importanti progressi negli studi sulla distribuzione, la mobilità, o la segregazione etnolinguistica delle popolazioni in intere nazioni. Dal punto di vista dell'infrastruttura di rete, l'analisi di dati di traffico di telefonia mobile hanno rivelato l'eterogeneità dei profili degli abbonati, le dinamiche spazio-temporali della domanda, o le fluttuazioni del carico dettate da eventi sociali.
In tale contesto, un'interessante linea di ricerca si concentra sul rapporto tra traffico mobile e tessuti urbani, vale a dire, la combinazione di infrastrutture (stradali, dei trasporti, per lo sport, l'istruzione o la sanità, ecc.) ed uso del territorio (residenziale, industriale, commerciale, ecc.), che caratterizza le diverse aree di una regione metropolitana. Importanti correlazioni sono state trovate tra le dinamiche del traffico mobile e la cartografia urbana sottostante: esempi includono la diversità spaziale dell'attività degli utenti di rete mobile all'interno di uno stesso agglomerato urbano, la somiglianza delle dinamiche temporali di traffico nelle zone residenziali e suburbane, o il fatto che i picchi di carico si spostino geograficamente tra precise aree urbane durante la giornata.
Motivati da questi risultati, abbiamo approfondito lo studio delle affinità tra le dinamiche del traffico di rete mobile e il tessuto urbano. Utilizzando diversi dataset che descrivono mesi di attività di abbonati in dieci città rappresentative in Italia e in Francia, abbiamo svelato l'esistenza di chiare "impronte" del traffico mobile che possono essere associate a specifici tessuti urbani, in modo molto preciso. Sfruttando una nuova metodologia per la classificazione del traffico mobile, abbiamo identificato le dinamiche di traffico mobile che possono essere associati a tessuti urbani residenziali in Italia e Francia; abbiamo inoltre identificato le significative differenze che emergono tra i due paesi. La nostra metodologia consente anche di descrivere quali dinamiche del traffico di rete mobile sono collegate a particolari tessuti urbani, quali uffici, università, aree industriali, nodi di trasporto o centri per il tempo libero. È interessante notare che queste dinamiche risultano essere coerenti in Italia e Francia, a dimostrazione che la diversità fra paesi osservata nelle aree residenziali tende a scomparire quando ci si concentra su precise attività umane.
I risultati di questo lavoro, svolto in collaborazione con i ricercatori del team Inria Urbanet, sono stati premiati come finalisti (ovvero inclusi nella lista dei migliori 10 tra i 200 progetti sottomessi) durante il Telecom Italia Big Data Jam 2015 tenutosi a Roma nel mese di settembre 2015.
Per maggiori dettagli: A. Furno, R. Stanica, M. Fiore, "A Comparative Evaluation of Urban Fabric Detection Techniques Based on Mobile Traffic Data", ACM/IEEE ASONAM, Paris, France, August 2015.
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