7 anni di bike sharing a Torino: come lo stiamo usando?
Il servizio di bike sharing di Torino, [TO]Bike, è stato inaugurato il 6 giugno 2010, e oggi compie 7 anni. In questi anni il servizio ha registrato 27.500 abbonati annuali, con una flotta di 1.100 biciclette e un totale stimato di 3.700.000 chilometri/anno (fonte ANSA). Ma come vengono utilizzate le biciclette? Per quali motivi? In quale periodo della giornata? E in quali giorni? Quali sono le stazioni più utilizzate?
Per rispondere a queste domande abbiamo utilizzato i dati forniti in tempo reale dal sito di ToBike, aggiornati ogni 5 minuti, che abbiamo monitorato da ottobre 2016. I risultati di questo articolo sono basati quindi sui dati degli ultimi 8 mesi, a cui andranno aggiunti per completezza i mesi estivi, che potrebbero modificare leggermente i numeri e le considerazioni che presenteremo.
Per ulteriori dettagli sulla metodologia rimandiamo alla fine dell’articolo. In particolare, segnaliamo che le analisi presentate potrebbero sottostimare leggermente l’utilizzo del servizio.
Profili di utilizzo
La prima domanda che ci siamo posti è come vengono utilizzate le bici durante la giornata, e se ci sono forti variazioni in base all’ora del giorno, al giorno della settimana o al mese dell’anno.
Il giorno della settimana
Uno dei parametri che solitamente ha un peso significativo sui profili di utilizzo di un servizio da parte della popolazione è il giorno della settimana, e in questo caso la differenza tra giorni festivi e giorni feriali. Il grafico seguente mostra il profilo di utilizzo medio giornaliero suddiviso per giorno della settimana. I punti rappresentati indicano i valori medi ogni 5 minuti, mentre le linee rappresentano la media mobile (utilizzata per limitare gli effetti delle oscillazioni).
Il servizio di bike sharing viene utilizzato prevalentemente durante i giorni lavorativi, con un picco mattutino tra le 8 e le 9 ed un picco serale intorno alle 18. Questo andamento rispecchia quelli riscontrati in altre città (New York, San Francisco), in cui si è sottolineato come il servizio venga utilizzato prevalentemente per lo spostamento casa-lavoro. Il leggero aumento che si riscontra intorno alla pausa pranzo suggerisce che le bici vengano utilizzate anche per recarsi a pranzo, oppure da studenti alla fine delle lezioni. A partire dalla mezzanotte l’utilizzo decresce, ma conta comunque circa 100 viaggi all’ora durante la sera, fino a scendere a circa 20-30 tra le 4 e le 6 del mattino.
Il profilo di utilizzo festivo è significativamente diverso. Si osserva un utilizzo minore durante il giorno, con un aumento graduale a partire dalle 8, un picco intorno alla pausa pranzo ed una tendenza costante fino circa alle 20. Si vede inoltre che le bici sono utilizzate anche per la “movida”, infatti durante le notti del weekend si osserva un andamento costante fino circa alle 3 del mattino, con una successiva diminuzione che registra il minimo alle 6, su valori confrontabili con i giorni lavorativi.
Il mese
Un altro effetto significativo è quello climatico, infatti i profili di utilizzo variano in funzione del mese considerato. Il grafico seguente riporta i profili medi per i soli giorni lavorativi al variare del mese.
Si osserva come i profili siano tutti molto simili come tendenza, ma i valori dei mesi invernali sono significativamente più bassi. L’andamento è abbastanza simmetrico tra primavera e autunno, con il mese di novembre simile a febbraio e ottobre simile a marzo.
La disponibilità di dati da ottobre 2016 impedisce di considerare i mesi estivi, che potrebbero da un lato vedere un ulteriore aumento delle biciclette utilizzate, dall’altro potrebbero attestarsi su valori più bassi in seguito alla chiusura delle scuole, alle ferie e al caldo eccessivo.
Viaggi giornalieri
Le considerazioni che abbiamo scritto finora sono riferite al profilo giornaliero, ma globalmente quanti viaggi al giorno vengono effettuati dagli utenti ToBike? Il grafico successivo riassume i valori medi per mese e giorno della settimana nel 2017.
Si osserva chiaramente la differenza tra giorni festivi e feriali, che si ripropone in ognuno dei mesi considerati. Nei giorni lavorativi si passa da circa 2500 viaggi al giorno nel mese di gennaio fino a punte di 5000 viaggi al giorno nel mese di maggio. I giorni festivi hanno solitamente circa il 20% – 25% in meno di viaggi totali. Le oscillazioni che si osservano nei giorni lavorativi sono in parte attribuibili a fenomeni meteorologici.
Stazioni
L’ultima domanda a cui abbiamo cercato di rispondere è quali sono le stazioni più utilizzate, sia in termini di viaggi medi al giorno, sia in termini di tasso di ricambio giornaliero in funzione degli stalli disponibili. Per effettuare questo calcolo ci siamo limitati agli ultimi tre mesi, cioè marzo, aprile e maggio 2017.
Ogni viaggio è contato solamente una volta, cioè il valore associato ad ogni stazione rappresenta ugualmente il numero di bici prelevate o riconsegnate. Una stazione che ha un valore medio di 50 viaggi al giorno sarà quindi caratterizzata da 50 viaggi “in partenza” e 50 viaggi “in arrivo”. Trattandosi di valori medi su un periodo considerevole la differenza tra le bici disponibili nella stazione all’inizio e alla fine del periodo ha un peso trascurabile (ipotesi che non sussiste su periodi più brevi).
Considerando le singole stazioni vediamo dalla mappa che la distribuzione è abbastanza variegata, con valori che vanno da 15 a 80 viaggi al giorno per stazione. Si osserva che le stazioni mediamente più utilizzate sono ubicate nel centro, e in prossimità di alcuni siti significativi (stazioni ferroviarie, università, ecc). Le stazioni periferiche sono generalmente utilizzate con un tasso di ricambio più basso, con prelievi al mattino e riconsegne alla sera. Le stazioni più centrali hanno invece più cicli durante il giorno.
La tabella seguente riassume i calcoli effettuati per le 10 stazioni più utilizzate. La capacità della stazione non è quella “nominale”, ma è stata calcolata a partire dal numero massimo di bici disponibili o spazi disponibili riscontrato nei tre mesi considerati (per tenere in considerazione anche eventuali stalli esistenti ma non operativi). Il tasso di ricambio è stato calcolato dividendo il numero di viaggi giornalieri per la capacità calcolata, per ottenere un’indicazione di quante volte la stazione viene completamente svuotata e riempita durante una giornata.
| viaggi/giorno | capacità calcolata | tasso di ricambio | |
|---|---|---|---|
| Porta Nuova 2 | 80.5 | 22 | 3.7 |
| Porta Nuova 1 | 67.9 | 24 | 2.8 |
| Castello 2 | 64.9 | 21 | 3.1 |
| Matteotti 3 | 60.1 | 24 | 2.5 |
| Università 1 | 57.8 | 17 | 3.4 |
| Lione | 56.8 | 15 | 3.8 |
| Regina Margherita 1 | 55.8 | 11 | 5.1 |
| Molinette 1 | 53.8 | 28 | 1.9 |
| Ferrucci | 53.1 | 15 | 3.5 |
| Piazza Nizza | 51.4 | 20 | 2.6 |
Le stazioni più utilizzate sono chiaramente quelle ubicate in prossimità della stazione ferroviaria di Porta Nuova, che da sole rappresentano quasi 150 viaggi al giorno, e hanno un corrispondente numero di stalli abbastanza elevato. La stazione con tasso di ricambio più elevato è invece quella posta su c.so Regina Margherita (in prossimità dell’ospedale Gradenigo), anche a causa del numero di stalli più basso rispetto alle altre stazioni. Potrebbe essere interessante un’analisi più approfondita per verificare se il numero più basso di stalli ponga un limite ai viaggi giornalieri in quella specifica stazione.
Note metodologiche
I dati utilizzati per questo articolo sono stati raccolti dal sito di ToBike. Per ognuna delle stazioni vengono forniti il numero di bici disponibili ed il numero di posti liberi. Il dataset utilizzato è stato costituito registrando il dato ogni 5 minuti a partire da ottobre 2016 (ringraziamo Gianni per il suo aiuto fondamentale).
A partire da queste informazioni è stato possibile “ricostruire” un numero di prelievi e di riconsegne per ogni slot di 5 minuti andando a confrontare il numero di bici disponibili in ogni intervallo di tempo con quello dell’intervallo successivo. Per questo motivo le analisi presentate potrebbero sottostimare leggermente l’utilizzo del servizio: se in una stazione vengono effettuati negli stessi 5 minuti un numero di prelievi e riconsegne identico, i due fenomeni si annullano a vicenda. Tuttavia un confronto tra prelievi e riconsegne su tutta la rete ci lascia presumere che questo fenomeno sia marginale. Per un’analisi più precisa sarebbe necessario avere accesso a dati che finora non sono stati resi disponibili al pubblico.
Le analisi sono state sviluppate utilizzando il linguaggio R.