Come sono cambiati gli spostamenti a causa dell'epidemia: il rapporto di Google

I dati di geolocalizzazione raccolti tramite gli smartphone degli utenti sono alla base di una serie di analisi realizzate da Google sugli spostamenti della popolazione: questi stessi dati danno un'idea di come sono cambiate le abitudini della comunità in conseguenza alle restrizioni decise dal governo, in particolare le visite e la durata della permanenza in luoghi quali negozi di alimentari e parchi.

Meno spostamenti per acquisti e tempo libero

Emerge, ad esempio, che nella provincia di Venezia gli spostamenti per gli acquisti in negozio (retail) e il tempo libero si sono ridotti del 25% e quelli per/da i luoghi di lavoro del 24%; un -36% si registra per quanto riguarda gli spostamenti nelle stazioni di trasporto pubblico, mentre è stabile il dato sugli spostamenti da/verso alimentari e farmacie (+1%). Cala anche la frequentazione dei parchi (-19%), mentre l'unico dato in significativo aumento è, non a caso, quello relativo agli spostamenti nelle zone residenziali: +12%.

Cos'è cambiato con il Dpcm

Le informazioni si riferiscono al periodo che va dal 25 ottobre al 6 novembre 2020 e, secondo Google, sono rappresentative dell'impatto che le ultime restrizioni hanno avuto sui comportamenti quotidiani della comunità rispetto a quanto avveniva in un periodo "normale" (tra gennaio e febbraio del 2020). Il 24 ottobre le cose sono cambiate perché è la data in cui è stato firmato il Dpcm che ha sancito la chiusura di palestre e piscine e lo stop dell'attività di bar e ristoranti alle 18.

Zone rosse

Si può anche osservare la notevole differenza tra l'area di Venezia e, ad esempio, quella di Milano, divenuta zona rossa con il Dpcm del 3 novembre che ha suddiviso le regioni in fasce di rischio e imposto ulteriori limitazioni agli spostamenti. A Milano si registra un -68% negli spostamenti per retail e tempo libero, -24% per alimentari e farmacie, -41% nei parchi, -65% in stazioni di trasporto pubblico, -48% per luoghi di lavoro e +26% nelle zone residenziali.

Dati per lo studio dell'epidemia

Google ha eseguito questo tipo di studio anche perché, come specificato dall'azienda informatica, «le autorità sanitarie ci hanno detto che questo stesso tipo di dati aggregati e anonimizzati potrebbe essere utile per prendere decisioni critiche nella lotta a Covid-19». I rapporti, scrive ancora Google, «sono una raccolta di grafici e informazioni su come sono cambiati gli spostamenti nei diversi Paesi durante l’evoluzione della pandemia, nel rispetto di rigorosi protocolli e norme sulla privacy».

Informazioni su questi dati

Questi rapporti mostrano la variazione delle visite e della durata della permanenza presso luoghi diversi rispetto a un riferimento. Queste variazioni vengono calcolate usando lo stesso tipo di dati aggregati e anonimi usati per mostrare gli orari di punta per i luoghi in Google Maps. Le variazioni giornaliere vengono confrontate con un riferimento relativo al giorno della settimana in questione:

• Il valore di riferimento è il valore mediano, relativo a un dato giorno della settimana, per il periodo di cinque settimane che va dal 3 gennaio al 6 febbraio 2020;
• i rapporti mostrano le tendenze nell'arco di diverse settimane, con i dati più recenti che risalgono a circa 2-3 giorni prima della data corrente, che è il tempo necessario per generare i rapporti.

I dati inclusi nel calcolo dipendono dalle impostazioni degli utenti, dalla connettività e dal fatto che rispettino o meno la nostra soglia relativa alla privacy. Se non viene rispettata la soglia relativa alla privacy (ossia se per qualche luogo non disponiamo di dati sufficienti per garantire l'anonimato), la variazione relativa al giorno in questione non viene mostrata. Vengono incluse le categorie utili per il distanziamento sociale e per l'accesso ai servizi essenziali. Queste informazioni vengono calcolate in base ai dati degli utenti che hanno attivato la cronologia delle posizioni per il proprio account Google, pertanto i dati rappresentano un campione degli utenti. Come accade per tutti i campioni, queste informazioni potrebbero rappresentare o meno il preciso comportamento di una popolazione più vasta.