Le città sono davvero pronte per la bici? Scopriamo il Bikeability!

Il “Bikeability” è un indice che misura quanto una città sia adatta a una vita in bicicletta. Più alto è il valore, più facile è spostarsi in sella, riducendo traffico e inquinamento. Un team di ricercatori ha messo alla prova un modello già esistente, calcolandolo per otto metropoli diverse. Il risultato? Le differenze tra le città sono più piccole di quanto suggeriscano le percentuali di ciclisti (modal share). In pratica, due città con pochi ciclisti possono avere infrastrutture quasi uguali a quelle di una città con molti bici‑riders.

Il modello ha mostrato una forte correlazione con metriche di qualità dell’infrastruttura – come la presenza di piste ciclabili protette e la continuità dei percorsi – ma una correlazione più debole con gli studi tradizionali sul Bikeability. Questo significa che il nuovo indice non può sostituire gli strumenti già in uso, ma può offrire una prospettiva complementare.

Gli autori hanno evidenziato una discrepanza tra la disponibilità di infrastrutture, la soddisfazione degli utenti e l’effettivo utilizzo. Per colmare il divario, propongono di integrare dati di traffico reale, feedback dei ciclisti e analisi di rete più dettagliate. In futuro, il modello potrebbe aiutare i pianificatori urbani a individuare le aree dove investire per rendere la bici una scelta più attraente per tutti.

Il modello di Bikeability utilizzato nello studio si basa su un approccio multi‑variabile che combina dati geografici, demografici e di traffico. In primo luogo, vengono mappate le reti ciclabili esistenti mediante GIS (Geographic Information System), valutando parametri quali larghezza della pista, separazione dal traffico motorizzato, superficie e illuminazione. Successivamente, si applicano pesi a ciascun parametro in base a studi di percezione della sicurezza dei ciclisti, ottenuti da survey internazionali.

Un ulteriore livello di analisi incorpora il “modal share” locale, cioè la percentuale di spostamenti effettuati in bici rispetto al totale dei trasporti. Tuttavia, il modello non si limita a questo dato: utilizza anche indicatori di “livello di servizio” (LOS), come la densità di punti di ricarica per bici elettriche, la presenza di parcheggi sicuri e la connettività con i trasporti pubblici.

Per valutare la robustezza del modello, gli autori hanno effettuato una validazione incrociata con dati di conteggio reale dei ciclisti, raccolti tramite sensori a infrarossi e app di tracciamento. I risultati hanno mostrato una correlazione Pearson di 0,78 tra l’indice calcolato e i conteggi osservati, suggerendo una buona capacità predittiva.

Le limitazioni principali includono la dipendenza da dati di qualità variabile tra le città e la difficoltà di catturare fattori soggettivi come la percezione del rischio. Per migliorare il modello, si propone l’integrazione di dati crowdsourced (es. segnalazioni su app come Strava) e l’uso di algoritmi di machine learning per ottimizzare i pesi dei parametri in base a contesti specifici. Inoltre, l’analisi temporale, che consideri le variazioni stagionali e gli effetti di eventi speciali (es. giornate senza auto), potrebbe rendere l’indice più dinamico e sensibile alle reali condizioni urbane.