Perché camminare e pedalare stanno cambiando le nostre città?

Camminare e andare in bici non sono solo sport: sono veri e propri mezzi di trasporto che riducono le emissioni e migliorano la salute. Una revisione di 56 studi, pubblicata su *Future Transportation*, ha analizzato i fattori che spingono le persone a scegliere questi spostamenti. Il modello COM‑B (Capacità, Opportunità, Motivazione‑Comportamento) ha evidenziato quattro ostacoli principali: mancanza di infrastrutture dedicate, scarsa applicazione delle norme di sicurezza, timori legati a incidenti e stigma sociale. Per superare questi blocchi, gli esperti propongono interventi concreti: reti ciclabili integrate, incentivi economici, pianificazione urbana che metta pedoni e ciclisti al centro, e programmi di cambiamento comportamentale. Dopo la pandemia, molte città hanno creato nuove zone pedonali e piste ciclabili, un’occasione d’oro per rendere questi spazi permanenti. Inoltre, gli strumenti digitali possono aiutare a coordinare i percorsi e a monitorare l’uso delle infrastrutture. Guardando al futuro, l’intelligenza artificiale potrebbe analizzare i flussi di mobilità, supportare la costruzione di infrastrutture resilienti al clima e includere prospettive di genere nelle politiche di trasporto. Investire in percorsi sicuri e collegarli ai trasporti pubblici è la chiave per città più vivibili, meno congestionate e più eque per tutti.

Il modello COM‑B, sviluppato da Michie et al. (2011), è uno strumento teorico per comprendere come capacità (knowledge, skills), opportunità (ambientali, sociali) e motivazione (emozioni, credenze) interagiscano per generare un comportamento. Nei contesti urbani, la capacità include la conoscenza delle norme stradali e la competenza tecnica di usare una bicicletta. L'opportunità è fortemente influenzata dalla presenza di infrastrutture protette: piste ciclabili segregate, attraversamenti pedonali sicuri e zone a traffico limitato. La motivazione può derivare da benefici percepiti (salute, risparmio economico) o da fattori psicologici come l’identità di “cittadino attivo”. Studi recenti mostrano che gli incentivi finanziari, come sussidi per l’acquisto di biciclette elettriche, aumentano la motivazione intrinseca, ma solo se accompagnati da opportunità concrete. L’analisi dei dati di mobilità tramite AI, ad esempio con reti neurali convoluzionali, permette di prevedere i punti di congestione e di ottimizzare la distribuzione delle piste. Inoltre, l’integrazione di dati di genere evidenzia che le donne spesso percepiscono maggiori rischi di sicurezza, suggerendo la necessità di progettare percorsi più illuminati e con visibilità aumentata. Infine, le politiche di “traffic calming”, come i rallentatori di velocità e le zone 30 km/h, riducono gli incidenti e migliorano la percezione di sicurezza, favorendo l’adozione di modalità attive di trasporto.