Mobilità urbana, redditi e lavoro
“Analysis of mobility homophily in Stockholm based on social network data”
Heine et al. (2021) propongono un approccio per misurare la connettività tra diverse parti di una città utilizzando dati Twitter geolocalizzati come proxy per la co-occorrenza dei residenti. Lo studio si concentra su Stoccolma, Svezia, analizzando 281.863 tweet di 14.478 utenti nel periodo 2016-2019 per esaminare come la similarità socioeconomica tra quartieri influenzi i loro pattern di connettività.
Gli autori introducono una metrica denominata “linkage strength” per quantificare la connettività tra quartieri basata su utenti Twitter condivisi. L'analisi dimostra che la similarità socioeconomica costituisce un predittore della connettività: i quartieri con caratteristiche simili in termini di reddito mediano, livello di istruzione e storia migratoria mostrano connessioni più forti attraverso il movimento delle persone, anche controllando per fattori come tempi di viaggio, accessibilità e struttura urbana.
Approccio metodologico
La metodologia sviluppata include:
Creazione di una metrica “linkage strength” che definisce la connettività tra due aree attraverso la co-occorrenza delle persone
Utilizzo di regressione binomiale negativa per analizzare i determinanti della connessione tra luoghi
Controllo per fattori di struttura urbana inclusi distribuzione della popolazione, reti di trasporto e accessibilità
Esame delle variazioni tra quartieri attraverso modelli individuali per quartiere
L'approccio non richiede la stima della posizione di residenza, rendendolo applicabile a dataset più sparsi ed evitando questioni di privacy.
Risultati principali
I quartieri con caratteristiche socioeconomiche simili mostrano connessioni più forti attraverso il movimento dei residenti
Per ogni aumento di una deviazione standard nella differenza di reddito, la linkage strength diminuisce dell'8,9%
Per ogni aumento di una deviazione standard nella differenza di istruzione, la linkage strength diminuisce del 10,0%
L'effetto della similarità nel background migratorio risulta statisticamente significativo ma più debole (diminuzione del 3,4% per deviazione standard)
I tempi di viaggio tra aree hanno effetti significativi, suggerendo che miglioramenti infrastrutturali potrebbero rafforzare la connettività tra quartieri dissimili
La forza dell'omofilia socioeconomica varia tra quartieri
Classificazione dell'approccio
L'articolo può essere classificato come:
- Analisi di rete applicata alla mobilità urbana – utilizza la teoria delle reti per modellare la connettività tra aree urbane
- Studio sulla complessità urbana e segregazione – esamina come i fattori socioeconomici influenzino i pattern di mobilità
- Utilizzo di dati di rete sociale dinamici per catturare pattern strutturali – sfrutta dati Twitter per comprendere pattern di movimento
- Valutazione d'impatto di fattori socioeconomici sulla mobilità – quantifica come la similarità socioeconomica influenzi la connettività urbana
Contributo alla literature review
Lo studio contribuisce alla comprensione delle reti di mercato del lavoro e mobilità urbana dimostrando che l'omofilia socioeconomica si estende oltre la segregazione residenziale agli spazi di attività. Mentre la ricerca precedente si è concentrata sulla segregazione residenziale o ha utilizzato approcci individuali per studiare la co-localizzazione, Heine et al. adottano una prospettiva basata sui luoghi che rivela come i quartieri si connettono attraverso il flusso di persone.
I risultati indicano che, anche controllando per accessibilità fisica e struttura urbana, i fattori socioeconomici creano barriere invisibili alla connettività urbana. Questo ha implicazioni per le politiche di integrazione sociale, suggerendo che la desegregazione residenziale da sola potrebbe essere insufficiente per abbattere le barriere sociali. Lo studio contribuisce metodologicamente introducendo una metrica di connettività applicabile in contesti dove i dati di mobilità tradizionali potrebbero essere limitati.
Per i ricercatori che studiano i cambiamenti strutturali nei mercati del lavoro e nella mobilità urbana, questo lavoro dimostra come le reti di movimento possano rivelare pattern di segregazione che persistono oltre gli assetti residenziali, influenzando potenzialmente le opportunità del mercato del lavoro e lo sviluppo del capitale sociale.
Riferimento bibliografico
Heine, C., Marquez, C., Santi, P., Sundberg, M., Nordfors, M., & Ratti, C. (2021). Analysis of mobility homophily in Stockholm based on social network data. PLOS ONE, 16(3), e0247996. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0247996