Nell’era dei Big data, ossia l’analisi e la correlazione dei dati provenienti da qualsiasi fonte, i data base aziendali, le mail, social network, i ricercatori del Computer Laboratory dell’Università di Cambridge hanno creato un algoritmo per predire la riqualificazione dei quartieri degradati nelle periferie, analizzando i dati di Facebook, Twitter, Instagram e simili. Un calcolo matematico che interpreta le chiacchiere della rete per scoprire le aree industriali dismesse nelle città che subiranno un probabile processo di recupero attraverso un afflusso di capitali privati. Negli Stati Uniti la gentrificazione dall’inglese gentry, che una volta indicava la piccola nobiltà e ora la borghesia, è oggetto di vivaci dibattiti: c’è chi la considera positivamente perché aumenta il valore degli immobili, le opportunità di lavoro nel quartiere e rende le strade. Altri invece, la considerano una piaga, perché causa l’aumento dei prezzi e costringe gli abitanti ad andarsene dalle loro case.
Buona o cattiva che sia è un fenomeno dirompente e allora tanto vale cavalcarlo, per esempio studiando attentamente circa mezzo milione di Tweets, i ricercatori della Facoltà di Informatica dell’ateneo inglese hanno trovato una metrica capace di prefigurare attraverso il comportamento degli utenti le probabilità di riqualificazione di una zona. Per 10 mesi a partire dal 2010 sono stati analizzati i tweet georeferenziati di circa 40mila londinesi tramite l’applicazione Foursquare per capire se una specifica posizione, un ristorante o un bar, poteva attirare persone appartenenti a gruppi che non condividono la stessa rete di amici sui social media. Questa capacità di attrazione del luogo è stata definita diversità del posto, variabile successivamente correlata con il livello di decadenza del quartiere estrapolato dagli indici ufficiali per le città e i loro quartieri che il governo britannico pubblica ogni cinque anni.
Questi parametri includono i prezzi delle case e il livello di salute e l’istruzione dei residenti. Infine, gli analisti hanno confrontato i valori di diversità del posto del 2010 e del 2015 dei quartieri presi in considerazione. Quelli con un tasso più alto di decadenza hanno subito nel tempo i maggiori benefici. In pratica quelli più poveri i cui negozi, ristoranti e bar attirano una clientela diversificata sono quelli che possono essere più facilmente. Il quartiere che è emerso di più in termini di diversità e degradazione nel 2010 era Hackney, una zona storicamente povera di East London. Ma i dati del 2015 hanno evidenziato un recupero notevole a cinque prima: è la zona di Londra dove sono aumentati di più i prezzi delle case mentre il tasso di criminalità è diminuito notevolmente. La prova concreta del cambiamento la si vede nella composizione dei tessuto urbano: la proliferazione di bar e ristoranti alla moda accanto alla lunga schiera di case popolari. Il prossimo passo è la creazione di un’applicazione per analizzare rapidamente e automaticamente i dati di social media e fornire delle interpretazioni in tempo reale dei cambiamenti in atto. Infatti, la capacità di prevedere l’evoluzione di un quartiere potrebbe aiutare le autorità locali, gli urbanisti e i residenti a pianificare meglio: per esempio potrebbe significare l’obbligatorietà di case a prezzo accessibile o prevedere quando è il momento migliore per vendere un immobile. Cosa sia meglio dipende dai punti di vista.
