Il progetto S4C nasce dalla necessità di leggere e anticipare i movimenti delle persone in contesti urbani e turistici complessi: dalle piazze dei centri storici ai nodi di trasporto come aeroporto, stazione e quartiere fieristico. Finanziato dalla Regione Emilia-Romagna nell’ambito del PR FESR 2026-2027, S4C vuole offrire strumenti digitali avanzati per supportare amministrazioni, operatori e imprese nel governare i flussi, riducendo congestione ed emissioni.
Al centro dell’iniziativa c’è una piattaforma sperimentale che combina big data, machine learning e modelli predittivi (what-if) per simulare scenari di mobilità. L’obiettivo non è vendere un prodotto già confezionato, ma dimostrare il valore operativo di queste tecnologie come aiuto concreto alla pianificazione urbana e alla gestione di eventi e flussi turistici.
Tecnologie, modelli e approccio
S4C si basa su tre elementi principali: raccolta e integrazione di dati eterogenei, applicazione di modelli descrittivi e predittivi e visualizzazione tramite una dashboard destinata a decisori e stakeholder. I dataset utilizzati spaziano dai flussi aeroportuali ai dati del car sharing, passando per informazioni anonime fornite da operatori telefonici e open data. L’uso di algoritmi di data mining consente di costruire indicatori utili alla governance mentre i modelli predittivi stimano l’evoluzione dei flussi in scenari diversi.
Modelli predittivi e simulazioni what-if
All’interno della piattaforma sono implementati sia modelli descrittivi — utili a ricostruire situazioni attuali — sia modelli predittivi che consentono di prevedere cambiamenti nel breve periodo. I modelli what-if permettono di provare soluzioni ipotetiche, come l’apertura di un nuovo parcheggio, l’attivazione di una fermata di trasporto pubblico o la creazione di un hub multimodale, valutandone in anticipo gli effetti su traffico, domanda di mobilità e impatto ambientale. Questo approccio avvicina la piattaforma al concetto di digital twin urbano: una rappresentazione digitale della realtà utile per la pianificazione strategica.
Casi di sperimentazione: Bologna e Dozza
La sperimentazione si concentra sulla Città Metropolitana di Bologna, un laboratorio naturale dove convergono aeroporto, stazione e quartiere fieristico insieme a un sistema di borghi e destinazioni outdoor. Uno dei casi studio principali analizza i collegamenti tra Aeroporto Marconi, BolognaFiere e la stazione centrale per comprendere come si distribuiscono i flussi durante grandi eventi fieristici e come favorire soluzioni di mobilità integrata come il bike sharing o il car sharing.
Il borgo di Dozza come banco di prova
Dozza, borgo medievale in provincia di Bologna, è stato scelto come caso pilota per le aree interne e il turismo nei borghi. Qui il progetto valuta in che modo eventi e attrazioni influenzano l’afflusso e come una pianificazione attenta della mobilità possa valorizzare il territorio senza aumentarne la pressione ambientale. L’analisi aiuta a bilanciare promozione turistica e tutela, offrendo scenari concreti per interventi mirati.
Governance dei dati e prospettive
Un capitolo fondamentale del progetto riguarda la creazione di uno spazio comune dei dati dedicato a turismo e mobilità, coerente con le iniziative europee sui Data Space. L’intento è superare la frammentazione informativa e favorire interoperabilità tra enti pubblici, imprese e stakeholder locali. La dashboard, in fase finale di validazione, fungerà da dimostratore operativo mostrando scenari, simulazioni e indicatori costruiti su dati reali.
Il partenariato scientifico è guidato da GeoSmart LAB (Sis-Ter) con la partecipazione di CIRI ICT dell’Università di Bologna, CROSS-TEC di ENEA, IN4 Hub dell’Università di Ferrara e AIRI dell’Università di Modena e Reggio Emilia. Tra i partner industriali e territoriali figurano Aeroporto Marconi, SRM Reti e Mobilità, BolognaFiere, Lepida, Imola Faenza Tourism Company e Iscom Group. L’orizzonte è trasferire i risultati e i modelli sviluppati in contesti replicabili, affinché le città possano sfruttare il valore del dato per diventare più sostenibili, efficienti e vivibili.