La sharing mobility nella comunità universitaria: un'analisi dell'uso del servizio [TO]BIKE

Bike sharing is a sustainable urban transportation system, which allows users to rent a bicycle for a limited amount of time. This system has multiple benefits such as reduced emissions, health improvement for the population and reduced traffic congestion. In this thesis were analyzed usage data for years 2015 and 2016 from a bike sharing system active in Turin called [TO]BIKE, focusing on the identification of the students among all the users and the analysis of their service usage; in detail, the number of trips, their travel time and their speed have been analyzed. In addition, a study has been conducted to determine users' and students' gender and age distributions. Furthermore, two models have been created, a negative binomial one and a quasi-likelihood Poisson the other, in order to predict the number of annual trips made by a user with certain personal data and his overall usage. The personal data used were gender, age and if him was a student or not, while the service usage information were the personal average speed and travel time.

Il servizio di bike sharing è un metodo di spostamento ecosostenibile che permette il noleggio di biciclette per un periodo limitato di tempo in uno spazio normalmente urbano. I benefici sono tanti, come la riduzione delle emissioni delle polveri sottili, il miglioramento dello stato di salute della popolazione che intraprende la scelta di uno stile di vita più sano e, ancora, una riduzione del traffico con il conseguente miglioramento della viabilità. Questa tesi si è occupata di analizzare i dati di utilizzo del bike sharing torinese [TO]BIKE relativi agli anni 2015 e 2016, concentrandosi in particolar modo sul tentativo di individuare gli studenti universitari tra tutti gli abbonati e studiare come usano il servizio; nello specifico, si sono analizzati il numero, la durata e la velocità media di questi viaggi ed è stato inoltre eseguito uno studio sulla loro distribuzione di genere e di età. Sono stati realizzati due modelli, uno binomiale negativo e uno basato sulla quasi-verosimiglianza con distribuzione di Poisson, per prevedere il numero di viaggi annuali di un utente in base alle sue caratteristiche anagrafiche e di viaggio. Le caratteristiche anagrafiche impiegate sono state il genere, l'età e l'essere studente o meno, mentre quelle di viaggio sono state la durata e la velocità media.