l'analisi

Data analytics applicati ai servizi alla cittadinanza: Singapore esempio di smart nation

I dati sono sempre più fondamentali per guidare la trasformazione digitale delle nostre società. Le PA possono sfruttare il potenziale dei dati generati dalle attività quotidiane per migliorare i servizi ai cittadini o, più ampiamente, per migliorare la produzione e valutazione delle politiche pubbliche. Il caso Singapore

Pubblicato il 01 Dic 2022

Giulia Geneletti

Studentessa Magistrale Affari Pubblici e Nuove Tecnologie @Sciences Po e @National University of Singapore, appassionata di politiche digitali

singapore

Ogni giorno ognuno di noi produce e consuma una mole indefinita di dati. Entro certi limiti, qualsiasi nostra azione, anche quella più quotidiana, può essere quantificabile: i minuti che aspettiamo per prendere un bus, il numero di persone che incontriamo quando andiamo al parco, il tempo che impieghiamo per attraversare la strada, il numero di transazioni che dobbiamo compiere per ottenere un certificato dalla Pubblica Amministrazione, e così via.

Eppure, molto del potenziale racchiuso in questi dati rimane tutt’oggi in gran parte inesplorato.[1] La domanda, dunque, è: come possiamo organizzare e sfruttare i dati prodotti nella nostra quotidianità, per pianificare e sviluppare soluzioni che migliorino il modo in cui viviamo nella nostra città?

In questo contesto, Singapore rappresenta un caso studio di come l’analisi dei dati può contribuire all’azione di pianificazione e di allocazione di risorse dell’amministrazione centrale.

What makes a Smart Nation?

Sin dal lancio della prima Smart Nation Initiative nel 2014 e dalla creazione dello Smart Nation and Digital Government Office nel 2017, il governo singaporiano ha infatti identificato nella creazione di servizi data-driven uno dei principali motori della propria azione strategica.

I dati per migliorare la produzione e valutazione delle politiche pubbliche

In città in continuo mutamento, sempre più connesse e digitalizzate, questa quantità di dati sostanzialmente infinita (Volume), proveniente da una varietà di fonti e di formati (Varietà) e prodotta ininterrottamente (Velocità)[2] racchiude il potenziale di essere analizzata e processata al fine di migliorare i servizi offerti alla cittadinanza – o, più ampiamente, per migliorare la produzione e valutazione delle politiche pubbliche.

INFOGRAFICA
Guida per CFO: monetizzazione dei dati di produzione, scopri i vantaggi anticrisi
Big Data
Manifatturiero/Produzione

L’idea alla base è semplice: qualsiasi processo, operazione e servizio, può essere migliorato se può essere misurato.

I big data che produciamo ogni giorno con i nostri spostamenti e le nostre attività online e offline si aggiungono quindi a tutta una serie di altri dati ed informazioni che i decisori pubblici hanno a disposizione[3] nel guidare il ciclo di vita delle politiche pubbliche: partendo dall’agenda-setting, la formulazione, e il processo decisionale, fino all’implementazione e alla valutazione.

Come Singapore utilizza i dati per creare politiche e servizi pubblici di impatto

Le applicazioni che già rappresentano una realtà nella vita quotidiana di Singapore sono tra le più svariate. Vediamo qualche esempio concreto.

Il tracciamento e l’analisi degli spostamenti nel trasporto pubblico metropolitano

Tramite la carta digitale cash-less EzLink per il trasporto pubblico urbano, Singapore colleziona dati sul tragitto, l’affollamento e il tempo di percorrenza per gli spostamenti in città. L’analisi di questi dati è funzionale a adattare il numero di corse a disposizione, la loro distribuzione nelle ore e nella settimana e lo sviluppo di nuovi collegamenti metropolitani.

Questo intervento pubblico rientra nel sempre più diffuso modello Mobility-as-a-Service[4] (MaaS). MaaS da un lato offre ai cittadini un servizio flessibile, personalizzato e on-demand tramite un’unica interfaccia che combina diverse modalità di trasporto (per Singapore è il caso dell’applicazione MyTransport); dall’altro lato contribuisce alla diminuzione della congestione stradale, della dipendenza dai mezzi di trasporto privati e dell’inquinamento stradale.

L’applicazione OneService per le segnalazioni dei residenti

L’app OneService consente ai cittadini di fornire feedback su problemi urbani e richieste di intervento pubblico tramite una piattaforma centralizzata. Le richieste vengono collezionate ed indirizzate alle agenzie competenti o al consiglio comunale. I cittadini ricevono segnalazioni sulla base dei lavori di ristrutturazione vicini alla propria abitazione e in caso di ravvicinamento a cluster di malattie contagiose (come è il caso della febbre dengue a Singapore).

Sensori per rilevare la qualità dell’aria, dell’acqua e della vegetazione

Una rete di sensori posizionata su tutto il territorio di Singapore monitora in tempo reale i livelli di qualità dell’aria, dell’acqua e del terreno secondo una precisa serie di criteri ed indicatori.
Esempi concreti riguardano l’introduzione di cigni-robot[5] controllati da remoto, capaci di monitorare la qualità dell’acqua delle riserve naturali di Singapore; così come è il caso di predisposte tecnologie per ispezionare la salute degli alberi e ridurre gli incidenti causati dalla loro caduta.[6]

La lezione di Singapore per una strategia digitale innovativa

Tecnologie e analytics per lo smaltimento dei rifiuti

L’Agenzia Nazionale dell’Ambiente (NEA) di Singapore sta testando nuove tecnologie per ridurre l’impatto ambientale derivante dalla gestione dei rifiuti, la massimizzazione della produttività della manodopera pur mantenendo elevati standard di salute pubblica, l’accessibilità dei costi di smaltimento dei rifiuti, la massimizzazione del recupero di energia dai rifiuti standard e del riciclaggio in linea con l’obiettivo nazionale del 70% entro il 2030[7].
Tra le applicazioni in corso di sperimentazione rientrano:

      • Sistemi automatizzati che attraverso una rete di tubi sotterranei aspirano i rifiuti e li portano in un centro di raccolta centralizzato.
      • Sensori wireless che rilevano il riempimento dei contenitori dei rifiuti e utilizzano l’analisi dei dati per ottimizzare i percorsi di raccolta[8].
      • Tecnologie avanzate di smistamento automatico per una maggiore produttività del terreno, resa di recupero del materiale e produttività della manodopera.

Sistema di rilevamento per casi di annegamento

Tecnologia che, tramite l’utilizzo di telecamere ad infrarossi sopraelevate, riconosce possibili casi di annegamento nelle piscine pubbliche e avverte in tempo i bagnini presenti.

Analisi del traffico stradale e servizi di smart parking

Sistemi di Smart Traffic Flow, per monitorare l’arrivo di pedoni e macchine alle intersezioni stradali, ottimizzare l’utilizzo di semafori per l’attraversamento pedonale, lo scorrimento del traffico e la pianificazione dell’illuminazione stradale a seconda delle condizioni climatiche.

Le applicazioni nelle diverse sfere della pubblica amministrazione sono potenzialmente infinite[9] e vengono quotidianamente stimolate dall’evoluzione dei nostri modelli di vita e dei nostri incrementali livelli di connettività.

Alla base di queste applicazioni di data analytics sono le tecnologie IoT (Internet of Things), le quali in senso ampio rappresentano la vasta rete di dispositivi digitali che, connessi ad Internet, interagiscono tra loro. Parliamo più concretamente di sensori, dispositivi di monitoraggio e di controllo, luci e contatori capaci di raccogliere dati.

Un settore che, secondo Fortune Business Insights[10], crescerà del 26.4% entro il 2029, rendendo le tecnologie IoT sempre più accessibili, economiche ed avanzate.

Modello Smart City: visione per tech-enthusiast o pragmatica agenda di governo?

Secondo le Nazioni Unite[11], entro il 2050 il 70% della popolazione mondiale vivrà nelle città, in confronto al 55% di oggi.

Questo processo di urbanizzazione e di crescita demografica porterà sempre di più all’attenzione dei decisori pubblici i problemi legati alla congestione stradale, all’inquinamento urbano, allo smistamento dei rifiuti, alla conciliazione tra densità abitativa e vivibilità urbana, all’affidabilità del trasporto pubblico, al sovraccarico delle infrastrutture e alle crescenti disuguaglianze sociali. Per citarne alcuni.

La necessità di ripensare alle città del futuro in un’ottica di sostenibilità ambientale, economica e sociale deve così passare dall’ottimazione delle risorse e da una pianificazione degli spazi pubblici. Questo è il concetto alla base del modello delle Smart Cities: digitale e nuove tecnologie messe a disposizione della cittadinanza, delle imprese e delle PA per affrontare i problemi crescenti dati dall’urbanizzazione e creare benessere diffuso.

Non a caso l’obiettivo di rendere le città più inclusive, sicure e sostenibili rientra tra i 17 Obiettivi di Sviluppo Sostenibile delle Nazioni Unite, il numero 11[12].

Perché Singapore?

La città-stato, seppure su scala ridotta, con i suoi 5 milioni e mezzo di abitanti e i suoi 724 km2 di estensione territoriale (Roma ne ha 1.285 km², in confronto), ha dovuto affrontare queste sfide di pianificazione urbana e di capacity building sin dalla sua indipendenza nel 1965.

L’isola ha infatti perseguito un continuo sforzo di adattamento data la scarsità della terra e la mancanza di risorse proprie, con una tra le densità abitativa più alte al mondo[13] (7,688 abitanti/km2)[14] e proiezioni positive di crescita demografica[15].

Questi fattori, coniugati alla necessità di adottare una governance tecnologica interventista ma flessibile, hanno reso Singapore un hub di rilievo internazionale per la sperimentazione di nuove applicazioni, progetti pilota, investimenti e ricerche nello sviluppo di casi studi di Smart City potenzialmente scalabili e modellabili in contesti diversi.

La roadmap di trasformazione di Singapore in Smart Nation parte dalla consapevolezza delle trasformazioni pervasive portate dalle nuove tecnologie, e da un chiaro intento nel rendere il processo di digitalizzazione parte integrante dello sviluppo economico della città-stato.

Un piano programmatico whole-of-nation, multi-stakeholder e multilivello che vede coinvolte imprese, amministrazioni, industrie e la società civile in generale; nella comprensione che la trasformazione digitale richiede un’evoluzione diffusa negli approcci e nelle procedure che toccano ogni dimensione della vita pubblica.

Contestualizzare il successo di Singapore, le sfide ed i rischi connessi

Nel ribadire il principio per cui la tecnologia debba essere messa al servizio dei cittadini e non essere fine a sé stessa, una giusta contestualizzazione al caso di Singapore, così come una generale presentazione dei principali rischi connessi ad un ampio utilizzo dei dati pubblici, diviene necessaria.

Nonostante la città-Stato rappresenti un caso studio nello sviluppo delle capacità amministrative di data analytics applicate alle politiche pubbliche, le dimensioni ridotte e il sistema politico in vigore riducono la fattibilità per cui un modello tale e quale possa essere applicato in un contesto come quello italiano. La pianificazione interventista di Singapore incentrata all’efficienza, al controllo e al rispetto delle regole nacque infatti come un’esigenza di sopravvivenza e riporta evidenti limiti di scalabilità e replicabilità.

Quanto ai rischi sottostanti ad un uso diffuso e standardizzato dei dati dei cittadini, diviene sempre più fondamentale rimarcare le derive portate da una sorveglianza di massa generalizzata, quali limitazioni ai diritti e alle libertà dei cittadini (pluralismo dell’informazione, espressione e manifestazione in primis), collezione ed analisi di dati sensibili dei cittadini (tra cui i dati biometrici), rischi di attacchi cyber, marginalizzazione delle minoranze …. Derive antidemocratiche e draconiane per cui, in un contesto in cui rientrano molti aspetti politici, sociologici e antropologici, Singapore è spesso criticata.

Allo stesso tempo, adottare procedure data-driven richiede alla macchina statale una chiara intenzionalità programmatica e costi ingenti, quali la formazione del personale, lo sviluppo delle infrastrutture di base, l’acquisto di hardware e software, ed investimenti in ricerca e sviluppo. A questi si uniscono le sfide portate dal garantire la qualità dei dati raccolti ed analizzati, la formulazione ed esecuzione di politiche Open Data, l’interoperabilità e integrazione dei database della pubblica amministrazione e lo sviluppo di capacità specializzate in-house. Da un punto di vista più legale ed etico, rilevano i rischi di riproduzione di bias discriminatori contenuti nei dati da parte degli algoritmi di intelligenza artificiale, così come la responsabilità giuridica delle decisioni adottate sotto supporto di meccanismi di predizione algoritmica.

Rispondere a queste sfide non è facile e sviluppare una consapevolezza condivisa rispetto ai rischi e benefici della continua digitalizzazione della Pubblica Amministrazione è un primo passo.

Un concetto base riecheggia nel dibattito sulla regolamentare delle nuove tecnologie: Trust.

Con questo principio si fa generalmente riferimento alla definizione di un rapporto di fiducia, una sorta di contratto sociale, in cui i cittadini possono fare affidamento alla guida delle istituzioni (ma anche delle aziende private) per dare forma al grande cambiamento portato dalla digitalizzazione.

Un sistema di governance basato su competenze, responsabilizzazione e trasparenza dell’azione di governo, introduzione di meccanismi di pesi e contrappesi e una comunicazione chiara e completa, al fine di garantire la sicurezza dei cittadini, il loro benestare e il rispetto dei diritti e delle libertà fondamentali.

In tutte queste fasi e sfide, l’amministrazione non solo deve comunicare efficacemente le procedure e tecnologie introdotte, ma deve soprattutto promuovere meccanismi di partecipazione e di consultazione attiva per stimolare una costante interazione con i cittadini e supportare il potenziale della “social innovation”: risposte reali ai problemi della cittadinanza stimolate da una sperimentazione coordinata tra imprese, governi e società civile.

Imparare da best-practices esistenti non intacca la consapevolezza che questo paradigma di Smart City, facilmente idealizzato, non faccia riferimento ad un modello unico.

Al contrario, intreccia diversi processi di urbanizzazione contestualmente all’assetto sociale, culturale, politico ed economico di riferimento. E alla cui base, in ogni caso, sottostà uno sforzo collettivo per ripensare alle fondamenta dei nostri stili di vita e processi quotidiani.

____

Bibliografia e fonti

  • Centre for Liveable Cities Singapore, “Better Cities October 2022”, Ottobre 2022, Fonte.
  • City Transit Data, Singapore, Fonte.
  • Freedom House, Freedom on the Net 2020: Singapore, Fonte.
  • Golder Associates Singapore Pte Ltd. (Golder), National Environment Agency (NEA), “Waste Management Technology Roadmap”, Aprile 2022, Fonte.
  • Goodall, W., Dovey, T., Bornstein, J., Bonthron, B., Deloitte Review, “The rise of mobility as a service”, 2017, Fonte.
  • GovTech Singapore, Fonte.
  • Guest, P., Rest of World, “Singapore’s tech-utopia dream is turning into a surveillance state nightmare”, Novembre 2021, Fonte.
  • Human Rights Watch, Singapore, Fonte.
  • Joo, Y., Teck-boon, T., Ming-yee, F., “The Smart Nation: Unpacking Singapore’s Latest Mega-Digitalisation Push.”, Gennaio 2020, Fonte.
  • Meddeb, R., Handforth, C., MIT Technology Review, “We need smarter cities, not “smart cities””, Giugno 2022, Fonte.
  • Poon, L., Bloomberg City Lab Government, “Singapore, City of Sensors”, Aprile 2017, Fonte.
  • Privacy International, Universal Periodic Review, “The Right to Privacy in Singapore”, Giugno 2015, Fonte.
  • Singapore Smart Nation, Fonte.
  • Singapore Smart Nation, Government’s Personal Data Protection Laws And Policies, Fonte.
  • Singapore Urban Redevelopment Authority, Materiali e riproduzioni presentate alla Singapore City Gallery (Esposizione Permanente), Fonte.
  • Singapore Urban Redevelopment Authority, “How Mobility-as-a-Service Will Change Urban Mobility”, Aprile 2019, Fonte.
  • Smart Nation and Digital Government Office, “Smart Nation: A Way Forward – Executive Summary”, Novembre 2018, Fonte.
  • UNDP, “Handbook on Smart Urban Innovations”, Ottobre 2021, Fonte.
  • Zhang, K., KAS Singapore & Digital Asia Hub, “Foundational Transit Innovation for Mobility-as-a-Service (MaaS) in Asia”, Settembre 2021, Fonte.
  1. La pubblicazione datata 2021 della Banca Mondiale “Data for Better Lives” sostiene che “l’odierna crescita senza precedenti dei dati e la loro ubiquità nelle nostre vite sono segni che la rivoluzione dei dati sta trasformando il mondo. Eppure, gran parte del valore dei dati rimane non sfruttato”.
  2. Per definizione, i Big Data rappresentano set di dati estremamente grandi che possono essere analizzati computazionalmente per rivelare modelli, tendenze e associazioni, in particolare in relazione al comportamento umano e alle interazioni. Vengono definiti anche seguendo il modello delle 3V, quali le tre proprietà o dimensioni che li definiscono: Volume, Varietà e Velocità.
  3. Ad esempio, i dati delle Amministrazioni Pubbliche, i dati prodotti da questionari e censimenti, i dati geo spaziali, etc…
  4. L’Autorità per il Trasporto via Terra (LTA) di Singapore pubblica un’ampia varietà di set di dati relativi ai trasporti terrestri (statici e dinamici / in tempo reale) su una piattaforma di open data: DataMall. Questa pratica è orientata a promuovere la collaborazione e la co-creazione di soluzioni di trasporto innovative e inclusive con sviluppatori di terze parti, ricercatori e la società civile.
  5. Smart Water Assessment Network (SWAN).
  6. Secondo l’ex Ministro dello Sviluppo, Desmond Lee, gli incidenti da cedimento degli alberi sono scesi da 3.100 nel 2000 a 339 nel 2020. Maggiori informazioni su TreesSG.
  7. Fonte: Ministero dell’Ambiente di Singapore.
  8. L’ottimizzazione dei percorsi di raccolta dei rifiuti avviene tenendo conto di un’ampia serie di parametri (proiezioni del livello di riempimento futuro, camion disponibilità, informazioni sul traffico, restrizioni stradali, ecc.).
  9. Tra i settori investiti da questa trasformazione rientrano: trasporti pubblici e mobilità; gestione e distribuzione dell’energia; illuminazione pubblica; sicurezza urbana; gestione e monitoraggio ambientale; gestione dei rifiuti; manutenzione e ottimizzazione degli edifici pubblici come scuole, ospedali, musei ecc.; sistemi di comunicazione e informazione e altri servizi di pubblica utilità; …
  10. Con un valore da 478,36 miliardi di USD nel 2022 a 2465,26 miliardi di USD entro il 2029, con un CAGR del 26,4%. Fonte: Fortune Business Insight.
  11. Fonte: ONU.
  12. Obiettivo 11 degli UN SDGs: Rendere le città più inclusive, sicure e sostenibili.“L’Obiettivo di Sviluppo Sostenibile che riguarda le città è incentrato sull’eliminazione delle condizioni di marginalità urbana, la fornitura di sistemi di trasporto accessibili e convenienti, la riduzione dell’espansione incontrollata delle periferie, l’aumento della partecipazione alla governance urbana, il miglioramento della conservazione del patrimonio culturale, una maggiore capacità di gestire i rifiuti e la possibilità di accedere a spazi pubblici sicuri e protetti.” Fonte: ONU.
  13. Fonte: WorldBank.
  14. Fonte: SingStat.
  15. Fonte: SingStat.
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Pnrr, il Dipartimento per la Trasformazione digitale si riorganizza
FORUM PA 2022
PA verde e sostenibile: il ruolo di PNRR, PNIEC, energy management e green public procurement
Analisi
PNRR, Comuni e digitalizzazione: tutto su fondi e opportunità, in meno di 3 minuti. Guarda il video!
Rapporti
Competenze digitali e servizi automatizzati pilastri del piano Inps
Analisi
Attuazione del PNRR: il dialogo necessario tra istituzioni e società civile. Rivedi lo Scenario di FORUM PA 2022
Progetti
Pnrr, fondi per il Politecnico di Torino. Fra i progetti anche IS4Aerospace
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PNRR, Colao fa il punto sulla transizione digitale dell’Italia: «In linea con tutte le scadenze»
La Svolta
Ict, Istat “riclassifica” i professionisti. Via anche al catalogo dati sul Pnrr
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Spazio, Colao fa il punto sul Pnrr: i progetti verso la milestone 2023
FORUM PA 2022
Ecosistema territoriale sostenibile: l’Emilia Romagna tra FESR e PNRR
Il Piano
Innovazione, il Mise “centra” gli obiettivi Pnrr: attivati 17,5 miliardi
Analisi
PNRR: raggiunti gli obiettivi per il primo semestre 2022. Il punto e qualche riflessione
Analisi
PNRR: dal dialogo tra PA e società civile passa il corretto monitoraggio dei risultati, tra collaborazione e identità dei luoghi
Webinar
Comuni e PNRR: un focus sui bandi attivi o in pubblicazione
Analisi
Formazione 4.0: cos’è e come funziona il credito d’imposta
PA e Sicurezza
PA e sicurezza informatica: il ruolo dei territori di fronte alle sfide della digitalizzazione
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PNRR e servizi pubblici digitali: sfide e opportunità per Comuni e Città metropolitane
Water management
Water management in Italia: verso una transizione “smart” e “circular” 
LE RISORSE
Transizione digitale, Simest apre i fondi Pnrr alle medie imprese
Prospettive
Turismo, cultura e digital: come spendere bene le risorse del PNRR
Analisi
Smart City: quale contributo alla transizione ecologica
Decarbonizzazione
Idrogeno verde, 450 milioni € di investimenti PNRR, Cingolani firma
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PNRR, imprese in ritardo: ecco come le Camere di commercio possono aiutare
I fondi
Industria 4.0: solo un’impresa su tre pronta a salire sul treno Pnrr

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