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Archivio digitale delle tesi discusse presso l'Università di Pisa

Tesi etd-09152016-181920


Tipo di tesi
Tesi di laurea magistrale
Autore
PAPINI, MATTIA
URN
etd-09152016-181920
Titolo
A stigmergic framework for analyzing tribes and their movements in city science
Dipartimento
INGEGNERIA DELL'ENERGIA, DEI SISTEMI, DEL TERRITORIO E DELLE COSTRUZIONI
Corso di studi
INGEGNERIA GESTIONALE
Relatori
relatore Prof. Martini, Antonella
relatore Prof. Vaglini, Gigliola
relatore Ing. Cimino, Mario Giovanni Cosimo Antonio
Parole chiave
  • stigmergy
  • computation social science
  • city management
  • tribes detection
Data inizio appello
05/10/2016
Consultabilità
Non consultabile
Data di rilascio
05/10/2086
Riassunto
Sommario
Il lavoro di tesi si inserisce nell’ambito del progetto MIT-UNIPI, il quale ha come obiettivo l’identificazione di metodologie innovative da utilizzare in ambito City Science, capaci di studiare e caratterizzare i movimenti delle persone nelle città ed i loro effetti sulle prestazioni economiche delle città stesse. Il progetto specifico ha previsto l’utilizzo della Stigmergia come tecnica per identificare e monitorare gli spostamenti di gruppi di persone, o Tribù, all’interno di un dataset riguardante 150 utenti di telefono cellulare della Provincia di Trento. La tesi ha richiesto l’esame della letteratura scientifica legata alle pratiche di Community Detection attualmente utilizzate, nonché l’esplorazione della letteratura in ambito City Science, Smart City ed Indicatori Economici. I risultati hanno mostrato le potenzialità della Stigmergia applicata all’ambito City Science, nonché l’effettiva esistenza delle Tribù ed alcune possibili metodologie per la loro rilevazione. La tesi ha anche esplorato l’ambito Benessere Soggettivo, dimostrando come esso abbia caratteristiche diverse rispetto al Benessere Oggettivo misurato dai tradizionali indicatori economici.

Abstract
This thesis work is part of the MIT-UNIPI project, which aims at identifying innovative methodologies to be used in the City Science field, capable to study and characterize people’s movements in cities and their effects on their economic performances. The specific project has considered the utilization of Stigmergy as a technique to be used for identifying and monitoring the movements of groups of people, or Tribes, inside a dataset concerning 150 mobile phone users living in the Province of Trento. The thesis work has required the analysis of the scientific literature related to currently used methodologies of Community Detection, as well as the exploration of the existing literature in the City Science, Smart City and Economic Indicators fields. The results show the potentialities of Stigmergy to be used in the City Science field, as well as the actual existence of Tribes and some possible methodologies to be used for detecting them. The thesis work has also explored the Subjective Well-Being area, demonstrating how it has different characteristics compared to Objective Well-Being, measured by the traditional economic indicators.
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