Perché il dato in tempo reale su strada non esiste
Per sapere quanti stalli sono liberi in una via in questo momento servirebbe un sensore per stallo, o una telecamera che li conta. Torino ha oltre undicimila stalli mappati su più di milleduecento vie: strumentarli tutti è un’opera infrastrutturale, non un problema di software.
Quindi quando un’app promette «posti liberi in tempo reale» per la sosta su strada, delle due l’una: o sta parlando di parcheggi in struttura, oppure sta chiamando «tempo reale» una stima. Non è necessariamente disonesto, ma la differenza conta parecchio quando ci si organizza.
La distinzione utile non è fra chi ha il dato e chi no. È fra dato misurato e dato stimato, e vale la pena saper riconoscere quale dei due si sta guardando.
Cosa è misurato davvero
Tre categorie di informazione su Torino sono dati veri, non stime, e sono più utili di quanto sembri.
- I parcheggi in struttura. Autosili e parcheggi coperti contano gli ingressi e le uscite alle sbarre: lì il numero di posti liberi è un dato reale, aggiornato di continuo. È l’unico «tempo reale» pieno che esiste in città.
- La mappa degli stalli. Quanti stalli blu, bianchi e riservati ci sono in una via è un dato censito, non stimato. Non dice se sono occupati, ma dice quanto è grande la platea — e una via con 120 stalli e una con 8 non si comportano allo stesso modo, mai.
- Le regole in vigore adesso. Se la sosta si paga in questo momento, se la ZTL è attiva, se è un festivo: sono informazioni deterministiche, si conoscono con certezza e cambiano completamente il quadro. Una via che alle 19:45 è gratuita è un’altra via rispetto alle 18:00.
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Cosa si può stimare, e con che affidabilità
Quello che si può fare seriamente non è sapere, è stimare la probabilità di trovare posto. È un problema diverso e si affronta con i dati che esistono davvero.
Gli ingredienti sono l’offerta — quanti stalli ha quella via — e la domanda, che si ricostruisce da cose osservabili: l’ora e il giorno della settimana, la presenza di uffici, scuole o ospedali nel raggio di poche centinaia di metri, gli eventi in corso, il meteo, e il fatto che le regole siano in vigore o sospese.
Il risultato non è «ci sono quattro posti liberi in via Tale». È «in questa fascia oraria, in questa via, la probabilità di trovare posto è alta, media o bassa». È meno preciso e molto più onesto, e per decidere se puntare su una via o cambiare zona è sufficiente.
La cosa che migliora la stima più di qualunque modello sono le segnalazioni di chi è appena passato di lì: sono l’unico dato che si avvicina davvero al tempo reale su strada, e per questo valgono più del meteo e dell’ora messi insieme.
Come si legge una stima senza farsi male
Tre avvertenze pratiche, imparate sbagliando.
La prima: una probabilità alta non è una garanzia. Se hai un appuntamento a un orario preciso, una stima favorevole non sostituisce un posto certo — sposta solo le probabilità a tuo favore.
La seconda: le stime peggiorano proprio quando servono di più, cioè nelle giornate di evento, perché sono le situazioni meno frequenti e quindi quelle con meno storia alle spalle. Nei giorni di partita, concerto o fiera è il momento in cui conviene fidarsi meno del modello e decidere prima dove si lascia l’auto.
La terza: guarda anche l’offerta, non solo la probabilità. In una via con pochi stalli basta un furgone in doppia fila per ribaltare la situazione; in una via con centoventi stalli la statistica ha un senso.
L’unico posto che è davvero certo
C’è una categoria di posti su cui la disponibilità non è né misurata né stimata: è decisa. Sono i posti privati prenotabili — box, cortili, autorimesse — dove la domanda «è libero?» ha una risposta binaria, perché lo prenoti tu e da quel momento è tuo.
È il motivo per cui su KIVO non abbiamo costruito il prodotto attorno alla previsione: la previsione aiuta a orientarsi sulla sosta su strada, ma quando conta davvero — un appuntamento, un treno, una serata di evento — la cosa che risolve è avere il posto prima di partire.
La stima, in altre parole, serve per le volte in cui puoi permetterti di sbagliare. Per le altre c’è la prenotazione.
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Domande frequenti
Esiste un’app che mostra i parcheggi liberi a Torino in tempo reale?
Per i parcheggi in struttura sì: contano ingressi e uscite alle sbarre, quindi il numero di posti liberi è un dato reale. Per la sosta su strada no, e non per limiti tecnologici ma per assenza di sensori: servirebbe strumentare oltre undicimila stalli. Quello che si trova al posto del dato reale è quasi sempre una stima.
Come si fa a stimare la probabilità di trovare parcheggio?
Incrociando l’offerta — quanti stalli ha una via, che è un dato censito — con la domanda ricostruita da elementi osservabili: ora, giorno della settimana, presenza di uffici, scuole o ospedali vicini, eventi in corso, meteo e stato delle regole. Il risultato è una probabilità alta, media o bassa, non un numero di posti liberi.
Quanto ci si può fidare di una stima di disponibilità?
Abbastanza per scegliere fra due zone, non abbastanza per un appuntamento a orario fisso. Le stime peggiorano proprio nelle giornate di evento, perché sono le situazioni meno frequenti e con meno storia alle spalle: è lì che conviene decidere prima dove lasciare l’auto invece di affidarsi al modello.
Qual è l’unico dato di disponibilità certo?
Quello dei posti privati prenotabili — box, cortili, autorimesse — perché la disponibilità non viene misurata né stimata ma decisa: nel momento in cui prenoti, il posto è assegnato a te. È l’unico caso in cui la domanda «sarà libero quando arrivo?» ha una risposta certa.
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Fonti: GTT — Sosta nelle strisce blu: tariffe e orari · Città di Torino — Open data e infomobilità
Giulia Grussu & Stefano Puggioni — fondatori di KIVO
Abbiamo costruito KIVO a Torino, dove viviamo e dove parcheggiamo ogni giorno. Per farlo abbiamo mappato oltre 11.000 stalli fra strisce blu, bianche e zone di sosta della città: queste guide nascono da quei dati e dagli stessi giri a vuoto che fai tu.
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Tariffe e regole possono cambiare: fanno fede segnaletica, ordinanze del Comune di Torino e pagine ufficiali GTT. · ↑ Torna su