PedalaMi

PedalaMi è un progetto di visualizzazione e analisi basato sui dati di BikeMi, il servizio di bike sharing di Milano. Utilizzando i dati relativi ai primi cinque anni del servizio PedalaMi presenta applicazioni e infografiche per aiutare l'interpretazione di questi dati.

Che siate scienziati sociali, visitatori occasionali, utenti entusiasti di BikeMi o - come noi - semplici milanesi curiosi, vi invitiamo a condividere commenti, impressioni ed idee.

PedalaMi is an experiment in real-world data visualization. Using data from Milan bike sharing service - BikeMi - PedalaMi shares maps, stats and infographics to make these numbers meaningful.

Whether you are a social scientist, a random visitor, an enthusiastic biker or just a curious "Milanese" (as we are), please share your thoughts, comments and ideas.

Data

Lo sapevi che gli utenti BikeMi hanno percorso in cinque anni (l'equivalente di) 192 viaggi completi intorno al mondo, consumando (l'equivalente calorico di) 87.000 panettoni? Inizia a scoprire BikeMi dalla prima presentazione dei dati.

La word cloud delle stazioni (generata con wordle) può essere scaricata qui. Una presentazione più approfondita per il 2012 è disponibile su richiesta.

Did you know that bike-sharing users in the last five years covered (the equivalent of) 192 trips around the Earth, consuming (the caloric equivalent of) 87.000 Milan's panettoni? Learn more with this data presentation.

The word cloud (thanks to wordle) of BikeMi stations can be downloaded here. A more detailed presentation on 2012 is avalaible upon request.

Video

Visualizza in due minuti una intera giornata di bike sharing con il nostro video.

Review one day of bike sharing in two minutes.

Maps

Personalizza la mappa a livelli di Milano per visualizzare l'evoluzione di BikeMi nei primi cinque anni del servizio.

Customize the Milan "layered" map and explore BikeMi data patterns along the first five years of service.

Graphics

Esplora il Google Trend di BikeMi per il 2012 e l'utilizzo del servizio. Potrai osservare il trend in relazione all'introduzione/sospensione dell'Area C, agli scioperi del trasporto pubblico e alle domeniche a piedi.

Explore Google Trend data and weekly traffic for BikeMi in 2012 and compare them across different events ("congestion charge" area, public transportation strikes and green sundays).

Faq

1. Quali strumenti avete utilizzato? How did you do it?

Le mappe sono state realizzate con la libreria Leaflet su dati di CloudMade. La maggior parte del lavoro di visualizzazione è stata realizzata in Processing (e Processing.js) con l'aiuto di alcune librerie per dati geo-spaziali (GoogleMapper e Unfolding).

Maps are created with the Javascript library Leaflet on top of geographical data by CloudMade. Most of the visualization work has been done with Processing (and Processing.js) with the help of libraries for geospatial analysis (GoogleMapper and Unfolding).

2. Il codice sorgente è disponibile? Is the code publicly available?

Certo! Il codice scritto per la visualizzazione dei dati è disponibile in licenza open GNU GPL qui (sezione GeoProcessing).

Of course! All the code is released under a GNU GPL license and it is freely available here.

3. Penso di aver trovato un bug... I think I've found a bug...

Se qualcosa va storto durante la navigazione, scrivici e lo sistemeremo.

If something goes wrong in your data visualization experience, please let us know so we can fix it.

4. E ora? And now... what?

Per ora, l'analisi dei dati è stata quasi solo esplorativa: speriamo prossimamente di poter fornire un'analisi più approfondita del dataset. Ovviamente, ci sono sicuramente altre domande interessanti che non ci siamo ancora posti - ma che magari a te verranno in mente.

Since the beginning of the project, we have been doing a lot of work in data management and visualization, but we couldn't spend much time on the modelling issues. In the next few months, we would like to do some deeper data mining analysis (such as predicting trends based on weather, node centrality, strikes, underground problems, delays, etc.) and contribute in improving sevice efficiency (want to contribute? Contact us).

About

Grazie a Giovanni Alli, Franco Belluschi, Luca Gasparri, Mattia Pavoni per i preziosi commenti e suggerimenti. Un ringraziamento speciale a Fabio Cannetti per il supporto fornitoci in ogni fase del progetto. I lavori di Ben Fry sono stati, come sempre, fonte di ispirazione e il video di Jeff Clark sui tweets di Manhattan ci ha fornito un ottimo spunto per le prime visualizzazioni.

Thanks to Giovanni Alli, Franco Belluschi, Luca Gasparri, Mattia Pavoni for helpful comments and suggestions; special thanks to Fabio Cannetti for his amazing support in every stage of the project. Ben Fry's work has been, as always, inspirational and Jeff Clark's project on Manhattan tweets put us on the right track for the video section.

 

Jacopo Romagnolo: analisi dei dati data analysis
Marta Rossi: temi e user experience GUI & user experience
Jacopo Tagliabue: codice coding

 

Scrivici per fare un saluto, lasciare un commento, condividere un'idea, segnalare un bug.

Feel free to get in touch with us, send your comments, share your ideas, ask for more, report a bug.

Press

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