22 Maggio 2021 I nostri articoli

Casa 4.0 di Mauro Marsullo

 

Esiste la possibilità di individuare uno specifico settore del grande universo dei big-data all’interno del quale
ritagliare uno spazio per la gestitone dell’abitare?
È una domanda che non ho ancora trovato posta e quindi non ho risposte basate su precedenti esperienze.
Però è pur vero che uno degli aspetti più controversi ma che segna già oggi molti aspetti della nostra vita,
sia che ne siamo consapevoli che in caso contrario, ha alla base una qualche formula che traduce in azioni
concrete l’analisi della mole di informazioni disponibili o acquisibili.
Siccome in alcuni casi dai dati raccolti possono emergere soluzioni utili e prive di “effetti collaterali” vale la
pena ragionare sulla possibilità che una gestione perlopiù “arretrata” di un tema complesso come l’abitare
possa trarre giovamento da una nuova organizzazione innovativa delle tematiche in gioco.
Esistono molteplici livelli in base ai quali codificare le logiche abitative a seconda delle diverse premesse
all'esigenza di avere un tetto sopra alla testa.
Genericamente possono essere suddivise in due categorie, con “necessità primarie” e con “diverse
necessità”.
Nella prima categoria sono da ascrivere tutte le motivazioni che portano ad avere “bisogno” di una casa e
sono connotate dai vari aspetti sociali, emotivi, economici che hanno nel tempo definito categorie abitative
(nella versione datata le case popolari e oggi social housing, co-housing e altre definizioni di moda) e vari
Istituti per gestirle (dallo storico IACP e ora ARTE), case realizzate da cooperative e consorzi.
Nel secondo si tratta di aspirazioni legittime supportate da condizioni economiche differenti ma che hanno
come denominatore comune la possibilità economica, ai diversi livelli, di risolvere il proprio problema o le
proprie aspettative siano esse di “prima casa” che di miglioramento delle proprie condizioni abitative.
Ognuno dei due settori è caratterizzato da una grande complessità di situazioni (scenari) e da una
altrettanto significativa quantità di dati (associabili ai tanto contemporanei “big-data”) che derivano dalla
somma dei diversi parametri in gioco e dalle informazioni reperibili dalle molteplici fonti.
Basta pensare, per ciascuno delle macro-categorie ipotizzate, a quante variabili possono intervenire nel
definire una "opzione".
Alcuni provo ad elencarli e riguardano un singolo "soggetto": condizioni economiche, numero dei
componenti, età dei componenti, esigenze specifiche connesse alle fasce di età, alle condizioni di salute,
esigenze abitative, collocazione nel territorio, servizi pubblici e servizi alla persona richiesti.
Per poi arrivare a dettagli più mirati rispetto alla stretta relazione tra aspettative appagate e qualità della
vita risultante.
Ad oggi questi dati non sono rappresentati in forma aggregata.
Questo significa che la ricerca, indipendentemente dai diversi punti di partenza, avviene in modo caotico, o
meglio casuale.
I riferimenti attuali sono conservati all'interno di archivi non comunicanti spesso gestiti in modalità
separate.
Viene da citare come esempio la gestione dei dati delle società pubbliche che gestiscono le "case popolari"
attraverso i meccanismi di assegnazione che si basano su "graduatorie" stilate in modo “tabellare” con
attribuzione di punteggi in base alle quali assegnare alloggi con i risultati non proprio virtuosi.

Nel panorama attuale sono presenti, in forme e contenuti non dialoganti, i patrimoni immobiliari degli
Istituti bancari, delle Fondazioni, dei Fondi immobiliari, di Società immobiliari o di singoli soggetti che
hanno accumulato nel tempo un numero enorme di unità abitative gestite con criteri frammentati
all’interno del proprio perimetro consolidato.
Un’ipotesi di lavoro potrebbe essere orientata a valutare se, da una elaborazione integrata e interconnessa
dei diversi parametri associabili alle definizioni di “richiesta” e “offerta”, si possano definire modalità
specifiche di valutazione, selezione e ottimizzazione dei dati inseriti in una “banca” dedicata con l’obiettivo
di individuare percorsi e risultati mirati in sintonia con le indicazioni di avvio fornite.
Una volta tanto non si tratterrebbe di acquisire e “vendere” dati per finalità puramente commerciali ma di
introdurre criteri ormai consolidati nella gestione ed elaborazioni delle “informazioni” per fornire nuove
opportunità e possibilità di scelte operative su modelli aggregati.
Le diverse componenti che decidessero di condividere informazioni nel settore immobiliare residenziale per
partecipare ad una condivisione del metodo operativo acquisirebbero indubbi vantaggi competitivi in ogni
settore di riferimento indipendentemente da quale obiettivo si individui per aderirvi.
È infine probabile che sia possibile utilizzare un “algoritmo” già sviluppato in altri settori con procedure di
adattamento e riprogrammazione sostenibili anche sotto il profilo degli investimenti.
A questo punto la parola passa, perlomeno per una valutazione iniziale, alle figure che in questo settore
hanno le necessarie competenze.
Chi scrive si occupa di urbanistica e progettazione e può solo indicare una linea guida per organizzare
categorie di dati ma non ha nel dna alcuna propensione alla programmazione matematica.

Redazione Ge9si

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