Ogni giorno migliaia di visitatori, pendolari e studenti trasformano le città italiane in organismi in continua espansione e contrazione. Un effetto “fisarmonica” che rende complessa la convivenza tra residenti e visitatori, e che oggi può essere analizzato con strumenti nuovi e più accurati. È questo il risultato di Big Data for Tourism (BD4T), progetto di ricerca coordinato da Motion Analytica con innov@ctors, nell’ambito del programma nazionale del Progetto iNEST – Interconnected Nord-Est Innovation Ecosystem
Cod. progetto ECS_00000043 – CUP H43C22000540006 – Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR).
Udine, 18 novembre 2025 – Le destinazioni turistiche affrontano quotidianamente flussi in costante mutamento: chi soggiorna per più giorni, chi arriva solo per poche ore, chi attraversa un territorio senza fermarsi. Interpretare queste dinamiche è la sfida al centro di BD4T, che ha sviluppato una metodologia in grado di integrare fonti di dati eterogenee e restituire indicatori più tempestivi e vicini alla realtà dei movimenti.
Il progetto ha analizzato la possibilità di combinare dati di telefonia mobile (da rete Fastweb + Vodafone non personali e anonimizzati nel pieno rispetto della normativa in materia di privacy), potenziali dati relativi a transazioni elettroniche ai punti vendita (grazie al know-how fintech di innov@ctors) e statistiche ufficiali di Istat, con il supporto scientifico dell’Università Ca’ Foscari Venezia. Questa integrazione ha permesso di costruire algoritmi che consentono di collegare i flussi turistici agli impatti sul territorio, offrendo una chiave di lettura utile sia alle politiche pubbliche sia agli operatori privati della filiera turistica.
Le analisi hanno evidenziato come l’approccio consenta di rilevare fenomeni difficilmente misurabili con gli strumenti tradizionali: la stagionalità “nascosta”, le visite giornaliere, la distribuzione dei flussi su aree meno battute rispetto alle destinazioni iconiche. Una prospettiva che permette di comprendere meglio questioni centrali come l’overtourism, ma anche di valorizzare le destinazioni emergenti.
Tra i casi studio affrontati, il Carnevale di Venezia ha offerto un esempio concreto della capacità del modello di descrivere eventi di grande richiamo. I risultati della ricerca, sviluppati insieme a Ca’ Foscari, sono stati ripresi da RaiNews nel servizio “Venezia in numeri: ogni giorno 170 mila persone frequentano la Città Antica” (febbraio 2025), confermando l’efficacia del metodo anche in contesti complessi e ad alta densità di visitatori.
I numeri, infatti, ci dicono con chiarezza che Venezia è una città che ogni giorno ospita oltre tre volte i suoi residenti. La Città Antica conta poco meno di 50 mila abitanti, ma quotidianamente è frequentata da circa 170 mila persone tra turisti, pendolari, studenti e lavoratori.
Solo i turisti pernottanti sono in media 43 mila al giorno, cui si aggiungono circa 20 mila escursionisti giornalieri. A questi vanno sommati quasi 80 mila “city users”, persone che pur non risiedendo in centro vi entrano regolarmente per studiare, lavorare o transitare.
In occasione di grandi eventi, come il Carnevale o i ponti festivi, i flussi possono superare i 100 mila visitatori turistici in un solo giorno, creando una pressione enorme su spazi, servizi e mobilità.
Questi dati ci restituiscono l’immagine di una città che funziona come una “fisarmonica”: si espande di giorno e si contrae di notte, oscillando tra un’anima residenziale sempre più fragile e una dimensione turistica e pendolare molto ingombrante.
«Analizzando i Mobility Big Data in maniera sistematica e integrandoli con altre fonti ufficiali, possiamo ottenere insight concreti sui movimenti delle persone e sulle dinamiche dei territori” sottolinea Bruno Zamengo di Motion Analytica.“Questi insight supportano istituzioni e operatori nel prendere decisioni basate su dati reali e aggiornati».
«Le frontiere dell’analisi e della correlazione di potenziali fonti dati relative agli acquisti nei negozi con quelle relative ai dati telco consentono una comprensione puntuale ed approfondita del fenomeno turistico e della sua ricaduta economica sul territorio» sottolinea Rosario Lombardo di innov@ctors.
Big Data for Tourism consegna così una metodologia replicabile, capace di supportare istituzioni e operatori nella lettura dei flussi turistici con maggiore dettaglio e tempestività. Un passo avanti verso un turismo più intelligente, basato su evidenze concrete e strumenti innovativi per interpretare il territorio.
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