L uso dei Big Data per la Produzione Statistica

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1 Big e Analytics: modelli, analisi e previsioni, per valorizzare l enorme patrimonio informativo pubblico L uso dei Big per la Produzione Statistica Giulio Barcaroli Metodi, strumenti e supporto metodologico (MSS) Dipartimento per l integrazione, la qualità e lo sviluppo delle reti di produzione e ricerca (DIQR) Istituto Nazionale di Statistica (Istat) Roma, 28 Maggio 2013

2 I Big nel processo di modernizzazione dell Istat Service-Oriented Architecture (SOA) basata su una tecnologia Plug-and-Play per assicurare l interoperabilità tra sistemi diversi Strumenti IT e Metodi standard condivisi Favorire il data sharing e l Open data Introduzione di digital/big data

3 L impatto dei Big Big data collection (web scraping, using new data sets) Estimation (nowcast, model and small area estimates) Also using auxiliary administrative variables

4 Il quadro di riferimento Target population Passive (sensors, tracking) Big Big,, Internet Internet as as Source Source generation Active (use of ICT) Survey population (= frame) Administrative procedure Admin.ve data Linkage Statistical information Sample design and selection Collection (micro and meta) Processing, modelling and estimation

5 Scenario 1 : Tecniche alternative per la Raccolta dei Dati Target population Passive (sensors, tracking) Big Big,, Internet Internet as as Source Source generation Active (use of ICT) Survey population (= frame) Advanced tools for Collection Statistical information Sample design and selection Collection (micro and meta) Processing, modelling and estimation

6 Target population Scenario 2: Uso integrato di dati di indagine e Big generation Passive (sensors, tracking) Active (use of ICT) Big Big,, Internet Internet as as Source Source Survey population (= frame) Linkage Statistical information Sample design and selection Collection (micro and meta) Processing, modelling and estimation

7 Scenario 2: un primo esempio Utilizzando le footprint generate dai tracking device (cellulari, GPS) è possibile individuare i bacini di movimento che possono essere utilizzati, ad esempio, per ridefinire i Sistemi Locali del Lavoro. Adottando un approccio basato su stime da modello (Small Area Estimation) sarà quindi possibile utilizzare congiuntamente: 1.dati di indagine campionarie (Forze Lavoro); 2.dati di censimento; 3.dati amministrativi (Inps); 4.Big originati da: a) tracking devices e sensori; b) interrogazioni su Internet; c) Roma, 28 Maggio 2013

8 Scenario 2: un secondo esempio Roma, 28 Maggio 2013

9 Scenario 3: uso in sostituzione di dati di indagine Target population generation Passive (sensors, tracking) Active (use of ICT) Big Big,, Internet Internet as as Source Source Statistical information (micro and meta) Processing, modelling and estimation Roma, 28 Maggio 2013

10 Scenario 3: indagine sul turismo Uso dei Big in sostituzione dei dati di indagine. L esperienza dell Estonia: Popolazione di interesse: turisti stranieri in visita in Estonia Uso dei dati generati dai cellulari in roaming Roma, 28 Maggio 2013

11 Scenario 3: indagine sul traffico Uso di dati dai sensori disponibili per stimare il traffico stradale: il caso dei Paesi Bassi Popolazione oggetto di studio: veicoli sulle strade nazionali Entità e Tipo di Dati: 80 milioni di record al giorno Numero e grandezza dei veicoli in transito

12 Big : le sfide più importanti per l Istat Legislazione per l accesso e l uso dei dati Privacy e protezione dei dati, rispetto al riuso delle informazioni, al link e all integrazione con altre fonti Rapporto costi/benefici Metodologie, riguardo alla qualità di dati generati da eventi non pianificati e alla conseguente adattabilità dei metodi statistici Information Technology

13 Le aree di interesse per l Istat 1.Statistiche su traffico e trasporti: informazioni in tempo reale da numerosi siti web in aggiunta o in sostituzione alle statistiche ufficiali già in produzione. 2.Statistiche sulle vendite al dettaglio: dati da siti e-commerce e da Google Trends (anche per la previsione delle vendite di veicoli e appartamenti). 3. Statistiche sui prezzi: per migliorare l Indice dei prezzi al Consumo, attraverso l uso di software dedicati alla raccolta dei dati da Internet (Cfr. Massachusetts Institute of Technology MIT, Billion Prices Project ). 4.Statistiche su Social media: possibilità di analisi dei messaggi disponibili attraverso Internet, per migliorare indicatori statistici su lavoro, attività del tempo libero, etc.. 5.Indicatori di benessere: attraverso l analisi dei messaggi dai social network (quelli di Facebook sono più difficili da reperire, mentre quelli di Twitter sono disponibili a tutti). 6.Misura e monitoraggio del fenomeno Smart City: una tematica multidimensionale che richiede la disponibilità di dati tempestivi e a livello locale, che possono essere prodotti attraverso l integrazione di Statistiche ufficiali, Archivi amministrativi, Big.

14 Grazie per l attenzione Contatti:

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