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Appunti Urban Networks

struttura "pulita" di modellazione

1. Scopo:
   Vorremmo pulire la struttura e l'approccio modellistico allo scopo a) di rendere il modello di facile esposizione (e comprensione) e b) di imporre delle variazioni contestuali con riferimento a interventi reali (tipo SMART WORKING)

a) Da un lato vogliamo una caratterizzazione chiara degli elementi che compongono il grafo, cioè tre parti ben distinti:
HH - parte statica fortemente datadriven
FF - parte statica modello di contatti stabili a frequenza periodica (da poter trattare come spostamenti periodici? - letteratura)
RG - parte randomica di contatti casuali/occasionali

b) Dall'altra parte ci piacerebbe incasellare in questa distinzione "di genere di occorenza" dei contatti una chiarezza di interpretazione di contatti di tipo "lavoro", "scuola", "trasporto", "altro" (hh è garantito dunque omesso)

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2. Proposta schematica con domande e punti aperti:
   HH - i cluster dei household (datadirven ISTAT) - come prima

FF - (PolymodGeographic) un grafo statico dei contatti sociali (qui sono compresi lavoro, scuola, e amicizie stabili), grado medio deve essere direttamente il grado dei contatti che si svolgono in questo ambito. NON c'è estrazione dei contatti su realizzazione (come proposto precedentemente)
FF potrebbe comprendere contatti ancora più chiaramente circoscritti tramite filtri da attribuire all matrice Polymod (SOCRATE-POLYMOD) tipo: solo lavoro e scuola? Facilmente giustificabile, ma riteniamo POLYMOD tanto "affidabile"?

RG - grafo random che invece copre i contatti randomici come supermercato, bar, ristorante, teatro, cinema… va bene ER
Questo contributo random così caratterizzato è vincolato geograficamente. Potrebbe avere un cutoff, è da capire quali contatti sono intesi essere modellati qui: da intendersi come gli incontri casuali nel quartiere (spesa, bar ecc) fino a comprendere i trasporti, casuali o casuali e periodici (vs posto di lavoro)?

Una domanda importante per poter modellare chiaramente diversi scenari è DOVE COLLOCARE IL TRASPORTO PUBBLICO?
(le due possibilità sono
spezzarlo in trasporto regolare e trasporto occasionale e modellarlo in parte con FF e in parte con RG -> questo non ci permette di toglierlo in modo chiaro/definitivo
oppure pensarlo completamente modellato tramite il grafo dinamico(annealed)

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3. Idea piu "concreta" sulla stessa linea con distribuzione contatti su diverse reti datadriven (POLYMOD):
   DA VERIFICARE/RIPENSARE
   Ammettiamo di modellare "lavoro" e "scuola" con la rete statica FF, quindi prendendo direttamente da POLYMOD la matrice di contatti per soli contatti nell'ambito scuola lavoro.
   In questo modo la frazione di FF e RG nella rete risultante potrebbe essere letta direttamente dai dati POLYMOD:
   FF con matrice di contatto POLYMOD(lavoro, scuola)
   RG grafo random ER con grado = gradoPOLYMOD(senza HH)-gradoPOLYMOD(lavoro,scuola)

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4. Appunti per inserimento nel contesto bibliografico e aspetti da approfondire:

• Costruzione Grafo alternativo a Grafo multilayer
• prendere distanza da modelli metapopulazione sulla scala urbanistica
• capire meglio in bibliografia ruolo delgi spostamenti/contatti periodici

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5. consequenze su simulazione nei due rispetto allo schema

RELATIVO -> 2) Proposta più blanda:

1. ER (mu=polymod+hh) ok

2. HH(1) + ER(mu=polymod) - con cutoff geografico?

3. HH(1) + POLYMOD(1) - anche no

4. HH(1) + FF(1)

5. HH(1) + FF(0.5) + ER(mu= polymod/2) al variare dei contributi FF/ER…

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RELATIVO -> 3) Idea più concreta

1. ER (mu=polymod+hh) ok

2. HH(1) + ER(mu=polymod) - con cutoff geografico?

3. HH(1) + POLYMOD(1) - anche no

4. HH(1) + FF(1) - evt. con parametri cambiati POLYMOD(lavoro,scuola)??

5. HH(1) + FF=POLYMOD(lavoro,scuola) + ER(mu= polymod(senzaHH)-polymod(lavoro,scuola))

#Appunti Urban networks 2

Proposta di riformulazione del modo di presentare il modello per renderlo più facilmente fruibile:

Distinguere dall'inizio i contatti in due tipologie:

• contatti da rete sociale
  • S1 household
  • S2 rete sociale - hausehold (essenzialmente scuola, lavorol, amici)
• contatti coccasionali
  • O (essenzialmente trasposti pubblici, supermercato, parco..)

dove:

• S1 HH, data driven da dati ISTAT
• S2 FF, Data driven da Polymod + geografic
• O RG random + geografic (ad esempio ER + cutoff geografico)

La cosa più semplice in questo caso sembrerebbe modellare la rete sociale stabile un modello quenched (seppure eventualmente con frequenza variabile) e a quella occasionale una rete annealed.

In questo modo i contatti S2 potrebbero essere presi dalla matrice di contatti di polymod una volta per tutte e distribuiti con vincolo geografico.