Archivio del mese di ottobre, 2010

29 ottobre, 2010 | di

Il processo di liberazione dei dati pubblici procede abbastanza lentamente in Italia, nonostante le prime lodevoli iniziative in tal senso (dati.piemonte.it, CKAN Italiano, Linked Open Camera), mentre in altri Paesi (USA e UK in primis) si tratta di unChallenge.gov fenomeno già ampiamente consolidato, tanto da rivoluzionare radicalmente il tradizionale modo di intendere il rapporto tra cittadini e Pubblica Amministrazione. Si veda, ad esempio, il portale Challenge.gov, dove i vari dipartimenti esecutivi ed agenzie federali americani lanciano delle vere e proprie sfide ai cittadini sulle questioni più disparate, che vanno dall’ambiente alla sanità, dall’economia alla tecnologia, a fronte della risoluzione delle quali sono previsti premi di natura economica.

Challenge.gov is a place where the public and government can solve problems together.

Il clamoroso ritardo del Belpaese in materia di Open Data è imputabile a diversi fattori. Da un lato, persiste di fatto l’assenza di una forte e concreta volontà politica di innescare tale processo in tempi brevi. Dall’altro, tuttavia, si comincia a registrare una graduale presa di coscienza del notevole impatto positivo che la liberazione dei dati prodotti dalla PA è potenzialmente in grado di produrre in termini di trasparenza dell’azione amministrativa e, al tempo stesso, come valida opportunità di sviluppo economico nei vari settori dell’IT. Ampio merito va dato alla Regione Piemonte, che con il suo portale dati.piemonte.it, rappresenta finora l’unica PA italiana che, pur non essendo obbligata a farlo (come argomenta Gerlando Gibilaro in un suo recente post su InDiritto), ha predisposto un banco di prova utile per mostrare effettivamente cosa si può fare con i dati grezzi e qual è il loro potenziale intrinseco ancora tutto da esplorare. A tal proposito, recentemente il portale si è arricchito di un’ulteriore sezione dedicata ai casi d’uso dei dati finora rilasciati, ancora piuttosto limitati in numero, ma non per molto visto che i tempi sono più che maturi…

Infatti, dopo essere rimasti a guardare a lungo cosa accadeva oltremanica o oltreoceano, è giunto finalmente il momento di tradurre questa opportunità in azione! Pertanto, al di là delle etichette, civic hacker, hacktivisti o civil servant di tutta Italia mettiamoci anche noi in gioco, “sporchiamoci” le mani con gli open data e affrontiamo la nostra sfida per l’innovazione e lo sviluppo. Ne va di mezzo anche la reputazione del nostro estro creativo che, da sempre, ci invidia tutto il mondo!

Gli open data piemontesi sul turismo…

All’esordio di dati.piemonte.it, i primi dataset resi disponibili non erano caratterizzati da forte connotazione geografica. Oggi, invece, grazie al recente rilascio dei dati relativi al settore del turismo, è possibile cominciare a ragionare in termini di localizzazione di attività produttive, nella fattispecie di strutture ricettive, e di rappresentazione all’interno di un’applicazione di web mapping, utilizzando un approccio maggiormente legato al territorio rispetto a quello prettamente illustrativo adottato in questo post. Nel dettaglio, sto riferendomi ai dati “Anagrafica esercizi – ricettività”, contenenti l’elenco delle quasi 5000 strutture ricettive piemontesi censite nel 2009, per ognuna delle quali è fornito l’indirizzo (via e comune), alcuni recapiti, la tipologia, l’eventuale qualifica (numero di stelle) e alcuni indicatori di capacità ricettiva (numero di camere, letti e bagni).

Data cleansing e faceted navigation…

Scaricati i dati di interesse, questi si presentano come un file di estensione .7z comprendente, a sua volta, due file .csv, di cui uno contenente i dati veri e propri e l’altro dei metadati. Fin qui tutto ok! Aprendo entrambi i file, tuttavia è possibile notare delle strane sequenze di caratteri (es. +AC0-, +AC1-, +Aog-, …): esse rappresentano la codifica di alcuni caratteri speciali (es. lettere accentate) derivanti dalla conversione dei dati grezzi nel formato CSV a partire dalla sorgente di dati originaria… Emerge chiaramente la necessità di dover ripulire questi dati e, piuttosto che utilizzare un comune editor di testo o un foglio di calcolo, ne ho approfittato per testare Google Refine (ex Freebase Gridworks), software con cui avevo visto fare cose davvero strabilianti in queste screencast.

Si tratta, infatti, di un potente strumento per ripulire i dati grezzi (data cleansing), in grado di renderli consistenti, collegarli a basi di dati esterne come Freebase, aggregarli con dati provenienti da altre fonti, convertirli nei formati necessari da utilizzare in altri strumenti e contribuire ad alimentare, a loro volta, altre fonti di dati. Ma non è finita qui… Pur essendo utilizzato all’interno di un browser, Google Refine non è un servizio web, ma un’applicazione desktop eseguibile sul proprio computer che consente ampia libertà nel flusso di lavoro, prevede un meccanismo di “undo/redo” persistente (anche in caso di crash della macchina!) e supporta diverse modalità avanzate di ricerca e di filtraggio dei dati mediante facet (faccette). In particolare, la faceted navigation (“navigazione guidata” o “ricerca a faccette“) è quel metodo di ricerca incrementale per parole chiavi, molto utilizzato ad es. nei portali di e-commerce, che guida l’utente in tempo reale verso le informazioni ricercate attraverso una serie di piccoli e semplici passaggi, garantendogli ampia libertà di scelta.
I dati sono stati quindi ripuliti dai vari refusi presenti, effettuando operazioni di sostituzione in maniera batch (in caso di errore, come accennavo prima, esiste fortunatamente la possibilità di annullare le modifiche) e controllando, infine, la congruenza dei risultati ottenuti tramite le comode facet e i filtri di testo. I dati così ottenuti sono stati quindi esportati in formato CSV ed, infine, importati e pubblicati in un Google Spreadsheet.

Un problema di geocoding…

Occupandomi di sistemi informativi geografici, il mio interesse nei confronti di questo dataset è scaturito dal fatto che ogni struttura ricettiva è dotata di indirizzo (non solo il comune o la provincia di appartenenza) e che quindi, ai fini della sua rappresentazione su mappa, si presta bene ad essere risolto come un classico problema di geocoding, ovvero di determinazione delle coordinate geografiche (latitudine e longitudine) a partire dagli indirizzi dei punti di interesse (POI). A tal fine, esistono diversi servizi web (geocoder), liberi o proprietari, caratterizzati da diverso grado di copertura, accuratezza ed eventuali restrizioni d’uso, che si occupano di convertire gli indirizzi in coordinate.
Dovendo effettuare tale operazione per migliaia di indirizzi e desiderando automatizzare il processo, ho scelto di utilizzare questo servizio di Google, che consiste in una procedura guidata per la generazione batch dei valori di latitudine e longitudine a partire da un Google spreadsheet, contenente almeno due attributi: un identificatore univoco e l’indirizzo dei punti di interesse. Effettuato il geocoding e verificato che questo sia andato a buon fine, l’accuratezza dell’operazione dipenderà fortemente dalla qualità e soprattutto dal grado di capillarità degli indirizzi che diamo in pasto al geocoder. Per intenderci, mentre nei centri urbani sarà possibile individuare con buona approssimazione le coordinate dei numeri civici, d’altro canto risulterà alquanto improbabile determinare la posizione accurata di un rifugio alpino!
A valle di questa operazione, ho esportato gli identificativi e le coordinate così ottenute all’interno di un foglio di calcolo sul mio pc, manipolandole in funzione del particolare formato richiesto dal framework che mi accingevo ad utilizzare. Successivamente, ho collegato le coordinate alla tabella dei dati originari sfruttando l’identificativo univoco come attributo comune ed ho quindi nuovamente esportato e pubblicato i dati in Google Spreadsheet.

Il framework utilizzato…

Una volta sistemati i dati, il passo successivo consiste nella progettazione e nell’implementazione dell’applicazione web da utilizzare per la loro rappresentazione. A tal proposito, la scelta fin da subito è ricaduta sullo strepitoso SIMILE Exhibit, un framework per la pubblicazione di pagine web caratterizzate da una forte interazione con i dati, che utilizza funzionalità di ricerca e di filtraggio basate ancora una volta sul concetto di “faceted navigation” e che consente di riprodurre agevolmente visualizzazioni interattive dei dati sotto forma di tabelle, thumbnail, mappe, grafici e timeline (come ad esempio ci aveva mostrato Andrea Borruso nel suo post scritto a seguito del terremoto in Abruzzo), senza richiedere il setup di database e di altre tecnologie server-side, nè tanto meno il possesso di skill avanzati di programmazione.
In particolare, il formato di dati che SIMILE Exhibit accetta in ingresso è JSON se la sorgente di dati risiede sullo stesso server dell’applicazione, JSONP negli altri casi. Tra le varie alternative a disposizione, è possibile importare dati da un Google spreadsheet, seguendo queste indicazioni.
Pertanto, dopo aver letto un po’ di documentazione e spulciato il codice di alcuni esempi, ho provato a caricarci sopra l’intero dataset delle strutture ricettive piemontesi. Ahimè… mi sono scontrato con le uniche effettive controindicazioni all’utilizzo di queste API JavaScript, ovvero la limitazione della memoria cache dei browser in cui sono temporaneamente immagazzinati i dati e l’accettabilità del tempo di attesa in fase di caricamento. Trattandosi semplicemente di una proof of concept, ho deciso quindi di ridurre la mole dei dati in Google Refine, filtrando solo la provincia torinese e ripubblicando il tutto su Google Docs. In definitiva, il risultato ottenuto è il seguente (per accedere all’applicazione cliccare sull’immagine):

Nel dettaglio, l’applicazione “Where to sleep in Turin” consente la ricerca delle strutture ricettive della provincia torinese mediante l’utilizzo di:

  • tre facet di ricerca di testo sul comune, la denominazione e l’indirizzo delle strutture ricettive;
  • una “cloud facet” sulla tipologia;
  • una “filter facet” sulla categoria delle strutture dotate di tale qualifica;
  • e, infine, tre “slider facet” per controllare l’intervallo di valori dei parametri di capacità ricettiva.

Tra le varie modalità alternative di visualizzazione offerte da Exhibit, sono presenti:

  • una thumbnail “STRUTTURE RICETTIVE” al fine di poter consultare in maniera descrittiva ed aggregata i risultati man mano che si restringe il campo della ricerca;
  • una mappa nella quale visualizzare l’ubicazione delle strutture ricettive e poterne interrogare gli attributi
  • ed, infine, tre scatterplot in cui si pongono reciprocamente in relazione i parametri di capacità ricettiva e dove, ancora una volta, è possibile interrogare le singole strutture su grafico.

In particolare, gli scatterplot presenti nell’applicazione non hanno una finalità strettamente legata alla ricerca delle strutture ricettive, piuttosto vogliono lasciar immaginare e quindi pregustare quanto di buono si possa fare con strumenti come SIMILE Exhibit. In questa applicazione, infatti, le correlazioni individuabili tra i vari parametri esaminati scaturiscono banalmente dalla tipologia di struttura (ad es. se la struttura è un albergo, il numero di bagni per posti letto si aggirerà generalmente attorno al valore 0.5, mentre se si tratta di un campeggio sarà decisamente minore). Diversamente, se al posto di questi dati ci fossero stati, ad esempio, quelli relativi alla concentrazione di un inquinante e all’incidenza di determinate patologie (a tal proposito, si veda questo post), allora la potenza e l’immediatezza di tale modalità di rappresentazione dei dati potrebbe acquistare decisamente tutto un altro spessore ed utilità sociale. Lascio spazio alla vostra immaginazione…

E non è finita qui! Ne approfitto per segnalare la presenza di TANTO alla seconda edizione di ITN 2010, evento che si terrà a Torino l’11 e il 12 novembre 2010 (in concomitanza con le giornate conclusive di ASITA, sic!), in cui il nostro hacktivista Pietro Blu Giandonato interverrà con “I ‘luoghi’ degli open data: dove e come trovare in Italia i dati per sviluppare applicazioni location aware (slide) nella sessione “Domanda (potenziale) e offerta (implicita) di informazione geolocalizzata: gli anelli mancanti”. In particolare, uno dei temi chiave della sessione è rappresentato dai “Dati geografici del settore pubblico o free, consolidati e facilmente accessibili, potenzialmente utilizzabili per la costruzione di significative applicazioni basate su informazione geolocalizzata” e credo che quelli utilizzati nell’applicazione appena mostratavi ne sono un più che valido esempio. Come si dice da queste parti …stay tuned! ;)

26 ottobre, 2010 | di

Lentamente -ma inesorabilmente- il nostro modello culturale sta subendo un cambiamento radicale, per affrontare l’evoluzione dell’umanità nel XXI secolo.

I dialoghi, le discussioni, sull’Open Data e sul Government 2.0 (per es. qui) mi hanno persuaso a riprendere in mano una nota, scritta qualche anno fa.

Ero stato invitato a tenere una lezione sulla Geographic Information nell’ambito di un master di Logistica. L’obiettivo che mi era stato assegnato prevedeva, in sintesi, la consegna di una sorta di “borsa degli attrezzi della GI”, che potesse essere di ausilio ai futuri professionisti, come bagaglio di conoscenze da portare con sé e recuperare quando si fosse presentata un’esigenza.

Interagendo con gli organizzatori del corso, rilevammo insieme diverse analogie tra le due discipline. Imparai che le attuali teorie della materia non considerano più una catena di fornitura a compartimenti stagni, anzi la Logistica oggi è intesa per governare tutte le fasi di un processo produttivo, anche esterno all’azienda, secondo una visione sistemica. Insomma, si è affermato un approccio di management di una supply chain in cui la singola azienda è nodo di una rete di entità organizzative che interagiscono per fornire prodotti, servizi e informazioni che creano valore per il cliente. Sia la Logistica, sia l’Informazione Geografica sono materie complesse: entrambe stanno cercando di dare risposte ai nostri bisogni, nel contesto dei temi contemporanei: globalizzazione, sviluppo sostenibile, società della conoscenza, … .

Certamente l’Informazione Geografica assicura strumenti, metodi e conoscenze per parecchi campi di applicazione della Logistica: GPS, Location Based Services, Location Based Intelligence, RFID, GIS/Enterprise Resource Planning, Geomarketing, Geo-Data Mining, … e si potrebbe continuare. Forse –a saper vedere- anche concetti, argomenti e saperi della Logistica potrebbero fornire spunti e contributi nella creazione … della Digital Earth. In fin dei conti, non può anche un set di geo-dati essere identificato come “materia prima”, potenzialmente disponibile per categorie di utenti perché sia usato per creare prodotti e servizi, i quali libereranno nuovi set di geo-dati, pronti per essere utilizzati e quindi trasformati da altri utenti ancora, in un processo senza limiti?

Accompagnato da questi pensieri, oltre a preparare il materiale da mettere nella “borsa degli attrezzi”, cercai di scrivere qualcosa che parlasse dell’”Informazione Geografica” ai non addetti ai lavori, cercando d’incuriosirli, sperando così di stimolare la fantasia e incoraggiare la creatività del lettore.

Per scrivere la nota che leggerete, presi spunto da un’intuizione che ascoltai proprio in quel periodo: “Oggigiorno un progetto, una scelta strategica –in generale- un’azione si può considerare innovativa, cioè in grado di contribuire al progresso della collettività, se aderisce contemporaneamente ai seguenti tre paradigmi: sostenibilità, sussidiarietà e solidarietà”. Non è un teorema che debba essere dimostrato, mi è solo sembrata un’affermazione condivisibile e con questa idea in testa, ho tentato di fare emergere cosa possa significare per una qualsiasi iniziativa nel campo dell’Informazione Geografica l’adesione a ognuno di quei tre valori.

Non è ciò che si va dicendo e scrivendo, riferendolo al fenomeno dell’Open Data? Forse ricordarci di una stella di mare, di nome Agrippa, che per colpa dell’acqua che non sta mai ferma, deve sempre capovolgersi per mangiare, potrà aiutare in qualche modo.

Non è difficile avvicinare l’Informazione Geografica al paradigma della sostenibilità. Pragmaticamente, possiamo rendere l’idea immaginando un ciclo, in analogia con quello dell’acqua.

Tutti sappiamo che l’acqua del mare evaporando sale sino a formare le nubi; quindi, queste -trasportate dai venti- raggiungono la terraferma. Le nuvole sono poi la causa delle piogge, della neve, ecc.

L’acqua che cade al suolo si raccoglie nei fiumi e -pochi o molti chilometri dopo- ritorna al mare, così che la stessa acqua è pronta per ricominciare il ciclo.

Possiamo identificare ogni molecola o goccia d’acqua come un dato geografico. Un certo numero di questi, grazie a una sorta di energia -come l’energia del Sole per l’acqua del mare- e raggruppati insieme, diventano un set d’informazioni geografiche (le geo-nuvole). Queste informazioni possono essere trasformate dalle persone in conoscenza geografica, grazie alla loro capacità di usarle per i loro scopi: proprio come l’acqua che cade dalle nuvole può diventare una sorgente di vita per le creature viventi, avendone esse la capacità di usarla. Comunque, sia la geo-conoscenza (come l’acqua usata dalle creature viventi), sia le geo-informazioni (quelle catturate direttamente dai fiumi) devono ritornare al “geo-mare”, cioè possono essere riutilizzate.

Il ciclo dell’acqua è un esempio di ciclo sostenibile: varia da un posto all’altro e dovrebbe essere facile creare analogie, per esempio, tra i deserti e le foreste tropicali e situazioni dove le informazioni geografiche sono più o meno disponibili.

Sappiamo anche che il comportamento dell’uomo sta modificando la qualità di questo liquido fondamentale per la nostra vita. In altri termini, abbiamo bisogno di quantitativi sempre maggiori di acqua per le nostre attività ma, nello stesso tempo, noi stessi la stiamo inquinando, rendendola inservibile. E’ lo stesso quando produciamo geo-dati senza alcuna connessione tra loro: potremmo definirli “geo-dati usa e getta”. Mentre un servizio di approvvigionamento è l’equivalente dell’energia solare per l’acqua di mare, è l’energia che rende i geo-dati utilizzabili quante volte è necessario.

Stiamo infine anche capendo quanto sia difficile usare l’acqua consapevolmente e risparmiarla piuttosto che spendere un sacco di quattrini per purificare quella ormai inquinata. Allo stesso modo dobbiamo imparare a organizzare le informazioni geografiche ricordandoci i costi per generarle e permettendone l’utilizzo ogniqualvolta serve, a ogni utilizzatore: il nostro impegno deve essere quello di creare cicli di informazioni geografiche sostenibili!

Come può essere messa in relazione un’organizzazione per l’Informazione Geografica con il principio di sussidiarietà? Il miglior modo da questo punto di vista è quello di pensare a un’organizzazione come a un sistema olonico.

Il termine olonico fu introdotto per la prima volta da Koestler (Koestler, A., 1971), per descrivere un’organizzazione di unità base nei sistemi sociali e biologici. Poiché parlare di caratteristiche oloniche sarebbe un po’ noioso, mi aiuto con uno degli esempi di sistema olonico più citato: la stella di mare[1].

Come sappiamo tutti, questo grazioso animale, vive sulla sabbia o sulle rocce, vicino alla costa. La sua bocca è posta direttamente in corrispondenza del suo stomaco: ciò permette alla stella di mare di mangiare piccoli molluschi e crostacei. Le cinque braccia e il suo corpo, spesso dai colori brillanti, sono conosciuti da chiunque fin dall’infanzia. Mentre i principi che guidano i suoi movimenti sono meno noti.

Per sopravvivere una stella di mare deve sempre mantenere il suo corpo a pancia in giù ed è costretta a ribaltarsi ogni volta che le onde la capovolgono. Quando ciò avviene, una delle cinque braccia inizia a muoversi per prima, su e giù indipendentemente dalle altre, assumendo il ruolo di leader. Questo braccio stimola e guida i movimenti delle altre quattro e permette alla stella marina di tornare nella posizione giusta.

Quale delle cinque braccia debba muoversi per prima e assumere la leadership del movimento non è determinato a priori. Sembra che la guida del movimento sia presa dal braccio nella miglior posizione per fare da perno e consentire all’animale di capovolgersi.

Questo processo non solo accade quando la stella di mare deve ribaltarsi ma anche quando inizia a camminare. Per quest’azione i numerosi peduncoli ambulacrali presenti in ogni braccio si muovono inizialmente in modo casuale, per poi gradualmente integrarsi nel movimento del braccio nel suo insieme.

Questo meccanismo cooperativo dipende dai centri di attività delle cellule nervose che sono alla congiunzione dei cinque bracci collegati insieme da fibre nervose chiamate “anelli neurali” e che si scambiano informazioni reciprocamente.

Analizzando il moto della stella marina si è osservato che:

  • tutte le cellule nervose hanno la stessa natura, funzione e identico status;
  • tutte le cellule nervose agiscono in maniera autonoma;
  • esistono dei sistemi d’interazione più forti tra gruppi di cellule contigue, che si trovano sull’anello.

In altre parole, ogni cellula compie azioni individuali e autonome e, attraverso sottosistemi di relazione più intensa con altre cellule contigue, contribuisce, in modo armonico, ai movimenti dell’intero animale. Pertanto, l’insieme delle azioni autonome consente di mantenere stabile il modello di comportamento. Per le stelle di mare nessun comportamento premeditato avviene senza un’attività autonoma: la scelta delle opzioni di comportamento possibili, e dell’attivazione delle sequenze di azioni elementari, dipende unicamente dall’interazione tra le informazioni e il loro scambio.

Quando pensiamo a un’organizzazione per la gestione dell’informazione geografica di un determinato territorio (locale, regionale, …), possiamo immaginarla come una rete complessa, o meglio: nidi di reti, legate tra loro, a formare una infrastruttura a rete di un livello superiore. Infatti, sappiamo che i produttori/utenti di dati geografici possono essere pubbliche amministrazioni e utilities, imprese private e ONLUS, istituti di ricerca e anche i singoli individui: qualsiasi organizzazione costituita da singoli, squadre, uffici, reparti e così via. Seguendo la metafora della stella marina -creatura capace di vivere anche senza il cervello- allo stesso modo se un sistema organizzativo dedicato all’Informazione Geografica vuole rispettare il principio di sussidiarietà deve avere le caratteristiche di una rete olonica.

Non sembri strano mettere in relazione l’informazione geografica al principio di solidarietà. La solidarietà è la capacità di un sistema di aiutare i suoi elementi meno dotati perché siano messi in grado di contribuire allo sviluppo del sistema stesso, per mezzo di meccanismi che valorizzino le loro peculiarità.

Tutti ricordiamo l’apologo di Menenio Agrippa (il console romano, vissuto tra il VI – V secolo a.C.), il lampo di genio con cui è stato in grado di ripristinare un dialogo tra le componenti della società romana in conflitto.

Nella sua favola morale, le braccia –entrate in sciopero perché stanche di lavorare per lo stomaco, visto come un fannullone e parassita- dovettero rapidamente rendersi conto che erano le prime vittime della loro protesta, che lasciava non solo lo stomaco, ma tutto il corpo, senza cibo.

Possiamo paragonare l’informazione geografica al corpo umano. Questo è un sistema complesso e consente di estendere la metafora. Per esempio, possiamo assegnare al settore pubblico dell’informazione geografica le funzioni del sistema digestivo. Così come esso riceve il cibo e si preoccupa di scomporlo nelle sostanze necessarie alla vita di tutto il corpo, il settore pubblico raccoglie i dati geografici riguardanti il territorio ed è responsabile della loro trasformazione in informazioni utili a tutti gli utilizzatori (naturalmente, esso compreso). Il ruolo delle imprese private del settore potrebbe essere identificato con il sistema respiratorio: come quest’ultimo provvede a fornire l’ossigeno per portare nutrimento vitale a tutto il corpo, le imprese della Geographic Information distribuiscono tecnologie abilitanti, per tutti gli utenti, in vari modi.

Chi osserva il mondo esterno e orienta il comportamento del corpo? L’apparato dei sensi è il sistema deputato a queste funzioni e possiamo attribuire questo ruolo al settore della ricerca. Infine, come per il corpo umano il cervello rappresenta la “sala di commando”, ed è anche la sede del pensiero, possiamo identificare con esso la componente più complessa dell’Informazione Geografica: l’infrastruttura[2], nella quale si vanno ad accumulare conoscenze ed esperienze.

Seguendo le conclusioni della favola di Agrippa, è il buon comportamento complessivo che garantisce la sopravvivenza di ogni sua parte. Ogni elemento è a disposizione di ogni altro e non si può rifiutare di collaborare per la salute del corpo.

Partecipando all’infrastruttura dell’informazione geografica dobbiamo accettare l’impegno di far parte di un sistema, e questo ci vincola a un comportamento altruistico. La lezione che dobbiamo imparare dall’apologo di Agrippa è che esso diventa falso, appunto quando si sente la necessità di doverlo raccontare.

L’innovazione è tutta qui

Insomma, ho provato a guardare l’Informazione Geografica in tre forme: come un ciclo, una rete olonica e un’infrastruttura. Per ottenere un miglioramento dinamico di ogni processo di sviluppo del settore, si potrebbe immaginare che tutte queste tre caratteristiche debbano coesistere. In altri termini, quando si voglia intraprendere un’attività seguendo il nuovo modello culturale dobbiamo fare aderire la nostra iniziativa a questi tre paradigmi: sostenibilità, sussidiarietà e solidarietà. Contemporaneamente.

Singole organizzazioni e individui, tutti siamo chiamati a condividere queste idee, per diventare pienamente organizzazioni e cittadini del XXI secolo. L’Informazione Geografica, grazie alle dimensioni dello “spazio” (tecnologico, disciplinare e orientato alle applicazioni, organizzativo) in cui operiamo, rappresenta un’arena ideale in cui scendere in campo e valutare le nostre attitudini e capacità di accettare la sfida della nostra epoca.


[1] La similitudine della stella di mare l’ho presa da: Merli G., Saccani C., “L’Azienda Olonico-Virtuale”, Il Sole 24Ore –Libri, Milano 1994.

[2] Per Infrastruttura di Informazione Geografica s’intende l’insieme delle politiche, accordi, tecnologie, dati e persone che rendono possibile condividere e utilizzare i geo-dati in maniera efficiente.

10 ottobre, 2010 | di

Quest’anno il GFOSS DAY – conferenza italiana sul software geografico libero – si terrà a Foligno (PG) il 18 ed il 19 Novembre. E’ la terza conferenza italiana sul software geografico libero, ed il tema forte di quest’anno saranno le applicazioni nel campo delle pubbliche amministrazioni e delle aziende.

La partecipazione è libera e gratuita, ed è necessario registrarsi:
http://gfoss.it/drupal/node/288

La conferenza  si terrà presso il Centro Studi Città di Foligno, e gli organizzatori stanno già pensando alla cena sociale :-) :
http://gfoss.it/drupal/node/274

Il programma (penso ancora non definitivo) lo trovate in questa pagina:
http://gfoss.it/drupal/node/275

Chiunque fosse interessato a sponsorizzare l’evento, potrà farlo in diverse modalità:
http://www.gfoss.it/drupal/node/279

In bocca al lupo a chi si sta prendendo cura dell’organizzazione dell’evento ed a quelli che lo animeranno.


TANTO non rappresenta una testata giornalistica ai sensi della legge n. 62 del 7.03.2001, in quanto non viene aggiornato con una precisa e determinata periodicita'. Pertanto, in alcun modo puo' considerarsi un prodotto editoriale.