Il primo obiettivo che il Gruppo di Lavoro UNINFO “Profili professionali relativi all’informazione geografica” sta affrontando riguarda l’individuazione e la definizione delle principali figure professionali operanti nel settore Geo-ICT.

Il risultato di questa fase sarà parte integrante della norma a cui in generale questo tavolo tecnico sta lavorando e che si applica al “Professionista GI”, ovvero alla professione intellettuale “che viene esercitata -a diversi livelli di complessità e in diversi contesti organizzativi, pubblici e privati- da soggetti che svolgono prevalentemente attività inerenti la produzione, la raccolta, l’utilizzo e la condivisione di dati geografici digitali”.

Attraverso l’individuazione delle figure professionali maggiormente richieste dal mercato, la norma descriverà queste professioni, stabilendo per ognuna di esse il profilo professionale; vale a dire, descrivendo l’insieme di conoscenze, abilità e competenze necessarie a ogni figura professionale per svolgere la mansione richiesta.

Ci “terrà compagnia” lo European e-Competence Framework (e-CF), insieme alla nuova versione del GI Science & Technology – Body of Knowledge. Si tratta di un aggiornamento del documento pubblicato nel 2006¹, ottenuto nell’ambito del progetto GI-N2K (le cui attività si stanno concludendo proprio in questo mese di ottobre). Questa nuova edizione comprende anche un tool per la gestione e la fruizione dinamica del GI S&T –BoK stesso, il Virtual Lab for the BoK (VirLaBoK).

Mentre la metodologia basata sul sistema e-CF ci aiuterà a descrivere i profili professionali (ne abbiamo parlato qui), per delineare le abilità e le conoscenze tecniche richieste per ogni profilo faremo riferimento alle Knowledge Areas del GI S&T –BoK. Quest’approccio metodologico, oltre a fare riferimento al “catalogo” più completo e aggiornato delle discipline alla base del settore Geo-ICT, consentirà inoltre di servirsi del tool VirLaBoK, per individuare percorsi di training dedicati a ogni profilo professionale.

Su questo argomento torneremo con un prossimo post.

In questo vorremo invece condividere alcune riflessioni riguardanti l’obiettivo iniziale, ossia vorremmo condividere possibili orientamenti adottabili per identificare figure professionale del settore Geo-ICT.

Lo scorso maggio abbiamo pubblicato sul sito Big-GIM un questionario, per sollecitare suggerimenti da parte della comunità geomatica in Rete in tema di professioni relative all’informazione geografica: è tuttora possibile inserire contributi.

Le risposte finora ricevute (consultabili qui) mettono in evidenza quanto sia cambiata negli anni la sensibilità rispetto alle professioni relative all’informazione geografica. Alle proposte di figure professionali tradizionali della geomatica quali progettista, analista, operatore in ambito GIS oppure che richiamano ambiti specialistici (topografo, cartografo, geografo), ne sono state affiancate altre, che fanno riferimento a discipline diverse. Nelle risposte pervenute sono citate la statistica, la biologia e la sociologia, che possono essere prese come esempi, estratti da un insieme di discipline assai ampio. Ulteriori indicazioni fanno riferimento a possibili funzioni all’interno di organizzazioni (gestore di Infrastrutture di Dati Territoriali, gestori di processi di cittadinanza attiva, esperto di marketing territoriale) o, ancora, ambiti tecnologici: desktop, web o, ancora, Big Data. A proposito di dati, è interessante notare come le attività riguardanti la raccolta dei dati e la loro organizzazione sia espressa con molte definizioni, tra cui: data collector, spatial data analyst, fino a un originale Building Information Manager.

Questo campione di possibili figure professionali –sebbene sicuramente parziale- rende comunque evidente come sia importante stabilire dei criteri nuovi per individuare le principali figure professionali relative all’informazione geografica. Criteri che potrebbero essere di ausilio per individuare le professionalità operanti nel settore Geo-ICT, con un’attenzione anche alle richieste di abilità e competenze oggi emergenti.

Nel merito, occorre fissare i seguenti passi.

1. Stabilire i cambiamenti epocali di riferimento

• Sviluppo Sostenibile (SS), quale processo di cambiamento del percorso dello sviluppo, come fissato nella nuova Agenda Globale per lo Sviluppo Sostenibile e i relativi Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (Sustainable Development Goals – SDGs nell’acronimo inglese) da raggiungere entro il 2030; approvata nel settembre del 2015 dai Paesi Membri delle Nazioni Unite
• Rivoluzione Digitale(RD), quindi
  • Open Government come adesione ai principi di trasparenza, partecipazione e collaborazione grazie alla RD
  • Smart City/Community² (ecosistema smart) come sintesi paradigmatica della RD.

2. Fissare i cambiamenti culturali imposti dai cambiamenti epocali

Rispetto alla tematica che stiamo affrontando si può prendere come riferimento il concetto di

Una Comunità è coerente a tale concetto³ se le informazioni geospaziali sono assunte come bene comune e sono rese disponibili per stimolare l’innovazione. Per stabilire questa condizione occorre soddisfare alcuni requisiti, tra cui:

1. I membri della comunità devono essere spatially literate cioè essere in grado di fruire dei dati geospaziali, avendo anche la possibilità di acquisire un’istruzione adeguata
2. Deve essere creata e resa disponibile la Spatial Data Infrastructure, ambiente favorevole per la condivisione di questo patrimonio informativo, grazie all’adozione di standard e di norme condivise a livello globale
3. Devono essere progettati e abilitati processi comunicativi idonei per rendere fluida ed efficace la moltiplicazione qualitativa e quantitativa delle relazioni comunità-istituzioni; infatti, i membri della comunità sono la componente dinamica dell’ecosistema informativo e i processi necessari per il loro coinvolgimento devono quindi essere aderenti alle caratteristiche dei diversi contesti tecnologici, applicativi, sociali o individuali, al fine di creare conoscenza dal patrimonio informativo esistente.

3. Schematizzare l’individuazione delle principali figure professionali relative alla GI

La trasformazione culturale abbinata all’influenza delle ICT sta generando:

• sia la richiesta di professionisti qualificati con competenze spaziali⁴,
• sia la necessità di formare cittadini in grado di utilizzare consapevolmente le tecnologie spaziali nella loro vita quotidiana⁵.

L’individuazione delle principali figure professionali per l’informazione geografica dovrebbe seguire un approccio olistico.

Tenere quindi presente le tre dimensioni dello “spazio” in cui operano in generale i professionisti dell’informazione geografica:

• tecnologica,
• di dominio / applicativa
• organizzativa.

4. Una nuova famiglia di profili professionali inerenti l’informazione geografica

Ricordando l’incarico assegnato al Gruppo di Lavoro UNINFO

“A partire dal GIM, individuare e definire le principali figure professionali relative all’informazione geografica, impostando gli opportuni collegamenti con le norme internazionali e nazionali rilevanti e definendone le conoscenze, abilità e competenze anche al fine di fornire un utile strumento al legislatore, in un’ottica di complementarità tra la normazione tecnica volontaria e il settore cogente.”

e tenendo presente che la metodologia proposta dal sistema e-CF è orientata a descrivere una figura professionale complessa (nel nostro caso il “professionista GI”) attraverso la sua scomposizione in profili professionali corrispondenti alle principali figure professionali operanti nel settore Geo-ICT -non esaustive di tutte le professionalità richieste-, la schematizzazione illustrata nel precedente punto 3 può risultare utile per consentire l’identificazione di profili di terza generazione (G3), adottando terminologie comuni per la definizione delle competenze nell’ambito delle professionalità del settore Geo-ICT stesso.

In altri termini, le tre dimensioni adottate per descrivere lo “spazio” in cui operano in generale i professionisti dell’informazione geografica aiutano nella ricerca e nell’individuazione delle competenze basilari (in quest’ottica esse sono da considerarsi indipendenti). Tramite combinazioni di competenze riferibili a ognuna delle tre dimensioni sarà quindi possibile ottenere il profilo professionale relativo a specifiche esigenze.

A titolo di esempio, nell’ambito di un progetto riguardante il tema del dissesto idrogeologico potrà essere necessario avvalersi di un professionista GI, esperto di Earth Observation Technologies, EOTs, in grado di organizzare e gestire la meta datazione, secondo le regole previste per il Repertorio Nazionale dei Dati Territoriali, RNDT. Secondo la schematizzazione illustrata, a tale profilo professionale corrisponde un punto nello spazio della GI, individuato da “x” competenze tecnologiche, “y” disciplinari e “z” di essenza organizzativa.

Figura 1. “Little-GIM” grows up

Post scritto insieme a Monica Sebillo

L'articolo Professionista GI: tra GI Science & Tech, Knowledge Areas e abilità & competenze richieste è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

Il titolo è:

Conoscere per comunicare.
Strumenti e tecnologie open per l’analisi
e la condivisione del patrimonio culturale e territoriale.

Qui il programma: http://tinyurl.com/hfzfb8n

Un grande in bocca al lupo a tutti!

L'articolo ArcheoFOSS/GFOSS 2016: non perdetevelo è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

La European Space Imaging, che gestisce la programmazione sul territorio europeo dei satelliti WorldView e GeoEye-1 della DigitalGlobe, già dalle prime ore di stamattina ha attivato una programmazione per acquisire immagini in altissima risoluzione sia nella giornata di oggi che in quella di domani. La prima acquisizione è stata effettuata ieri mattina alle 11:21 dal satellite WorlView-2

Eccola a disposizione sui server di Planetek Italia (grazie) e rilasciata dal fornitore (European Space Imaging / Digital Globe) in CC-BY-NC: http://out.planetek.it/Amatrice-Earthquake_24ago2016.zip

L'articolo Dati satellitari su Amatrice è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

Il GTFS è un formato nato per definire orari e informazioni geografiche legate a reti pubbliche e private di trasporto. E’ nato in sintesi estrema (qui più dettagli) come side project di un dipendente di Google che nel 2005 stava cercando un modo per standardizzare l’importazione di dati di questo tipo in Google Maps. Non c’era ancora uno standard in questo settore, e nel tempo il GTFS è diventato il formato di riferimento, grazie anche all’uso diffuso e alla sua documentazione.

Si tratta di una collezione di file CSV (con estensione .txt) – da un minimo di 6 a un massimo di 13 – archiviati all’interno di un file zip, le cui specifiche sono documentate qui: https://developers.google.com/transit/gtfs/reference/

Per varie ragioni è un formato con cui ho spesso a che fare, ed è stato di ispirazione per creare uno script che ho scritto durante le bellissime olimpiadi di Rio e che ho chiamato GTFS, ready, set, go.

Cosa è GTFS, ready, set, go

È uno script bash che fa essenzialmente una cosa: trasforma i file txt del GTFS in formati pronti per essere usati meglio e subito, sopratutto in applicazioni spaziali. Nel dettaglio:

• scarica una sorgente dati GTFS e ne converte i file txt in tabelle di un DBMS con estensione spaziale e in particolare in formato spatialite (evviva Alessandro Furieri e tutti quelli che si prendono cura di spatialite);
  • trasforma in layer cartografici le tabelle delle fermate e delle rotte (stops e routes);
  • genera alcuna tabelle utili a creare un report sul file della reti di trasporti preso in esame;
• esporta in formato GeoJSON e KML la tabella delle rotte e quella delle fermate;
• genera un report in formato HTML e Markdown utili a dare una visione d’insieme dei dati in esame (al momento è ancora minimale e in bozza) .

Nulla di complesso e nulla di nuovo. Ci sono già altre modalità e prodotti per fare cose simili, ma sono scritti in linguaggi che non conosco (ad esempio in Go), richiedono l’installazione di un database server o non spazializzano database sqlite (come il mio amato GTFSDB) o sono procedure (semplici) da svolgere “a mano” e quindi a rischio sempre di qualche errore e con perdite di tempo (come ad esempio questa).

Qui il repository su GitHub: https://github.com/ondata/gtfsreadysetgo

Come funziona

Si tratta di uno script in cui ho messo in fila i comandi utili al mio obiettivo finale, costruendo una (sorta di) macro in cui sfrutto le caratteristiche del bash e alcune utility/applicazioni utili per arrivare al risultato atteso. Queste ultime sono al momento un requisito per lo script, e quindi una piccola barriera ad un utilizzo immediato: le ho utilizzate perché mi hanno consentito di non scrivere “vero” codice, perché “fanno” nella sostanza tutto loro.

Requisiti

Avere un sistema operativo in cui è possibile lanciare uno script bash, quindi ovviamente i sistemi Linux, quelli Mac e anche quelli Windows. Su quest’ultimo apro una piccola parentesi.

Per lanciare uno script bash su Windows – sino a poco tempo fa – era necessario installare “cose” come Cygwin.

Cygwin è una distribuzione di software libero, sviluppata originariamente da Cygnus Solutions, che consente a diverse versioni di Microsoft Windows di svolgere alcuni compiti in maniera esteticamente e funzionalmente simile ad un sistema Unix (da Wikipedia).

Dall’ultimo aggiornamento di release di Windows 10 (l’anniversary update di agosto 2016) è possibile utilizzare nativamente bash anche in Windows, tramite l’applicazione denominata “Bash in Ubuntu on Windows”; “GTFS ready set go” l’ho scritto e testato per intero in ambiente Windows 10, anche per provare questa novità introdotta in questo recente aggiornamento, che rende la comodità e la potenza di fuoco di bash sempre più trasversali.

Lo script sfrutta queste applicazioni:

• GDAL – Geospatial Data Abstraction Library >= 2.1, che viene usato essenzialmente per le operazioni di creazione, importazione e esportazione delle risorse;
• spatialite, che viene sfruttato per fare query spaziali e come uno dei formati di archiviazione e output;
• unzip, per decomprimere il GTFS sorgente;
• curl, per il download del file GTFS;
• csvtk, per convertire in formato Markdown alcune delle tabelle create;
• pandoc, per convertire il report Markdown anche in formato HTML.

E infine vengono utilizzate gli straordinari grep e sed, che sono sempre presenti in ambienti in cui è possibile lanciare uno script bash.

Usare lo script

Questa la modalità attuale di utilizzo:

• scaricare (o clonare) il repository e decomprimere in una cartella il file zip scaricato;
• dare allo script .sh i permessi di esecuzione;
• aprirlo con un editor di testo e cercare la variabile URLGTFS;
• sostituire l’URL presente con l’URL di un feed GTFS di proprio interesse (un comodo archivio di GTFS è TransitFeeds) come ad esempio quello di Madrid https://servicios.emtmadrid.es:8443/gtfs/transitemt.zip;
• salvare e lanciare lo script via shell.

Qui sotto la replica di quanto descritto nei punti di sopra.

Alcune note

Lo script può essere migliorato e di molto. Per questa ragione inserisco alcune importanti note:

• lo script non fa la verifica dei requisiti software (vedi sopra), quindi se non soddisfatti andrà in errore;
• lo script è utilizzabile al momento soltanto con i GTFS che contengono anche la tabella shapes, che è opzionale per il formato GTFS, quindi non sempre presente;
• lo script non fa alcuna verifica di consistenza dei dati (per la quale è possibile utilizzare FeedValidator;
• lo script crea e cancella file e cartelle nella cartella in cui viene eseguito.

Gli output

Sopra ho già fatto riferimento agli output. Nel repository oltre allo script è stata creata la cartella output_example_folder per mostrare nel concreto quali siano gli output prodotti. A seguire l’elenco dei vari output con i relativi URL, in modo da potersi fare un’idea più concreta:

• feed_gtfs.sqlite download, ovvero il file GTFS trasformato in formato SpatiaLite, in cui le tabelle stops e routes sono state trasformate in layer spaziali;
• routes.geojson (visualizzazione e download), il file in formato GeoJSON per le rotte;
• routes.kml (download), file in formato KML per le rotte, visualizzabile in Google Earth (ed in altri client);
• stops.geojson (visualizzazione e download), il file in formato GeoJSON per le fermate;
• stops.kml (download), file in formato KML per le fermate, visualizzabile in Google Earth (ed in altri client);
• la cartella report(visualizza), che a sua volta contiene:
  • report.md, il file con il report in formato Markdown (visualizza)
  • report.html, il file con il report in formato HTML (vista codice e rendering HTML);
  • tutte le tabelle usate per costruire i report, in formato CSV e Markdown.

Perché

GTFS, ready, set, go nasce come conseguenza di #openamat, un’iniziativa civica (ancora in corso) per chiedere a AMAT (la municipalizzata comunale di Palermo che gestisce il trasporto pubblico) di pubblicare i dati relativi ai trasporti pubblici in formato aperto ed in tempo reale.

Dopo 6 mesi senza aggiornare i dati, AMAT ha pubblicato a luglio del 2016 tre aggiornamenti di GTFS in 15 giorni e avevo bisogno di uno script per poter usare e visualizzare subito questi dati.

Lo rendo pubblico perché penso possa essere utile anche ad altri.

URL (che mi sono stati) utili

• The OpenPlans Guide to GTFS Data;
• osm_users_stats_italian_province;
• GTFS-Training-Materials;
• GTFSDB;
• Extracting GTFS data using JEQL;
• TransitFeed library.

L'articolo GTFS, pronti, partenza, via … è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

Il titolo richiama un mio vecchio post, dedicato agli insegnamenti del geografo Franco Farinelli. In effetti, a quello è proprio legato.

Il prof. Piero Dominici è un sociologo. Teoria dei sistemi e teoria della complessità sono i suoi campi d’interesse, in particolare con riferimento alle organizzazioni complesse e alle tematiche riguardanti cittadinanza, democrazia, etica pubblica. I risultati delle sue ricerche fecondano anche gli innumerevoli interventi divulgativi e d’impegno sociale, cui il nostro si applica con continuità assillante, a beneficio della crescita in noi di un atteggiamento di responsabilità (educazione e istruzione, sollecita lo studioso) nei riguardi della crescente complessità della nostra epoca. Per inciso, Dominici è socio di Stati Generali dell’Innovazione.

Nei primi giorni di agosto, sono stati pubblicati due suoi contributi, che segnalo molto volentieri. Sul Sole24Ore è disponibile un intervento a sostegno della mozione per la risoluzione Safeguarding and enhancing Europe’s Intangible Cultural Heritage e della consultazione pubblica connessa, promossa dal progetto #DiCultHer (consultazione pubblica http://diculther.today/).

Il secondo articolo, proposto su TechEconomy,  dal titolo “Dialettiche aperte: traiettorie e discontinuità della società (di massa) interconnessa/iperconnessa”, lascia intuire che la sua lettura richiederà impegno: ma ne vale la pena.

Da parecchio tempo, tenevo “in memoria” il proposito di segnalare su TANTO gli insegnamenti di questo studioso. E sarebbe rimasto probabilmente tutto nella “penna” se non fossi finito sul sito di PensieroCritico.eu, curato da Franco Mattarella, dove ho trovato la seguente mappa concettuale, che v’invito a esplorare.

Dominici ha coniato il termine “Società Ipercomplessa”, con cui identifica in maniera sintetica una società nella quale, rispetto al passato, prevalgono due fattori: l’Economia e un contesto storico-sociale, dominato dalla Comunicazione.

Percorrendo la mappa concettuale della Società Ipercomplessa, giungiamo al punto centrale, caro al sociologo: perché la nuova Comunicazione sostenga lo sviluppo socio-economico occorre investire in Formazione! Orientata a: Pensiero Critico, Cittadianza e Inclusione, Valutazione della Didattica, Uso di piattaforme collaborative (software open-source), Progetti di Social networking. Su questi punti, è necessario definire programmi in cui siano coinvolti: il settore Pubblico, Ricerca & Università e personale docente della Scuola.

Rimaniamo ancora sulla mappa concettuale: al tema del divario digitale, su cui per lo più focalizziamo la nostra attenzione, è affiancato il divario culturale (vedi il citato articolo del Sole24Ore), fenomeno in crescita anch’esso. A questo riguardo, Dominici raccomanda che la formulazione di nuovi programmi di Formazione, di iniziative di educazione e istruzione pensate per le sfide dell’ipercomplessità in un –ancora sconosciuto- ecosistema della connessione continua devono essere fortemente orientate al superamento della separazione tra saperi, discipline, competenze.

Vorrei avervi incuriosito e spingervi ad approfondire il lavoro di questo studioso (l’esplorazione della mappa offre molti altri punti d’ingresso). Può anche essere l’occasione per riascoltare la bella intervista di Andrea al prof. Farinelli, perché –oggi più che mai- il sapere geografico riveste un ruolo significativo per  smascherare la dicotomia “formazione umanistica vs. formazione scientifica”.

Per stare a nostro agio nella “società ipercomplessa” occorre l’appropriazione delle capacità cognitive e strumentali necessarie per utilizzare i nuovi media; l’impegno per un’alfabetizzazione digitale che dia la possibilità ai singoli, alle comunità e alle organizzazioni di partecipare in modo attivo a una società sempre più digitalizzata. Un’alfabetizzazione anche geo-digitale: con la quale però s’intenda non soltanto l’insegnamento e l’apprendimento delle conoscenze di base per l’uso delle tecnologie ma, soprattutto, l’acquisizione di una conoscenza consapevole del loro impiego nel lavoro e nella vita quotidiana, per muoverci in spazi ibridi, tra luoghi fisici e luoghi della Rete.

Tale consapevolezza, non può escludere la necessità di possedere, unitamente all’abilità nell’uso della tecnologia, anche capacità riguardanti la particolare forma dell’intelligenza, appunto spaziale, associata alla rappresentazione nella nostra mente del mondo esterno.

In altri termini, le iniziative di formazione/alfabetizzazione digitale relative all’ambito geografico devono accrescere e migliorare le capacità spaziali, approfittando delle nuove funzionalità rese disponibili dalla tecnologia. Esse devono essere orientate per accrescere sia l’abilità nell’uso competente e confidente delle mappe e la capacità di creare rappresentazioni (dati-informazione-conoscenza) cartografiche per mezzo degli strumenti che la tecnologia mette a disposizione, sia l’attitudine a pensare anche in termini spaziali quando affrontiamo situazioni e problemi nell’ambito della vita quotidiana, all’interno della società e del mondo che ci circonda.

L'articolo Perché le cose che dice e scrive Piero Dominici mi piacciono tanto è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

Così ho fatto la cosa teoricamente più ovvia del mondo: una ricerca su Google. In non più di 10 minuti ho rinvenuto, sul sito dell’Agenzia Regionale per la Tutela dell’Ambiente (ARTA), le informazioni che volevo. Tutto era riportato negli allegati della D.G.R. 148 del 10/03/2016 e in un’applicazione web della stessa ARTA, da cui era possibile scaricare i risultati delle analisi in formato Excel e PDF.
Entusiasta di questa scoperta ho subito pensato di realizzare un’applicazione di web mapping, di quelle che “mi piacciono TANTO”, per facilitare la lettura dei dati messi a disposizione dall’ARTA. Il mio entusiasmo, però, si è smorzato non poco quando ho notato che l’unico file in cui erano riportate le coordinate dei limiti dei tratti di costa analizzati e dei punti di prelievo era il PDF della D.G.R.
Storcendo un po’ il naso, l’ho scaricato, ho estratto le pagine con i dati e, dopo un paio di tentativi poco fortunati di tirarne fuori in maniera (semi)automatica qualcosa di utilizzabile con dei programmi OCR online, mi sono rassegnato a ricopiare a mano le righe che riguardavano la mia provincia (Pescara) in un file di testo che ho poi salvato in CSV. Usando questo file parziale ho creato una mappa tematica semplicissima con Google My Maps e l’ho condivisa, molto poco soddisfatto del risultato, su Facebook, dicendomi: “Meglio di niente!”. Nonostante non fossi soddisfatto a livello tecnico, l’obiettivo si poteva dire raggiunto: i risultati delle analisi dicono che l’acqua è sostanzialmente pulita, addirittura di qualità eccellente lungo gran parte della costa. Alla faccia del disfattismo e del qualunquismo da tastiera.

Discorso chiuso? Sembrava di sì, anche perché nel frattempo avevo scritto una mail all’ARTA chiedendo gli stessi dati del PDF, ma in un formato diverso, senza ricevere alcuna risposta. Come al solito, però, Andrea è stato in grado di darmi un suggerimento fondamentale:

Grazie ai dati del Portale Acque, distribuiti sotto licenza CC per mezzo di una serie di servizi ReST (per quanto non sia ancora riuscito a capire fino in fondo come sono strutturati) la musica è cambiata radicalmente e, realizzando uno script in PHP per il recupero dei dati in cross origin e un client Javascript basato sull’ottimo Bootleaf, ho sviluppato una sorta di clone dell’applicazione di web mapping ufficiale, con la differenza che la mia considera i soli dati sulla costa abruzzese e che la tematizzazione della mappa non si limita a classificare le zone indagate secondo una scala di due colori (verde/rosso = aperto/chiuso) ma riprende una scala più fine che, sul Portale Acque, è espressa da un simbolo colorato visibile solo accedendo con un clic al pannello di dettaglio di ogni zona. La potete vedere all’opera cliccando qui, mentre qui trovate il repository con il codice su GitHub.

A lavoro ultimato ho pubblicato un nuovo post sui canali social e stavolta, non so se per il maggior “impatto estetico” della nuova applicazione o per la più immediata leggibilità rispetto al tentativo precedente, in poche ore ho ottenuto diversi commenti con richieste di dettagli, svariate condivisioni e sono stato anche contattato telefonicamente da una persona che mi voleva far intervistare da una sua collaboratrice per un quotidiano locale.
Insomma, mi posso ritenere soddisfatto del risultato perché probabilmente, oggi, c’è in giro qualche persona in più che, anche grazie alla mia piccola opera di divulgazione e a un po’ di sano passaparola (perché basato su dati oggettivi), sa che può andare al mare in Abruzzo e fare il bagno avendo delle buone probabilità di portare a casa la pelle.

In chiusura, mi preme sottolineare quanto sia importante rendere accessibili e divulgare nel modo più chiaro possibile dati di interesse pubblico come questi, evitando di dare respiro alle chiacchiere, al disfattismo e ai facili allarmismi, che al giorno d’oggi corrono veloci sulla rete, attecchiscono più facilmente e sono più duri da sradicare dell’erba cattiva!

L'articolo Non fare il bagno in Abruzzo! Lo dicono gli amici dei miei amici di Facebook! è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

In seguito al Kick off meeting dello scorso 1 marzo 2016 e all’accoglimento delle conclusioni da parte della Commissione UNI/CT 526 “UNINFO APNR-ICT” competente è stato costituito il gruppo di lavoro UNI/CT 526/GL 04 “Profili Professionali relativi alla informazione geografica”.
Il gruppo si dedicherà all’elaborazione del progetto di norma E14.D0.003.7 “Attività professionali non regolamentate – Profili professionali per l’ICT – Parte X: Profili professionali relativi alla informazione geografica” che ha superato con esito positivo la fase di Inchiesta Pubblica Preliminare UNI.

In attesa che il gdl inizi a operare, pensiamo utile raccogliere dalla comunità geomatica in Rete indicazioni sulle figure professionali che il gdl dovrebbe prendere in considerazione, oltre al GIM, e in generale, suggerimenti in tema di professioni della Geographic Information.

Per questo, abbiamo preparato un secondo questionario.

Ringraziamo in anticipo chi vorrà lasciare un contributo.

(Questo articolo è stato pubblicato originariamente su http://big-gim.it).

L'articolo Quali figure professionali IG ritieni siano importanti? è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

Lo scorso primo marzo si è svolto il Kick off Meeting del Gruppo di Lavoro UNINFO “Profili professionali relativi all’informazione geografica”. Ne aveva dato notizia AgID qui.

I due mesi trascorsi, da quella riunione ad oggi, sono stati impiegati dalle associazioni Stati Generali dell’Innovazione e AMFM GIS Italia, per formalizzare l’adesione all’iniziativa UNINFO. Entrambi i sodalizi hanno terminato l’iter, conclusosi positivamente con l’iscrizione all’ente per la normazione in materia di informatica e la segnalazione dei propri delegati al Gruppo di Lavoro.

Anche altri soggetti, già soci UNINFO e/o presenti a quella riunione, hanno aderito all’iniziativa nel frattempo. E’ quindi probabile che nell’arco di questo mese UNINFO proceda, convocando la prima riunione operativa.

Abbiamo deciso d’impiegare questo tempo per riprendere la cura di queste pagine. Come avevamo anticipato durante quella riunione, grati per il risultato ottenuto con il questionario sul GIM, che tanti spunti per questo argomento ci ha fornito, ne abbiamo preparato un secondo, che trovate qui. In sintesi, grazie ancora al contributo della Rete, vorremmo raccogliere indicazioni sulle figure professionali che il gdl dovrebbe prendere in considerazione, oltre al GIM, e in generale, suggerimenti in tema di professioni della Geographic Information.

Contiamo molto, visto il precedente, sull’esperienza della comunità geomatica in Rete. Vorremo anche cogliere quest’occasione per incoraggiare suggestioni rispetto alle prospettive di sviluppo dell’Informazione Geografica nei prossimi anni. Dai contributi raccolti potrebbero emergere idee e consigli veramente utili per immaginare il futuro di questo settore in Italia e agire per contribuire alla creazione delle condizioni favorevoli perché tale scenario si avveri. Il nostro Paese ha un patrimonio di competenze straordinario in questo settore: valenti tecnici che operano nella pubblica amministrazione, nelle aziende, come liberi professionisti e neogeografi; una rete di ricercatori, i cui meriti sono apprezzati anche oltre confine. Un capitale umano degno della Nostra tradizione. Le opere e i giorni sono propizi.

Con questa finalità, prima di compilare il questionario, vi proponiamo di dare un’occhiata al seguente documento: “UN-GGIM, Future Trends in geospatial information management: the five to ten year vision”, Second edition, December 2015.

In questi giorni, precisamente l’11 maggio, si svolgerà la conferenza nazionale promossa e organizzata dall’AgID: “Il ruolo dell’informazione geografica nel contesto dell’agenda digitale: sfide, opportunità e nuove policy”. Anche quanto potremo leggere dai resoconti (per chi non sarà presente) di questo evento potrà fornire utili spunti. Questo vale come invito a seguire l’iniziativa AgID.

Vorrei infine dare uno spunto personale, che mi ha suggerito la lettura del documento UN-GGIM, già dalle prime suggestioni colte tra le righe dell’Executive Summary.  Per non lasciare solo il Big GIM, da quali collaboratori –e con quali competenze- dovrà essere affiancato, avendo presente il compito assegnato, espresso in geo-note?

L'articolo Big GIM mette su famiglia è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

Nasce da una sperimentazione fatta a San Francisco, città con più di 30 agenzie di trasporto pubblico, un numero crescente di servizi privati, il carpooling, ecc.. L’obiettivo era proprio quello di mettere a rete tutti questi dati e catalogare le informazioni su autobus, treni, tram, traghetti anche le funivie e renderli interrogabili come se fossero in un unico database.

Tutto talmente bello, che dopo la sperimentazione “locale” è partito il progetto globale, con l’obiettivo di mettere a catalogo file GTFS da tutto il mondo.
La scelta del formato file di input è caduta proprio su General Transit Feed Specification, oggi lo standard di fatto per questo tipo di dati, usato da Google Maps, Microsoft Bing Maps, Apple Maps, ecc. Molti operatori di servizi di trasporto pubblicano i dati in questo formato, e molti innovatori civici hanno creato questi file per le loro città.

Ma si tratta di risorse che per lo più fluttuano nel web spesso come elementi separati. Transitlad, ancora invero in uno stato iniziale, mira a diventare un centro di gravità per questi dataset, completamente aperto in termini di licenza di software e di dati.

Contribuire

Uno dei modi per contribuire al progetto, lanciato da poco, è quello di inviare una nuova sorgente di dati GTFS, in modo che possa essere integrata al catalogo generale, che oggi comprende più di 70 risorse.
Farlo è molto semplice: a partire da questo wizard dove viene richiesto essenzialmente di inserire l’URL della sorgente dati, il tipo di licenza con cui sono pubblicati ed alcune informazioni anagrafiche del mittente.
Il dataset, a quel punto, viene sottoposto ad una verifica e dopo qualche giorno verrà inserito in catalogo.

Un po’ per testare l’oggetto, un po’ perché mi sembra un gran bella idea – non nuova, ma mai pienamente realizzata – mi sono messo all’opera e nel catalogo Trantit.land oggi sono in eleno le “nostre”:

• Palermo;
• Napoli;
• Roma;
• Trento.

Le API e la “vita” dei dati

I dati, come dice spesso chi fa didattica su questi temi, sono come la farina e l’acqua: materia prima con cui c’è chi farà torte e chi “busiate” (io non ho dubbi).

A Transit.land hanno impastato tutto e invece hanno tirato fuori delle API, rendendo l’interrogazione del loro catalogo un processo semplice, comodo e che potenzialmente potrà produrre diversi effetti a cascata.

Qualche esempio di query:

• Tutte le fermate di un operatore
  • https://transit.land/api/v1/stops?servedBy=o-s-aziendanapoletanamobilit
• Tutte le rotte di un operatore
  • https://transit.land/api/v1/routes?operatedBy=o-s-aziendanapoletanamobilit
• Tutte le fermate nel raggio di 500 metri da un punto di coordinate note
  • https://transit.land/api/v1/stops?lon=14.231413&lat=40.835970&r=500
• Tutte le fermate comprese in un rettangolo di coordinate note
  • https://transit.land/api/v1/stops?bbox=14.231413,40.835970,14.239355,40.842158
• Tutte le fermate in cui un certo tag è valorizzato (in questo caso ingresso con sedia a rotelle) in una certa area
  • https://transit.land/api/v1/stops?tag_key=wheelchair_boarding&bbox=-122.4183,37.7758,-122.4120,37.7808
• Tutte le fermate che ricadono nella via che ha come OSM ID il valore 395047052 (Corso Vittorio Emanuele a Napoli)
  • https://transit.land/api/v1/stops?tag_key=osm_way_id&tag_value=395047052
• Tutti i dati su una determinata rotta
  • https://transit.land/api/v1/routes?identifier=gtfs://f-s-anm~it/r/100475194
• Tutte le rotte comprese in un rettangolo di coordinate note
  • https://transit.land/api/v1/routes?bbox=14.231413,40.835970,14.239355,40.842158
• Tutti i dati di un oggetto con un determinato Onestop ID
  • https://transit.land/api/v1/onestop_id/r-sr607-c18

Ma sono solo alcuni esempi e le chiamate disponibili sono molte di più:
https://github.com/transitland/transitland-datastore#api-endpoints

I risultati sono esposti con una paginazione di 50 in 50.

Open Data Day

Sabato 5 marzo 2016 è l’Open Data Day, e una delle sedi sarà la città di Napoli.

Il bello è che sino a 15 giorni fa i dati sui trasporti di questo comune non erano disponibili ed oggi, solo per il fatto di essere stati pubblicati in formato aperto e documentato sono pure accessibili tramite API. Questo è stato possibile grazie anche a Ilaria Vitellio che si è spesa personalmente con la pubblica amministrazione locale, che ha risposto prontamente ed ha pubblicato questi dati.

In bocca al lupo allora a Ilaria ed a tutti i presenti a Napoli, che avranno a disposizione nuova farina e nuovi mattarelli.

In chiusura una nota personale. Anche i dati sulla mia città, Palermo, sono presenti nel catalogo e quindi accessibili via API, ma purtroppo valgono per fare qualche demo di qualità.
Si tratta di dati aggiornati a fine dicembre, in cui non è contemplata la nuova rete tranviaria e tutti i grossi cambiamenti che la rete ha subito tra fine 2015 e inizio 2016.
E’ un fatto grave, specie per una città ricca di turisti come Palermo e con grossi problemi di traffico autoveicolare, che non siano ancora disponibili dati aggiornati sui trasporti pubblici.

Ne riparlerò in un altro post.

L'articolo Transitland, per mettere insieme e “dare vita” ai dati sui trasporti è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.

Impostazione lato server: ona.io

Giuseppe: Proponiamo di partire da qui, dal “lato server”, dal momento che è la prima cosa che si va a vedere perché bisogna registrarsi: https://ona.io/join

Una volta registrati, si può impostare un nuovo progetto e scegliere il livello di ‘privacy’. La pagina iniziale è la seguente (con il nome che avete scelto al posto di triestegeo, ovviamente).

Dal sito alla voce ‘add form’ è possibile caricare il questionario/form impostato come file XLS, che nelle righe sotto vi spieghiamo come preparare.

Le ‘form’ saranno i questionari e la scheda di acquisizione dati, che successivamente verrà visualizzata sul vostro smartphone o tablet.

Sarà possibile preparare più progetti e specificare il livello di ‘privacy‘, ovvero se progetto ‘pubblico’ o ‘privato’. Ona.io consente diverse possibilità: nel caso di un profilo ‘pubblico’ non vi sono fee da pagare, mentre per alcuni profili privati o con più restrizioni all’utilizzo, è prevista una quota da versare.

Il ‘lato server’ sarà il ‘contenitore’ dei dati, il luogo dove questi saranno conservati una volta caricati, e dove sarà possibile effettuare delle operazioni, quali visualizzazione tabulare o sotto forma di mappa, dove sarà possibile caricare eventuali file multimediali (come ad esempio immagini o video registrati) nonché dei report sulle attività (es. delle statistiche sulle acquisizioni di dati, ecc.) e scaricare i dati in vari formati una volta raccolti.

Dal ‘lato server’ è possibile anche accedere alla WebForm, ovvero dalla finestra (su pagina web) da cui caricare i dati (qualora non si disponga di un dispositivo mobile adatto).

Ovviamente il passaggio necessario, prima di tutto ciò, è l’impostazione del questionario o form, ovvero il ‘cuore’ di tutto il sistema di raccolta dati!

Impostazione del questionario/form con un file Excel

Viola: la form contenente il questionario da caricare sul server per cominciare la raccolta è un file Excel (quindi con estensione .xls) che deve essere formato obbligatoriamente da due fogli di lavoro, denominati ‘survey’ e ‘choices’, cui si può affiancare a discrezione dell’utente un ulteriore foglio di lavoro rinominato ‘settings’. Nel foglio ‘survey‘ c’è la griglia di domande e informazioni da raccogliere, impostate in ordine ben preciso. Sono presenti varie colonne, di cui le principali (ed obbligatorie) sono:

• Type
• Name
• Label

In ‘type’ si individua il tipo di inserimento (output) richiesto all’utente che compila la form relativa ad ogni domanda: testo, orario, numeri interi, coordinate, selezionare una o più opzioni da una scelta di risposte, coordinate GPS, immagini, audio, video e così via.

Nella colonna ‘name‘ si inserisce un nome con cui poter identificare la singola domanda, specificata poi per esteso come si vuole venga visualizzata nella compilazione del questionario colonna ‘label’. I dati verranno visualizzati con questo nome identificativo quando li si andrà a sfogliare dal sito internet.

Qualora si vogliano porre domande con risposte già preimpostate, è necessario inserire “select_one” se l’utente ha la possibilità di selezionare solo una risposta, oppure “select_multiple” se può sceglierne più di una, seguito dal ‘nome’ che identifica il gruppo di domande. Nel nostro caso si era deciso di avere informazioni sull’affluenza all’evento o nel locale di riferimento, con possibilità di scegliere tra ottima, buona, discreta o scarsa, e per quanto riguarda la presenza di free wifi si poteva di selezionare tra le due reti pubbliche, Eduroam e TriesteFreeSpots, oppure la presenza di una rete aperta del locale in cui ci si trova.

Spesso le immagini valgono più di mille parole e quindi guardate un po’ come abbiamo impostato noi il primo foglio di lavoro.

Il campo ‘type’ per inserire il ‘datetime’ o solo ‘time’ o ‘date’ per permettere di capire gli orari e le date in cui si compila il questionario è molto comodo perchè questa informazione viene rilevata in maniera automatica.

Nel momento in cui si inserisce ‘geopoint’ per rilevare la propria posizione GPS, l’operazione può richiedere anche un paio di minuti (all’inizio) per essere abbastanza accurata, è normale. Se avete fretta, potete attendere che il fumetto vi dia indicazioni sulla precisione della rilevazione, cliccare su Registra Localizzazione e continuare a compilare il modulo fino a salvarlo; poi l’applicazione permette di modificare in seguito la posizione semplicemente spostando un puntino sulla mappa andando su “Edit data”.

È possibile anche impostare delle domande concatenate con una delle domande precedenti, ma questa funzione è stata assimilata solo dopo. Esempio: nel nostro caso era possibile fare le domande in riga 9 e 10 di specificazione su nome e copertura wi-fi solo se prima l’utente aveva selezionato ‘si’ alla domanda in riga 8, che richiedeva di dire se c’era un free wi-fi nelle vicinanze. Bisognava allora inserire una colonna denominata ‘Relevant’ accanto a ‘Label’ in corrispondenza di tali righe con campo ${si_no} = ‘si’, dove $ sta per ‘selected’ seguito tra parentesi graffe il nome della lista di risposte relative alla domanda (nel nostro caso si_no) seguito da un simbolo di “uguale” (‘=’) e dalla risposta tra apici singoli (”).

Nel secondo foglio di lavoro vanno inserite le griglie di risposte possibili alle varie domande a risposta multipla: il link con il primo foglio è dato dal nome della lista delle risposte inserito nella colonna ‘type’ dopo la dicitura select_one (oppure multiple), che viene ripetuto nel secondo foglio in prima colonna, chiamata ‘list name’.

È utile anche perché è possibile così evitare di riscrivere opzioni di risposta inserite già in altre liste, potendo riferirsi alla stessa: il più semplice esempio è dato dalle risposte come “si” o “no”. Se la lista di risposte si chiama si_no, è possibile inserire due domande del tipo select_one [si_no], con nome ed etichetta diverse, scrivendole nel foglio choices una volta sola.

A questo punto, se si vuole è possibile aggiungere un altro foglio denominato ‘settings‘, dove inserire due colonna, ‘form_title’ e ‘form ID’, tramite cui è possibile denominare il questionario: in assenza il questionario avrà lo stesso nome dato al file xls che verrà caricato sul sito.

‘Lato applicazione mobile’: GeoODK Collect e WebForm

Giuseppe: Il terzo componente del sistema è quello ‘mobile‘, ovvero relativo alla raccolta vera e propria dei dati.

Una volta scaricata l’applicazione GeoODK Collect, ricordiamoci che è solo nel Play Store, la schermata iniziale è la seguente.

Per partire con la raccolta bisogna modificare le impostazioni preimpostate e caricare la form che ormai abbiamo già messo sul server. E’ necessario innanzitutto premere l’icona delle impostazioni (Settings) e poi General Settings, selezionare ‘altro server’, modificando l’URL preesistente con il server utilizzato per caricare i dati sul web, https://ona.io/nome_progetto/.

Tornando nelle impostazioni precedenti è necessario poi cliccare su ‘form management’, dove compariranno tutte le form create dal proprio account nel server e selezionare quella che ci interessa. Dopo aver premuto “prendi selezionato” e aver dato l’invio cliccando su “ok”, si ha in memoria la form “vuota” e si possono raccogliere i dati andando sull’icona ‘collect data’ e selezionando la form appena scaricata.

La app dà la possibilità di fare una serie di operazioni: modificare i dati delle form già compilati e salvati (edit data), spostare la posizione dei rilevamenti qualora non fossero abbastanza accurati, eliminare form (delete data) e, infine, inviare i dati al server (send data). Quest’ultima operazione è quella che ‘vuota’ dei dati il nostro dispositivo mobile: ricordiamo, infatti, che l’iniziativa ODK nasce per scopi ‘sociali’ e umanitari, ed è pensata pertanto per raccogliere dati anche in assenza di una copertura di rete, con pertanto la possibilità di inviare i dati soltanto una volta in cui questa sia resa disponibile.

Viola: Gli stessi dati possono essere raccolti anche tramite una webform, ovvero una pagina web dove sono riportate i medesimi quesiti della form, solo organizati ovviamente con un layout diverso. Perché usare questo strumento anziché l’app? per 3 motivi:

1. Per i pigri che non vogliono installare l’app ma operare da browser;
2. Per i possessori di dispositivi non-Android (Windows Phone e iPhone)
3. Più semplicemente per chi ha magari acquisito dei dati ‘su carta’ e vuole ‘buttarli dentro’ a una banca dati comodamente seduto alla scrivania.

Attenzione che però non tutti i browser funzionano bene! Se vi interessa acquisire immagini, video o audio ci sono alcune limitazioni: serve il browser Chrome, se poi avete un iOS potete averle solo tramite un browser che si chiama Puffin! Comunque la rilevazione di tutti gli altri campi sarà possibile

Giuseppe: Se siete curiosi di provare GeoODK e a inserire qualche dato, provate con il progetto ‘Trieste Free Wifi Movida’! Si è concentrato sulla città di Trieste e per ora è terminato (Viola ha finito la tesi di laurea magistrale, e quello era l’oggetto della ricerca!), però potete provare a inserire dei dati sul wifi e sull’affollamento dei locali nella vostra città (magari mandateci un’email così mostriamo qualche elaborazione!). Potete farlo tramite la webform su Enketo qui sotto:Anche in questo caso è possibile sia inviare i dati immediatamente (‘submit‘ a fine acquisizione) o rimandare in un secondo tempo (e selezionare ‘save as draft‘).

https://rmvfk.enketo.org/webform

Oppure, dopo essersi installati GeoODK, andare su “Settings”, sotto “General Settings” scegliere il server “Altro” e inserire https://ona.io/triestegeo.

Su “Form Management” (sempre sotto ‘settings’) selezionare la form “Trieste_FreeWiFi_Movida”

A questo punto è possibile raccogliere dati e inserirli nel database creato per questa form (ovviamente la procedura sarà la medesima quando avrete creato il vostro progetto in Ona e caricato una o più form)!

La nostra Viola ha preparato anche un video su Youtube con una panoramica su come impostare la form su GeoODK e iniziare ad acquisire i dati! https://www.youtube.com/watch?v=EP2PA5ysyEk

Altre applicazioni

Viola: Questa applicazione è stata utilizzata anche per raccogliere dati sull’affluenza a due eventi cittadini, TriesteNext (weekend dedito alla divulgazione scientifica e dimostrazioni nell’ambito accademico organizzati dall’Università di Trieste) e FuoriRegata (serie di eventi lato terra che si svolgono la settimana precedente alla Barcolana). Con uno stand di ‘geografi’ capeggiati dal qui presente Giuseppe, sempre a Trieste Next 2015, abbiamo poi presentato due attività permesse dalla customizzazione di questa applicazione: una per ‘mappare’ la provenienza dei visitatori a Trieste Next e un’altra per la mappatura delle zone problematiche legate all’accessibilità e alle barriere architettoniche della città di Trieste.

Appena pronti vi segnaleremo i collegamenti ai lavori che sono stati realizzati su questi progetti!

Conclusioni – altri sviluppi

Per i nostri progetti di mobile data collection abbiamo scelto la base di Open Data Kit per strutturare il sistema di raccolta dati, accompagnato all’app per dispositivo mobile GeoODK. In realtà GeoODK non è l’unica app che lavora in questo sistema. ODK Collect e Kobo sono due app che si basano sulla medesima architettura per la raccolta dei dati, consentendo anche la gestione di dati geolocalizzati.

(https://play.google.com/store/apps/details?id=org.odk.collect.android&hl=it; https://play.google.com/store/apps/details?id=org.koboc.collect.android&hl=it)

L’unico problema in questi due esempi è dato dal fatto che solo dati puntuali possono essere acquisiti durante una ‘campagna’ e possono essere visualizzati e modificati solo dopo averli scaricati su server.

Nel caso di GeoODK invece funzioni di visualizzazione e di editing dei dati possono essere fatte già da dispositivo mobile prima di caricarli sul server.

Un altro elemento importante, che tuttavia stiamo appena testando, è dato dal fatto che GeoODK consente di acquisire dati anche sotto forma di polilinea o poligono, oltre che punti (v. sopra il riferimento alle funzioni Geopoint, Geotrace e Geoshape). In questo caso, tuttavia, al momento le soluzioni lato server come ona.io non supportano la gestione di tale dato, per cui si rende necessario installare localmente ODK Aggregate, ovvero il server di aggregazione dei dati da dispositivo mobile. Siamo in fase ‘work in progress’ anche noi, speriamo di riuscire a testare anche questa soluzione!

Per qualsiasi approfondimento non esitate a contattarci! Saremo felici di rispondere e approfondire gli argomenti!

Pensato e scritto da Giuseppe Borruso

Nasco geografo economico, mi interesso di Geographic Information e di Smart Cities. Attratto dalle tecnologie ICT e dall’innovazione, ma sempre con l’uomo al centro. Professore di Economic Geogrphy, GIS e Geografia delle Reti. Presidente del Comitato Scientifico dell’Associazione Italiana di Cartografia. Nel tempo libero, poco, running o MTB

Pensato e scritto da Viola Defend

Fresca fresca di laurea magistrale in Scienze Aziendali, ho scoperto “all’ultimo minuto” una passione per Smart Cities, GIS e Citizen science, di cui ho scritto per il lavoro di tesi. Sono fermamente convinta che non esistano Smart Cities senza Smart Citizens e che la tecnologia sia un mezzo e non un fine per migliorare le città.

L'articolo Raccolta dati per tutti: GeoODK e smartphones per sensori urbani (parte II) è apparso originariamente su TANTO. Rispettane le condizioni di licenza.