Una piattaforma di Citizen Science per documentare, proteggere e valorizzare il Parco del Meisino.
La creazione di mappe ambientali complesse su vasti territori da parte di semplici cittadini richiede principi metodologici e strumenti di uso comune che ne permettano la costruzione automatica con il minimo sforzo, garantendo coerenza dei dati ed evitando ridondanze o effetti non lineari nelle procedure. Un approccio efficace si basa su sistemi distribuiti, sfruttando una rete cittadina interconnessa e che agisce in modo asincrono per ottenere un piano emergente coerente di dati fruibili, aggregati e rappresentati.
L'idea alla base di un sistema distribuito applicato alla mappatura ambientale è quella di trasformare i cittadini in nodi di una rete, capaci di scambiarsi informazioni ed eseguire procedure autonome in locale. Seguendo un protocollo comune e scambiando dati in modo strutturato, è possibile generare grandi archivi di dati coerenti e mappe accessibili con poco sforzo.
Sistema isolato: Un singolo cittadino deve costruire l'intera mappa di un bosco, trovando tempo ed energie per completare il lavoro da solo in tutti i suoi passaggi. Il processo richiederebbe un tempo enorme e uno sforzo immenso.
Sistema distribuito: Una rete di cittadini segue lo stesso protocollo e lavora in modo asincrono, ciascuno contribuendo in base alle proprie possibilità. La coerenza dei dati e la costruzione delle mappe è garantita dall'uso di un protocollo condiviso, mentre il carico di lavoro si distribuisce tra i partecipanti in base alla disponibilità. Porzioni di mappa vengono così generati dai singoli cittadini in tempi diversi ma con modalità identiche fino al popolamento completo degli elementi ambientali sulla mappa.
L’infrastruttura di comunicazione è fondamentale per la condivisione dei dati. Qualsiasi sistema di messaggistica può essere utilizzato per questo scopo, ma l'informazione deve essere anche memorizzata in modo accessibile e strutturato in modo che sia fruibile a ogni nodo del sistema distribuito.
La memorizzazione dei dati è un aspetto fondamentale e deve rispettare alcuni requisiti fondamentali sia tecnici che sociali:
Compatibilità con sistemi distribuiti: accessibilità da qualsiasi nodo della rete.
Illimitata e gratuita: deve permettere l'archiviazione senza costi aggiuntivi.
Praticità per il cittadino medio: deve essere semplice e immediata.
Supporto alla pubblicazione open data: per garantire trasparenza e fruibilità delle informazioni.
L'obiettivo del sistema distribuito cittadino è strutturare i dati in database e mappe in modo interconnesso. Per ottenere ciò, ogni nodo della rete deve seguire un protocollo che trasformi le informazioni grezze in dati strutturati, aggregati e visualizzabili in maniera semplice e intuitiva.
Livelli di informazione:
Informazione di base (elementi ambientali)
Questa è l'informazione grezza, le osservazioni dirette degli elementi ambientali (ad esempio, un albero, un corso d'acqua, un tipo di terreno).
È il punto di partenza, la materia prima che verrà trasformata nei livelli successivi.
Trasposizione informatica dell’informazione di base (elemento ambientale)
definizione di una metrica strutturale all’interno di una chat in grado di definire univocamente l'unità ambientale con le sue proprietà in un flusso di messaggi, questo renderà l’unità riconoscibile sia agli utenti che ai sistemi acritici.
All’interno dell’unità ambientale definita dalla metrica strutturale le proprietà devono essere definite da una metrica descrittiva.
L'implementazione di un sistema di metriche consentirà sia l'inserimento procedurale delle informazioni da parte degli operatori che l'elaborazione automatizzata delle informazioni (utilizzando, ad esempio, Python e fogli di calcolo)
Informazione aggregata (categorizzazione)
Categorizzazione degli elementi ambientali all’interno delle chat tramite hashtag o tramite topics per una gestione logica e organizzata.
Informazione rappresentata (mappa collaborativa):
In questo livello, l'informazione strutturata viene trasformata in una rappresentazione visiva e spaziale.
I dati vengono visualizzati su una mappa, consentendo di comprendere le relazioni spaziali tra gli elementi ambientali.
Questa rappresentazione aggiunge un livello di interpretazione e analisi, rendendo l'informazione più fruibile per un pubblico più ampio.
Il Protocollo Operativo
Ogni nodo della rete (il cittadino) deve gestire l’intero ciclo di vita di un elemento ambientale:
Rilevamento e raccolta dati (informazione grezza).
Trasformazione e strutturazione in chat Telegram.
Aggregazione tramite categorie.
Inserimento nella mappa collaborativa per una visualizzazione spaziale.
Manutenzione e aggiornamento dei dati per garantire coerenza e affidabilità.
L’intero processo evita la suddivisione dei compiti tra più utenti, garantendo maggiore responsabilità individuale e minimizzando errori e ridondanze. Questo approccio impedisce la distruzione di dati a causa di processi non lineari e scarsa cura nella formattazione dei dati.
Approfondimento e avvertenza: Il punto critico del sistema e la necessità di feedback sull'operatore
Il punto più fragile dell'intero sistema è l'omissione della retroazione sull'operatore attraverso una suddivisione dei compiti. Ogni utente deve necessariamente essere responsabile al 100% dei propri dati in ogni processo di trasformazione, fino alla loro manutenzione. Questo principio non solo facilita la distribuzione del carico di lavoro tra i partecipanti, evitando che le procedure di inserimento diventino esponenziali (e solo per alcuni), ma assicura anche un feedback negativo a ogni errore, costringendo l'operatore a modificare il proprio comportamento e riducendo così il rischio di un aumento esponenziale del carico di lavoro.
Spesso, la tendenza naturale è quella di suddividere i compiti in modo gerarchico, ma questo approccio porta al fallimento del sistema. La cura dei dati si riduce, e le conseguenze non lineari sono devastanti: si generano errori, si distrugge il lavoro svolto e i dati vengono compromessi.
Nella nostra esperienza sul campo, questo comportamento tende a emergere costantemente: il principio dominante è "referenziare il maggior numero di elementi nel minor tempo possibile", lasciando l'elaborazione a qualcun altro. Questo ha portato alcune volte alla produzione di dati sporchi e non controllati, a un carico di lavoro sui dati di tipo esponenziale per pochi e all'impossibilità di ricostruire le informazioni o completare il lavoro. Di conseguenza, grandi set di dati sono stati eliminati, vanificando lo sforzo di tutti.
Per creare un sistema semplificato e accessibile a tutti, è fondamentale che l'intera procedura sia realizzabile direttamente da uno smartphone. Per garantire una diffusione ampia, sono stati scelti programmi compatibili con Android e ottimizzati per l'uso in modalità split-screen. L'adozione di elaborazioni sofisticate su computer e software tecnici avrebbe escluso, intimorito o scoraggiato molte delle categorie di cittadini coinvolti nella difesa del parco. Gli strumenti selezionati nell'ambito del progetto cittadino di mappatura del Meisino sono Telegram e Google Earth.
L'applicativo che, al momento, soddisfa tutti i requisiti di base per la creazione di una rete distribuita e per la memorizzazione dei dati è Telegram, scelto per i seguenti motivi:
È una piattaforma familiare anche per chi non l’ha mai usata, grazie alla sua somiglianza con WhatsApp.
È gratuito.
Memorizza le informazioni nel cloud, senza limiti di archiviazione, con un massimo di 2GB per file.
Supporta gruppi privati con suddivisione in categorie (topics) per organizzare i dati della rete collaborativa, e canali pubblici per condividere i risultati, creando una piattaforma open data.
Dispone di chat personali, utili agli operatori per organizzare i dati prima di inviarli.
Supporta la geolocalizzazione sia automatica che manuale, trasformandosi in un efficace strumento di georeferenziazione.
Per la visualizzazione dei dati, l’applicativo scelto è Google Earth, grazie a:
Un'interfaccia familiare, simile a quella di Google Maps.
Gratuità e facile accessibilità.
Integrazione con la geolocalizzazione di Telegram.
Funziona bene in split-screen con Telegram, permettendo un passaggio rapido e intuitivo dei dati tra le due piattaforme.
Possibilità di condivisione mappe con utenti in tempo reale sia per l'elaborazione asincrona della mappa che per la fruizione finale.
Il primo passo da effettuare è la creazione di un gruppo con i partecipanti alla mappatura. Successivamente, è necessario creare topic specifici per la categorizzazione degli elementi da mappare (es. Riconoscimento Bosco Area Tettoia).
All'interno di ciascun topic, dovrà essere adottata una metrica strutturale semplice e uniforme, che permetta di definire univocamente ogni unità ambientale.
Esempio di metrica strutturale:
Georeferenziazione
Preview
Descrizione
File originale
È fondamentale che tutti rispettino questa metrica in modo rigoroso. L'elaborazione automatica successiva tramite sistemi informatici non sarà in grado di riconoscere elementi che non seguano la struttura prestabilita. In caso di difformità, sarà impossibile convertire i dati in altri formati e quindi procedere con la loro analisi.
Anche nella descrizione di ogni elemento è necessario attenersi a una metrica predefinita per gli stessi motivi.
Esempio di formattazione:
rust:
RF114SA -> Identificativo univoco: RF (Riconoscimento Flora) + numero incrementale + iniziali della specie
0,335 -> Diametro in metri (sempre con virgola)
Salix alba -> Specie
https://t.me../ -> Link Telegram alla georeferenziazione (per garantire l’interdipendenza tra le diverse rappresentazioni dell’informazione)
Seguire questa struttura garantisce coerenza, interoperabilità e facilità di analisi.
Esempi di metriche strutturali e descrittive utilizzate per la creazione di database su Telegram. Questo tipo di struttura non solo facilita la gestione delle informazioni da parte dell'utente, ad esempio nella costruzione di mappe, ma permette anche un'integrazione efficace con software per l'importazione, l'elaborazione e la manipolazione dei dati, come Google Fogli. Inoltre, consente l'uso delle API di Telegram con Python per l'estrapolazione e l'analisi dei dati e altre elaborazioni automatizzate.
Ora che nel flusso della chat gli elementi e le loro proprietà sono ben definiti secondo le metriche stabilite, ogni operatore può tornare a casa e convertire i propri dati in mappa.
Apertura degli strumenti di lavoro
Aprire Telegram, accedere alla chat e al topic di interesse.
Abilitare lo split-screen e, nell'altra metà dello schermo, aprire Google Earth.
Questa fase del processo è la più ripetitiva e meccanica, ma la soddisfazione di vedere la mappa crescere in tempo reale grazie al contributo di tutti è impagabile.
Creazione e condivisione della mappa
Creare e condividere, oppure aprire, una mappa collaborativa su Google Earth.
Inserimento degli elementi censiti
Individuare un proprio elemento censito nel gruppo Telegram.
Salvare le foto dell'elemento in galleria per averle subito disponibili.
Copiare la descrizione dell'elemento.
Cliccare sul punto georeferenziato tramite il sistema di localizzazione di Telegram: su Google Earth apparirà un segnaposto.
Salvare il segnaposto nel progetto, assegnando icone e colori adeguati.
Incollare la descrizione completa dell'elemento nella sezione dedicata.
Copiare solo la prima riga della descrizione e inserirla nel titolo del segnaposto.
Caricare le foto dell'elemento. Fine.
Nel giro di pochi giorni, mappe dettagliate e complesse saranno disponibili a tutti i cittadini che ne condividono l’accesso.
📌 Questo video mostra passo dopo passo la procedura per inserire dati in una mappa collaborativa utilizzando Telegram e Google Earth in modalità split-screen su smartphone. Dopo aver aperto il topic in Telegram e Google Earth in parallelo, si procede salvando le immagini in galleria, copiando la descrizione dell’elemento e cliccando sul link di geolocalizzazione per visualizzarlo sulla mappa. Una volta individuato il punto, si crea un segnaposto, assegnandogli un'icona e un colore adeguati, si incolla la descrizione completa e si caricano le immagini. In pochi minuti, ogni operatore può contribuire a costruire una mappa dettagliata e condivisa, rendendo il processo semplice, veloce e accessibile a tutti.
Il lavoro può considerarsi concluso qui, ma la metrica adottata permette anche l'integrazione con API di Telegram e linguaggi di programmazione per un'elaborazione automatizzata degli elementi.
Per il momento, ci siamo limitati a esportare le mappe in KML, rendendo possibile l'importazione dei dati in fogli di calcolo per analisi statistiche. Grazie alla metrica strutturata, questa operazione si effettua con pochi clic.
Schema completo della struttura, del ciclo di inerimento e della rappresentazione dei datib. Sono stati salvati così 1,3Tb di dati sul mesino, dai video dello stato pregresso ali cariceti. L'interconnessione tra mappe e fogli di dati con il database distribuito rende l'utilizzo finale semplice e chiaro.