luglio 18

Visualizzare i dati in tempo reale dal sensore di #acqualta

Una delle caratteristiche dei sensori connessi a Internet (la famosa Internet delle Cose, o Internet of Things) è che sono fonti continue di dati, non producono un dataset statico e immutabile una volta per tutte. In particolare, se previsto, possono inviare un flusso continuo di dati leggibili da un URL pubblico. Una volta caricata la pagina si hanno i dati fino a quel momento. Ricaricandola dopo un certo tempo, le informazioni sono diverse: in particolare ci saranno i nuovi dati prodotti nel frattempo. Si tratta di risorse dinamiche: dato un URL a cui connettersi (inclusi dominio, percorso e variabili GET), la risposta dipende da quando ci si connette.

S.Basilio_aperta Naturalmente tutto dipende anche da quanto spesso il sensore raccoglie e invia i suoi dati: potrebbe essere una volta al giorno, una all’ora, una ogni tot secondi o anche più spesso, in un flusso di dati in tempo reale. Per usufruire fino in fondo di questi dati è necessario tener conto di questa peculiarità dei sensori come fonti. Se l’aggiornamento del dato avviene per esempio ogni secondo, fornire l’ultimo disponibile solo al caricamento della pagina web di pubblicazione è limitante, perché già dopo qualche minuto quel dato sarà vecchio. A meno di ricaricare la pagina. Le moderne tecnologie del Web, per fortuna, mettono a disposizione strumenti più utili e avanzati, come il caricamento asincrono di risorse esterne (noto sotto il nome di AJAX, Asynchronous JavaScript and XML).

Tipicamente i dati di sensori vengono pubblicati mediante API in un formato utile per essere gestito da altre applicazioni. È il caso dei sensori del progetto #acqualta, che misurano il livello dei canali della laguna di Venezia. Il formato scelto è in questo caso il JSON e i dati sono accessibili a questo indirizzo: http://api.acqualta.org/api/data. Tutte le informazioni sulla sintassi da usare per personalizzare la richiesta di dati sono sul sito ufficiale. Si tratta di dati temporali: l’altezza del livello dell’acqua nel tempo, raccolta ogni 10 minuti circa durante alcune ore di ogni giorno. Sono perfetti quindi per essere efficacemente visualizzati mediante un semplice grafico a linee.

Lo strumento migliore e più potente per sviluppare applicazioni di visualizzazione di dati su web è senza dubbio la libreria javascript D3js. Sul sito della Dataninja School si possono trovare un paio di mie lezioni sull’uso base di questa libreria. L’esempio più semplice da cui partire è comunque quello presente nella gallery del sito ufficiale, il grafico a linee. La modifica più importante a quel codice riguarda la possibilità di ricaricare dinamicamente e in maniera asincrona (cioè senza bloccare la pagina) i dati del sensore e aggiornare e ridisegnare quindi il grafico davanti agli occhi dell’utente. Qui sotto il risultato, il cui codice è accessibile pubblicamente su GitHub. EDIT: se siete interessati alla questione Same-origin policy delle richieste AJAX, in coda a questo mio post su Facebook potete trovare un’utile discussione a riguardo.

La chiave per ricaricare periodicamente i nuovi dati è la funzione setInterval( (function) callback, (integer) interval ) definita nativamente in javascript. In maniera asincrona esegue ogni [interval] millisecondi la funzione [callback], che al suo interno scarica gli eventuali nuovi dati, mantiene memoria di quelli vecchi e aggiorna opportunamente il grafico. Nel caso specifico dei dati di #acqualta tutto questo non è strettamente necessario, perché la frequenza di aggiornamento dei sensori è di circa 10 minuti, quindi richiedere nuovi dati ogni 30 secondi è abbastanza inutile. Ma è sufficiente per dimostrare il principio di un’applicazione web pensata per visualizzare in tempo (quasi) reale i dati provenienti da un sensore remoto.

E se conoscete altri progetti che mettono a disposizione i dati dei propri sensori via API, fatemelo sapere!

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luglio 10

Quando il cittadino si fa scienziato: la citizen science

La scienza degli albori era un fatto di pochi appassionati amatori che vivevano le proprie ricerche con un atteggiamento profondamente sperimentale, inventandosi tutto di volta in volta: dagli strumenti, al metodo, dal linguaggio, alle modalità di comunicazione. Poi la scienza si è istituzionalizzata, è nata e si è imposta una scienza accademica con i suoi professionisti, le sue scuole, i suoi libri, le sue regole, le sue piazze di discussione.

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Nonostante tutte queste sovrastrutture che si sono consolidate e stratificate nel tempo, elementi emotivi come curiosità e passione sono ancora ingredienti fondamentali nella ricerca e nella produzione di conoscenza sul mondo naturale, come è evidente per esempio negli studenti, che solitamente basano le proprie scelte di formazione professionale proprio su questi elementi. Alcuni entrano ufficialmente nelle realtà accademiche, molti altri prendono altre strade.

Ma non esiste solo l’attività lavorativa, che al giorno d’oggi richiede un corrispettivo in denaro per essere considerata tale (con tristi eccezioni). Un appassionato può tranquillamente giocare con il mondo naturale nelle sue ore libere: osservare, misurare, fare ipotesi, costruire. Finché rimane un fatto privato ha significato solo per sé, ma quando questa attività e i prodotti di questa attività vengono socializzati, si è di fronte a una vera attività scientifica, che non avrà un impatto in senso assoluto e globale, tranne in rarissimi casi, ma potrebbe averne in ambiti più ristretti: specifiche comunità di riferimento, obiettivi pratici o di formazione, ambiti territoriali, temporali o tematici particolari.

Tanto più che una scienza altamente tecnologica in una società altrettando tecnologizzata porta a un abbassamento continuo delle barriere di accesso agli strumenti di ricerca: negli anni ’60 il primo laser fu una scoperta e applicazione clamorosa, costata milioni di dollari, oggi se ne trovano a pacchi nelle edicole. Lo stesso vale per gli strumenti concettuali: in molti casi non è necessario frequentare per anni una scuola e un’università specifiche per accedere alla conoscenza scientifica condivisa, oppure lo si è già fatto per altri motivi. Quindi curiosità, passione, strumenti tecnologici e concettuali: cos’altro serve per fare scienza?

L'installazione Eric Lennartson's Tape Scape presso il Children's Discovery Museum of San Jose in California.
L’installazione Eric Lennartson’s Tape Scape presso il Children’s Discovery Museum of San Jose in California.

Son questi i quattro pilastri su cui si basa la citizen science, la scienza non inquadrata nell’accademia, a cui se ne può aggiungere uno a mio avviso altrettanto rilevante: la motivazione, che non sempre è in sé (“faccio scienza perché mi diverto”), ma a volte ha un obiettivo esterno (“faccio scienza perché mi è necessario per risolvere un problema, soddisfare un bisogno o un’esigenza contingenti, difendere degli interessi”). Quando tali problemi, bisogni, esigenze, interessi sono sociali, e non puramente individuali, la citizen science si intreccia con l’attivismo civico e la scienza diviene strumento di un confronto sociale.

Il mondo della citizen science e quello della scienza professionale (non voglio usare la parola ufficiale per la seconda, perché connoterebbe la prima di un carattere non ufficiale che al giorno d’oggi ha un altro significato, per lo più negativo) non sono naturalmente compartimenti stagni separati, ma vivono in una relazione reciproca molto stretta. Mentre però la direzione scienzati – cittadini è evidente e ben nota, la direzione inversa lascia perplessi o al limite fa anche sorridere. Eppure è pieno di esempi in cui un’attività scientifica amatoriale ha portato benefici e conoscenze all’interno della scienza accademica e da questa è stata così riconosciuta e validata. Una delle discipline che più si avvale di una forte comunità di amatori è per esempio l’astronomia, almeno la sua parte più legata alle osservazioni nel visibile, che contamina ed è contaminata spesso e volentieri dall’attività dei gruppi astrofili. Ma si può anche pensare alle ricerche in botanica, all’attività di catalogazione di specie vegetali e animali, allo studio comportamentale di uccelli o animali domestici. Un’occhiata a realtà come Zooniverse o la Citizen Science Alliance offre un ampio quadro di esempi pratici e della qualità dei risultati già raggiunti in questo ambito.

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Di fatto l’intervento di un non scienziato nell’attività di costruzione di una conoscenza scientifica può avvenire su tre livelli.

  • Si può contribuire senza sapere assolutamente nulla della questione specifica e senza avere particolari competenze da mettere in campo: è il caso dell’uso del calcolo distribuito in problemi di scienza computazionale, in cui semplici software sviluppati dagli scienziati permettono di donare parte della potenza e del tempo di calcolo dei propri dispositivi informatici alla risoluzione di un problema matematico o a un’operazione di raccolta e aggregazione di dati (prodotti dai sensori interni degli smartphone, per esempio). Fare citizen science in questo caso non è più difficile o complicato dell’installare un’app sul proprio telefono.
  • Con un minimo di conoscenze teoriche e tecniche, ma soprattutto con la capacità di seguire ed eseguire delle istruzioni fornite dall’esterno, si possono usare strumenti di indagine scientifica già pronti secondo un protocollo prestabilito, lasciando poi ad altri l’analisi e l’interpretazione dei risultati sperimentali. È il caso del montaggio e dell’installazione di sensori dedicati in macchina o in casa, per esempio per misurare il livello di inquinamento locale.
  • Infine ci sono i casi più difficili, quelli che richiedono delle conoscenze, competenze e abilità pregresse quasi al livello di uno scienziato professionista. Ma questo è possibilissimo se si pensa a persone che lavorano in ambiti tecnici, ma non necessariamente per finalità scientifiche, oppure scienziati che non sono più ufficialmente all’interno dell’accademia.

La chiave di tutto sta ovviamente nella validità dei dati scientifici prodotti. Un nodo che a mio avviso ha il suo scioglimento solo in un rapporto stretto, continuo, franco e aperto con il mondo della ricerca accademica. Senza dimenticare che ormai la ricerca scientifica è un fatto di gruppi e comunità, non è più da tempo un fatto individuale.

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giugno 30

Il Desktop Spectrometer Kit di Public Lab

Lo spettrometro è lo strumento che permette di catturare e analizzare lo spettro di una radiazione elettromagnetica proveniente da una sorgente data. È quindi il principale strumento per gli esperimenti di spettrometria. Lo schema del suo funzionamento è piuttosto semplice: quando la luce esce dal campione (sia che sia stata emessa dal campione stesso, sia che l’abbia appena attraversato o che ne sia stata riflessa) è composta da onde a varie frequenze che si propagano tutte insieme nella medesima direzione. Volendo però intercettare e valutare l’intensità di questa luce in funzione della frequenza, abbiamo bisogno di analizzare separatamente queste onde in arrivo: per esempio deviandole in misura diversa a seconda della loro frequenza.

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È quello che accade naturalmente quando appare un arcobaleno nel cielo: la luce del sole, composta da onde un po’ a tutte le frequenze del visibile, passa attraverso gocce d’acqua in sospensione nell’atmosfera, che deviano la luce per rifrazione. L’angolo di rifrazione non è però costante, ma è una funzione della frequenza dell’onda incidente (matematicamente questa relazione è espressa dalla legge di Snell). Usando materiali appositi, quindi, è facile deviare le varie frequenze della luce su punti diversi della superficie di un rilevatore di intensità, come il sensore di una fotocamera digitale. Ogni punto del sensore, quindi, riceverà e misurerà solo le onde luminose con una specifica frequenza: mettendo tutte le informazioni insieme si ricostruisce così l’intero spettro della radiazione in arrivo.

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Schema della struttura di uno spettrometro per analisi di spettri da assorbimento, cioè prodotti da luce bianca (contenente tutte le frequenze) che ha attraversato un campione semi-trasparente. Ciò che alla fine si raccoglie è la luce che non è stata assorbita dal campione e da essa se ne possono quindi ricavare le caratteristiche chimico-fisiche.

Gli ingredienti di base di uno spettrometro sono quindi solo tre: un materiale rifrangente, un sensore di luminosità (fotometro) con un’apposita superficie sensibile e una procedura di calibrazione. Quest’ultima è necessaria per definire una volta per tutte a quale punto del fotometro corrisponde una data frequenza della luce incidente. All’interno di queste coordinate si muove ogni scelta di struttura e materiali per la costruzione di uno spettrometro. E nel caso dello strumento sviluppato e messo a disposizione da Public Lab, il Desktop Spectrometer Kit, le soluzioni trovate sono anche sorprendenti per la loro semplicità.

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La struttura esterna è resistente e compatta, con due ampi fori uno per l’ingresso della luce e uno per il passaggio dei cavi. La forma a pistola permette di impugnare comodamente lo strumento e indirizzarlo verso la fonte luminosa. All’interno si monta una piccola struttura di cartone nero che limita il più possibile l’ingresso di luce spuria (cioè non proveniente dal campione) e costringe la luce a passare attraverso una sottile fessura, che ha la stessa funzione del foro (o pinhole) nella fotografia stenoscopica. L’elemento diffrattore, con il compito cioè di indirizzare le onde luminose in punti diversi del fotometro in base alla loro frequenza, è di una semplicità disarmante: la superficie di un cd vergine! Serve smontarlo in qualche modo, eliminando la superficie riflettente e mantenendo solo lo strato interno trasparente, in modo che la luce possa attraversarlo. Il sensore è invece una classica webcam con una risoluzione full hd, quindi 1920 x 1080 pixel. Completa il kit un piccolo supporto di legno per fissa la telecamera, un cavo usb per collegarla al pc, scotch biadesivo e un foglietto di istruzioni.

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Personalmente ho appena ordinato un kit nella versione 2.5 “gum stick”, quindi leggermente diversa da quella mostrata nella foto qui sopra. In attesa che arrivi la spedizione e per avere un’idea dei possibili usi di strumenti come questo, come sempre è sufficiente rivolgersi alla comunità e alla sua inesauribile fantasia.

 

giugno 27

La spettrometria per analisi ambientali

Quando si parla di ambiente il tema dell’inquinamento la fa quasi sempre da padrone e in questo ambito una delle sfide scientifiche più interessanti, ma anche più difficili, riguarda l’individuazione di sostanze in ambienti che non dovrebbero averne. Di fatto un ambiente inquinato è un ambiente che contiene sostanze in quantità e concentrazioni tali da superare determinate soglie definite accettabili. L’esempio più intuivo forse è quello dell’inquinamento urbano dovuto ai mezzi di trasporto che coinvolge la misurazione delle cosiddette polveri sottili, ma altri esempi possono riguardare i corsi d’acqua, i terreni, cibo e bevande molto diffuse come il vino o l’olio. Il problema dunque è individuare e riconoscere sostanze inizialmente sconosciute, per poi stimarne la quantità e confrontarla con la relativa soglia di tolleranza per quel determinato ambiente.

La spettrometria è una tecnica di misura che si basa sull’analisi dello spettro di una radiazione luminosa che ha interagito con un campione di materia, che sia in forma gassosa, liquida o solida: le caratteristiche della luce infatti vengono modificate dalla sua interazione con la materia in base proprio alle caratteristiche del campione stesso, tra cui la sua composizione chimica. Cos’è uno spettro elettromagnetico? La radiazione luminosa di una qualsiasi sorgente è composta da onde di varie frequenze, che possono essere contate proprio in funzione della loro frequenza. Uno spettro, quindi, non è altro che la distribuzione dell’intensità luminosa (il numero di onde) su tutte le frequenze possibili. Ecco per esempio lo spettro della luce solare così come appare al di sopra dell’atmosfera e a livello del mare.

Spettro della luce solare all'ingresso dell'atmosfera (linea superiore) e a livello del mare (linea inferiore). L'interazione della luce con l'atmosfera (nubi, vapor d'acqua, ozono, polveri, ecc.) modifica il suo spettro, per cui analizzando le differenze tra i due spettri si possono individuare alcune caratteristiche del mezzo attraversato, in questo caso l'atmosfera terrestre.
Spettro della luce solare all’ingresso dell’atmosfera (linea superiore) e a livello del mare (linea inferiore). L’interazione della luce con l’atmosfera (nubi, vapor d’acqua, ozono, polveri, ecc.) modifica lo spettro della radiazione, per cui analizzando le differenze tra i due spettri si possono individuare alcune caratteristiche del mezzo attraversato, in questo caso l’atmosfera terrestre.

In determinate condizioni varie sostanze possono emettere radiazione luminosa con spettri caratteristici, oppure modificare in modo altrettanto caratteristico lo spettro della luce che li attraversa o che vi si riflette. Sul sito Spectral Workbench, sempre a cura di Public Lab, ci sono numerosi esempi che facilitano il riconoscimento di situazioni standard. Studiando così uno spettro che deriva dall’interazione della luce con un campione dalla composizione sconosciuta è possibile individuare e quantificare le sostanze che lo compongono. Questa è la teoria generale, i cui dettagli sono ben descritti nel wiki di Public Lab, alla pagina “Spectrometer Curriculum“. All’interno di questo contesto teorico, poi, le tecniche sperimentali sono numerose, come ampiamente discusso alla pagina “Spectral Analysis Techniques“. Ulteriori elementi di approfondimento sono contenuti nelle FAQ apposite, che mescolano questioni teoriche generali a problematiche pratiche di implementazione di un esperimento di spettrometria.

Sul tema della spettrometria in senso DIY (Do It Yourself, fattelo da solo) Public Lab ha lanciato una campagna di crowd-funding circa un anno e mezzo fa, mediante la piattaforma Kickstarter. L’idea era sviluppare e produrre uno spettrometro funzionale e sufficientemente preciso per fare analisi ambientale a un prezzo irrisorio, una cinquantina di dollari. Si voleva anche costruire una piattaforma web con cui permettere a tutti gli utilizzatori finali di pubblicare e condividere i propri esperimenti e lavori, in modo da creare una banca di dati pubblica di spettri. In circa 40 giorni hanno raccolto la bellezza di 110 mila dollari da parte di più di 1600 donatori. Da lì sono partiti per mettere sul mercato diversi kit pronti per l’uso, oggi disponibili nello store ufficiale: uno spettrometro in versione desktop, due in versione mobile che sfruttano le fotocamere degli smartphone, alcuni kit di materiali utili per le analisi di sostanze oleose. I prezzi sono tutti inferiori ai 50 dollari, mentre la spedizione dagli USA in Europa è intorno ai 20 dollari. Di mezzo ci sono anche i costi doganali, quindi per noi italiani si parla di un costo attorno ai 50 euro.

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Bene, ma cosa ci si può fare con uno spettrometro, una volta comprato e montato? La risposta migliore secondo me sta nel brain storming dei supporters della campagna kickstarter, che in questo caso si sono davvero scatenati…

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giugno 25

Il giornalismo ambientale basato sui sensori

Stiamo entrando nell’era dell’Internet delle Cose (Internet of Things), quella in cui quasi ogni oggetto è collegato a Internet e ne usa l’infrastruttura autonomamente per comunicare sia con utenti finali umani, sia con altre macchine. Ma siamo anche nell’era dei dati digitali, piccoli o grandi che siano, la cui produzione e fruizione aumenta esponenzialmente ormai da anni.

In questo contesto molto dinamico il giornalismo risponde con la creazione di comunità di giornalisti interessati o in qualche modo esperti nell’uso di strumenti classicamente non propri della categoria: matematica e statistica, informatica, elettronica, ecc. Dalla grande disponibilità dei dati nasce il filone del data journalism che tanto successo sta avendo nei paesi anglosassoni e nel mondo: un approccio al giornalismo evidence-based, basato su dati quanto più oggettivi e verificabili, arricchito dal movimento open data, dalla filosofia open source e dall’arte della visualizzazione dei dati. Se si entra nel merito ci si rende presto conto che l’approccio giornalistico non è intaccato dall’esistenza di un prefisso (né questo, né altri), ma un nome nuovo ha permesso e permette tutt’ora di indicare facilmente una serie di competenze necessarie, anche se non standard, e di definire una comunità di riferimento, all’interno della quale riconoscersi tra data journalists.

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Cosa mai può nascere dalla disponibilità di elettronica a basso costo e da una comunità già vasta e in continua crescita legata alla filosofia dell’open source e dell’open hardware? Un giornalismo dei dati che attinge direttamente da una produzione dal basso, o al limite anche da una autoproduzione. Si tratta di informazioni raccolte direttamente mediante l’ausilio di device a basso costo la cui produzione è slegata dalle logiche industriali (non comprati o costruiti all’interno del mercato dei device, ma progettati in maniera aperta, rilasciati e costruiti sostanzialmente in casa). Di che device stiamo però parlando?

Un giornalista è interessato a capire e raccontare il mondo: eventi che accadono,  fenomeni che si svolgono nel tempo, persone coinvolte. Gli strumenti che permettono di misurare il mondo materiale hanno un nome ben preciso: sensori. Dai termometri per la temperatura, ai GPS per la posizione, agli accelerometri per gli spostamenti, agli orologi per il tempo. Ma anche le fotocamere per foto e video, magari in situazioni non convenzionali come su un drone in volo. Ma davvero un giornalista può mettersi a progettare, costruire e usare un sensore per raccogliere e analizzare dati in prima persona?

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Siamo all’inizio, quindi ogni domanda e dubbio sono leciti. C’è già molto dibattito sul tema, soprattutto nei soliti paesi anglosassoni, caratterizzato da estrema cautela. Già più di un anno fa ne parlava Alex Howard su O’Reilly Radar, mentre Matt Waite su Poynter sosteneva l’incontro tra il sensor e il data journalism. Kelly Tyrrell sottolineava il carattere scientifico di un giornalismo di questo tipo, mentre Laura Hazard Owen su Gigaom già si interrogava sulla sua eticità, sempre facendo riferimento anche al data journalism e a una delle prime conferenze a tema organizzata dal Tow Center della Columbia Journalism School. Un anno dopo Jessica Clark fa un po’ il punto dei nuovi progetti in corso su AIR Media Works,  James Fahn della Columbia Journalism Review si interroga su promesse e pericoli insiti in questo sensor-based journalism, il Tow Center for Digital Journalism ci costruisce una serie di conferenze e seminari e Fergus Pitt tenta di sistematizzare la materia con un report di ampio respiro in cui ne soppesa opportunità e rischi. Nella blogosfera ci sono altre riflessioni meno strutturate, ma non meno interessanti, come quelle raccolte da Paul Grabowicz della UC Berkeley Graduate School of Journalism. E poi nell’ambito dei bandi di finanziamento al giornalismo innovativo in giro per il mondo si cominciano a vedere molti progetti in tal senso, come racconta Aaron Pilhofer sul blog della Knight Foundation. E anche in Italia, patria di Arduino, la piattaforma di prototipazione elettronica più famosa al mondo, qualcuno ha cominciato a parlarne, come Vittorio Pasteris su LSDI o Andrea Lawendel sul suo blog Radiopassioni.

Per quanto riguarda il giornalismo ambientale, che è quello che qui più mi interessa, il vantaggio di avere accesso ai dati grezzi di sensori ambientali progettati ad-hoc è più che evidente: si è indipendenti da agenzie molto poco open e molto poco real-time, ci si può concentrare su fenomeni specifici non monitorati ufficialmente o su territori scoperti, si possono controllare e verificare i dati ufficiali, ecc. Altrettanto evidenti sono i possibili rischi: la raccolta e l’analisi di dati ambientali richiedono professionalità più da scienziati che da giornalisti, l’interpretazione dei dati per giungere a notizie da rendere pubbliche è un passaggio molto delicato, i tempi di sviluppo di un lavoro giornalistico basato su progettazione e uso di elettronica personalizzata sono prevedibilmente lunghi.

Tutto vero, ma nonostante ciò c’è già chi si muove professionalmente, come l’Earth Journalism Network, una comunità internazionale di giornalisti ambientali supportata da Internews. Si tratta sempre di iniziative e progetti a carattere altamente sperimentale, che però nel prossimo futuro tracceranno la strada e definiranno i confini di questo sensor-based journalism. Val la pena seguirli, tenerli d’occhio e, perché no?, provare a contribuire alle loro iniziative.

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giugno 24

Tra dati e sensori

Nell’era dell’elettronica a basso costo e largo consumo è inevitabile che anche circuiti, resistenze e condensatori entrino nel mondo del fai-da-te. In casa abbiamo già quintali di alta tecnologia pronta per essere utilizzata, per lo più nascosta in dispositivi ben chiusi, ma facilmente smontabili. Progetti all’inizio visionari come Arduino o Raspberry Pi permettono oggi a qualunque appassionato, e non necessariamente già esperto, di sporcarsi le mani e costruire quasi da zero il proprio device personalizzato. Che tra le tante cose può misurare e raccogliere dati dall’ambiente esterno, analizzarli, pubblicarli, ecc. Come un qualsiasi strumento di ricerca nelle mani di uno scienziato sperimentale.

E se quell’appassionato del fai-da-te è anche un giornalista? Progettare e costruire sensori che monitorino un fenomeno fisico, per esempio la concentrazione di inquinanti in un corso d’acqua di interesse pubblico per un territorio, può essere annoverato tra le attività giornalistiche? E se in un dibattito pubblico su un tema ambientale, per esempio, i dati raccolti indipendentemente dalle parti in causa fornissero indicazioni oggettive per chiarire il contesto e supportare una decisione collettiva? E se un monitoraggio di questo tipo diventasse un vero e proprio servizio per i cittadini / lettori? Una base su cui costruire una comunità e a partire dalla quale coinvolgerli in un’ottica di cittadinanza attiva?

Mi sembrano belle domande, a cui vale la pena cercare qualche risposta concreta, al di là delle sensazioni o delle opinioni. Tanto più che esiste già un nome ufficiale per questa attività: sensor-based journalism. Così questo blog sarà un vero e proprio quaderno di laboratorio di un esperimento a cielo aperto, con ipotesi, istruzioni di montaggio, background teorici, riflessioni, risultati, errori e tutto quello che potrà venire da questa piccola avventura. Buon viaggio!

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