Per garantire lo sviluppo costante delle competenze sulle tematiche del Centro, non si potrà prescindere da un’ampia e approfondita attività di ricerca. In particolare, la ricerca svolta dai proponenti con i loro partner internazionali mira da una parte a costruire nuovi metodi e nuovi processi analitici, dall’altra ad applicarli a contesti di ricerca interdisciplinari.
Un elemento trasversale di questo approccio è il rispetto dei valori etici (value-sensitive design approach) che prevede che la realizzazione di ogni esperimento analitico valuti già in fase di progettazione le sue implicazioni per il rispetto della privacy dei cittadini (privacy-by-design) e per l’uso etico della nuova conoscenza inferita dagli esperimenti che si realizzeranno.
Beneficiari: Cittadini, imprese, organizzazioni sociali e istituzioni operanti nelle aree esposte al rischio di calamità naturali.
Attività 3.1: Aspetti etici e legali del trattamento dei dati
Questo task ha l’obiettivo di studiare gli aspetti etici del progetto e di definire un approccio che garantisca: i) il rispetto dei valori etici (value-sensitive design approach) durante la realizzazione di ogni esperimento analitico sin dalla fase di progettazione (privacy-by-design) e ii) la valutazione delle implicazioni per il rispetto della privacy dei cittadini e dell’uso etico della nuova conoscenza inferita dagli esperimenti che si realizzeranno. Inoltre questa attività effettuerà un monitoraggio costante al fine di garantire che tutte le attività eseguite durante il progetto rispettino l’etica e le regolamentazioni vigenti.
Responsabile: Francesca Caroccia
Collaboratori: Maria Cristina Carnevale
Attività 3.2: Nuove tecnologie per la raccolta, la preparazione e l’analisi dei dati
Gli esperti nell’ambito della data science ritengono che la raccolta e la preparazione dei dati, sia fra i problemi più rilvanti da risolvere oggi. Per poter utilizzare i dati in un processo automatico, si ha la necessità di prepararli in maniera opportuna. In particolare essi vanno compresi: è possibile si abbia la necessità di associare ai dati una semantica (attraverso ontologie) qualora non sia presente, o qualora si voglia ampliare la sua ricchezza. I dati vanno inoltre “puliti” da tutto ciò che non è funzionale per l’analisi e che potrebbe inficiarne i risultati. Infine si deve fare in modo che sorgenti di dati eterogenee siano sistemate in un formato comune e che i valori numerici siano opportunamente normalizzati.
Questo task studierà come automatizzare, in funzione dei pilots scelti, la raccolta e la preparazione dei dati di interesse. Inoltre verranno identificate e sviluppate tecniche innovative di analisi di big data che integrino modelli teorici e approcci matematico-statistici, di ottimizzazione, di machine learning e di deep learning. L’efficacia delle tecniche identificate verrà opportunamente validata sui pilots scelti.
Responsabile: Giovanni Stilo
Collaboratori: Giordano d’Aloisio, Amleto Di Salle, Antinisca Di Marco, Evans Etrue, Ghulam Mudassir, Lorenza Pasquini, Tiziano Santilli, Andrea D’Angelo, Alessandro Di Matteo, Giulia Scoccia, Francesca Marzi
Attività 3.3: Tecniche avanzate di visualizzazione dei dati
In presenza di big data, particolare importanza è ricoperta da tecniche di visualizzazione dei dati che per essere efficaci devono permettere di catturare a colpo d’occhio le caratteristiche e il significato dei dati. Inoltre in presenza di big data, la problematica della visualizzazione significativa dei dati diventa di particolare rilevanza. Questo task ha il compito di definire e realizzare nuove ed efficaci tecniche di visualizzazione dei dati, che permettano di capirne la valenza e il significato in maniera intuitiva. Le tecniche create, pur essendo generali, dovranno essere applicabili ai pilots
Responsabile: Luca Traini
Collaboratori: Giordano d’Aloisio, Amleto Di Salle, Lorenza Pasquini, Tiziano Santilli, Antinisca Di Marco, Jessica Leoni
Attività 3.4: Questioni economiche e sociali: modelli teorici e analisi empiriche
Responsabile: Maria Gabriela Ladu
Collaboratori: Sabrina Di Flauro, Alessia Mastrangioli
Attività 3.5: Questioni di pianificazione territoriale: modelli teorici e analisi empiriche
Responsabile: Donato Di Ludovico
Collaboratori: Alberto Basaglia, Chiara Capannolo, Massimo Fragiacomo
Attività 3.6: Questioni sanitarie: modelli teorici e analisi empiriche
- Effetti sulla salute a medio e lungo termine: analisi dei dati relativi alle popolazioni colpite dal terremoto del 2009, L’Aquila
- Effetti sulla psicopatologia e sul benessere psicologico
- Questionario Corona Virus
Responsabile: Leila Fabiani
Collaboratori: Stefano Greco, Mario Muselli, Alessandro Rossi, Rodolfo Rossi, Valentina Socci, Dalila Talevi
Queste tre linee di attività iniziano con la selezione e l’elaborazione dei modelli teorici più appropriati per studiare le questioni che si presentano nelle aree esposte al rischio di calamità naturali. Ne consegue l’identificazione delle tecniche informatiche e statistiche più adatte allo studio empirico di tali questioni, con riferimento ai casi concreti che saranno individuati in collaborazione con le comunità di utenti coinvolte nel progetto. La fase successiva, che è parte integrante del WP1, consiste nella raccolta dei dati necessari alle analisi e nel loro inserimento nel sistema informativo del progetto. Infine si procederà ad applicare i metodi di analisi prescelti ai dati disponibili e a elaborare i risultati, al fine di verificare le ipotesi teoriche di partenza ed estrarne conclusioni e implicazioni politiche.
Responsabile WP: Lelio Iapadre – Università degli Studi dell’Aquila
