Ricerca

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.

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.

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

Attività 3.4: Questioni economiche e sociali: modelli teorici e analisi empiriche

Attività 3.5: Questioni di pianificazione territoriale: modelli teorici e analisi empiriche

Attività 3.6: Questioni sanitarie: modelli teorici e analisi empiriche

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.

Attività 3.7: Cooperazione internazionale

Questa attività mira a costituire una rete internazionale di collaborazione con altri centri colpiti da (o esposti al rischio di) calamità naturali, al fine di condividere le esperienze e le competenze sviluppate. Si partirà dall’insieme di relazioni intrecciate dopo il sisma del 2009, principalmente nell’ambito del processo di elaborazione del Rapporto OCSE per l’Abruzzo: Policy Making after Disasters: Helping Regions Become Resilient. The case of Post-earthquake Abruzzo (OECD Publishing, 2013), finanziato dal Comitato Abruzzo. Si cercherà inoltre un collegamento con l’Agenzia italiana per la cooperazione allo sviluppo, a partire dalla partecipazione dell’Università dell’Aquila al Coordinamento universitario per la cooperazione allo sviluppo (CUCS), e con la DG-ECHO della Commissione Europea, per inserirsi nella rete dei partner delle European Civil Protection and Humanitarian Aid Operations. Si cercheranno inoltre collegamenti con le organizzazioni sociali più attive in questo ambito e in particolare con quelle partecipanti all’Alleanza italiana per lo sviluppo sostenibile (ASVIS), come la Fondazione punto.sud, nonché con altre iniziative universitarie pertinenti, come Arcolab dell’Università di Firenze.

Responsabile: Prof. Lelio Iapadre – Università degli Studi dell’Aquila

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