Servizi · Citizen Science
Aiutiamo enti pubblici, agenzie ambientali e organizzazioni territoriali a costruire processi di citizen science o community science che funzionano davvero. Dati raccolti insieme alla comunità, triangolati col dato scientifico e con quello che le persone vivono e percepiscono, per fare luce su ciò che è difficile spiegare partendo da una sola di queste prospettive.
La citizen o community science coinvolge persone comuni in processi di ricerca scientifica. Quando funziona, produce conoscenza che le reti di monitoraggio ufficiali non sempre riescono a cogliere. Non per qualità degli strumenti, ma per copertura: spaziale, temporale, e soprattutto umana.
Chi abita un quartiere sa cose che nessun sensore rileva. Sa dove si accumula il caldo. Sa che in certi orari quella via diventa insopportabile o che da quando hanno tolto quegli alberi è cambiato tutto.
Fare citizen science significa che qualcuno si deve occupare di progettare il processo, formare i partecipanti, tenere la qualità del dato, restituire i risultati e trasformarli in qualcosa di utile. Questo facciamo noi. I sensori li si compra ovunque.
Dati strumentali e percezione delle persone producono mappe diverse dello stesso fenomeno. Sempre. I luoghi misurati come più critici da un sensore spesso non coincidono con quelli vissuti come più problematici dalla comunità. Perché la percezione integra cose che nessuno strumento cattura: la durata dell'esposizione, l'accesso all'ombra, le condizioni fisiche, la memoria di com'era prima.
Qui ci sono due rischi opposti.
Chi ragiona solo sul dato strumentale rischia di produrre un'ottima descrizione del fenomeno senza però indicare le possibilità di soluzione, o anche di suggerire politiche che la comunità non riconosce come pertinenti. Le persone non ci si riconoscono, non le sostengono, a volte le osteggiano attivamente. Chi ragiona solo sulla percezione rischia di non intervenire dove il problema è oggettivamente più grave o dove oggi non sembra esserlo.
Il nostro lavoro sta lì in mezzo. Raccogliamo i dati strumentali con protocolli calibrati e raccogliamo le percezioni con metodi qualitativi strutturati, col nostro hardware. Poi restituiamo entrambe le mappe alla comunità e all'ente committente, insieme, a confronto diretto.
Non arriviamo con un protocollo già fatto. Prima di raccogliere qualsiasi dato, lavoriamo con i partecipanti per decidere cosa misurare, dove e con quali strumenti. I cittadini conoscono i luoghi critici, i percorsi quotidiani, le aree che le reti ufficiali ignorano. Quella conoscenza orienta il disegno scientifico. Se saltiamo questo passaggio, finiamo con dati tecnicamente corretti che non dice niente a nessuno.
Da un lato i dati strumentali, sensori fissi o mobili, con protocolli di calibrazione e confronto con stazioni certificate. Il dato citizen science regge scientificamente solo se i bias vengono riconosciuti e corretti con metodi documentati. Lo diciamo sempre, incluse le procedure nei report finali.
Dall'altro i dati qualitativi, form strutturati, narrazioni georeferenziate, camminate di mappatura partecipata. Cerchiamo di integrare nei flussi digitali il come le persone vivono il fenomeno nel quotidiano, non solo come appare su un grafico.
Nella fase finale apriamo il processo alla comunità allargata. Mappe strumentali e mappe di percezione vengono messe a confronto in un laboratorio in cui si cercano le aree prioritarie di intervento, si ragiona sulle direzioni di lavoro possibili. Quello che esce non va sullo scaffale perchè è un documento di raccomandazioni co-prodotto che l'ente può portare nelle sedi decisionali. Inoltre, con Relaia Insight permettiamo di interagire con quel dato, parlarci, e usarlo per un sacco di altre cose: è finita l'epoca del documento "tombale".
I progetti di citizen science tendono a coinvolgere chi è già motivato, istruito, tecnologicamente attrezzato. È una tendenza strutturale e porta un problema serio: le persone più esposte ai problemi sono spesso quelle che rimangono escluse dal processo.
Lavoriamo esplicitamente per evitarlo. Protocolli differenziati per profili e disponibilità diverse, materiali multilingue, forme di partecipazione che si adattano a orari e condizioni di lavoro non standard. La ragione è pratica prima che etica: chi conosce il territorio da una prospettiva marginale porta osservazioni che nessun altro porta.
Lavoriamo con sensori sia propietari che open hardware, piattaforme di raccolta dati documentate, visualizzazioni integrabili negli spazi digitali degli enti. I dataset vengono consegnati in formati aperti con documentazione metodologica completa: procedure di calibrazione, bias rilevati, fattori correttivi. Adottiamo licenze aperte e che difendono i dati della comunità da chi estrae senza portare valore sul territorio: i dati sono conoscenza, la conoscenza, per alcuni, è tutto ciò che rimane.
Sì, ma solo se sussistono le condizioni giuste: servono protocolli di qualità espliciti: confronto con stazioni certificate, correzione del bias sistematico, gestione degli outlier. La letteratura scientifica documenta da anni che con questi accorgimenti i risultati reggono. Noi lo mettiamo per iscritto nel report finale, bias inclusi, fattori correttivi inclusi, limiti inclusi.
Qualsiasi fenomeno territoriale che abbia una dimensione misurabile e una percettiva: qualità dell'aria, microclima urbano, rumore, qualità degli spazi pubblici. Il metodo si adatta al tema; il principio di mettere in dialogo le due letture rimane lo stesso.
L'ente definisce la domanda di policy e il contesto istituzionale. Noi progettiamo e gestiamo il processo. Quello che consegniamo – dati validati, mappa della percezione, documento di raccomandazioni co-prodotto – è pensato per entrare nei flussi decisionali, non per stare fermo in un cassetto.
Un ciclo completo – co-design del protocollo, raccolta, elaborazione, laboratorio di co-progettazione – richiede sei-otto mesi. Per contesti con tempi più stretti si possono progettare interventi modulari.
Raccontaci il contesto: il fenomeno che vuoi capire, il territorio, le risorse disponibili. Progettiamo insieme da lì.
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