Iniziative e progetti a livello nazionale e internazionale

In considerazione del valore che rivestono, sono stati realizzati progetti a livello internazionale e nazionale che riguardano l’utilizzo e la promozione dei big data657.

Al riguardo è molto significativo il progetto GlobalPulse, avviato dal Segretariato delle Nazioni Unite, che servendosi di big data monitora l’andamento del benessere della popolazione mondiale658. Nel progetto i big data sono valorizzati e interpretati come bene pubblico da utilizzare in modo sicuro e responsabile per lo sviluppo sostenibile e il benessere dell’umanità.

Rilevante è anche il progetto europeo Big Data Europe, di cui fa parte anche l’Italia, finalizzato a costruire una società della conoscenza basata sull’innovazione e sul rafforzamento della competitività dell’economia europea, permettendo alle imprese di realizzare prodotti e servizi innovativi grazie a una piattaforma tesa a tali fini659. Gli strumenti della piattaforma sono stati realizzati in considerazione delle maggiori sfide sociali del nostro tempo, individuate dalla Commissione europea nelle seguenti: sanità, alimentazione, energia, trasporti, clima, scienze sociali, sicurezza.

L’Italia è capofila del progetto europeo SoBigData, avviato nel 2015, con la

mission di creare un Social Mining & Big Data Ecosystem, ossia un ecosistema

integrato di dati, strumenti e competenze che renda possibili scoperte scientifiche e nuove applicazioni su tutte le dimensioni della vita sociale ed economica, partendo dai

big data disseminati nella vita quotidiana e consentendo di eseguire avanzate ricerche e

analisi sulle sfide emergenti poste dai big data660. «The mission of the European

Laboratory on Big Data Analytics and Social Mining is to perform advanced research and analyses on the emerging challenges posed by big data, namely the digital breadcrumbs of human activities continually sensed by the ICT systems that people use.

657 _{Quelli citati nel paragrafo sono solo alcuni dei progetti in materia di big data, cui se ne affiancano} altri come il progetto europeo BYTE (The Big data roadmap and cross-disciplinarY community for

addressing socieTal Externalities).

658 _{Cfr. www.unglobalpulse.org.} 659 _{Cfr. www.big-data-europe.eu.}

198

The extreme detail of these data is surprising and, ultimately, they are at the heart of the very idea of a knowledge society».

Basandosi su diverse infrastrutture nazionali consolidate, SoBigData apre nuovi percorsi di ricerca in diversi settori, tra cui matematica, ICT e scienze umane, sociali ed economiche, consentendo un facile confronto, riutilizzo e integrazione di big data, metodi e servizi, in nuove ricerche. Non solo rafforza gli esistenti cluster di eccellenza nel social data mining, ma crea anche una comunità paneuropea e interdisciplinare di

social data scientist, promossa da una vasta formazione, da attività di networking e

innovazione; come infrastruttura di ricerca aperta, promuove l’open science. Sebbene

SoBigData sia rivolto principalmente ai bisogni dei ricercatori, i set di dati aperti e

metodi e servizi open source forniti dall’infrastruttura di ricerca sono capaci di influenzare anche chi opera nell’industria e gli altri soggetti interessati (ad esempio organismi governativi, organizzazioni non-profit, finanziatori, policy makers). Il consorzio SoBigData è composto da 12 partner provenienti da 6 Paesi membri dell’Unione Europea (Italia, Regno Unito, Germania, Estonia, Finlandia, Paesi Bassi) e dalla Svizzera. Il progetto vede come capofila il CNR di Pisa ed è finanziato a livello europeo dal programma Horizon.

Un altro progetto italiano di estremo interesse è quello del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università degli Studi di Firenze, Km4city661: si tratta di una piattaforma che aggrega dati aperti e dati privati, statici e dinamici, aggiornati anche in tempo reale, che riguardano la Toscana, la Provincia e in particolare l’area di alcune città, quali Firenze, Empoli, etc.: il progetto è finalizzato a consentire l’interconnessione e la successiva interrogazione di dati da molte fonti diverse, come i vari portali della Regione Toscana e gli open data dei Comuni. Per le sue caratteristiche di interoperabilità, di interrogazione “smart” dei dati e di supporto per applicazioni ad uso pubblico e privato, Km4City costituisce un sistema di riferimento unitario per lo sviluppo di un “modello di conoscenza” della città e del territorio, per orientare le decisioni, ottimizzare i servizi e sostenere la crescita economica e sociale della comunità, oltre che per lo sviluppo di applicazioni662. Utilizzando i servizi e le API di

661 _{Cfr. www.disit.org/km4city.}

662 _{I dati aggregati includono il grafo delle strade regionali, i dati meteo provenienti dal LAMMA} (Consorzio tra Regione Toscana e CNR specializzato in meteorologia, climatologia, sistemi informativi

199 Km4City, è stata sviluppata l’applicazione “Km4city. Firenze dove, cosa”, che mostra tutti i servizi vicini alla posizione dell’utente e permette di navigare nella città, trovando ristoranti, bagni, free WiFi, piste ciclabili, parchi, parcheggi, farmacie, bancomat, orari ed eventuali ritardi di alcune linee bus, etc.663.

Il modello Km4City, che si avvale di tecniche di big data e semantic computing, viene ulteriormente sviluppato nel progetto Smart City nazionale Sii-Mobility e nel progetto europeo RESOLUTE H2020.

Sii‐Mobility664 _{è un progetto strategico nell’ambito smart city a livello nazionale,}

cofinanziato dal MIUR (Ministero dell’Istruzione, dell’Università e della Ricerca), sviluppato in modo congiunto e coordinato da centri di ricerca e industrie con il supporto della pubblica amministrazione per la sperimentazione sul campo, svolta in Toscana e in altre Regioni italiane: si basa anche su big data ed è stato avviato il 1° gennaio 2016. Sii‐Mobility prevede l’implementazione delle nuove tecnologie e l’utilizzo di piattaforme social per migliorare la mobilità urbana, ottimizzando i servizi; a tal fine, il progetto sviluppa soluzioni per gestire i sistemi di trasporto e di mobilità e fornire informazioni e servizi a cittadini, imprese e pubbliche amministrazioni.

RESOLUTE H2020665, che vede come capofila il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università degli Studi di Firenze, ha l’obiettivo di migliorare la gestione del sistema di trasporto urbano nelle città europee in situazioni di crisi, di calamità naturali e di altre emergenze, definire linee guida al riguardo e applicarle in fase sperimentale nei centri di Firenze e Atene: è stato avviato nel giugno 2015 ed è finanziato nell’ambito del programma europeo Horizon 2020. Il progetto prevede lo studio, l’analisi e la valutazione dello stato dell’arte in materia di resilienza, come base da cui poter ricavare dei modelli e delle simulazioni che possano prevenire e rendere più

geografici e geologia - www.lamma.rete.toscana.it), gli open data del Comune di Firenze e della Regione, i dati del gestore del traffico (posizione dei mezzi del trasporto pubblico locale, parcheggi, flussi), gli eventi in città, le digital location di Firenze, i servizi a livello regionale, accessibili tramite servicemap.disit.org.

663 _{I dati accessibili sono elencati in www.disit.org/6726.}

664 _{Supporto all’interoperabilità integrata per i servizi ai cittadini e alla pubblica amministrazione; cfr.}

www.sii-mobility.org.

665 _{RESilience management guidelines and Operationalization appLied to}

200 preparati di fronte alle condizioni critiche, accrescere l’efficienza operativa delle operazioni dei soccorsi, ottimizzare l’assegnazione e l’utilizzazione delle risorse disponibili, riducendo al minimo incidenti, infortuni e danni ecologici.

In ambito pubblico, Istat, in considerazione della rilevanza per la statistica ufficiale dell’utilizzo di fonti di grandi dimensioni variamente strutturate, quali i big

data, ha costituito nel 2013666 una Commissione di Studio e nel 2016 il Big Data

Committee con il compito, entro il 2020, di definire policy a supporto dell’uso dei big data per la statistica ufficiale e per monitorare e orientare le scelte sul tema667. In merito, è interessante il Parere sul PSN (Programma Statistico Nazionale) 2014-2016, aggiornamento 2015-2016 del Garante per la protezione dei dati personali (provvedimento n. 411 del 18 settembre 2014, doc. web n. 3458502), con cui è stato dato parere favorevole allo schema di PSN che prevedeva per la prima volta la possibilità di fare uso di big data di telefonia mobile, in via sperimentale, a fini statistici.

In merito all’importanza strategica dei big data, è opportuno richiamare anche la Task Force sull’Intelligenza Artificiale, promossa dall’Agenzia per l’Italia Digitale e dalla Presidenza del Consiglio dei ministri, formata da un coordinamento di 30 profili multidisciplinari e da una community, con il compito di analizzare le modalità di utilizzo di soluzioni e tecnologie di intelligenza artificiale nell’evoluzione dei servizi pubblici per migliorare il rapporto tra pubblica amministrazione e cittadini668. La Task Force, i cui lavori sono stati avviati nel settembre 2017, ha elaborato un Libro bianco sull’intelligenza artificiale al servizio del cittadino, dedicato ad esaminare gli ambiti di applicazione, le potenzialità e le opportunità dell’intelligenza artificiale nella pubblica amministrazione669. Il Libro bianco si compone di sfide e di raccomandazioni al Governo e alla pubblica amministrazione; in considerazione della centralità dei big data nelle soluzioni di intelligenza artificiale, è interessante osservare che una sfida è dedicata proprio al ruolo dei dati ed è centrata sulla creazione di condizioni che

666 _{Delibera Istat n. 20/PRES, 14 febbraio 2013.} 667 _{Delibera Istat n. 4/PRES, 26 gennaio 2016.} 668 _{Cfr. ia.italia.it.}

669 _{La prima versione del Libro bianco è stata messa in consultazione tra febbraio e marzo 2018. Cfr.}