Raccolta dei dat

La proposta metodologica intende integrare l’elemento di collettività all’interno del processo di visualizzazione dei dati, inserendo l’uso di strumenti per il co-design, propri di alcune metodologie di progettazione dei servizi, all’interno di ogni step. Inoltre, l’intenzione è quella di abbandonare la pretesa di oggettività del dato enfatizzando come aspetto positivo il concetto di “Data is an Opinion” teorizzato da Salvatore Iaconesi (2017). Secondo l’autore è necessario, quando si progettano visualizzazioni basate sui dati, effettuare una presa di coscienza legata al fatto che le analisi di dati, in quanto analisi, siano filtrate da un punto di vista, spesso unico o di pochi. Il processo di seguito descritto si basa sulla necessità di costruire narrazioni basate non su una visione di realtà univoca ma su una visione di realtà descritta da una molteplicità di punti di vista.

Questo approccio è pensato per ottenere visualizzazioni informative che siano, oltre che co-create, accessibili a tutti i cittadini.

L’obiettivo di questa fase è quello di progettare una raccolta dati partendo da eventi o attività che prevedano un alto coinvolgimento dei cittadini. Questa modalità permette di ottenere, per ogni iniziativa, un insieme di dati che possono essere utili per:

-ottenere una fotografia o una micro-narrazione data driven di un’iniziativa pubblica; -ottenere un insieme di dati che possano essere successivamente integrati da dati raccolti in altre iniziative pubbliche per studiare fenomeni trasversali;

-confrontare iniziative pubbliche anche a distanza di tempo.

L’integrazione della raccolta dati all’interno di un evento o attività che presenti un fine differente dal “partecipare ad una raccolta dati” può rivelarsi utile per favorire la partecipazione di chi si dimostra scettico rispetto al prendere parte ad un’attività di questo tipo.

Durante il periodo di emergenza sanitaria dovuta alla pandemia di Covid-19 è apparso chiaramente come l’opinione pubblica sia ambivalente rispetto alla questione dei dati utilizzati per finalità pubbliche, come dimostrato dal dibattito

a cui è conseguita la scarsa diffusione dell’app Immuni per il tracciamento dei contatti (Bonini, 2020). In generale si può parlare di una visione dell’utilizzo dei dati come una risorsa per lo sviluppo di una società, sia in termini di digitalizzazione che di diritti civili, contrapposta ad una visione quasi Orwelliana in cui l’uso dei dati rappresenta una minaccia alla sicurezza e alla libertà individuale (Gray, 2018). E’ stato inoltre teorizzato come ci sia una maggiore diffidenza rispetto ai processi di datafication, intesa come il fenomeno secondo il quale l’uomo, utilizzando i sistemi digitali, produca delle tracce (dati) che possano essere utilizzati per creare nuovo valore o conoscenza (Mayer-Schönberger & Cukier, 2013), quando c’è percezione che avvengano from above, quindi con un approccio verticale, rispetto a quando avvengano from below ovvero in modo integrato tra istituzioni e cittadini (Pellegrino et al., 2019).

Partendo dal presupposto che i dati utilizzati per la costruzione della visualizzazione debbano in qualsiasi caso essere utilizzati in modo aggregato nel rispetto delle vigenti leggi sulla privacy, l’integrazione della raccolta dati in un evento rivolto alla cittadinanza attiva già consolidato può essere una modalità per dimostrare come i processi data-driven siano profondamente integrati con la vita dei cittadini. Per quanto riguarda il criterio di selezione degli strumenti utili a questa fase, la modalità proposta è quella dell’ibridazione tra strumenti statistici convenzionali, che consentano di ottenere informazioni generalizzate per quanto riguarda gli aspetti demografici dei partecipanti, e strumenti di indagine più specifica propri delle metodologie di Service Design, che a loro volta attingono dall’indagine etnografica.

Un elenco di strumenti possibile ma non esaustivo potrebbe essere: - Questionario a domande chiuse per la mappatura dei dati demografici; - Interviste o questionari a domande aperte ad alcuni rappresentanti;

- Attività di osservazione non invasiva: si vedano per esempio tecniche di shadowing come la Fly-on-the-Wall Observation (Luma Institute, 2012);

- Attività di raccolta dati partecipate: si veda ad esempio la tecnica di Journaling, che consiste nell’invitare i partecipanti a produrre dati attraverso la propria osservazione diretta (Luma Institute, 2012).

In questa fase non deve rappresentare un limite il fatto di raccogliere dati eterogenei tra loro, ma, al contrario, la diversificazione dei dati può rappresentare una possibilità per far emergere, nelle successive fasi di visualizzazione, delle relazioni non banali. La necessità di questa fase è quella di raccogliere raw data, ovvero dati non ancora filtrati da una interpretazione ma raccolti nella modalità più diretta

possibile, quindi contenenti punti di vista plurimi, che rappresenteranno nelle fasi successive la base per gli interpreted data, ovvero dati elaborati da cui emergono relazioni e interpretazioni (Stickdorn et al., 2018) necessarie per la progettazione di una visualizzazione.

Convenzionalmente, la fase che segue alla raccolta dati è quella dell’analisi esplorativa. Tale analisi si basa su un processo iterativo di visualizzazioni low-tech, cioè non elaborate dal punto di vista della comunicazione e dell’interazione, che sono utili per far emergere le relazioni intrinseche nei dati (Cairo, 2013), le quali fungono da base per l’impostazione narrativa della visualizzazione. Tale fase del processo di visualizzazione è spesso svolto da una o, nei casi di progetti complessi, da un numero limitato di persone, solitamente con competenze sia verticali che trasversali, come data scientists e designers (Walny et al., 2020). Fino a qui il processo è lineare, ma ai fini di questa tesi è necessario che in questa fase venga mantenuto un punto di vista plurimo, per evitare di inserire dei filtri troppo stringenti in questa fase ancora iniziale e cadere nell’effetto di spettacolarizzazione del dato (Iaconesi, 2017), ovvero di un dato che rende l’uomo spettatore di un punto di vista univoco e che non ha reali possibilità di intervenire.

Per evitare questo errore in questa fase è importante utilizzare forme diversificate di visualizzazioni a bassa fedeltà, in modo da esplorare la maggior parte di relazioni e pattern possibili utilizzando tutte le tipologie di dati raccolti. La fase di analisi esplorativa è infatti la fase in cui viene compiuta la scelta delle variabili da correlare con il fine di far emergere le relazioni, le quali dipendono dalla tipologia di dati raccolti.

Un altro rischio correlato all’analisi esplorativa è quello di non considerare la totalità dei dati raccolti a seguito di processi di semplificazione che potrebbero portare a visualizzazioni non rappresentative del fenomeno di interesse o contenenti pregiudizi. Tale errore è genericamente indicato come data bias o

dataset bias (Krishnamurthy, 2019) ed è particolarmente preoccupante dal punto

di vista etico quando riguarda processi altamente automatizzati, come nel campo dell’automazione o del machine learning, ma deve essere evitato in ogni caso.