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domenica 4 giugno 2023

L'acqua va in basso

Alle scuole elementari il mio compagno di classe Silvano riuscì a prendere un bel 10 su domanda secca del maestro posta agli alunni. 
 La domanda, sibillina in effetti, era 'bambini voi sapete dove va l'acqua?' e in mezzo agli sguardi spenti di tutti noi solo Silvano si illuminò rispondendo in dialetto 'l'acqua la va pr'a bas!', l'acqua va in basso! Era una cosa che sapeva probabilmente perché abitava in campagna, a contatto con la terra e con l'acqua, in una famiglia di agricoltori. 
Questo aneddoto mi è tornato in mente nelle incredibili giornate vissute durante l'alluvione. Sì perchè a Lugo, mentre l'acqua saliva e creava nuovi torrenti, in molti si sono chiesti quale sarebbe stata la successiva via allagata, quale percorso avrebbe scelto. Sarebbe andata 'mediamente' in basso. 
Sapere 'a occhio' quali sono le zone più alte e più basse è cosa assai difficile in una città completamente pianeggiante come Lugo, dove le differenze di altitudine tra quartieri sono di pochi metri. Eppure quei pochi metri per l'acqua fanno la differenza, e ce ne siamo accorti vedendo correre fiumi in centro città con sorprendente irruenza, andavano tutti verso il basso. 
Il Pavaglione a Lugo il 18/05/2023



In questi giorni andando un po' in giro, chiedendo a conoscenti e considerando i cumuli di rifiuti, mi sono fatto un' idea approssimativa delle aree risparmiate dall' acqua o perlomeno lambite, o con pochi centimetri. 
Vivendo in centro storico posso per certo dire per testimonianza diretta che un tratto di Via Matteotti e un tratto di Via Risorgimento, più verso l'ospedale, sono rimaste all'asciutto (eccetto sotterranei direi). Poi è stata un po' meno toccata la zona di Lugo Est compresa tra Viale Europa e Viale Dante, così come l'area di Lugo Nord nelle vie comprese tra il canale, la Via Piratello e Via Quarantola. In ultimo anche alcune strade di Madonna delle Stuoie Est hanno avuto meno danni come Via Tagliamento o Via Livenza. Di altre aree non so , eventualmente chi volesse segnalare nei commenti aiuterebbe a fare un quadro più completo. In altre aree la situazione è stata invece decisamente peggiore, soprattutto in zona Sud Ovest, Ovest , sebbene anche li alcune zona siano state meno colpite, per esempio in prossimità del Parco dei Mulini, che ha fatto un po' da laminatore. 
I motivi del maggiore o minore allagamento di aree urbane sono molteplici, influisce certo l'altitudine relativa, poi la direzione dalla quale proviene l'acqua, la presenza di ostacoli, più in periferia la vicinanza di terreni più bassi che funzionano da laminatori, la vicinanza a corsi d'acqua e sicuramente anche altri che ignoro. 

In ogni caso, a me è venuta la curiosità di capire l'altitudine relativa della città,le zone più basse e più alte, domanda che come dicevo è sorta durante le lunghe ore di attesa dell'acqua e anche prima quando è stato il momento di mettere in salvo l'auto , cercando un posto 'alto' che non fosse uno dei tanti parcheggi sopraelevati, già stracolmi. 
Ho utilizzato i dati messi a disposizione dalla missione SRTM della NASA che forniscono informaizioni circa l'altitudine di gran parte del globo, facilmente fruibili con l'applicazione QGIS : https://www.earthdata.nasa.gov/sensors/srtm. Ho utilizzato questi dati per creare alcune rappresentazioni dell'altitudine relativa del centro abitato di Lugo e degli altri Comuni della Bassa Romagna, incrociando i dati con la topografia fornita da Openstreetmap
La risoluzione è abbastanza precisa anche per capire le aree più alte e più basse pure di una sola strada. 

La rappresentazione mostra le aree più alte con tonalità verde e le aree più basse in gradazioni di arancio via via più scure fino a rosso. Attraverso il software QGis ho esplorato e zoomato nelle aree di interesse fino alla singola strada, trovando spesso spiegazione al movimento delle acque che avevo notato esplorando il centro allagato e le vicinanze della mia abitazione, qui mi limito a pubblicare una mappa con un livello di zoom che fà vedere l'intero centro abitato, la mappa è zoomabile per chi vuole approfondire, passando il mouse sulla zona interessata viene mostrata l'altitudine. 
Per Lugo si nota che la parte pià alta della città è l'area del centro storico a est del Pavaglione, Via Poveromini, Matteotti, Risorgimento etc.... 18, 19 metri slm. Zona alta è anche il complesso dell' ospedale. 
Le acque del Senio, del Santerno sono tutte arrivate da Sud, Sud Ovest (Felisio circa) proseguendo verso Nord e allagando nel loro percorso il centro storico poi zone più basse dove è defluita più lentamente, per esempio a Ovest si nota in rosso la depressione del parco dei Mulini e zone circostanti, poi trovando altre zone basse come l'area Corelli ,Gramsci, Mentana Nord , le vie a Nord di via Acquacalda come Via Reni, Pulicari, etc... Le zone a Est mediamente leggermente un po' più alte di quelle Ovest e Nord e non direttamente sul percorso del flusso hanno subito allagamenti un po' meno importanti, però sono state interessate dalle acque fuoriuscite per il sovraccarico di un canale scolante che pure aveva intercettato acque fluviali, vicino al palazzetto. Infine nella mappa si osserva a Nord in rosso scuro la profonda depressione del lago dell' ex fornace Gattelli, che forse funziona un po' da bacino di laminazione per le acque che transitano nelle vicinanze.  
 Ho voluto esplorare anche Bagnacavallo, colpita 2 volte dall'alluvione nel giro di 2 settimane, si nota bene che il centro storico si eleva molto chiaramente rispetto alle zone circostanti (si pensi per esempio alla salita che dalla Via Bedeschi porta all' ex convento di San Francesco), in particolare la piazza principale è il punto più alto del paese. In entrambe le occasioni la parte più colpita è stata la zona a Est, quella più vicina alla rottura del Lamone ma anche la più bassa come altimetria.  
 Poi una rappresentazione , con colori meno dettagliati rispetto alla mappa di solo Lugo, dei Comuni dell Unione Bassa Romagna nel loro insieme. Si nota molto chiaramente che il territorio digrada da Sud verso Nord e si osserva in effetti la depressione nella quale sorge Conselice che ha avuto così tante difficoltà nel fare defluire le acque. La mappa è zoomabile per verificare dettagli di ciascun Comune e mostra l'altezza puntuale passando il mouse.  
 Infine ecco l'altitudine, sempre con una minore scala di colori semplificata, del territorio comunale di Ravenna, si capisce bene lo sforzo messo in campo per evitare che le acque entrassero in centro città da Ovest. Sarebbe stato un grosso problema considerando che i livelli altimetrici della città sono veramente bassi, spesso sotto il livello del mare. Un curiosità, la parte più alta del centro si trova nei pressi di Piazza Caduti. La mappa è zoomabile per verificare dettagli delle zone e mostra l'altezza puntuale passando il mouse.  
 Grazie a Andrea Borruso di OnData e Maurizio Napolitato di FBK per il vosto aiuto!

domenica 10 maggio 2020

La mortalità nei Comuni italiani e in Bassa Romagna durante l'emergenza Corona virus

Recentemente ISTAT ha rilasciato i primi dati 2020 sulla mortalità nei Comuni italiani, cioè i dati da 'anagrafe' dei decessi. E' stato un dato molto atteso perché si sapeva avrebbe fornito una  prima visione abbastanza 'certa' degli effetti avuti dalla diffusione dell'epidemia  ; un tassello in più per capirne l'impatto e per capire se le assunzioni fatte sull'entità del contagio a livello territoriale erano corrette.
Infatti questi dati sono stati integrati nel rapporto dell' Istituto superiore di sanità e collegati a quelli di diffusione dell'epidemia al fine di dare una prima descrizione accurata del fenomeno. E' una lettura che consiglio , e che serve per capire la visualizzazione dei dati che ho creato.

A me interessava avere una visione di insieme dell' incremento di mortalità nei Comuni ma anche la possibilità di potere entrare nel dettaglio di ogni territorio , per tutti i Comuni per i quali il dato è disponibile (circa il 90%) , cosa che non sono riuscito a trovare in giro.
I dati che ho preso in considerazione sono quelli di variazione % di mortalità nel periodo Marzo Aprile 2020 confrontato con lo stesso periodo degli anni 2015-2019 (per alcuni comuni il periodo di rilevazione è 01/03 - 15/04, per altri solo 01/03 - 31/03)
Per questo ho generato una mappa esplorabile a livello territoriale e una 'classifica' dei Comuni per evidenziare quali sono quelli dove l'incremento è stato maggiore. 

L'istogramma , mostra una classifica dei Comuni per variazione % di mortalità , si nota subito che i Comuni della provincia di Bergamo (in blu) sono in testa , ma in generale molte province lombarde e del nord Italia sono ai primi posti. Aumenti di mortalità fino al 3900%. Al di fuori dei focolai più accesi di COVID19 però vi sono zone dove la mortalità è rimasta invariata o addirittura diminuita , quindi la variabilità è molto alta e ha senso esplorare l'istogramma utilizzando i filtri per Regione e per Provincia per avere una visione più chiara (deselzionare 'Tutti' poi selezionare solo la regione o provincia di interesse). Si può inoltre utilizzare il filtro 'Nr. di decessi 2020 nel periodo'  scorrendo a destra lo slider dallo 0 per escludere dalla visualizzazione i Comuni più piccoli (dove il numero di morti è dell'ordine delle unità o decine) e confrontare così le città più grandi; mettendo per esempio lo slider a 500 si può vedere un aumento di mortalità del 355 % del Comune di Bergamo e una diminuzione del 10% del Comune di Roma.
Una osservazione importante da fare, quando si confrontano queste variazioni di mortalità tra Comuni distanti tra loro, è che il dato considera un periodo temporale 'limitato' e che intercetta in punti diversi la curva epidemica per ciascun Comune, perché ovviamente l'epidemia non si è diffusa nello stesso momento in modo uguale ovunque.
Scorrendo il mouse sulle barre dell'istogramma si può vedere anche il dettaglio di variazione %  di decessi per sesso, faccio notare che la base di dati ISTAT, in alcuni casi , omette la percentuale di decessi maschili o femminili (per esempio Comune di Grandosso), pur riportando il totale.

Venendo alla mappa essa mostra in verde i Comuni dove la mortalità 2020 è diminuita  e in gradazioni di rosso dove è aumentata. Di nuovo diciamo che le cose salienti a livello nazionale, che sono state evidenziate in mappa già da diverse testate  , sono la mortalità decisamente aumentata nelle aree intorno a Bergamo e nei focolai del lodigiano oltre che la variazione di mortalità bassa al Sud. A mio avviso è interessante anche individuare i focolai rossi isolati in mezzo ad aree perlopiù verdi.  Si notano inoltre i buchi dei Comuni per i quali non è stato rilevato il dato.  
Anche in questo caso ha senso entrare nel dettaglio utilizzando i filtri per regione o per provincia e lo zoom per avere una visualizzazione più chiara e colori più marcati che non risentano della grandissima variabilità a livello nazionale.



Venendo alla Bassa Romagna dopo avere filtrato per la Provincia di Ravenna e zoomato la mappa sul territorio, si osserva che in provincia la mortalità è molto aumentata nel Comune i Solarolo, in Bassa Romagna in particolare Bagnara e Massa Lombarda hanno gli aumenti più significativi, mentre a Cotignola e Sant'Agata la mortalità è diminuita. Manca il dato di Bagnacavallo e Alfonsine. Ecco un estratto della visualizzazione :Variazione mortalità 2020 Ravenna





mercoledì 29 giugno 2016

OldRA, una mappa di foto storiche della città

Nel 2015 mi sono imbattuto nella pagina Facebook C'era una volta Ravenna che raccoglie foto storiche della città da inizio secolo ai giorni nostri. Mi è subito sembrato che fosse un modo molto bello per portare ad un pubblico ampio un po' di conoscenza sulla propria città, tanto che ho subito voluto dare un contributo inviando al curatore della pagina alcune foto di famiglia fatte a Marina di Ravenna nel 1977.

La schermata del sito www.oldra.it


Ho navigato in lungo e in largo nelle foto d'epoca pubblicate e ho pensato che sarebbe stato utile avere un modo alternativo per sfogliare questo bell'album di foto che parlano della città, in particolare con una mappa.
Ho quindi cercato progetti che avessero potuto aiutarmi nello scopo e mi sono imbattuto nel progetto OldNYC. Si tratta del progetto di @danvdk, che ha voluto mappare le foto storiche di New York conservate nella Biblioteca Pubblica di New York City.
Il software di Dan oltre a fare il geocoding delle foto estrae pure la descrizione , tramite OCR, dalle foto stesse; prevedendo quindi anche il feedback degli utenti per aiutare a correggere imprecisioni nella raccolta dati. Recentemente è stata rilasciata anche l'applicazione per IOS per navigare la mappa da dispositivi mobili e che propone in modalità push le foto in base al luogo di NY in cui ci si trova, fornendo quindi, per esempio, una nuova esperienza ai turisti.
Mi è sembrato che il software di Dan, condiviso su GitHub, fosse perfetto quindi l'ho adattato ai miei scopi ed ecco il risultato : www.oldra.it.  In particolare il mio sistema fa 3 cose principali :
- Interroga la pagina Facebook C'era una volta Ravenna e ne legge i post attraverso le API di Facebbok.
- Assegna un rating di popolarità alle foto in base al conteggio di condivisioni (sul sito sono nel riquadro Popular Photos)
- Effettua il geocoding attraverso le API di Google (già utilizzate in OldNYC) estraendo l'indirizzo dalla descrizione della foto. In questo è stato molto utile che il Comune di Ravenna abbia pubblicato il dataset in open data dello stradario della città.
- Crea la mappa piazzando le foto in base ai risultati del geocoding. Le foto sono dei link alla pagina C'era una volta Ravenna.

domenica 3 maggio 2015

Le basi di dati della pubblica amministrazione

Da qualche mese a questa parte AGID ha messo a disposizione il catalogo che intende censire tutte le basi di dati delle pubbliche amministrazioni italiane.

Un simile censimento è il primo passo necessario per valorizzare il patrimonio informativo pubblico, visto che i dati in esso contenuti sono un asset strategico fondamentale per lo sviluppo del paese. Da esso si potrebbe partire per fare un lavoro di unificazione e omogeneizzazione di basi di dati e applicazioni (attualmente molto diversi anche se usati per gli stesso processi....) nonchè a una definizione delle ontologie necessarie a descrivere la conoscenza della PA.

Tutto questo si tradurrebbe in enormi vantaggi per cittadini e imprese che potrebbero così usufruire di servizi gestiti e offerti in modo uniforme e interoperabile in tutto il paese.


Durante il recente raduno #SOD15 abbiamo cominciato ad analizzare tale catalogo per capirne il contenuto e cercare di definirne una ontologia. Ci siamo però resi conto che la base di dati era molto più sporca del previsto e quindi poco usabile. Per questo ho cercato di continuare il lavoro di pulizia e mettere insieme qualche visualizzazione che aiutasse a chiarire i contenuti del catalogo.

Sono partito dal dump SQL fornito da AGID ricreando il database Postgres di partenza e ho creato una fact-table esportabile in formato csv (questo perchè,come constatato durante l'hackathon,il csv presente sul sito di AGID ha grossi problemi di qualità dei dati).
Il risultato è un csv che ho sottoposto a pulizia attraverso Google Refine cercando di uniformare le varie colonne. Ho notato che un parziale lavoro di pulizia era già stato compiuto da AGID poichè esistono colonne con suffisso "_new" più 'pulite' e su tali ho lavorato. Qui condivido i file dei vari step e anche il progetto Refine nel caso qualcuno volesse continuare nel lavoro di pulizia ancora necessario : https://drive.google.com/folderview?id=0B285aRfZDUKiflpkRmI3ZWs0WmxlekE5NU9wVFBKWEtCSGJwSUxFTkhyaUwtbS1TMF8xYm8&usp=sharing

Infine ho creato una visualizzazione interattiva per capire la distribuzione del numero di basi di dati in base a un po' di parametri che mi sembrano interessanti e anche in modo georiferito sul territorio nazionale.
Nella visualizzazione di dettaglio ho cercato di mostrare l'elenco delle singole basi di dati per area geografica. La visualizzazione mi ha permesso di constatare, per esempio, che purtroppo ad oggi l' Unione dei Comuni della Bassa Romagna risulta inadempiente nella comunicazione delle proprie basi di dati, come circa il 30% delle amministrazioni pubbliche (http://www.agid.gov.it/agenda-digitale/open-data/basi-dati-pa/amministrazioni-inadempienti).

giovedì 1 maggio 2014

Il reddito degli italiani in ogni Comune,le disuguaglianze e dove vivono i super-ricchi


Recentemente il Ministero dell' Economia e delle Finanze ha rilasciato i dati delle denunce dei redditi IRPEF 2012 in formato open data. Il dataset che ho preso in considerazione (qui quello arricchito da me con coeff. di Gini) contiene il reddito totale dichiarato per ogni Comune italiano e considera sia il lavoro dipendente che autonomo. E' necessario precisare che si parla di reddito dichiarato, quindi i risultati delle elaborazioni sono ovviamente viziati dall'evasione fiscale non contemplata ne facilmente stimabile. Per il calcolo del reddito medio pro-capite non ho diviso l'ammontare del reddito per il totale di abitanti del Comune ma per il totale dei dichiaranti.



Il reddito medio pro-capite
Ho elaborato il dataset per capire come è distribuita la ricchezza nazionale sul territorio e per farlo ho generato una mappa choropleth che mostra in gradazioni di rosso i redditi pro-capite annuali  inferiori alla media nazionale (che si attesta intorno ai 20.000 Euro annui ) e in gradazioni di verde i redditi superiori alla media.
Il risultato, ottenuto utilizzando QGis e TileMill,  è un mosaico che evidenzia chiaramente la disparità tra Nord e Sud e la maggiore ricchezza di Milano e Roma e dei capoluoghi. Esplorando la mappa interattiva con il mouse e usando lo zoom si possono indagare i luoghi più ricchi o più poveri del paese e le isole 'felici' o 'infelici' che si differenziano dai vicni. Al Nord per esempio risalta la relativa 'povertà' di molte aree alpine, della zona a Sud di Piacenza e della pianura ferrarese e rovigotta. A Sud, in mezzo al rosso preponderante si evdenziano zone relativamente più benestanti vicino alle coste oltre che intorno ai capoluoghi. Link per la mappa a schermo intero




Le disuguaglianze di reddito
Oltre alle disuguaglianze territoriali che si notano nella mappa esistono anche disuguaglianze nella distribuzione del reddito all'interno dello stesso Comune. Esistono luoghi in cui la ricchezza totale di pochi è molto più alta della ricchezza totale di una moltitudine di persone. L'Italia nel panorama europeo è fanalino di coda per quanto riguarda la disuguaglianza di reddito. Per misurare la disuguale distribuzione della ricchezza si usa l'indice di Gini , un numero compreso tra 0 e 1 che più e grande e più manifesta una concentrazione di ricchezza nelle mani di pochi. Se l'indice di Gini è 0 allora la ricchezza è distribuita in modo uguale a tutte le persone, se è uguale a 1 allora è il caso limite in cui una persona ha tutto e gli altri non hanno niente. Uno dei mezzi che i governi hanno per calmierare le disuguaglianze, le quali possono tradursi in importanti problemi sociali e di sostenibilità economica, è l'imposizione fiscale progressiva (non ultimo il decreto IRPEF dell'attuale governo Renzi)
Ho calcolato l'indice di Gini per ciascun Comune italiano, ho verificato di avere fatto un lavoro accettabile confrontando con i risultati della Banca d'Italia e ho messo in relazione reddito medio pro-capite e indice di Gini costruendo un grafico di dispersione in cui ogni pallino è un Comune. Il grafico non evidenzia una chiara correlazione tra l'aumento di reddito pro-capite e l'aumento di disuguaglianza ma consente di individuare quali sono in Italia i luoghi con reddito pro-capite più alto (i primi 5 : Basiglio, Campione d'Italia, Cusago, Torre d'Isola, Pino Torninese) e quelli con maggiore disuguaglianza di reddito tra gli abitanti (i primi 5: Dambel, Lenno, Rocca De Giorgi, Menarola, Portofino). A proposito delle disuguaglianza va notato che il risultato di Dambel, Rocca de Giorgi e Menarola non è a mio avviso particolarmente significativo per il reddito medio molto basso del primo (poco più di 8.000 euro pro-capite....) e per il fatto che il secondo e terzo hanno rispettivamente 84 e 47 abitanti (direi che sarebbe il caso di abolire simili inutili micro Comuni...).
Attraverso i filtri del grafico si possono analizzare le situazioni delle singole regioni e province.

Dove vivono i super-ricchi
Il dataset analizzato contiene i redditi divisi per fasce di reddito e l'ultima fascia di reddito riporta i contribuenti che dichiarano più di 120.000 Euro annui. Ho allora calcolato il reddito medio di questi 'ricchi' per capire in quali luoghi vi sono poche persone molto più ricche della media dei loro compaesani. Il risultato è un istogramma che evidenzia ai primi posti le città di Lenno (2 Milioni di Euro pro-capite annuali !) Lajatico (dove vive Andrea Bocelli, buon contribuente) Agordo (quartier generale di Luxottica) Tavullia (paese di Valentino Rossi).




Alcuni link dove potete trovare la mappa:

http://www.ilpost.it/2014/04/29/mappa-reddito-italia/
http://www.lastampa.it/2014/04/30/economia/ecco-la-mappa-del-reddito-italiano-i-pi-ricchi-vivono-a-milano-e-roma-BqfB9RFwoZAQHAuNKrGjBO/pagina.html
http://torino.repubblica.it/cronaca/2014/05/02/news/vivono_a_caprie_i_pi_ricchi_del_piemonte_sono_i_quinti_in_italia-85044487/
http://www.vanityfair.it/news/italia/14/04/30/paesi-reddito-italia
http://www.internazionale.it/atlante/disuguaglianze/
http://www.fanpage.it/il-reddito-degli-italiani-comune-per-comune-mappa/
http://www.quifinanza.it/8559/soldi/la-mappa-ricchezza-in-italia-indice-gini-redditi-disuguaglianza-citta.html
http://www.ilmattino.it/PRIMOPIANO/CRONACA/mappa-comuni-ricchezza-italia/notizie/658956.shtml
http://www.ilgazzettino.it/ITALIA/CRONACABIANCA/mappa_comuni_ricchezza_italia/notizie/658920.shtml
http://www.grandain.com/2014/04/30/ecco-i-redditi-online/
http://ctzen.it/2014/05/03/dove-vivono-i-superi-ricchi-a-catania-la-mappa-del-reddito-comune-per-comune/
http://www.oggicronaca.it/2014/05/02/tortona-e-la-citta-piu-ricca-della-provincia-di-alessandria-si-vede-nella-mappa/
http://www.umbria24.it/redditi-in-umbria-perugia-corciano-e-terni-i-piu-ricchi-la-mappa-comune-per-comune/280853.html
http://www.lozzodicadore.eu/blog/il-reddito-degli-italiani-per-ogni-comune-dati-con-mappatura.html
http://www.blitzquotidiano.it/economia/mappa-dei-redditi-ecco-dove-vivono-i-piu-ricchi-in-testa-roma-e-milano-1852162/
http://www.giornaledelcilento.it/it/30-04-2014-stipendi_del_cilento_pi_ugrave_bassi_d_italia_nessun_comune_sopra_la_media_nazionale_ma_super_ricchi_a_centola_e_agropoli-23412.html#.U2X5N1cVeSp
http://www.modenatoday.it/economia/mappa-ricchezza-redditi-comuni.html
http://www.molfettalive.it/news/Attualit%C3%A0/284422/news.aspx
http://rbe.it/news/2014/05/08/la-mappa-dei-redditi-nellitalia-che-aumenta-le-disuguaglianze/

giovedì 27 febbraio 2014

Open data e mappe, l'esempio degli investimenti a Lugo

Poche rappresentazioni grafiche risultano di immediata comprensione quanto una mappa.

Le mappe consentono al nostro cervello di identificare in modo 'naturale' correlazioni tra il dato spaziale caratteristco dell' area rappresentata e il dato specifico che vi viene sovrapposto (facendo quello che si chiama un mashup). L'esempio più noto di questo tipo di meccanismo cognitivo è quello legato alla storia del Dottor Snow che scoprì la causa dell'epidemia di colera a Londra del 1854 grazie proprio ad una mappa della città a cui sovrappose i dati di diffusione del colera e la dislocazione delle pompe pubbliche di acqua.
Il risultato di questo mashup fu l'individuazione visuale chiara di un area ben definita in cui si concentravano i casi di colera , proprio intorno ad una fontana in Broad Street, prontamente disattivata.
La mappa del colera di John Snow
La visualizzazione di dati su mappe può quindi consentire di creare nuova conoscenza. Può essere un buon modo, per esempio, per creare più consapevolezza negli abitanti di una città a proposito delle caratterische del luogo dove vivono oltre che per creare servizi utili alla collettività (si veda per esempio http://mapumental.com/ che usa open data georeferenziati per aiutare a scegliere il luogo migliore dove andare a vivere per avere tempi di trasferimento casa-lavoro accettabili ).

Io ho scelto di rappresentare i dati del piano degli investimenti triennali del Comune di Lugo (già trattati in un precedente post) su una mappa del territorio, per capire dove si concentrano maggiormente le risorse.
Devo dire che il risultato delle georeferenziazione dei dati è parziale, in quanto non tutte le voci presenti nel file PDF fornito dal Comune sono facilmente 'mappabili' sul territorio (per esempio la macrovoce di investimento in generiche nuove rotonde o nuovo arredo urbano non sono piazzabili su una mappa univocamente...), di conseguenza la mappa non è completa,quindi se il dato che il comune offre  Comune fosse già georeferenziato sarebbe certo meglio :). In ogni caso comunque la maggior parte degli investimenti è rappresentata, quindi l'informazione che se ne ricava è comunque interesante.

Nella mappa (che si può zoomare) sono rappresentati gli investimenti con delle bolle (cliccabili per maggiorni info) di grandezza proporzionale all'ammontare in euro di ciascun investimento. Si nota evidentemente che il centro città , più densamente popolato e dove si concentrano i servizi, è anche il luogo dove si concentrano maggiormente gli investimenti. Si nota anche che l'area di Voltana è interessata da bolle molto grandi che rappresentano gli investimenti nella rete viaria locale.
Come detto la mappa rappresenta gli investimenti 2013-2015. Se essa contenesse anche il dato storico si potrebbero fare considerazioni molto interessanti per esempio per vedere  la correlazione del valore storico degli immobili di una certa area e la quantità di denaro investito dal Comune in tale area. O ancora si capirebbe come sono mutate nel tempo le politiche dell'amministrazione rispetto alle infrastrutture.