Il crowdsourcing di dati scientifici piace anche ai governi a caccia di big-data sulle catastrofi naturali e con budget low-cost. L’ultimo esempio arriva dalla Usgs, l’agenzia geologica statunitense che in collaborazione con la Nasa e un paio d’università ha lanciato la sua unità di “crowdsourcing and Citizen Science” che ha già prodotto diversi paper. “Tra i risultati pratici vi è ad esempio uno strumento, chiamato “Did You Feel It? (Dyfi)” (letteralmente “Lo hai sentito?”) che raccoglie informazioni tra le persone colpite da un terremoto e produce mappe sulla base delle informazioni fornite dalle persone, che guida a sua volta operazioni di soccorso e ricostruzione” osserva Simone Sala, ricercatore presso la Data-pop Alliance, una coalizione globale per i big-data e lo sviluppo creata da the Harvard Humanitarian Initiative, il Mit Media Lab, e l’Overseas Development Institute in questi giorni a Trieste per il workshop Ictp-Safecast sulla citizen science.

“Anche nel caso del terremoto di Haiti del 2010 fu una comunità di volontari che migliorò sensibilmente le mappe del paese su Open Street Map e raccolse richieste di aiuto e soccorso attraverso sms e chiamate telefoniche. Le informazioni fornite dalle persone furono determinanti per salvare vite umane – continua Sala – Personalmente ho poi partecipato a due iniziative organizzate dalla compagnia di telecomunicazioni Orange che mise a disposizione il proprio dataset anonimizzato relativo a telefonate e sms inviati dai cellulari dei propri utenti in Senegal e in Costa d’Avorio”.

L’analisi dei flussi di traffico telefonico permise, ad esempio, di associare l’insorgenza di un conflitto armato con l’andamento del traffico telefonico. Predire le catastrofi come i terremoti o le alluvioni rimane impossibile, ma i big data stanno aiutando ricercatori e governi a prevedere il comportamento umano in occasione di determinate catastrofi. “Un caso interessante che ho esaminato di recente, sviluppato da Global Pulse, è l’agenzia delle Nazioni Unite che lavora specificatamente sui big data – osserva Sala –, la quale  ha analizzato le transazioni di prelievo di contante e di spese effettuate con bancomat o carta di credito prima e dopo un ciclone in Messico: dall’analisi dei dati si è compreso come le diverse fasce della popolazione si preparino e rispondano a un terremoto, e quali differenze vi siano tra l’approccio di uomini e donne a un evento simile.

Ricerche come questa consentono di sviluppare politiche e servizi che sappiano stimare gli impatti e gli scenari di recovery su un territorio, oltre che meglio tutelare i soggetti a maggiore rischio in caso di catastrofi. Analogamente, l’analisi dei movimenti di una popolazione in caso di catastrofi, a partire dai dati raccolti dai cellulari, consente di approntare piani di evacuazione e mobilità adeguati”.

L’utilizzo dei big-data generati più o meno consapevolmente dai cittadini attraverso i propri smartphone porta però anche a un ribaltamento della tradizionale prospettiva di ricerca e dei limiti particolari. “Il cambiamento offerto da questa costellazione di tecnologie e comunità è veramente copernicano – sottolinea Sala – Passiamo infatti da modelli di analisi in cui formuliamo un’ipotesi e raccogliamo poi i dati che la verifichino o, al contrario, la confutino, a modelli in cui esaminiamo una popolazione e verifichiamo il suo comportamento in occasione di particolari eventi o in relazione ad altre popolazioni. In parole povere, smettiamo di chiederci “perché” succeda qualcosa sulla base di nostre ipotesi, e iniziamo a chiederci “cosa” stia succedendo in un sistema senza risposte a priori.

D’altra parte, anche in caso di attività di ricerca classica i dati generati da non ricercatori possono senza dubbio costituire la base per produrre ricerca scientifica di alto livello. Condizione è la bontà del lavoro di analisi dei dati da parte dei ricercatori unita alla presenza di un’alta qualità dei dati prodotti da non ricercatori o dall’ampiezza del campione a disposizione, che maschera il rumore di fondo. In alcuni campi i dati generati da non ricercatori ma da semplici appassionati, come ad esempio i birdwatcher, hanno già permesso di produrre nuove conoscenze in campo scientifico. Tra i limiti credo però sia importante ricordare che alcuni soggetti restano “digitalmente invisibili” e dunque esclusi. Proprio qualche giorno fa una ricerca  ha mostrato come alcune politiche della municipalità di Phoenix in Arizona non tengano in considerazione quelle persone (come i senzatetto) che non hanno accesso a sistemi di informazione o vivono fuori da ambienti monitorati con dispositivi elettronici”.