La Citizen Science definisce un approccio alla ricerca scientifica caratterizzato dalla partecipazione attiva dei cittadini in tutte le sue fasi: dalla formulazione dell’oggetto di indagine, alla produzione di dati, fino alla divulgazione finale dei risultati. I cittadini contribuiscono utilizzando le proprie conoscenze, svolgendo attività o mettendo a disposizione strumenti personali (es. automobili, smartphone, sensori). Questo rende la ricerca scientifica più inclusiva, aperta e accessibile. I cittadini, da semplici soggetti osservati, divengono così collaboratori preziosi: una loro partecipazione ampia consente ai ricercatori di raccogliere volumi di dati significativamente più consistenti, vari e capillari rispetto ai metodi di indagine tradizionali.
La Citizen Science, come spiegavamo qui, può apportare un contributo significativo anche nei progetti di ricerca orientati al benessere ed allo sviluppo sostenibile. Secondo la definizione dell’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS), il benessere individuale ha una natura spiccatamente multidimensionale, che abbraccia aspetti fisici, mentali e sociali. Per misurare in modo sistematico queste dimensioni, l’Agenda 2030 delle Nazioni Unite delinea 17 Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (OSS).
Un binomio, quello tra Citizen Science e sviluppo sostenibile, al centro di CITYBLE – progetto di ricerca realizzato dall’Università degli Studi di Milano, l’Università degli Studi del Salento e l’Università degli Studi di Ferrara – che vuole capire come la Citizen Science possa avvicinare i cittadini alle tematiche di well-being e sostenibilità e renderli parte integrante di ricerche scientifiche rigorose nell’ambito della ricerca sociale.
La Citizen Science per il benessere e la sostenibilità: dati sui progetti europei
Per comprendere lo stato dell’arte sul tema a livello Europeo, come si anticipava già in un precedente articolo, nell’ambito di CITYBLE si è fatto ricorso al database EU-CORDIS, che documenta i progetti di ricerca e sviluppo cofinanziati dai programmi quadro dell’Unione Europea. Sono stati selezionati tutti i progetti aventi i termini “citizen” e “science” tra le parole chiave. Dal corpus risultante, è stato infine estratto un campione di 100 progetti selezionati sulla base del budget, del numero di istituzioni partecipanti e della loro durata. Abbiamo quindi valutato gli obiettivi e i risultati attesi di ciascun progetto, classificandone gli impatti rispetto agli OSS.
I progetti evidenziano una chiara focalizzazione su quattro specifici OSS: OSS3 (Salute e Benessere); OSS11 (Città e Comunità Sostenibili); OSS13 (Lotta contro il Cambiamento Climatico); OSS9 (Imprese, Innovazione e Infrastrutture). Questa distribuzione riflette quindi una maggiore concentrazione dell’approccio della Citizen Science in Europa verso tematiche di resilienza urbana, sviluppo infrastrutturale, sostenibilità ambientale e assistenza sanitaria.
Particolarmente interessante risulta l’analisi delle interconnessioni tra i diversi OSS. Numerosi progetti integrano obiettivi multipli, come la promozione della salute ambientale (OSS15) e umana (OSS3) attraverso infrastrutture verdi urbane (OSS11), o il miglioramento dell’equità sanitaria (OSS3) tramite la condivisione transfrontaliera di dati clinici (OSS9 e OSS17) o, ancora, la promozione della collaborazione tra scienziati europei (OSS17) e il potenziamento delle infrastrutture (OSS9). Esaminare dunque le frequenze congiunte degli OSS all’interno dei vari progetti consente di individuare tendenze e sinergie. A tal fine, si è elaborata una matrice di co-occorrenza degli OSS (Figura 1).
La matrice quantifica la frequenza con cui ciascun OSS compare congiuntamente ad altri OSS all’interno dello stesso progetto. Per preservare l’ordine di importanza fra i vari OSS dello stesso progetto, si è adottato un approccio direzionale: se in un dato progetto l’OSS X è valutato come primario rispetto all’OSS Y, allora viene incrementata unicamente la cella (X,Y), lasciando immutata la cella (Y, X). In tal modo, la matrice riflette non solo la forza delle associazioni, ma anche l’ordine di priorità tra gli obiettivi.
Esistono connessioni particolarmente intense tra infrastrutture e città sostenibili: la direzionalità OSS 9 (Imprese, innovazione e infrastrutture) → OSS 11 (Città e comunità sostenibili), con 22 occorrenze, supera l’inversa OSS 11 → OSS 9 (16 occorrenze): ciò suggerirebbe che i temi legati alle infrastrutture e all’innovazione fungono di frequente da motore iniziale per le iniziative di rigenerazione urbana, la quale tende a configurarsi più spesso come beneficio derivato. OSS 7 (Energia pulita e accessibile) → OSS 9 (Imprese, innovazione e infrastrutture) (18) indica un orientamento progettuale basato sui servizi rinnovabili come fondamento dello sviluppo industriale sostenibile. Anche OSS 3 (Salute e benessere) → OSS 17 (Partnership per gli obiettivi) (11) evidenzia come molti interventi sanitari si fondino su reti di collaborazione fra istituzioni e policy condivise, mentre OSS 9 (Imprese, innovazione e infrastrutture) → OSS 13 (Lotta contro il cambiamento climatico) (9) rimarca l’approccio infrastrutturale alla mitigazione climatica.
Abbiamo quindi derivato una rappresentazione grafica della matrice attraverso un diagramma a corda (Figura 2) che offre un colpo d’occhio immediato sull’intero sistema di relazioni: la grandezza degli archi circolari e lo spessore delle corde fra essi mettono gerarchicamente in risalto i nodi più centrali e le connessioni più significative. Nel grafico, OSS 11 (Città e Comunità Sostenibili) si manifesta chiaramente come l’hub più rilevante, grazie all’arco più ampio e alle numerose corde che lo connettono a quasi tutti gli altri OSS (in particolare OSS 9, OSS 7 e OSS 3), confermando la sua funzione di pivot nei progetti di Citizen Science. L’accostamento visivo con OSS 9 evidenzia ancora una volta la forte relazione infrastrutture–urbanistica, mentre il collegamento fra OSS 7 e OSS 9 ribadisce l’importanza delle energie rinnovabili nella costruzione di modelli industriali sostenibili.
Un binomio virtuoso: tecnologie digitali e Citizen Science
La tecnologia assume un ruolo cruciale nel rendere sostenibili e scalabili i processi collaborativi di Citizen Science, fungendo non solo da infrastruttura per la raccolta, l’elaborazione e la diffusione dei dati, ma anche da fattore abilitante per la co-creazione di nuove forme di valore e benessere per i cittadini.
Dal punto di vista infrastrutturale, i progetti hanno impiegato le tecnologie digitali con tre finalità principali: raccolta dati; elaborazione e analisi dati; visualizzazione e disseminazione dei risultati ottenuti.
Per la raccolta dei dati sono stati utilizzati sensori IoT, dati satellitari per l’osservazione della Terra, sensori integrati negli smartphone (accelerometro e GPS) e applicazioni mobili per la somministrazione di questionari.
Sul fronte dell’elaborazione, frequente è il ricorso a strumenti di Big Data Analytics e a modelli di Machine Learning e di Intelligenza Artificiale per il riconoscimento di pattern complessi nei dati raccolti e la costruzione di modelli predittivi basati sulle osservazioni, anche tramite l’ausilio di computer ad alte prestazioni; molti progetti hanno creato repliche virtuali dinamiche di intere infrastrutture ed ecosistemi – note come digital twin –, in modo da poter monitorare, simulare e predire il comportamento dei sistemi replicati, senza dover intervenire fisicamente sul sistema originale.
Infine, l’adozione di dashboard online interattive e portali open-access con API pubbliche facilita la visualizzazione trasparente dei risultati e il riuso dei dati da parte di cittadini, ricercatori e policy-maker.
Le tecnologie in esame assumono una valenza trasformativa quando impiegate nel contesto della Citizen Science poiché abilitano nuove modalità di partecipazione attiva tra cittadini, ricercatori e istituzioni, facilitando il raggiungimento degli obiettivi con un’efficienza difficilmente conseguibile altrimenti.
Tecnologie Digitali e Citizen Science: sperimentazioni e casi di successo
Nel progetto RadoNorm, i cittadini europei hanno svolto un ruolo attivo nella raccolta e nella validazione dei dati sulle emissioni di radon: dotati di kit di misura e di un questionario online, oltre 800 volontari in 16 Paesi hanno registrato più di 10.000 misurazioni domestiche, contribuendo non solo a mappare puntualmente l’esposizione al radon (raccolta dati), ma anche a calibrare statisticamente i modelli di rischio fornendo dei feedback diretti ai ricercatori tramite il portale del progetto (monitoraggio e validazione puntuale del modello), superando così i limiti delle tradizionali campagne centralizzate di misurazione.
Con lo scopo di ridurre gli sprechi energetici, il progetto RUGGEDISED a Umeå (Svezia) ha previsto l’installazione di 1.200 sensori intelligenti per monitorare in tempo reale il microclima, l’occupazione degli edifici universitari e i consumi energetici. Gli utenti hanno potuto contribuire all’obiettivo monitorando i propri consumi energetici tramite il portale del progetto e identificando tempestivamente sprechi propri o altrui, come climatizzatori attivi in locali vuoti o perdite termiche fuori orario. Il sistema in tempo reale ha consentito interventi correttivi immediati e automatizzati, trasformando ogni cittadino in un attivo promotore di risparmio energetico e, persino, di manutenzione preventiva.
Per la sfera del benessere individuale, emblematico è infine il caso del progetto Gatekeeper, dove si è implementata una piattaforma per la raccolta continua di parametri vitali e biologici di oltre 40.000 anziani, tramite applicazioni mobili e dispositivi indossabili dotati di opportuni sensori. I dati relativi agli indicatori comportamentali e ai parametri vitali sono stati trasmessi in tempo reale a piattaforme cloud dotate di servizi di Intelligenza Artificiale e di Big Data Analytics, le quali hanno tempestivamente generato stime predittive sul rischio di peggioramenti clinici del paziente, fornendo al caregiver raccomandazioni personalizzate per consentire interventi tempestivi.
Questi casi dimostrano come un uso intelligente delle tecnologie digitali possa contribuire significativamente a mobilitare e coordinare i cittadini verso azioni di interesse collettivo, a pieno beneficio del singolo e della collettività nel suo intero. In definitiva, l’idea di un’“intelligenza prodotta dai cittadini, per i cittadini” si concretizza in un paradigma di ricerca, la Citizen Science, che integra tecnologie digitali avanzate e partecipazione attiva, innescando un circolo virtuoso di co-creazione di benessere fra scienziati, cittadini e policy maker.
La survey CITYBLE su sostenibilità e benessere
Sulla scorta delle esperienze studiate, al fine di incrementare e ampliare le misure e gli indici di well-being considerando il benessere con un approccio multilivello e inclusivo, il progetto CITYBLE sta (anche) coinvolgendo direttamente cittadini e cittadine in un lavoro definitorio sui temi della sostenibilità. Potete anche voi contribuire tramite una survey anonima, che può essere compilata a questo link.
Per ogni informazione o curiosità riguardante il questionario o il progetto CITYBLE è possibile scrivere a francesca.mochi@unimi.it.