Il premio onData 2017: gli esiti

Nel 2017 abbiamo lanciato la prima edizione del premio onData per valorizzare e premiare la migliore tesi sul tema dei dati pubblici. E oggi con molto piacere e un po’ di emozione pubblichiamo gli esiti!

Premio onData
Grazie a Jacopo Solmi per la grafica del premio

A lanciare l’idea è stato Andrea Nelson Mauro (mille 👏). La cosa ci è sembrata subito di grande interesse e da lì abbiamo iniziato a pensare a come realizzarla, costruendo un regolamento e un sistema per gestire il tutto.

Abbiamo ricevuto 20 tesi, su temi molto vari: da profili DCAT-AP, all’archeologia aperta, dai rilievi LiDAR ad Amatrice alla condivisione di immagini, dalle previsioni via Machine Learning sul rendimento delle piantagioni di Mais a i beacon e molto altro ancora (solo per dare un’idea).

Alcune sono sperimentali e altre compilative. E se è vero che nelle prime ci può essere spesso intrinsecamente un valore aggiunto, è anche vero che può essere prezioso avere a disposizione dei documenti che fotografano in modo strutturato lo stato dell’arte su un determinato tema.

Qui sotto l’elenco completo delle tesi, che sono liberamente consultabili:

La giuria del premio, composta da Davide Taibi, Vincenzo Patruno, Ilaria Vitellio e Andrea Borruso (grazie a tutti) ha scelto la tesi vincitrice, ma ha voluto anche assegnare una menzione speciale.

Iniziamo da questa: la menzione va a Marco Gritti per la tesi “Open e Linked Data. Nuove frontiere per la comunicazione e la sociologia”. Si contraddistingue per l’approccio basato su tecniche di data journalism e riesce ad affrontare con un linguaggio semplice e divulgativo il tema dei dati relativi alla tempestività dei pagamenti dei comuni piemontesi. Marco mostra elevate capacità nel superare le difficoltà che spesso si incontrano nel lavorare con quei dati che, per legge, dovrebbero essere già aperti e disponibili.

Vince il premio onData 2017 Gabriele Oliva con Forecasting US Corn Yield Using Machine Learning. La giuria è stata colpita molto positivamente dall’approccio e dal livello di approfondimento di tutto il lavoro di tesi. È stato impegnativo, svolto con serietà e diligenza e impostato bene, mostrando sia le potenzialità ma anche i limiti dei dati, nel momento in cui questi esistono e vengono resi pubblici e fruibili da tutti.

I dati pubblici hanno infatti consentito di impostare un lavoro solido dal punto di vista metodologico sulla possibilità di fare previsioni sul raccolto di Mais negli Stati Uniti d’America.

In USA infatti la disponibilità dei dati aperti necessari allo studio, dal clima all’uso di fertilizzanti, insieme alle modalità “industriali” con cui vengono gestite le coltivazioni, non ultimo il fatto che si estendono su grandi appezzamenti, ha permesso di strutturare bene il lavoro e di ottenere dei risultati rilevanti.

Non è probabilmente un lavoro replicabile per le produzioni agricole in Italia. Sia per le diverse modalità di utilizzo dei suoli, sia per la scarsa disponibilità dei dati necessari.

La cultura del dato in generale e del dato aperto in particolare nella PA italiana non è infatti ancora sufficientemente diffusa e condivisa, prima ancora che solida e consolidata.

La giuria ha ritenuto che la tesi premiata fosse quella che ha dimostrato l’importanza di tale cultura, sfruttando al meglio la possibilità di riusare e integrare tra loro dati pubblici. La tesi rappresenta un un interessante caso d’uso sia per chi i dati li utilizza, e in Italia sono sempre di più, ma anche per chi i dati li potrebbe (o li dovrebbe) raccogliere e pubblicare.

Il sito del premio è http://premio.ondata.it/2017/

Redazione Ondata

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