Sebbene l’amministrazione locale detenga importanti informazioni relative alla posizione e disponibilità dei vari tipi di parcheggio a Trento, questi dati sono spesso parziali o non aggiornati. Una valida alternativa all’utilizzo di risorse istituzionali per la loro raccolta è il crowdsourcing, ovvero la raccolta di dati e informazioni direttamente dai cittadini. Tra i motivi per cui il coinvolgimento della cittadinanza è da preferire, vi sono:

  1. la conoscenza, di gran lunga più dettagliata, di chi abita e vive quotidianamente una determinata zona della città
  2. la partecipazione dei cittadini al processo decisionale, che parte proprio dalla disponibilità dei dati
Parcheggi con QROWD

Nello specifico, a Trento è stata indicata come prioritaria la raccolta di dati e informazioni relative ai parcheggi per:

  • bici
  • auto

QROWD permette di recuperare i dati mancanti nel seguente modo:

  1. Tramite il Virtual City Explorer, una piattaforma di crowdsourcing - che offrono la possibilità agli utenti registrati (che non necessitano quindi di essere presenti a Trento) di esplorare la città virtualmente (utilizzando Google Street View) e di fotografare i vari tipi di parcheggio rispondendo a brevi domande relative al tipo e al numero degli stessi
  2. Tramite l’app i-Log - che permette ai cittadini locali di fotografare di persona i vari tipi di parcheggio e rispondere a brevi domande relative al tipo e al numero degli stessi

Risultati

Durante il progetto sono state lanciate diverse sfide, sia tramite il Virtual City Explorer che utilizzando i-Log. Sono stati quindi raccolti dati sugli stalli per le biciclette e sui parcheggi gialli presenti in città. 

I dati provenienti da tutte le diverse fonti (istituzionali e crowdsourcing) sono stati fusi assieme e possono essere visualizzatisu una mappa interattiva all’interno della dashboard dedicata ai cittadini:

http://citizendashboard.qrowd.aksw.org/qrowdDashboard/

Nella figura: visualizzazione sulla dashboard degli stalli per biciclette in centro storico, risultato della fusione di dati provenienti dagli open data (Municipality dataset), dal Virtual City Explorer e da Open Street Map (Linked Geodata)

Immagini

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