Ecco i vincitori della quarta edizione di #piemonteviz

Ecco i vincitori della quarta edizione di #piemonteviz
26 giugno 2017 Il Team di piemonteviz

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Oggi durante l’evento #DigitalSpeeches, tenutosi presso Palazzo Lascaris di Torino, sono stati annunciati i vincitori della quarta edizione del concorso di Piemonte Visual Contest che ha visto 21 progetti candidati e oltre 60 persone partecipanti.

Tutti i progetti candidati quest’anno erano di altissima qualità, sia per l’analisi dei dati effettuata sia per il livello di realizzazione, cosa che ha messo anche a dura prova i membri della giuria in fase di selezione” – ha riportato durante l’incontro Fabio Malagnino, giornalista del Consiglio regionale del Piemonte.

Ecco i progetti vincitori:

 


 

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3° classificato

DORANEA

Sintesi del progetto: Doranea offre informazioni riguardo l’immigrazione che ha interessato le province del Piemonte dagli anni ’90 ad oggi.

Link pubblico: http://doranea.altervista.org

Progetto di: Antonino Marco (referente); Bottasso Luigi; Brusasco Gaia; Buono Rosa; Calligaro Andrea; Colangelo Davide; Crepaldi Veronica; Fava Tony; Frontino Loredana; Gillio Adriano; Panzanaro Marco; Rubino Valerio; Scarpa Lorenzo; Scavuzzo Andrea

Scopri di più su Doranea

“Doranea” è stato sviluppato autonomamente da un gruppo di studenti dell’ITS-ICT Piemonte (1), iscritti al biennio 2016/2018 che frequentano i corsi di:

– Interaction & visual Design;

– Web & Mobile app development;

– Integrated Back-end Services.

La nostra formazione si focalizza sull’utilizzo e lo sviluppo delle ultime tecnologie digitali applicate al mondo del lavoro.

Doranea, nome del progetto, era l’antico nome della Porta Palatina, storica costruzione e monumento torinese eretto in epoca romana e sopravvissuto fino ai giorni nostri. Essendo stata per secoli la porta principale di Torino, sotto i cui archi sono transitate milioni di anime, essa rappresenta per noi il punto d’accesso simbolico alla nostra città.

“Doranea”, da porta fisica rivivrà divenendo porta virtuale, attraverso la quale transiteranno flussi informativi, e permetterà a chiunque di accedere, attraverso metodi di comunicazione persuasivi tra cui mappe e grafici, a una miriade di dati.

Il progetto vuole concentrarsi sullo studio dell’immigrazione che ha interessato il Piemonte nel corso dei decenni, un fenomeno che ha cambiato radicalmente la nostra società e le nostre città impattando sia sull’aspetto culturale che economico. Come tutti i grandi cambiamenti, porta con sé benefici come anche criticità gestibili solo grazie a un’approfondita conoscenza storica e comprensione delle cause e conseguenze legate ad essa.

Il progetto che vi presentiamo vuole descrivere come è variato nel corso del Novecento il fenomeno migratorio che ha coinvolto il Piemonte e come esso sia mutato da un movimento interno ai confini nazionali ad uno esteso su scala globale.

I primi grandi flussi nel Novecento si avvertono durante gli anni cinquanta e sessanta: la ricerca di migliori condizioni di vita e di lavoro spingono molti uomini a lasciare le loro terre verso le città del nord-Italia.

A Torino, per esempio, l’ondata migratoria più massiccia investe la città tra il 1959 e il 1962, e successivamente, negli anni che vanno dal 1968 al 1970.

Nel corso dell’ultimo decennio del Novecento si intravede un progressivo cambiamento che accompagnerà la Regione verso il nuovo millennio. La nuova catena migratoria non si circoscrive più al solo territorio italiano e vede la preponderanza dei flussi provenienti dall’Est Europa, dal Nord Africa e dall’Asia.

Il Piemonte, inteso come Ente locale ma anche come comunità di cittadini, ha imparato ad affrontare i conflitti sociali ed economici e a porsi all’avanguardia nella gestione di un fenomeno che è ormai parte della vita della Regione, ovvero la creazione di un insieme armonioso di popoli e culture.

Doranea, nella sua versione beta, è un esempio delle funzionalità possibili e implementabili. I dati raccolti riguardano l’ultimo decennio del Novecento e sono focalizzati sul fenomeno migratorio internazionale. Abbiamo deciso di espandere la rappresentazione delle informazioni ai primi anni del nuovo millennio per offrire all’utente un’esperienza più completa.

La progettazione della piattaforma garantisce scalabilità sui contenuti e assicura un utilizzo anche con dati relativi agli anni precedenti (o addirittura tematiche diverse) in base alle disposizioni di potenziali soggetti interessati.

Per la realizzazione del progetto sono stati utilizzati i dati sull’immigrazione messi a disposizione dal Consorzio per il Sistema Informativo del Piemonte (CSI-Piemonte) (2).

I dati, suddivisi per capoluogo e anno, sono relativi a diversi aspetti dell’immigrazione quali: numero di migranti annuali, nazione di provenienza, sesso.

L’applicativo li rappresenta utilizzando una mappa interattiva messa a disposizione dal framework Deck.gl (3).

La mappa mostra, attraverso degli archi, i flussi in ingresso in ciascuna provincia Piemontese divisi per Paese di origine e per anno di riferimento.

La mappa può essere consultata selezionando da apposito menù il sesso, l’anno di provenienza e una o più nazioni di provenienza.

(es. Selezionando Tutti-1994-Albania la mappa mostrerà come si è distribuita la popolazione proveniente dall’Albania nel 1994 nelle diverse province piemontesi).

A ciascun flusso, avente origine nel Paese selezionato, è associata una scala cromatica che evidenzia come varia l’affluenza degli immigrati in ciascuna provincia.

Ad integrare le informazioni fornite dalla mappa, nel rispetto delle preferenze definite dall’utente (sesso, anno, provenienza), l’applicativo presenta 4 grafici:

Province di arrivo: consente di visualizzare, servendosi di un diagramma polare, il numero di migranti stabilitisi in ciascuna provincia Piemontese. Il grafico è interattivo, consentendo quindi all’utente di filtrare i dati per provincia.

Stati di provenienza: consente di visualizzare, servendosi di un diagramma a ciambella, il numero di migranti provenienti dal/i Paese/i selezionato/i. Il grafico è interattivo, consentendo quindi all’utente di filtrare i dati per stato di provenienza.

Continenti di provenienza: consente di visualizzare, servendosi di un diagramma a ciambella, il numero di migranti in base al continente di provenienza. Il grafico è interattivo, consentendo quindi all’utente di filtrare i dati per Continente.

Suddivisione maschi-femmine: servendosi di un grafico a radar, consente di porre a confronto il numero di uomini e di donne relativa a ciascun flusso. Il grafico è interattivo, consentendo quindi all’utente di filtrare i dati per sesso. Perché l’indicatore sia generato l’utente deve selezionare almeno tre stati di provenienza.

Doranea è consultabile sul sito http://doranea.altervista.org creato appositamente utilizzando le librerie messe a disposizione da Bootstrap (4). Il sito è ottimizzato per le ultime versioni di Mozilla Firefox, Google Chrome e Safari.

Il progetto viene rilasciato sotto licenza libera, in quanto costruito interamente su tecnologie e fonti dati libere; sarà quindi utilizzabile, modificabile e distribuibile liberamente. Il codice sorgente di Doranea è pubblicato sul seguente repository di GitHub (5).

 

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2° classificato

CORSO PIEMONTE 900

Sintesi del progettoIl Club Corso Piemonte 900 è una ricerca che vuole rappresentare la storia del ‘900 -con particolare attenzione al Piemonte- attraverso la toponomastica stradale regionale riferita alle persone.

Link pubblico: http://www.corsopiemonte900.it/

Progetto di: Alessandro Olivero (referente); Alberto Olivero; Nadia Olivero; Chiara Schiaratura

Scopri di più su Corso Piemonte 900

La ricerca verte sui personaggi piemontesi e non piemontesi rappresentati nella toponomastica stradale del Piemonte e profilati su Wikipedia, l’enciclopedia libera.

L’analisi dei dati territoriali e toponomastici, ha prodotto:

– Una serie di infografiche riguardanti la distribuzione geografica, per genere e per macrotemi;

– Una timeline degli episodi significativi del ‘900 utilizzando esclusivamente i personaggi presenti nella toponomastica piemontese;

– Classifiche di popolarità per macro-temi a livello regionale e provinciale riservate ai personaggi piemontesi del ‘900 .

– Mini schede di approfondimento per ogni personaggio con breve biografia (e link alla relativa pagina Wikipedia) e geolocalizzazione dei toponimi ad esso riferiti.

Inoltre abbiamo reso disponibile un modulo interattivo per la ricerca libera dei personaggi individuati dall’analisi dei toponimi.

Fonte dati: Agenzia del Territorio e GEOPortale Piemonte. Per gli approfondimenti: Wikipedia, l’enciclopedia libera e ANPI – Donne e Uomini della Resistenza (2014) tramite Wikisource, la biblioteca libera.

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1° classificato

DRIVETO900

Sintesi del progetto: driveTO900 | L’industria automobilistica torinese come guida e motore dello sviluppo industriale e demografico della città nel ‘900

Link pubblico: http://www.smapup.com/PVC/driveTO900

Progetto di: Michela Zanni (referente) e Valerio De Luca

Scopri di più su driveTO900

Introduzione e obiettivi

Torino è la città industriale per eccellenza nell’immaginario italiano.

Tale fama è dovuta al forte sviluppo che per tutto il ‘900 ha caratterizzato molti settori dell’industria torinese. Questo sviluppo è stato facilitato da una serie di condizioni favorevoli, come l’introduzione e l’applicazione di innovazioni tecnologiche, un sistema infrastrutturale abbastanza maturo, la presenza di una borghesia industriale illuminata e pionieristica e la possibilità di accedere ai capitali.

La crescita del tessuto industriale cittadino, agli inizi del secolo basato principalmente sull’attività di piccole officine e laboratori artigianali, è stato piuttosto rapido. Grandi aziende sono sorte in tutta la città fin dai primi decenni del ‘900. Aziende meccaniche, ferroviarie, aeronautiche, chimiche, alimentari hanno occupato vaste aree di Torino, principalmente al di fuori delle cinte daziarie, contribuendo a delineare il volto della città e, principalmente, delle periferie. Interi quartieri hanno preso vita grazie al fortissimo richiamo di manodopera da tutta Italia.

Nonostante l’industria del ‘900 spazi in molti settori, il maggior contributo allo sviluppo viene dal settore automobilistico. Fin dai primi del ‘900 sorgono numerosissime piccole fabbriche che si dedicano a questa attività: Diatto, Aquila, Fiat, Lancia, Chiribiri per citare le più famose. Alcune di esse, pur segnando la storia dell’automobilismo italiano, hanno vita molto breve e non sopravvivono ai primi decenni del secolo, altre, come Fiat e Lancia, segnano il destino della città e dell’intera industria italiana per tutto il secolo e diventano il motore di un processo di rinnovamento della città in termini economici, urbanistici e demografici.

Il progetto proposto, intitolato driveTO900, ha come obiettivo quello di mostrare il cambiamento e l’evoluzione della città attraverso un parallelo tra lo sviluppo (e il declino) dell’industria automobilistica e l’andamento demografico e l’espansione urbana di Torino.

driveTO900 vuole, in sintesi, rappresentare l’industria automobilistica come spinta propulsiva e motore che guida la città attraverso tutto il ‘900.

 

Realizzazione

Il progetto è stato realizzato come un sito web in cui la parte principale è costituita da un web-GIS, ovvero una mappa digitale interattiva.

Per dare una descrizione visiva di come tutto l’indotto automobilistico abbia cambiato il volto della città e in alcuni casi creato la città dove prima non c’era sono stati inseriti nel progetto strumenti narrativi diversi integrati insieme: la mappa interattiva, la timeline, le infografiche, le foto e i video, le foto sferiche.

Il sito si apre con una homepage che dà accesso alle informazioni principali del progetto tramite link e icone: obiettivi, descrizione, credits, bibliografia, note metodologiche. La foto iniziale del progetto è una foto panoramica a 360° navigabile. L’icona informativa della foto consente l’accesso ad una sintesi descrittiva del progetto.

Dalla homepage è possibile accedere alla mappa interattiva, il web-GIS vero e proprio, corredata dagli opportuni strumenti di controllo: zoom, legenda, scala, zoom all’estensione.

La mappa che si apre è centrata sull’estensione della città di Torino: sono rappresentati i confini comunali, le cinte daziarie e i poligoni relativi alle aree occupate dalle case automobilistiche prese in considerazione.

Dalla mappa è possibile accedere attraverso l’icona nella barra superiore all’elenco delle case automobilistiche trattate nel progetto. Dall’elenco è possibile:

– cliccare sull’icona mappa accanto al nome della casa automobilistica per zoomare nella mappa sull’estensione del/dei relativo/i poligono/i;

– cliccare sull’icona informazioni per aprire una finestra informativa sotto forma di slider con la storia della casa automobilistica in questione.

Gli slider sono delle finestre modali che, ove composte da più pagine, si scorrono come un libro e sono corredate da testo, foto e video.

I poligoni nella mappa interattiva sono cliccabili: anche in questo caso si apre uno slider in cui sono riportate le informazioni relative a quel particolare poligono selezionato.

La mappa è corredata da una timeline che attraversa l’intero ‘900. Per ogni anno significativo è stato inserito un punto di accesso che, cliccato, visualizza una scheda informativa.

La scheda informativa può riportare due tipi di informazioni relative all’anno prescelto: sulle aziende e sulla città.

Le informazioni sulle aziende riportano un’icona che, cliccata, zooma sulla mappa in corrispondenza del/dei poligono/i di interesse per l’anno sotto osservazione. Il poligono in questione viene evidenziato con un colore giallo. Per sottolineare la scomparsa o il trasferimento di un’azienda in un determinato anno il poligono corrispondente viene evidenziato con un colore nero. La mappa inoltre riporta tutte le case automobilistiche presenti in città alla data selezionata. Variando la data variano i poligoni a seconda della loro esistenza o meno in quel dato anno.

Le informazioni sulla città sono accessibili dalle icone corrispondenti, che aprono una serie di finestre modali corredate di infografiche. Le infografiche sono relative principalmente all’andamento demografico della città: censimenti della popolazione, saldo migratorio, composizione dell’immigrazione e altre informazioni di tipo statistico.


 

Oltre ai primi tre progetti selezionati per i tre premi in denaro, la giuria ha deciso di assegnare una menzione speciale al progetto “Il Novecento in Piemonte, una strada alla volta” che viene qui sotto presentato.

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Menzione speciale

Il Novecento in Piemonte, una strada alla volta

Sintesi del progettoSpesso ogni giorno percorriamo vie attribuite a persone di cui non sappiamo nulla ma che sicuramente hanno scritto pagine importanti di storia italiana e piemontese.

Il nostro progetto è nato con l’intento di diventare uno strumento didattico: abbiamo scelto i capoluoghi di provincia del Piemonte e tramite strumenti open source e data set pubblici abbiamo cercato di dare un volto alle persone ed eventi a cui sono intestate le vie delle nostre città.

In particolare modo abbiamo voluto dare risalto alle donne e agli uomini che hanno vissuto nel ‘900 ma allo stesso tempo abbiamo deciso di mantenere tutti le personalità che hanno vissuto nei secoli precedenti.

Link pubblico: https://datavizpiemonte2017.github.io/Strade900Piemonte/

Progetto di: Maria Claudia Bodino (referente) e Federico Piovesan

Scopri di più su Il Novecento in Piemonte: una strada alla volta

Sulla mappa sono possibili due tipi di visualizzazioni:

  • le strade dedicate unicamente a personaggi significativi per il ‘900
  • le strade dedicate a tutte le persone vissute nei secoli precedenti

Per la suddivisione abbiamo usato quella suggerita da [Storia d’Italia di Montanelli] (https://it.wikipedia.org/wiki/Storia_d%27Italia_(Montanelli))

Fin dall’inizio non ci aspettavamo che tutte le vie sarebbero state identificate o che la persona giusta venisse assegnata ad ogni strada. Consapevoli dei limiti del nostro approccio, e curiosi di vederne il risultato, la nostra priorità era usare dati aperti (le informazioni geografiche di OpenStreetMap e quelle biografiche di Wikipedia e Wikidata) per creare uno stradario tanto imperfetto quanto facilmente riproducibile. Potendo continuare ci piacerebbe renderlo piu’ interattivo, permettendo agli utenti di fornire dei feedback sugli abbinamenti via-persona (siamo abbastanza sicuri che la via Fossati di Torino non si riferisca a Ivano Fossati bensì al cardinale Cardinale Maria Fossati) e aggiungere delle informazioni sugli eventi storici (evidenziati in nero per mancanza di dati strutturati sugli anni).

In questo progetto sono stati utlizzati unicamente software opensource e dati aperti.

Data Pipeline

Si è deciso di limitare l’analisi alle città capoluogo del Piemonte.

Per la realizzazione della Pipeline è stato usato python tramite iPython notebook.

Inizialmente per creare una data pipeline completamente dinamcia si è utilizzato Overpass API per interrogare Open Street Map Successivamente abbiamo deciso di utilizzare gli estratti messi a disposizione dalla comunità OSM. http://osm-estratti.wmflabs.org/estratti/ Per convertire gli estratti in file geoJson è stato utilizzato il tool ogr2ogr che converte da formato shp in geojson Una via può essere composta da più id e quindi necessario crearsi una tabella di lookup tra Nome via e ID che compongono la via

Per ogni città abbiamo ripulito i nomi della strade utilizzando dei token (es.Via, Piazza, Corso…) individuati tramite un’analisi fatta su tutti i nomi delle strade dei capoluoghi.

Per ogni nome via ci siamo affidati al motore di ricerca Google per capire per capire se si trattatva di qualcosa/qualcuno di significativo. Se tra i primi 5 risultati restituiti dalla chiamata a Google c’è un risultato di WIKIPEDIA questo ci sembrava sufficientemente

Inizialmente abbiamo utilizzato WikiData tramite delle Query SPARQL, poi abbiamo preferito l’uso di Scrapy direttamente nella pagina Wikipedia accessible tramite l’URL restituita precedentemente. Grazie alla libreria Scrapy abbiamo abbinato ai dati geografici delle vie le informazioni utili trovate nella pagina di Wikipedia nel caso si tratti di un’entità Human or Data.

Il risultato finale della pipeline è un file GEOJSON per capoluogo di provincia contenente tutti gli id abbinati ad una via/piazza/ il cui nome è presente in Wikipedia.

Statistiche

Alessandria: 746 vie di cui 522 entità individuabili su wikipedia.

Asti: 522 vie di cui 483 entità individuabili su wikipedia

Biella: 527 331 entità individuabili su wikipedia

Cuneo: 412 di cui 289 entità individuabili su wikipedia

Novara: 840 716 entità individuabili su wikipedia

Torino: 3999 vie di cui 2815 individuabili su wikipedia

Verbania: 414 vie di cui 226 individuabili su wikipedia

Vercelli: 552 vie di cui 489 individuabili su wikipedia

Per via si intendono anche piazze, viali, corsi…

 

Osservazioni

Ci sono alcune aspetti sicuramente migliorabili, ad esempio la categorizzazione delle vie composte da delle date: in wikipedia non è presente l’evento storico specifico ma la ricerca ti restituisce una pagina con i vari significato ed eventi legati a quella data

Es: 2 giugno: https://it.wikipedia.org/wiki/2_giugno L’URL corretta sarebbe: https://it.wikipedia.org/wiki/Festa_della_Repubblica_Italiana

 

Ringraziamenti

Un ringraziamento a Napo per i consigli e le dritte su OSM e dintorni.