Migliorare i dati spaziali generati dall’utente
Molto più di prima, i cittadini stanno fornendo strumenti web per creare, raccogliere e divulgare dati geografici. Questa crescita nelle informazioni geografiche volontarie (VGI) può portare all’inclusione di dati soggettivi o emozionali da persone prive di formazione formale. La qualità e l’affidabilità delle tecniche VGI è un argomento di dibattito tra le agenzie governative e l’industria privata responsabile dell’accesso, della manipolazione e dell’analisi dei dati spaziali tramite i sistemi di informazione geografici. Per affrontare questo problema, il progetto VGI_SLAM (“Deriving spatial data from volunteered geographic information”), finanziato dall’UE, sta progettando nuove metodologie per offrire dati spaziali di qualità superiore dalle VGI. Per comprendere meglio cosa influenza la qualità dei dati spaziali, i membri del progetto sono partiti dall’analisi della mappatura VGI e tradizionale effettuata dalla comunità geospaziale. Hanno scoperto che la qualità può essere migliorata rendendo automatici entrambi i processi di mappatura, riducendo così la quantità di lavoro richiesto per completare i compiti di informazione geospaziale. I partner del progetto stanno sviluppando una metodologia per automatizzare la procedura per l’aggiunta di dati semantici alle reti stradali generate da una mappa globale libera e modificabile. Per ottenere questo, hanno usato una rete stradale di Boston fornita dalla nota mappatura collaborativa wiki. VGI_SLAM immagina dati economici e di qualità superiore per la comunità geospaziale e i cittadini stessi. Il progetto offrirà modi per trarre vantaggio dal contenuto geospaziale e dal crowdsourcing di banche dati geospaziali di alta qualità.
