Author: Fabiana Stortini and Tommaso Trinchetti

(This text is a translation of the original text published on the project website wrote by UNIPI, Ciheam IAMM and IIASA)

Il progetto GRANULAR ha recentemente pubblicato le Linee guida e i materiali per la raccolta dei dati da parte degli attori rurali. Il report è stato sviluppato in collaborazione con sette Living Labs e ha l’obiettivo di proporre procedure per generare nuove conoscenze che a supporto delle decisioni locali.

Perché i dati nelle aree rurali sono importanti?

Le aree rurali sono realtà dinamiche, complesse e diverse. Per cogliere queste caratteristiche, abbiamo bisogno di nuove informazioni e dati che vadano oltre i metodi di raccolta esistenti poiché di frequente questi non riescono a cogliere appieno la realtà e la diversità dei territori rurali. Fattori chiave quali la mobilità, l’accessibilità, la biodiversità, i cambiamenti demografici e il benessere sono particolarmente rilevanti per comprendere le aree rurali. Tuttavia, spesso tali fattori non sono rappresentati adeguatamente dalle attuali fonti di dati pubblici.

A questo proposito, gli attori rurali hanno bisogno di dati puntuali e dettagliati per essere sostenuti nel prendere decisioni informate e che rafforzino la capacità dei governi locali di definire politiche, sviluppare strategie per monitorare e valutare le loro azioni. Inoltre, i dati dettagliati sono essenziali per smentire le narrazioni prevalenti che spesso tendono ad omogeneizzare le aree rurali perpetuandone gli stereotipi ed ostacolando soluzioni contestuali.

Approccio generale adottato

Il report fornisce una serie di procedure operative per supportare gli attori locali ad affrontare le sfide territoriali. Gli strumenti e i metodi pratici forniscono una guida essenziale per ogni fase della raccolta dati e del processo per la creazione di policy. Il report delinea l’approccio generale adottato in GRANULAR e le fasi principali di questo ciclo sono rappresentate da [fig. 1]: identificazione delle priorità, definizione dei bisogni di dati, utilizzo dei dati secondari, raccolta dei dati primari, elaborazione, analisi e visualizzazione dei dati, infine la formulazione della politica.

Il report è accompagnato da esempi pratici dei sette Living Labs, presentando vari modi per affrontare le fasi delineate nelle Linee guida. Inoltre, mette in evidenza i metodi esplorativi utilizzati dai gruppi di ricerca di GRANULAR per la raccolta di dati primari, comprese le tecniche di telerilevamento, il web scraping e l’integrazione dei dati. Questi metodi contribuiscono a creare set di dati e indicatori completi che supportano l’elaborazione delle politiche rurali e lo sviluppo, con esempi della loro applicazione pratica nei Living Labs.

I Living Labs e le iniziative basate sui dati

Il successo delle iniziative basate sui dati dipende in gran parte dal modo in cui questi vengono utilizzati dagli attori territoriali. Le capacità locali, quali le competenze, il tempo e le risorse, svolgono un ruolo significativo nell’uso efficace dei dati aperti per l’elaborazione delle politiche. Un’analisi approfondita e la visualizzazione richiedono spesso competenze specialistiche e investimenti finanziari. Pertanto, prima di iniziare la raccolta dati, è importante che gli attori definiscano i requisiti minimi, decidano quale tipo di dato andrà raccolto (es. quantitativo, qualitativo oppure dati misti), stabiliscano il livello necessario di obiettività, determinino i livelli di disaggregazione, fissino scadenze per la raccolta, e valutino le esigenze di accuratezza, il tutto ponderando l’importanza dei dati primari rispetto a quelli secondari.

Oltre alla raccolta di dati, la collaborazione tra gli attori locali è un elemento fondamentale per promuovere l’apprendimento tra pari e la condivisione di migliori pratiche in tutte le aree rurali. Promuovere lo scambio di conoscenze sull’uso dei dati aperti e costruire una cultura dei dati ampia è vitale per un’efficace elaborazione delle politiche rurali. Per concludere, con i metodi corretti, le competenze e le risorse, le iniziative basate sui dati possono produrre informazioni affidabili e dettagliate che contribuiscono a rafforzare la pianificazione locale ed il relativo processo decisionale.

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