Last Mile
Meta-analisi e studio di fattibilità per lo sviluppo di un pianificatore di percorsi per persone a mobilità ridotta
Fase 1
Tipo di progetto: Studio di fattibilità
Disabilità interessata: Disabilità motoria
Temi: Vita autodeterminata, Prestazioni e comunicazione, Trasporti publicci
Stato: Completato
Questo progetto di ricerca si concentra sull’analisi dei metodi utilizzati per raccogliere ed elaborare i dati relativi alle barriere negli spazi pubblici. In particolare, si tratta di capire come le diverse aziende e associazioni si approcciano alla raccolta dei dati quando valutano le barriere nei loro rispettivi progetti.
Contesto: Attualmente non esiste un’applicazione che offra percorsi accessibili alle persone a mobilità ridotta e che tenga conto dei loro limiti di mobilità e delle loro preferenze personali.
L’obiettivo dell’associazione Slowlution è fornire un’applicazione che suggerisca percorsi accessibili alle persone a mobilità ridotta. Sfruttando al meglio i dati esistenti, come le informazioni topografiche. E applicando le migliori pratiche di raccolta dati già sperimentate sul mercato.
Problema: esistono diverse aziende e associazioni che si occupano di raccogliere dati sugli ostacoli e sull’accessibilità degli spazi pubblici. Ciascuna di esse ha un proprio metodo di raccolta e un proprio formato di archiviazione dei dati. I dati raccolti non sono collegati, analizzati o centralizzati.
Obiettivi: analizzare e confrontare i diversi approcci alla raccolta dei dati sulla base di 5 aspetti, al fine di identificare le buone prassi nella raccolta dei dati sul campo.
- La natura e il tipo di dati raccolti
- Il metodo di raccolta dei dati
- L’interfaccia utilizzata per inserire i dati raccolti
- La metodologia di elaborazione dei dati
- Il formato di archiviazione dei dati e del database
Risultati ottenuti: la nostra sintesi delle migliori pratiche dei tre progetti studiati prevede la combinazione della partecipazione dei cittadini con la raccolta di dati da parte di professionisti che sviluppano uno standard e una tipologia ben definita da esperti di mobilità e accessibilità. Questo standard di raccolta dati sarà semplificato per la raccolta dei dati dei cittadini. Inoltre, utilizzando il Machine Learning per classificare i dati raccolti dagli utenti.
Il nostro progetto dovrebbe diventare una piattaforma centrale per la raccolta, l’elaborazione e l’analisi dei dati, oltre che un pianificatore di percorsi.
Dal punto di vista professionale, il team ha imparato l’importanza del coinvolgimento dei cittadini nella raccolta di dati rilevanti e realistici sugli ostacoli alla mobilità, che arricchiscono il database e migliorano l’affidabilità delle soluzioni proposte. La collaborazione con diverse discipline ci ha inoltre permesso di comprendere meglio le esigenze degli utenti.
A livello interpersonale, gli scambi con utenti finali ed esperti hanno rafforzato la comunicazione, il lavoro di squadra e la gestione degli stakeholder. Ciò ha contribuito a sviluppare competenze chiave, come l’ascolto attivo e l’accettazione del feedback.
Personalmente, ogni membro ha sviluppato una maggiore consapevolezza dei problemi di accessibilità e ha imparato a utilizzare strumenti tecnologici avanzati come l’apprendimento automatico per elaborare i dati, portando una nuova prospettiva sull’impatto delle innovazioni inclusive.
L’analisi di altri progetti ci ha aiutato a definire le lacune del nostro processo.
Per quanto riguarda l’approccio partecipativo dei cittadini, stiamo continuando a testare la metodologia di raccolta dei dati da parte di volontari. Stiamo testando una serie di aspetti: lo sforzo che si può compiere, la chiarezza delle istruzioni per la raccolta dei dati, la fattibilità e l’ergonomia della raccolta dei dati in tempo reale sul campo.
Allo stesso tempo, stiamo continuando a sviluppare l’approccio professionale alla raccolta dei dati in collaborazione con esperti di mobilità e altri soggetti:
- Creazione di una tipologia di dati standard
- Modellazione dei dati
- Un processo di verifica dei punti di interesse
- Liste di controllo dei criteri
L’analisi dei dati topografici prosegue e sarà anch’essa un fattore decisivo del progetto.
