Quando è stata l'ultima volta che hai visto una mappa mentre leggevi una notizia? Magari più spesso di quello che credevi. Infatti, spesso il giornalismo, o meglio, il data journalism, riporta i dati e le informazioni adottando diversi linguaggi comunicativi al fine di creare un racconto coinvolgente e comprensibile al pubblico.
Per fare ciò, impiega una vasta gamma di competenze che si relazionano tra loro al fine di trasformare dati complessi in grafici e mappe che rendono tali informazioni più leggibili e, di conseguenza, più accessibili. Ed è qui che assume un ruolo importante il processo di vita di un dato: dalla ricerca, raccolta, pulizia e validazione, si passa poi alla sua analisi ed elaborazione, per poi concludersi con la sua visualizzazione e narrazione.
In questo quadro, il GIS occupa una posizione importante in quanto una parte considerevole dei fenomeni sociali, politici, economici che vengono raccontati, hanno una dimensione spaziale che non può essere ignorata per favorire la piena comprensione di quel dato fenomeno.
La distribuzione della ricchezza, del disagio socio-economico, dell'andamento delle votazioni politiche sul territorio, le disuguaglianze di genere, l'accesso ai servizi di prima necessità, la diffusione e l'andamento della pandemia del Covid-19, sono tutti fenomeni che accadono da qualche parte, la cui dimensione geografica non è un semplice dettaglio ma è spesso la chiave interpretativa che trasforma un dato statistico in un fatto presente e tangibile.
GIS e Data Journalism: un rapporto strutturale
Il rapporto tra il data journalism e il GIS non è però meramente strumentale: il GIS non permette di realizzare solamente mappe, ma consente di integrare, analizzare, interrogare dati di natura eterogenea attraverso la loro componente geografica. In un contesto giornalistico, questo si traduce in una capacità analitica che, oltre a visualizzare un dato nella sua componente spaziale, permette di identificare e contestualizzare certi fenomeni, confrontare distribuzioni territoriali, misurare distanze e accessibilità e confrontare anche eventi che, all'apparenza, sembrano non essere correlati.
La mappa che ne risulta, non assume quindi il ruolo di semplice "supporto" al testo, ma assume un ruolo centrale nella narrazione in quanto è capace di mostrare ciò che la prosa non riesce a dire con la stessa immediatezza. Proprio per questo, "da un grande potere derivano grandi responsabilità": ogni scelta di reperimento delle fonti, di analisi e di rappresentazione del dato, diviene una scelta editoriale che potenzialmente orienta la lettura e la percezione di quel fenomeno da parte delle lettrici e del lettore.
Le fonti dei dati geografici e il paradigma Open Data
All'interno del giornalismo, la questione delle fonti è centrale e nel data journalism assume caratteristiche forse ancora più stringenti in quanto il dato, e il reperimento dello stesso, assume un ruolo centrale.
Negli ultimi decenni, sempre più si è assistito alla crescita dell'importanza del dato, che ha fonti e provenienze molto diverse a seconda del territorio e del suo tematismo: istituzioni pubbliche e amministrazioni locali, piattaforme di dati satellitari, dataset crowdsourced, knowledge graph strutturati, etc. A questo si aggiunge che ogni dato ha caratteristiche e disponibilità differenti che presentano anche dei limiti: licenze d'uso e distribuzione diverse, formati e sistemi di riferimento differenti, disomogeneità geografica con conseguente coperture territoriali assenti o incomplete, cicli di aggiornamento discontinui, metadati assenti, parziali o poco affidabili. Inoltre, la continua ricerca e stoccaggio dei dati, ha portato a doversi confrontare con l'analisi di Big Data che, data la loro natura complessa, vasta e dinamica, richiedono strumenti e metodologie solide avanzate per essere raccolti, gestiti e analizzati.
In questo scenario, il concetto di open data assume un ruolo fondamentale. Nella sua accezione più rigorosa — quella elaborata dalla Open Knowledge Foundation — per open data si intende qualsiasi contenuto o informazione che le persone sono libere consultare, utilizzare, modificare e condividere liberamente per qualsiasi scopo (fatto salvo, il rispetto di requisiti che preservino la provenienza e l'apertura), senza alcuna restrizione legale, tecnologica o sociale.
Il tema degli open data è un tema molto sentito e importante in tutto il mondo e anche a livello europeo sta acquisendo sempre più attenzione e importanza. La Comunità Europea ha infatti costruito progressivamente nell'ultimo ventennio, un quadro normativo che ha sempre più favorito la diffusione e l'utilizzo dell'open data. Il punto di accesso unificato a tutto questo patrimonio informativo è il portale data.europa.eu, gestito dall'Ufficio delle pubblicazioni dell'UE, che raccoglie oggi oltre 1,6 milioni di dataset provenienti da 36 paesi e 208 cataloghi nazionali e istituzionali.
Per il data journalism, non si tratta di una questione tecnica, ma piuttosto di una condizione di riproducibilità (e verifica) delle informazioni riportate e dell'inchiesta. Se i dati utilizzati sono aperti, l'analisi può essere replicata, contestata e migliorata da chiunque. Se i dati sono chiusi o proprietari, il giornalista chiede al lettore un atto di fede che si discosta con i principi della verifica giornalistica.
Dal dato grezzo alla comunicazione: metodologia e quality control
Come però accade anche nel giornalismo "tradizionale", è importante sempre il come vengono gestite le proprie fonti. Nel data journalism, è necessario comprendere in primis che il dato ha una propria storia in quanto ogni dataset porta con sé le scelte di chi lo ha prodotto, i limiti dello strumento di rilevazione, i criteri di classificazione adottati, le lacune non documentate.
Questo obbliga ad effettuare un quality control - verifica sistematica della qualità e dell'affidabilità dei dati - che consiste in un passaggio metodologico critico.
Il flusso di lavoro quando si trattano dei dati geospaziali, può essere articolato in una serie di fasi che sono strettamente connesse e condizionano la qualità delle successive. La trasparenza metodologica è la condizione che tiene insieme tutte queste fasi. Dichiarare esplicitamente i limiti dell'analisi, illustrare la metodologia adottata per la raccolta, compilazione, elaborazione e analisi dei dati, dichiarare le fonti dei dataset originali: queste pratiche non indeboliscono il lavoro giornalistico, ma lo rafforzano, rendendolo verificabile e contestabile.
Raccogliere, compilare e organizzare
La ricerca, raccolta, compilazione e organizzazione del materiale grezzo proveniente da diverse fonti, (database, documenti, archivi pubblici) rappresentano la prima fase del processo che determina la qualità di tutte le fasi successive e che richiede ordine, rigore, organizzazione e anche un po' di pragmatismo, in quanto è facile perdersi nella moltitudine dei dati presenti e non tenere traccia di quello che è stato raccolto. Nel GIS, questa fase include anche la selezione dei layer geografici appropriati, la verifica dei sistemi di riferimento e delle proiezioni, la definizione del perimetro spaziale e temporale dell'analisi, la raccolta delle fonti e dei metadati e una prima strutturazione dei diversi dati.
Pulire e correggere
Una prima analisi dei dataset grezzi è necessaria per pulire ed eventualmente correggere il dato. Il quality control, spesso sottovalutato ma che richiedere una grande pazienza e consapevolezza si articola su più livelli. A livello geometrico, è necessario verificare la correttezza topologica dei layer. A livello semantico, occorre controllare la coerenza delle categorie, la completezza degli attributi, la gestione di casi ambigui come omonimie. A livello temporale, si deve verificare che i dataset utilizzati si riferiscano allo stesso periodo al fine di non produrre risultati sistematicamente errati.
Contestualizzare e confrontare
Si rende necessario verificare le fonti, analizzare la provenienza dei dati, farsi domande su come e perché la fonte li ha prodotti e comunicati. Man mano che si lavora sui e coi dati emergono quasi sempre ulteriori aggregazioni e confronti necessari. È in questa fase che il dato smette di essere un numero e comincia a diventare un argomento. La categorizzazione — decidere come raggruppare le variabili, come classificare i valori, come definire le soglie di aggregazione spaziale — e le analisi statistiche e spaziali, sono un atto interpretativo prima ancora che tecnico.
Integrare e analizzare
È la fase in cui il GIS esprime appieno il suo potenziale: l'integrazione tra dati geografici e non geografici, l'incrocio con dataset di natura diversa e le analisi di geoprocessing trasformano un insieme di dati verificati e contestualizzati in conoscenza spaziale strutturata che, grazie alla loro componente spaziale, permettono di elaborare mappe tematiche e semantiche. È qui che il GIS smette di essere uno strumento di rappresentazione e diventa uno strumento di scoperta: la dimensione spaziale non illustra una storia già nota, ma ne rivela una che senza la geografia sarebbe rimasta invisibile.
Comunicare
La visualizzazione cartografica non sostituisce la narrazione ma la accompagna, ricoprendo un ruolo importante nel data journalism. Ogni sua componente implica scelte tecniche e retoriche che ne determinano l'onestà comunicativa. La proiezione adottata, la scala di aggregazione, la classificazione dei valori in classi cromatiche: nessuna di queste decisioni è neutrale — ciascuna può enfatizzare o attenuare le differenze, e dovrebbe essere motivata ed esplicitata al lettore.
Inoltre, bisogna portare attenzione a un aspetto importante, ovvero la leggibilità: una mappa deve comunicare con chiarezza ed essere comprensibile già a un primo sguardo: gerarchia visiva coerente, palette cromatica accessibile, legende che orientano senza ridondare. Nel contesto digitale, questo si può tradurre anche in mappe interattive che diventano strumenti di esplorazione.
Il GIS è, al suo meglio, uno strumento critico a supporto di diverse discipline: non si limita a rappresentare la realtà, ma la interroga spazialmente, portando alla luce strutture, correlazioni e disuguaglianze che altri strumenti non riuscirebbero a rendere evidenti allo stesso modo.
Lavorare con i dati geografici significa confrontarsi quotidianamente con la complessità del mondo reale: fenomeni che si sovrappongono, cause che si intrecciano, scale di lettura che cambiano il significato di uno stesso dato. Il GIS offre gli strumenti per governare questa complessità — non per semplificarla in modo arbitrario, ma per renderla navigabile e comprensibile, sia per chi produce l'analisi sia per chi la riceve. Una mappa ben costruita non riduce la realtà: la apre, invita alla domanda, suggerisce connessioni e rende ancora più chiaro e tangibile ciò che già racconta il testo.
Ma questa potenza analitica e narrativa porta con sé una responsabilità metodologica che non può essere elusa. Le scelte su quali dati usare, come verificarli, come classificarli, come visualizzarli non sono mai neutre: devono essere fondate su rigore e consapevolezza di ciò che si sta facendo e di ciò che si sta comunicando. Il rigore metodologico non è un vincolo che limita la libertà giornalistica: è la condizione che la rende credibile.
In un'epoca in cui i dati sono sempre più abbondanti, disponibili ma non sempre affidabili, saper distinguere un dato ben documentato da uno formalmente disponibile ma sostanzialmente opaco è una delle competenze fondamentali di chi lavora con i dati geografici. Il dato non parla da solo: è sempre il prodotto di scelte umane, e quelle scelte devono essere visibili. Questa consapevolezza — epistemica prima ancora che tecnica — è forse il contributo più duraturo che chi lavora con i dati geografici può offrire alla pratica giornalistica nel suo complesso: ricordarci che dietro ogni mappa c'è sempre qualcuno che ha deciso cosa mostrare, e come.
