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Hai presente quante volte abbiamo parlato di Open Data in questa newsletter? Google ci informa che nel nostro sito (civichacking.it) li nominiamo più di 50 volte e, dato che le sottopagine sono praticamente solo copie HTML delle newsletter, vuol dire che un invio sì e uno no abbiamo parlato di Open Data. Ogni volta che ci pensiamo diciamo che adesso basta, che ci sono altre cose di cui parlare, che il civic hacking non è solo dati aperti. Ogni volta.
Nonostante questo, ogni volta succede qualcosa che ci obbliga a confrontarci con il fatto che no, quando parliamo di dati aperti non stiamo parlando tutti della stessa cosa. Lo spunto specifico di questo numero è una discussione che ci è capitata nel feed di Twitter. Un giornalista ha twittato: "OpenData e dintorni: se una PA rende disponibili dati (costi a carico di tutti i cittadini) e un’azienda privata usandoli ci fa soldi, secondo voi la PA dovrebbe ricevere una percentuale?". Nei tweet successivi ha chiarito la sua posizione: se i dati li usano le aziende e ci guadagnano, allora dovrebbero pagare suddetta Amministrazione. Il che, semplicemente, non è Open Data. Partendo dal presupposto che, data la professione di questa persona, ci aspettiamo che prima di fare dichiarazioni si facciano delle ricerche, vogliamo dare il beneficio del dubbio. Questo giornalista specifico è arrivato a questa conclusione perché da qualche parte avrà raccolto informazioni sbagliate, quindi oggi parliamo - di nuovo - di Open Data, ma anche di cosa non sono.
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Forse che sì, forse che no
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Per essere aperti i dati devono avere una serie di caratteristiche, se quelle caratteristiche mancano non sono Open Data. Ma quali sono le proprietà richieste ai dati aperti?
Partiamo dalla definizione data dall'Open Knowledge Foundation nel Open Data Handbook. "I dati aperti sono dati che possono essere liberamente utilizzati, riutilizzati e ridistribuiti da chiunque, soggetti eventualmente alla necessità di citarne la fonte e di condividerli con lo stesso tipo di licenza con cui sono stati originariamente rilasciati.
La full Open Definition spiega nei dettagli cosa questo significhi. Gli aspetti più importanti sono:
- Disponibilità e accesso: i dati devono essere disponibili nel loro complesso, per un prezzo non superiore ad un ragionevole costo di riproduzione, preferibilmente mediante scaricamento da Internet. I dati devono essere disponibili in un formato utile e modificabile.
- Riutilizzo e ridistribuzione: i dati devono essere forniti a condizioni tali da permetterne il riutilizzo e la ridistribuzione. Ciò comprende la possibilità di combinarli con altre basi di dati.
- Partecipazione universale: tutti devono essere in grado di usare, riutilizzare e ridistribuire i dati. Non ci devono essere discriminazioni né di ambito di iniziativa né contro soggetti o gruppi. Ad esempio, la clausola ‘non commerciale’, che vieta l’uso a fini commerciali o restringe l’utilizzo solo per determinati scopi (es. quello educativo) non è ammessa".
C'è scritto che questi dati possono essere soggetti a un prezzo? Sì, ma non è né un prezzo di mercato né una fonte di guadagno tipo le tasse. Il costo di riproduzione, tradotto, è il costo della chiavetta USB che ti servirebbe nel caso ti venissero forniti i dati in formato digitale, ma non via internet. Quando i dati vengono dalle Amministrazioni Pubbliche parte del perché esistono è legata alla valorizzazione del patrimonio informativo pubblico."Il Parlamento europeo, il Consiglio dell'Unione europea e della Commissione hanno raggiunto un accordo per la revisione della Direttiva sul riutilizzo dell'informazione del settore pubblico (Direttiva PSI) che faciliterà la disponibilità e il riutilizzo dei dati del settore pubblico. La valorizzazione del patrimonio informativo è una della priorità che la Commissione si è data attraverso la Digital Single Market strategy, arrivando a definire un quadro normativo volto a incoraggiare ed agevolare il riutilizzo dei dati prodotti dal settore pubblico, imponendo vincoli minimi dal punto di vista giuridico, tecnico e finanziario" troviamo scritto nel sito di AgID in occasione dell'ultimo aggiornamento della norma.
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Non ne siamo sicuri, ma forse al giornalista di cui sopra è arrivata nelle orecchie la metafora sui dati come petrolio. Per un tempo piuttosto lungo, quando si parlava di dati li si associava alla dimensione del combustibile fossile: da esplorare, pieno di potenziale ricchezza e portatore di un'epoca diversa. Da un paio d'anni, però, questa metafora vacilla (e non solo per la necessità di essere più ecosostenibili).
"A differenza del petrolio, i dati non sono una risorsa limitata, ma a quanto pare crescono incessantemente, si duplicano quando sono scambiati, generano altri dati quando sono analizzati, e così via. Peraltro, il loro valore non è limitato allo sfruttamento immediato delle funzioni dei prodotti e servizi che se ne possono 'estrarre': i dati generano conoscenze che a loro volta possono accelerare altre forme di generazione di dati, altri modi per riutilizzarli, nuove tecniche per interpretarli. E dunque, sofisticando il discorso, si è parlato di 'data science' e si è evocata la necessità di assumere nelle aziende i 'data scientist' necessari non solo a sfruttare tecnicamente i dati, ma anche a fare ricerca con i dati" scrive Luca de Biase per nòva. Nel suo blog continua la riflessione: "I dati non sono una risorsa simile al petrolio. Hanno un grande valore, questo sì: ma lì finisce la metafora. Eppur per regolarne l’utilizzo, per immaginarne la capacità generativa di valore, per impedire gli abusi e liberalizzare la creatività, abbiamo bisogno di comprenderli. Per fare entrare qualcosa in una cultura, le metafore sono una porta d’accesso, perché avvicinano il nuovo al conosciuto. Ma alla lunga possono indurre in errore.
A che cosa assomigliano davvero i dati?
Alla Commissione europea se lo sono domandati. L’economista Maria Savona, dell’università del Sussex, ha proposto tre possibili interpretazioni": i dati sarebbero capitale, lavoro e/o proprietà intellettuale. Insomma, alcuni spunti per capire cosa sono davvero i dati e andare oltre la metafora.
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Qualche tempo fa, Erika ha seguito un webinar su come fare giornalismo con gli Open Data. Sylvain Lapoix di Datactivist - il relatore principale - ha passato una buona fetta del suo tempo a spiegare perché i dati non sono informazioni. Traducendo dalle slide, "i dati non sono informazioni: i dati esprimono pezzetti che possono essere combinati, comparati e computati per produrre informazioni [...] i dati grezzi non sono abbastanza per raccontare esaustivamente un argomento".
Basta fare una rapida ricerca su un motore di ricerca - qualcosa tipo "differenza tra dati e informazioni" - per rendersi conto che questa piccola distinzione è fondamentale (e non così chiara). Ti lasciamo le slide di un corso di informatica dell'Università di Padova per la parte teorica, ma il consiglio è come sempre di cominciare a mettere le mani in pasta. Se non hai problemi con l'inglese, Civic Tech & Data Collaborative - un progetto in cui c'è anche Code for America - ha creato una serie di cassette degli attrezzi per lavorare con i dati locali e le tecnologie civiche. Ti linkiamo il post di presentazione, ma ti invitiamo a esplorare anche le cassette tematiche (mantenere l'ecosistema dei dati, avviare progetti civici collaborativi, organizzare azioni collettive, ecc.). Se l'inglese non è tuo amico, non disperare! Qualche numero fa abbiamo parlato della comunità di Open Data Sicilia e delle loro risorse per imparare a fare cose con i dati.
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NELLA LIBRERIA DI #CivicHackingIT
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Lo stato innovatore di Marianna Mazzucato, Laterza
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In questo numero abbiamo deciso di parlare di dati - di nuovo. Innegabile è il fatto che la macchina pubblica è promotrice della pubblicazione e diffusione dei dati. Il che, visto da qui, sembra piuttosto innovativo: fino a dieci anni fa i dati erano asset chiusi in cassaforte, adesso sono a disposizione di tutti e ci sono addirittura privati che mettono a disposizione dei dataset in Open Data.
In questo saggio (che trovi anche in formato epub) l'autrice riflette sul ruolo innovatore dello Stato: dai finanziamenti che hanno permesso la nascita di Internet, della sanità e dell'istruzione fino alla responsabilità di un'ottica basata sul lungo periodo, ma in ottica di sperimentazione e innovazione. Il saggio è piuttosto scorrevole e obbliga a ripensare ad alcuni pregiudizi che ci troviamo nel cervello senza sapere bene perché (l'Amministrazione Pubblica è un elefante che odia l'innovazione, ad esempio).
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Buona lettura!
Erika e Matteo
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Ps. come sempre, se trovi qualcosa di interessante a tema #CivicHackingIT, segnalacelo su Twitter.
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