Fazendo Impactos Positivos com Inteligência Ambiental - dummies

Elva é um exemplo brilhante de como as tecnologias de inteligência ambiental podem ser usadas para causar um impacto positivo. Esta plataforma gratuita de código aberto facilita o mapeamento de causas e relatórios de visualização de dados para monitoramento de eleições, violações de direitos humanos, degradação ambiental e risco de desastres em países em desenvolvimento.

Em um de seus projetos mais recentes, Elva trabalha com a Internews, uma organização sem fins lucrativos internacional dedicada a promover meios de comunicação independentes e acesso à informação, em um esforço para mapear problemas ambientais de nível de crise em uma das nações mais pobres e subdesenvolvidas de o mundo, a República Centro-Africana. Como parte desses esforços, repórteres locais de direitos humanos e organizações humanitárias estão usando Elva para monitorar, mapear e relatar informações derivadas de dados ambientais sobre desastres naturais, infra-estrutura, água, saneamento, higiene e saúde humana. O propósito do envolvimento de Elva neste projeto é facilitar a análise e visualização de dados humanitários em tempo real para apoiar a tomada de decisão de especialistas internacionais de ajuda humanitária e líderes comunitários.

Com relação às tecnologias e metodologias de ciência dos dados, Elva implementa

• Autofeições para coleta de dados: Os dados mapeados, visualizados e relatados através da plataforma Elva são criados por ativistas cidadãos no terreno que usam SMS e smartphones para relatar as condições ambientais por meio de relatórios ou pesquisas. O sistema de relatórios está configurado para que todos os relatórios entrem com a estrutura correta, sejam coletados pelos servidores do provedor de serviços e, em seguida, são enviados para o banco de dados Elva.

• Tecnologias de banco de dados não-relacionais: A Elva usa uma infra-estrutura de banco de dados No-base não-relacional para armazenar dados de pesquisa enviados por smartphones e SMS, bem como outras fontes de dados estruturados, não estruturados e semi-estruturados.
• Abrir dados: O OpenStreetMap alimenta os dados do mapa que usa a plataforma Elva. Os recursos de dados abertos são recursos de dados que foram disponibilizados publicamente para uso, reutilização, modificação e compartilhamento com os outros.
• Inferência de modelos matemáticos e estatísticos: Os métodos de análise de dados de Elva não são excessivamente complexos, mas isso é perfeito para produzir análises rápidas e em tempo real para suporte de decisão humanitária. Elva depende principalmente da análise de séries temporais, regressão linear e inferência matemática simples.
• Visualização de dados: Elva produz visualizações de dados diretamente a partir de dados relatados e também de análises inferenciais. Estas são visualizações de JavaScript interativas construídas a partir da API Highcharts.
• Previsões baseadas em localização: Tais previsões são baseadas em inferências simples e não em estatísticas espaciais avançadas. A equipe de Elva pode inferir locais de alto risco com base em séries temporais históricas relatadas na região.