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inFORMA
Data driven journalism sul tema dell’
Obesità e
Malnutrizione
Federica Spinelli
Progetto realizzato per Laboratorio e progettazione web
Anno Accademico 2016/2017
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Indice 1. INTRODUZIONE
2. IL TEMA
3. COME AFFRONTARE IL TEMA (Lo stato dell’arte)
3.1.Materiali e informazioni disponibili
3.2. Esempi fonte di ispirazione
3.3. Elaborazione personale sul tema
4. I DATI
4.1. Selezione
4.2. Elenco degli OpenData utilizzati
4.3. Elenco tabelle create
4.4. Estrazione dei dati (query)
4.5. Elaborazione dei dati (Grafici)
5. STRUTTURA DELL’ APPLICAZIONE (e relative motivazioni)
5.1. InFORMA
5.2. Globesity
5.3. Zoom : Italia
5.4. Malnutrizione
5.5. Riflessioni
5.6. Tool (Calcolatore di IMC)
5.7. About
5.8. Grafica
6. CONCLUSIONI
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1. Introduzione
InFORMA affronta il tema dei grandi squilibri esistenti, a livello mondiale, tra i Paesi
in via di sviluppo e i Paesi occidentali. L’ obiettivo di questo esempio di digital long
form journalism, è fornire le evidenze fattuali dello squilibrio nutrizionale mondiale,
analizzando i dati relativi al dilagare di obesità e sovrappeso da un lato e
malnutrizione dall'altro; Non è solo un elenco di dati, già abbondantemente
presenti sul web. INFORMA nasce per presentare ai lettori le statistiche in modo
interattivo.
La possibilità di interagire con i grafici consente di approfondire e trarre spunti di
riflessione su un paradosso che interessa il mondo intero, compresa l'Italia, al quale
è dedicata una sezione speciale. I dati presi in analisi si riferiscono ai trend nella
massa corporea della popolazione di quasi 200 nazioni. Le statistiche relative a
obesità e malnutrizione sono elaborate in base agli indici di massa corporea ( IMC »
o BMI, Body Mass Index) di oltre 19 milioni di persone provenienti da nazioni
diverse.
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2. Il tema Lo squilibrio nutrizionale tra i Paesi in via di sviluppo e i Paesi occidentali.
È ormai noto che la maggior parte dei casi di malnutrizione tra i poveri scaturisca da
dalla difficoltà di accesso alle risorse alimentari, piuttosto che da una insufficiente
produzione di cibo. Nel mondo, il cibo prodotto per nutrire l'intera popolazione
umana è più che sufficiente, ma non è distribuito equamente. Un terzo della
popolazione mondiale consuma i tre quarti delle risorse della Terra.
Così ci troviamo di fronte ad un paradosso di dimensioni globali :
842 milioni di persone soffrono la fame
641 milioni di persone obese
1,5 miliardi di persone sovrappeso
Questo significa che per ogni persona denutrita ce ne sono due in sovrappeso.
3. Come affrontare il tema Lo stato dell’arte
3.1 Materiali e informazioni disponibili
Le statistiche relative alle singole problematiche, obesità da un lato e malnutrizione
dall’altro sono numerose e riportano dati sconcertanti. Sia la fame nel mondo che il
dilagare dell’obesità e sovrappeso sono tematiche molto attuali e ampiamente
discusse in varie forme. Sul web sono disponibili centinaia di articoli, statistiche che
analizzano i dati e ne fanno un report più che completo. Si può accedere a svariate
risorse con una semplice ricerca, i risultati tuttavia sono tutti relativi ai singoli
fenomeni.
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Blog, Siti, Giornali, Riviste, Volantini, quante volte ci troviamo davanti ai numeri che
riguardano le problematiche di obesità e sovrappeso che affliggono la nostra
società?
E ancora, quante volte abbiamo sentito parlare del problema della fame del mondo,
della malnutrizione dei paesi de Terzo mondo, della difficoltà a risanare il divario tra
paesi in via di sviluppo e paesi industrializzati? Quante volte abbiamo letto le
percentuali relative al tasso di mortalità infantile in Africa? Tante , troppe.
Siamo bombardati da informazioni. Numeri su numeri che non riusciamo a
contestualizzare perché manca la consapevolezza sulle motivazioni.
3.2 Esempi fonte di ispirazione
Ecco alcuni esempi di data journalism che affrontano :
Il tema dell’obesità
- Obesità nel mondo (il sole 24 Ore)
- Il giro vita degli Italiani
Il tema della fame nel mondo
- Hunger and Undernourishment
- Hunger and malnutrition: the key datasets you need to know (the guardian)
Altri articoli consultati
http://www.infodata.ilsole24ore.com/2016/10/21/19039/
http://espresso.repubblica.it/attualita/2016/04/04/news/fame-un-mondo-sempre-
piu-diviso-tra-denutriti-e-obesi-1.256753
http://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(16)30054-X/
abstract
http://www.who.int/gho/en/
http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=2&Topic=8
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https://www.barillacfn.com/it/pubblicazioni/obesita-e-malnutrizione-il-paradosso-
alimentare-per-i-nostri-figli/
3.3 Elaborazione personale sul tema
E’ difficile invece trovare uno studio che ponga in diretto confronto tali dati. Dopo la
scelta tema ho realizzato di non avere idea di quali fossero le vere cause dei
fenomeni. Attraverso l’’accurata analisi dei dati mi sono accorta di quanto essi
siano correlati.
La prima domanda che mi sono posta è stata : come si stimano le percentuali di
Obesità o Malnutrizione?
Facendo una ricerca ho capito che il parametro valutato nelle analisi è l'indice di
massa corporea (IMC o in inglese BMI, body mass index); Nonostante i suoi limiti
nella valutazione nel singolo individuo, questo parametro è un buono strumento
per studi a livello di popolazione. Ho approfondito il significato di questo indicatore,
documentandomi sulla relativa pagina di Wikipedia, il cui collegamento è stato
riportato anche nell’applicazione, nella sezione ad esso dedicata. La sezione è stata
sviluppata proprio per consentire all’utente di sapere di più, informarsi sulla
modalità di calcolo delle categorie di peso e quanto esse siano fondamentali per
svolgere un indagine scientifica.
La seconda domanda che mi sono posta è stata : come gestire una mole di dati così
ampia e al contempo differenziata?
Non nego che la quantità di dati scaricati in un primo momento mi abbia
spaventata. Non solo la gestione della quantità, ma anche quella della qualità dei
dati è stato uno dei passaggi più lunghi che ho dovuto affrontare nello sviluppo
dell’applicazione.
La terza domanda che mi sono posta è stata : come elaborarli in maniera efficace,
per svolgere uno studio interessante sui fenomeni?
Ho cercato di seguire un filo conduttore, partendo dalle evidenze fattuali,
riportandole attraverso l’applicazione nella maniera più semplice e chiara possibile,
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per arrivare ad una riflessione personale ma soprattutto fornire spunti al lettore per
l’elaborazione di una propria opinione.
La terza domanda che mi sono posta è stata : come coinvolgere i lettori Italiani?
Ho deciso di inserire una sezione speciale dedicata allo studio de fenomeno nei
confini del nostro paese. La scelta è stata dettata dalla necessità di coinvolgere il
lettore, facendo sì che prendesse coscienza di una questione che ci riguarda più da
vicino di quanto si pensi. Anche per questo ho inserito un semplice calcolatore
dell’indice di massa corporea, per consentire all’utente di monitorare il suo stato di
salute e confrontarlo con i dati appena letti.
InFORMA nasce per questo, informare il lettore sui “i numeri”, contestualizzandoli
e confrontandoli tra loro e implicitamente favorire spunti di riflessione.
4. I dati 4.1 Selezione
Come già detto nella precedente sezione relativa all’ Elaborazione personale dei
dati, la fase di selezione della tipologia da prendere in considerazione per svolgere
lo studio sui fenomeni è stata fondamentale ed alla base dello sviluppo
dell’applicazione. E’ stato necessario fare un’ accurata ricerca su ciò che il web mette
a disposizione e in che forma.
Ho deciso di focalizzare la mia attenzione sulle statistiche che utilizzano come
indicatore l’Indice di massa corporea. Focalizzare è un termine piuttosto riduttivo
considerando che le banche di dati più ‘fornite’, riguardano le percentuali di
persone obese, sovrappeso, normopeso, sottopeso di tutti i paesi del mondo in un
range di anni significativo.
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Dato il vasto assortimento e l’ampia scelta, ho cercato di estrarre i dati più completi
e specifici possibili ma anche più interessanti e significativi sulla base delle mie
esigenze per lo sviluppo dell’applicazione.
4.2 Elenco degli OpenData utilizzati
1. Global Database on Body Mass Index (World Health Organization)
Raccolta sistematica sull’Indice di massa corporea (BMI) . E’ stato sviluppato per la
gestione dei dati trasversali rappresentativi a livello nazionale e facilitare i confronti
internazionali dei tassi di obesità o malnutrizione. E’ uno strumento di sorveglianza
globale per monitorare le relazioni concernenti l'intero spettro dello stato
nutrizionale degli adulti.
Da questa Banca dati ho estratto i dati per elaborare l’analisi dei trend su base
mondiale e Nazionale . ( tabella create : percentuali_imc_mondo )
2. NDC - Risc
Raccolta dell’evoluzione degli di Indici di massa corporea dal 1975 al 2014. (solo
consultato ed estratto informazioni inserite manualmente nell’applicazione)
3. ISTAT (Dalla sezione Salute e sanità )
Da questa Banca dati ho estratto i dati per elaborare l’analisi relativa all’Italia.
In particolare ho scaricato le tabelle : ’Serie storica’, ‘Titolo di studio’, ‘Regioni e tipo
di comune’. ( tabelle create : imc_titolostudio , imc_regioni )
4.3 Elenco delle tabelle create
Pulizia
Una volta scaricati i dataset sopra citati è stato necessario ‘pulirli’. Utilizzando
OpenRefine o provveduto all’ eliminazione di campi superflui o vuoti, rinominato le
colonne in base alle mie esigenze, trasformato i caratteri unicode non supportati.
Importazione
I nuovi dataset sono stati importati sulla piattaforma phpMyAdmin, sul database
‘LPW’. Il database risulta quindi composto da 3 tabelle
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1. percentuali_imc_mondo
Contenente tutte le percentuali di indice di massa corporea relative a 186 Nazioni di
tutto il mondo. Percentuali diversificate in base a sesso. La tabella è composta dai
seguenti campi:
A. Country : Nome della nazione
B. Categorie di BMI (esempio : BMI adults % normal (18.5-24.99))
C. DES (Fabbisogno di KCAL, Fonte Fao)
2. imc_regioni
Contenente i le percentuali relative alle categorie di IMC diversificate in base alle
regioni Italiane. (derivata dal dataset dati.ISTAT)
3. imc_titolostudio
Contenente i le percentuali relative alle categorie di IMC diversificate in base alle al
titolo di studio degli italiani. (derivata dal dataset dati.ISTAT)
4.4 Estrazione
Query
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Una volta definite le specifiche del progetto e le informazioni più interessanti ho
stabilito quali richieste formulare in linguaggio SQL, interrogando direttamente il
database su phpMyAdmin. Per utilizzare i risultati ho convertito il linguaggio SQL in
linguaggio PHP che ho successivamente inserito nei files in formato php. I files .php
sono nominati in base all’interrogazione che forniscono. I files trasformano i risultati
delle query in formato JSON.
I files .php sono passati ai files in formato Javascript, utilizzando la libreria JQuery. I
dati così generati sono resi in forma di Grafici con la libreria di HighCharts
direttamente nel codice HTML. I files Javascript sono 2 : Charts.js contiene il codice
JQuery che genera i grafici. Il files funzioni.js gestisce i dati derivati dalle API,
passandoli come parametro alla funzione che genera i grafici contenuta i Charts.js
4.5 Elaborazione dei dati (Grafici)
GRAFICO 1 - PAESI CON MAGGIORE PERCENTUALE DI OBESITA’ (si può scegliere
dall’apposito input quanti record - cioè Paesi - visualizzare)
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GRAFICO 2 - PERCENTUALI NELLE REGIONI ITALIANE DI UNA CATEGORIA DI IMC ( si
può selezionare quale categoria di IMC visualizzare - Obesi, sovrappeso, sottopeso
ecc…)
GRAFICO 3 - PERCENTUALI DI IMC IN BASE AL TITOLO DI STUDIO (si può
selezionare il sesso e la categoria di IMC)
GRAFICO 4 - PAESI CON MAGGIORE PERCENTUALE DI MALNUTRIZIONE ( si può
scegliere il sesso)
5. Struttura dell’Applicazione
5.1 InFORMA : Introduzione e breve descrizione del tema. Descrizione dei
dati utilizzati. Motivazione dell’applicazione e scelta dell’interattività dei grafici.
IL TITOLO
La scelta del titolo non è casuale, si riferisce alla necessità di tenersi
In FORMA, ma anche INFORMATI.
5.2 Globesity : sezione dedicata al fenomeno dell’aumento dell’obesità. Con
particolare attenzione alle nazioni dove è più diffusa la problematica.
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5.3 Zoom : Italia Ho deciso di inserire una sezione speciale dedicata allo
studio de fenomeno nei confini del nostro paese. La scelta è stata dettata
dalla necessità di coinvolgere il lettore, facendo sì che prendesse coscienza di
una questione che ci riguarda più da vicino di quanto si pensi.
5.4 Malnutrizione : sezione dedicata al fenomeno dell’aumento dell’obesità.
Con particolare attenzione alle nazioni dove è più diffusa la problematica.
5.5 Riflessioni : Tirare le somme. Conclusioni e spunti di riflessioni.
5.6 IMC (Calcolatore di IMC) : Sezione dedicata alla descrizione dell’Indice di
Massa Corporea. Ho inserito un semplice calcolatore dell’indice di massa
corporea, per consentire all’utente di monitorare il suo stato di salute e
confrontarlo con i dati appena letti.
5.7 About Descrizione dello scopo dell’applicazione, delle fonti e link ad
alcuni articoli interessanti da consultare per approfondire.
5.8 Grafica Il file Index.html ha associate tre fogli di stile. Per il layout e la
barra di navigazione ho utilizzato Bootstrap, per le impostazioni generali e
personalizzate ho associato un foglio si stile da me ideati.
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6. Conclusioni
A conclusione di tutto il progetto elaborato cito una frase di Majid Ezzati, che
riassume alla perfezione la motivazione per cui ho scelto di confrontare
direttamente i dati relativi ai fenomeni analizzati.
Fenomeni paralleli ma paradossali descritti in questo esempio di Data Journalism.
“Il tutto si riduce a non avere abbastanza cibo da mangiare,
o non avere abbastanza cibo salutare da mangiare.
Sono diverse manifestazioni dello stesso problema.
Majid Ezzati
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