genezyp/lab_blog_pl huggingface dataset:
Dawid: Muszę przyznać, że na początku projektu nie byłem świadomy tego, jaką objętością danych będziemy dysponować. Już samo przeprowadzenie badań ankietowych na taką skalę, dotyczących obiegów kultury, jest dosyć unikatowe. Połączenie obu typów danych będzie wyzwaniem nie tylko pod względem technicznym, ale i metodologicznym, co pewnie potwierdzą koleżanki i koledzy z zespołu badawczego. Trudno na tym etapie jednoznacznie powiedzieć czy informacje pozyskane w wyniku ich analizy będą wobec siebie komplementarne, czy też będą się wykluczać, na pewno jednak poszerzą pole badawcze i pozwolą na sformułowanie nowych pytań.

Tagi

API,                                                                            dane,                                                                            data-driven,                                                                            facebook,                                                                            przetwarzanie danych

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

12

01

Od odpowiedzi do wizualizacji: jak usprawnić proces przetwarzania danych z badań ankietowych

Zanim głos oddany w badaniu ankietowym trafi do raportu lub efektownej wizualizacji, musi przejść przez wieloetapowy proces przetwarzania danych. Opisujemy krok po kroku, jak usprawnić zbieranie i czyszczenie danych, by przyspieszyć prezentację wyników badania i pozyskać lepszej jakości odpowiedzi.

Karol PiekarskiProces

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Dokumentacja

Dokumentacja
                                                        

Dane z badania ankietowego (csv)

Podgląd aktualnych wyników badania
Podgląd aktualnych wyników badania

Pod względem logistycznym nasze badanie uczestników wydarzeń kulturalnych w Katowicach jest dużym wyzwaniem. Zaledwie trzy osoby z zespołu koordynują pracę kilkunastu ankieterów, których zadaniem jest pozyskanie kilku tysięcy odpowiedzi od uczestników kilkudziesięciu różnych wydarzeń (cząstkowe wyniki można zobaczyć tutaj). Oprócz uniwersalnych pytań powracających przy okazji każdego wydarzenia, w ankietach znajdują się też kwestie dotyczące konkretnego badania, na przykład tego czy publiczność Silesian Jazz Festival uczestniczy również w innych katowickich festiwalach jazzowych.

Ankieta
Ankieta

Jakość wyników jest odwrotnie proporcjonalna do stopnia skomplikowania ankiety: rozbudowane pytania wymagają więcej czasu i uwagi uczestników badania. Z tego powodu stworzenie czytelnego projektu graficznego ankiety było dodatkowym wyzwaniem. Jak pomieścić na jednej kartce wszystkie pytania w taki sposób, by nie przytłaczały nadmiarem treści badanych, a jednocześnie były jednoznaczne i łatwe do odczytania? Należy wziąć w tym miejscu pod uwagę odbiorców w różnym wieku, np. starsze osoby bez okularów do czytania, a także miejsce badania, jak choćby ciasne foyer z nastrojowym oświetleniem. Podczas pierwszych kilku wydarzeń obserwowaliśmy, jak uczestnicy korzystają z ankiety, wprowadzając za każdym razem drobne usprawnienia.

Formularz / arkusz kalkulacyjny
Formularz / arkusz kalkulacyjny

Żeby ułatwić proces przenoszenia danych z ankiet papierowych do arkusza kalkulacyjnego, używamy Formularzy Google. Dzięki wykorzystaniu Arkuszy Google, dane wprowadzane jednocześnie przez kilka osób od razu trafiają do jednego pliku. Łatwiej w ten sposób unikać błędów przy kopiowaniu i kontrolować spójność wprowadzanych treści. Jeszcze w arkuszu kalkulacyjnym wykonujemy podstawowe operacje: usuwamy niepotrzebne kolumny lub zmieniamy ich nazwy, ale główny proces czyszczenia danych odbywa się w aplikacji OpenRefine.

OpenRefine
OpenRefine

Ta stosunkowo prosta w obsłudze aplikacja umożliwia wykonywanie zadań, które w Dokumentach Google byłyby zbyt pracochłonne lub wręcz niewykonalne. Jednocześnie praca w OpenRefine jest znacznie łatwiejsza niż pisanie dedykowanych skryptów – dzięki temu jest to świetne narzędzie do rozwiązywania specyficznych problemów dotyczących konkretnych porcji danych. Dla przykładu, studenci lub absolwenci Śląskiego Uniwersytetu Medycznego wprowadzali do ankiet nazwę swojej uczelni na wiele sposobów: Śląski Uniwersytet Medyczny, Slaski Uniwersytet Medyczny, Śląski Uniwersytet Medyczny w Katowicach, ŚLĄSKI UNIWERSYTET MEDYCZNY, ŚUM, SUM, Śląska Akademia Medyczna etc.
Algorytmy OpenRefine wskazują podobieństwa między różnymi zapisami, a pozostałym, nierozpoznanym frazom można za pomocą kilku kliknięć przyporządkować pożądane brzmienie. To samo dotyczy innych zmiennych: kierunku studiów, nazw miast i dzielnic itd. Aplikacja rozpoznaje ponadto liczby i daty, dzieli wartości w kolumnach, umożliwia szybkie filtrowanie danych i wykonuje automatycznie lub półautomatycznie dziesiątki innych przydatnych na tym etapie pracy czynności, np. usuwa niepotrzebne znaki z pól tekstowych. Po sprawdzeniu spójności danych eksportujemy je do pliku tekstowego csv, czyli najbardziej uniwersalnego formatu dla danych tabelarycznych, który jest rozpoznawany przez wszystkie aplikacje stosowane na dalszym etapach analizy i wizualizacji.

CSV
Zakładamy, że z danych zawartych w pliku skorzystają dwie grupy użytkowników. Do pierwszej z nich należą biegli programistycznie analitycy, którzy nie będą mieli problemów z ich odczytaniem (dla osób pracujących w języku R przygotowaliśmy starter kit w postaci skryptu, który pobiera z serwera aktualną wersję bazy i przygotowuje ramkę danych w odpowiednich formatach, pozwalającą na natychmiastowe rozpoczęcie własnych analiz). Drugą grupę stanowią badacze, dziennikarze lub komentatorzy, którzy niekoniecznie potrafią programować, ale zechcą rzucić okiem na dane, ewentualnie wykonają proste obliczenia lub wizualizacje. W tym celu dobrze sprawdzi się którykolwiek arkusz kalkulacyjny, a nawet prosta aplikacja online WTFcsv, pozwalająca natychmiastowo podejrzeć zawartość pliku. Można też pokusić się o wykorzystanie nieco bardziej
Można też pokusić się o wykorzystanie nieco bardziej zaawansowanych, ale wciąż niewymagających umiejętności programistycznych narzędzi, takich jak Exploratory (w osobnym poście opiszemy łatwe w obsłudze narzędzia do automatycznej wizualizacji danych online).
Tabular Data Package

W przypadku plików w formacie CSV problemem może być fakt, że stworzono go dla programistów obsługujących narzędzia przetwarzania danych, a nie z myślą o wygodzie użytkownika chcącego szybko poznać strukturę treści. Nie ma w pliku csv miejsca na szczegółowe opisanie niezbędnych metadanych. Z tego powodu zdecydowaliśmy się na zastosowanie Tabular Data Package, czyli standardu publikacji danych w formie tabelarycznej stworzonego i promowanego przez Open Knowledge Foundation. Tego rodzaju pakiet każdorazowo, oprócz interesującego nas zbioru, zawiera drugi plik (json), w którym umieszczono szczegółowe metadane dotyczące pliku csv – w naszym przypadku pytań z ankiety – a także informacje o autorze danych i kontekście publikacji.

GitHub
GitHub

Przygotowane w ten sposób pliki publikujemy na platformie GitHub. Tam znajduje się zawsze najnowsza  wersja naszej bazy. Dane udostępniamy w otwartym formacie na licencji Creative Commons CC BY 4.0, co oznacza, że mogą być one wykorzystane w jakiejkolwiek postaci i w jakikolwiek sposób, również w projektach komercyjnych, pod warunkiem umieszczenia informacji o autorze, czyli Medialabie Katowice. W ten sposób wyprodukowane przez nas treści mogą zyskać drugie życie, służąc innym badaczom, pracownikom instytucji kultury, osobom szukającym wiedzy o odbiorcach kultury w Katowicach.
Dane udostępnione w tej formie mogą trafić do programów analitycznych lub narzędzi wizualizacji. Oczywiście cały czas udoskonalamy proces zbierania i czyszczenia treści. Aktualnie przygotowujemy wersję online ankiety, z której skorzystają ankieterzy wyposażeni w tablety. Będzie ją można również wypełnić w aplikacji Facebookowej, za pomocą której zbadamy użytkowników mediów społecznościowych biorących udział w wydarzeniach kulturalnych. Usprawnienie i zautomatyzowanie procesu pozyskiwania i przetwarzania danych nie tylko obniża koszty, przyspiesza pracę i eliminuje błędy, ale pozwala również zebrać lepszej jakości odpowiedzi. Przepytywana osoba dużo bardziej zaangażuje się w badanie, jeśli wypełnienie ankiety będzie przyjemnością, a jej rezultat od razu przyjmie atrakcyjną formę wizualizacji.

Tagi

ankieta,
Tagi

ankieta,

badanie ankietowe,

csv,

czyszczenie danych,

GitHub,

openrefine,

przetwarzanie danych,

Tabular Data Package

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

07

06

Kto oddycha najgorszym powietrzem? Wizualizacja jakości powietrza w katowickich dzielnicach

Czy mieszkańcy południowych dzielnic Katowic oddychają gorszym powietrzem? Na to wskazują dane z sieci 127 czujników miejskiego systemu Awair monitorującego stężenie pyłów zawieszonych. W kwietniu 2019 roku w Podlesiu, Zarzeczu i Kostuchnie przez większość dni przekroczona była norma dobowa pyłów PM10. Podobnie było w Szopienicach i w Załężu.

Karol PiekarskiAnaliza

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Dokumentacja

Dokumentacja
                                                        

Kod źródłowy
Dokumentacja

Dokumentacja
                                                        

Kod źródłowy

Mimo że system badania jakości powietrza Awairlink jest w fazie rozruchu, postanowiliśmy już teraz przyjrzeć się odczytom ze stacji rozsianych na terenie Katowic. Kiedy powinniśmy się martwić stanem powietrza? Dopuszczalny poziom stężenia PM10 w ciągu doby wynosi 50 µg/m3 – oznacza to, że jakość powietrza nie jest dobra, ale nie wywołuje ciężkich skutków dla zdrowialink. Poniżej przedstawiamy średnie wartości miesięczne ze wszystkich działających stacji.

PM10 – średnie stężenie w kwietniu 2019
PM10 – średnie stężenie w kwietniu 2019

Na mapie umieściliśmy tzw. diagram Woronojalink składający się z nieregularnych obszarów wyznaczonych wokół stacji pomiarowych. Każdy z nich obejmuje lokalizacje znajdujące się najbliżej wybranej stacji, dzięki czemu jesteśmy w stanie oszacować, jakie było stężenie pyłów na danym obszarze (jest to oczywiście pewne uproszczenie, nie bierzemy pod uwagę wielu istotnych czynników takich jak siła i kierunek wiatru czy ukształtowanie terenu). Gdzie powietrze było najgorsze?

Adres Dzielnica Dni uwzględnione Dni pow. normy Maksymalna wartość Średnia wartość
Oprócz średnich wartości warto zwrócić również uwagę na maksymalne odczyty oraz liczbę dni, w których stężenie szkodliwych pyłów przewyższało normę dobową. Dzięki temu łatwo dostrzec, że mieszkańcy m.in. południowych dzielnic, ale też Załęża i Szopienic, przez kilkanaście dni w miesiącu wystawieni byli na działanie szkodliwych substancji.

Natomiast poniżej przedstawiliśmy dobowe odczyty z całego miesiąca dla stacji, na których odnotowano najwyższe (Michałowskiego 3, Podlesie) oraz najniższe (Harcerzy Września 1939 2*) stężenie PM10 – można je porównać z czujnikiem przy ulicy Jagiellońskiej 18, gdzie powietrze było najgorsze wśród wszystkich stacji znajdujących się w Śródmieściu.
PM10 – średnie dzienne stężenie dla wybranych stacji

Jakie wnioski można wyciągnąć z prezentowanych danych? Wygląda na to, że jakość powietrza różni się znacznie w zależności od lokalizacji. Szczególną uwagę zwraca duże stężenie pyłów w rzadko zaludnionych południowych dzielnicach miasta o niskiej zabudowie otoczonej polami i lasami. Śródmieście, gdzie ruch samochodów jest największy, znajduje się mniej więcej w środku stawki.

Czy dane z kolejnych miesięcy potwierdzą te prawidłowości? Aktualne wyniki pomiarów będziemy udostępniać na bieżąco w naszym serwisie otwartych danych o Katowicach.

Jak zgromadziliśmy dane

Choć prezentowane dane pochodzą z oficjalnego systemu prowadzonego przez miasto Katowice, należy pamiętać o kilku zastrzeżeniach.
Dane zostały zgromadzone przez Medialab Katowice bezpośrednio ze strony Awair na podstawie odczytów publikowanych w czasie rzeczywistym – nie zostały więc później zweryfikowane przez operatorów projektu.

Choć system czujników udostępniono publicznie, jest on wciąż na etapie wdrażania, tzn. nie istnieje jeszcze oficjalne API ani ogólnodostępna baza zgromadzonych pomiarów.

W związku z tym, że odnotowaliśmy przerwy w działaniu systemu lub prezentacji danych, średnie dobowe obliczyliśmy tylko dla tych dni, dla których odczyty obejmowały co najmniej 18 z 24 godzin (zobacz skrypt).
Zastanawiająca jest dysproporcja pomiędzy niską wartością PM10 przy ulicy Harcerzy Września 1939 2 (19 µg/m³) a sąsiednimi stacjami (odpowiednio 40, 47, 50, 51 µg/m³) – w innych miejscach nie występują tak duże różnice.

Warto porównać dane z systemu Awair z pomiarami (automatycznymi i manualnymi) ze stacji prowadzonej przez Wojewódzki Inspektorat Ochrony Środowiska w Katowicach.

Tagi

awair,                                                                            katowice,                                                                            mapa,                                                                            pm10,                                                                            powietrze

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

09

02

Karin van Es: Podejście oparte na danych często sprzyja zadawaniu pytań, dla których odpowiedzi należy szukać, stosując inne metody badawcze

Podczas konferencji Kultura (w) danych w Katowicach rozmawialiśmy z Karin van Es z Utrecht Data School o badaniach opartych na danych i ich wizualizacji.

Łukasz Mirocha, Karin van EsWywiad

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)
Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Łukasz Mirocha: W swojej ostatniej książce The Datafied Society: Studying Culture through Data [Społeczeństwo zdanetyzowane: badania kultury poprzez dane] argumentujesz, że paradygmat oparty na danych będzie stanowił rdzeń praktyk kulturowych, ekonomicznych i społecznych w XXI wieku. W jakim stopniu badacze powinni dostosować się do tej nowej rzeczywistości i uwzględnić w swoich metodach pracy badania oparte na ekstrakcji danych cyfrowych, ich analizie i wizualizacji?
Karin van Es: Prowadząc krytyczne badania danych [Critical Data Studies] w Utrecht Data School (UDS), zdaliśmy sobie sprawę, że badanie wpływu nowych praktyk w zakresie danych wymaga podejścia, które określamy mianem „badań przedsiębiorczych”. Wywodzą się one z tzw. Metody Aktywnego Uczestnictwa [Participative Action Research] i polegają na głębokim zaangażowaniu w dziedzinę przedmiotu badań poprzez komercyjne usługi i produkty. Oznacza to pracę w danej dziedzinie wraz z profesjonalistami, co umożliwia uzyskanie praktycznego wglądu w to, w jaki sposób przejawia się danetyzacja, które narracje kształtują oczekiwania w praktykach pracy z danymi, które podmioty wpływają na rozwój rozwiązań opartych na danych itd. Istnieją naukowcy, tacy jak
na danych itd. Istnieją naukowcy, tacy jak Noortje Marres, którzy formułują krytyczne uwagi na temat potrzeby digitalizacji istniejących metod czy konieczności opracowania metod natywnych cyfrowo. Opowiada się ona za trzecim podejściem, które nazywa „metodami interfejsu”, argumentując, że powinniśmy zastanawiać się nad tym, jak skonfigurować te narzędzia w celu rozwijania skutecznych metod badań społecznych.
Medialab Katowice stosuje hybrydowe podejście do analizy życia kulturalnego w mieście, które opiera się zarówno na tradycyjnych metodach badań kultury, jak i na analizie dużych zbiorów danych pozyskanych z Facebooka. Czy Twoim zdaniem takie podejście jest korzystne?

Tak, takie podejście jest nie tylko korzystne, ale posunęłabym się nawet do stwierdzenia, że jest konieczne. W Utrecht Data School analizy danych są często prowadzone z wykorzystaniem metod etnograficznych. Stosujemy również wiele metod mieszanych, łącząc np. analizę statystyczną tekstu z metodą tzw. uważnego czytania [close reading]. Innym stosowanym przez nas podejściem jest wykorzystanie ilościowej analizy geodanych jako podstawy do badań jakościowych w dziedzinie, której takie dane dotyczą.

Jaka jest wartość dodana wynikająca z zestawiania porównawczego zbiorów danych różnego typu?
Nikt już dziś chyba nie wątpi, że dane nie mówią same za siebie! Produkcja wiedzy opartej na danych jest uzależniona od kontekstu i oferuje tylko określone rodzaje wiedzy. Na przykład, użytkownicy mediów społecznościowych nie stanowią reprezentacji całości społeczeństwa. Istnieją ważne pytania dotyczące ludzkiego życia, na które odpowiedzi nie można znaleźć w danych ilościowych. Dlatego, oprócz korzystania z danych offline i online, podobnie do wielu innych badaczy, pragnę podkreślić, jak ogromne korzyści płyną z naprzemiennego stosowania tzw. „czytania odległego” i „czytania uważnego”.

Jak zachować krytyczną refleksję nad możliwościami i ograniczeniami związanymi z pracą ze zbiorami Big Data oraz badaniem złożonych zjawisk społecznych i kulturowych poprzez dane?
Jeśli danetyzacja, jak argumentowaliśmy, jest kolejnym etapem mediatyzacji, badacz nauk humanistycznych szczególnie dobrze nadaje się do analizowania tego procesu transformacji. Nie może jednak polegać wyłącznie na konkretnych umiejętnościach i metodach, ale musi opanować coś, co określa się mianem Digital Bildung, czyli – jak wyjaśniają Rieder i Röhle – zdolność rozumowania z wykorzystaniem technologii i w jej ramach jako narzędzi wiedzy.

Co to oznacza dla badacza (danych)?

W Utrecht Data School uczymy naszych studentów dokonywania tzw. „aktów interpretacyjnych” istotnych przy doborze, gromadzeniu i analizie danych oraz wizualizacji wyników. Zbiega się to z tzw. „krytyką narzędzi”, czyli myśleniem o epistemologicznym wpływie technologii wiedzy, a także rozważaniem kwestii etycznych.
Ponieważ pracujemy aktywnie w centrum wydarzeń, nasza krytyka w zakresie praktyk, technologii i polityki stanowi bezpośrednie zaplecze informacyjne dla zainteresowanych stron lub nawet jest wspólnie z nimi formułowana. Nie krzyczymy ani nie komentujemy krytycznie, stojąc z boku, ale bierzemy odpowiedzialność za aktywne rozwiązywanie problemów.

Era Big Data wymusza na nas stosowanie nowych technik przedstawiania informacji i wiedzy. W jaki sposób wizualizacja danych może pomóc w przedstawieniu wyników badań dotyczących złożonych zjawisk kulturowych, takich jak np. życie kulturalne miasta?
Wykorzystanie wizualizacji danych nie jest niczym nowym. Możliwość przekazywania złożonych zjawisk na łatwych do odczytania wykresach jest bardzo atrakcyjna. Problem polega na tym, że wizualizacje często postrzega się jako prezentację faktów, a nie interpretację danych. Jako takie, propagują one pewne punkty widzenia i utrwalają określone stosunki władzy. Wydaje się zatem uzasadnione, aby towarzyszyły im pewne pytania. W Utrecht Data School pracujemy nad wtyczką do Gephi, która wspiera systemową dokumentację procesów analizy i wizualizacji, czyniąc je bardziej wiarygodnymi i sprawdzalnymi. Przedstawianie interpretacji danych wraz wyjaśnieniem metodologii jest zdecydowanie uzasadnione. Pod wieloma względami badania oparte na danych są szczególnie przydatne w zakresie stawiania nowych pytań, które należy rozstrzygać stosując
nowych pytań, które należy rozstrzygać stosując różnorakie metody.
Jakie korzyści płyną z prowadzenia badań dotyczących zbiorów danych w interdyscyplinarnym zespole złożonym z tradycyjnych badaczy, naukowców zajmujących się danymi, projektantów itp.?

Jest szereg projektów zrealizowanych w Utrecht Data School, które pokazują potrzebę pracy w zespołach interdyscyplinarnych. Oprócz naukowców zajmujących się danymi, pracujemy z ludźmi z takich dziedzin jak etyka stosowana, lingwistyka i antropologia. Każdy z nich wnosi wyjątkowe spojrzenie i kompetencje w zakresie prowadzenia badań opartych na danych oraz możliwych analitycznych interpretacji zebranych treści. Pojawiają się pytania (szczególnie dotyczące etyki i kultury), których naukowcy zwykle nie zadają, wiedzą oni natomiast o wiele lepiej, jakie zapytania można formułować w odniesieniu do danych.
Jak widzisz przyszłość analityki i wizualizacji danych w odniesieniu do osiągnięć, np. w zakresie uczenia maszynowego i mediów immersyjnych – rzeczywistości wirtualnej/rozszerzonej?

Uważa się, że rzeczywistość rozszerzona [AR] może pomóc pokonać ograniczenia ludzkiego widzenia i percepcji, oferując wielowymiarowe reprezentacje wizualizacji danych. Przedstawiciele biznesu w szczególności uważają, że jest to dobry sposób na wyświetlanie informacji w sugestywny sposób. AR oferuje także możliwość gromadzenia dużych ilości danych z realnego świata i rejestrowania zachowań użytkowników. Z drugiej strony, większa ilość danych niekoniecznie prowadzi do lepszego wglądu w problem, a nawet może skomplikować zrozumienie tego, co jest przekazywane.
Książkę The Datafied Society: Studying Culture through Data współredagowaną przez Karin van Es można pobrać w formie darmowego pdfa.

Tagi

badania,

big data,

data-drive,

facebook,

kultura,

media społecznościowe,

research

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

08

11

Naprawmy To: jak mieszkańcy reperują Katowice

Irytuje cię dziura w chodniku, zły znak drogowy lub spłowiały baner wyborczy powiewający za twoim oknem? Masz dość i chcesz coś z tym zrobić? Na szczęście nie musisz już obdzwaniać kilku wydziałów urzędu miasta. Jeśli zgłosisz problem za pomocą aplikacji NaprawmyTo.pl, istnieje duża szansa, że zostanie on wkrótce rozwiązany. Zobacz, co wynika z naszej analizy usterek raportowanych przez mieszkańców.

Karol PiekarskiAnaliza

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Pobierz pliki

Pobierz pliki
                                                        

naprawmyto_ktw_od-2018-02-19-do-2019-10-10
Aplikacja wzorowana na brytyjskiej Fix my street działa w Katowicach już półtora roku, ciesząc się niezmiennym zainteresowaniem mieszkańców. Raportują oni problemy różnego kalibru – od złej organizacji ruchu drogowego po nielegalnie rozwieszone reklamy na latarniach. Czy warto poświęcić kilka minut na wypełnienie formularza i przesłanie swojego zgłoszenia? Jaka jest szansa, że usterka zostanie naprawiona? Zobaczmy, co wynika z danych. Na początek porównanie zgłoszeń o różnym statusie realizacji: naprawiony / w trakcie naprawy / otwarty / nie zostanie naprawiony.
Czy zwróciła twoją uwagę spadająca liczba rozwiązanych spraw (i analogicznie wzrost tych oczekujących na naprawę) w ostatnim miesiącu? Rzeczywiście wygląda to podejrzanie. Wszystko wskazuje na to, że rozpatrzenie większości zgłoszeń trwa co najmniej miesiąc (niestety nie da się tego dokładnie odczytać z udostępnionych danych), dlatego musimy z rezerwą traktować statystyki z ostatnich tygodni. Szczególnie że do sierpnia 2019 roku odsetek zakończonych sukcesem zgłoszeń utrzymywał się na podobnym, przyzwoitym poziomie.
Jakie usterki są zmorą katowiczan? Wydaje się, że najczęściej korzystają z NaprawmyTo kierowcy niezadowoleni ze stanu dróg lub znaków drogowych. Zdecydowana większość alertów dotyczy infrastruktury miejskiej i kwestii związanych z bezpieczeństwem. Ponad 10% interwencji nie mieści się w kategoriach zaproponowanych przez administratorów aplikacji (zob. Inne). W związku z tym, że zgłoszenie można przyporządkować do kilku kategorii, prezentujemy przybliżone dane.