genezyp/lab_blog_pl huggingface dataset:
wydarzenie roku Sybilla. Uważam, że to znaczące wyróżnienie, które jest także sygnałem pewnej zmiany. Ponadto, w Centrum Cyfrowym uruchomiliśmy w tym roku Pracownię Otwierania Kultury – program dla instytucji, które chcą szukać nowych sposobów angażowania odbiorców w relację z ich cyfrowymi zasobami. Źródłem tego programu jest przekonanie, że należy wspierać instytucje nie tylko w digitalizacji swoich kolekcji i ich udostępnianiu, ale także docieraniu z tymi zasobami do zróżnicowanych grup odbiorców.
Czynnikiem, który buduje zainteresowanie odbiorców kultury instytucji jest więc nie tylko prezentowanie zbiorów w nowoczesnej formie, ale także zaproszenie do uczestniczenia w funkcjonowaniu tych instytucji?

Zdecydowanie. Tworzenie platform i narzędzi, które pozwalają na interakcję ze zbiorami zupełnie inaczej kształtuje relację instytucji z odbiorcami. To jednak wciąż jest obszar dla eksperymentów. Mamy przykłady dobrych praktyk – jak chociażby Rijksstudio, ale wciąż powinniśmy przyglądać się, jakie czynniki decydują o tym, że pewne rozwiązania okazują się skuteczne w angażowaniu odbiorców, a inne nie. Z całą pewnością wspomniana analiza wykorzystania aplikacji mobilnych to lekcja, z której powinniśmy wyciągnąć wnioski.
Na jakich jeszcze polach, oprócz komunikacji, znajdują zastosowanie media społecznościowe i inne narzędzia Web 2.0 w funkcjonowaniu instytucji kultury?

Media społecznościowe mogą być źródłem cennych informacji na temat zaangażowania odbiorców kultury – zwłaszcza w połączeniu z informacjami pozyskanymi z innych źródeł. Taka holistyczna perspektywa daje nam pełniejszy ogląd praktyk uczestnictwa w kulturze, nie dzieląc ich na offline i online.
Warto zadać sobie pytanie, jakie wnioski możemy wyciągnąć z analizy takich statystyk, w jaki sposób definiować będziemy wskaźniki sukcesu pewnych projektów czy inicjatyw? Co – w danym kontekście – znaczą dla nas lajki, odsłony, czy liczba pobrań aplikacji (o wdrażaniu nowych technologii w projektach kulturalnych pisaliśmy tutaj)? Ważne jest definiowanie wskaźników na własne potrzeby i zestawienie takich danych z informacjami uzyskanymi przy zaangażowaniu innych metod, na przykład badań publiczności.
Świetnie, że podnosisz ten wątek. Metodologia badań obiegów kultury i uczestnictwa mieszkańców Katowic w kulturze w ramach projektu Shared Cities zakłada właśnie wykorzystanie tradycyjnych metod nauk społecznych (ankiety), a także analizy dużych zbiorów danych z innych źródeł. Jakie dodatkowe informacje i wnioski) może przynieść analiza oraz wizualizacja danych?
Poza dostarczeniem dodatkowych informacji na temat odbiorców kultury oraz praktyk kulturalnych na obszarze Katowic, projekty Medialabu stanowią świetny przykład działań popularyzatorskich. Wizualizacja danych sprawia, że wyniki badań stają się bardziej przystępne, mogą trafić do różnych grup odbiorców i dzięki temu mają szansę być bardziej użyteczne. Co ważne, tego rodzaju badania – próbujące stworzyć diagnozę dla danego miasta czy regionu – tworzą też ramę i punkt wyjścia dla dalszych badań. Praca wykonana przez Medialab może być świetnym materiałem dla lokalnych instytucji, a połączenie metod i danych pochodzących z różnych źródeł sprawia, że mogę się one nawzajem oświetlać, co pozwala na lepsze zrozumienie pewnych zjawisk czy zachowań odbiorców i użytkowników kultury.
Aleksandra Janus – antropolożka, badaczka,

kierowniczka merytoryczna

Pracowni Otwierania Kultury

Centrum Cyfrowym

współautorka inicjatywy

Laboratorium muzeum

oraz grupy badawczej Kierunek zwiedzania,

doktorantka w Instytucie Etnologii i Antropologii Kulturowej UJ

. Interesuje ją społeczna rola instytucji kultury oraz ich relacje z odbiorcami, specjalizuje się badaniach publiczności oraz otwieraniu dostępu do zasobów dziedzictwa. W projekcie Shared Cities odpowiadała m.in. za przygotowanie metodologii badań ankietowych nad zainteresowaniem uczestników ofertą kulturalną Katowic.

Powiązane wydarzenie

Jak badać uczestników wydarzeń kulturalnych – warsztaty Medialabu

Zobacz również

Poradnik Jak wdrażać technologie w projektach kulturalnych, społecznych i edukacyjnych

Tagi
Tagi

aplikacja,                                                                            digitalizacja,                                                                            instytucje kultury,                                                                            muzeum,                                                                            publiczność

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

14

02

FLORA COGNITA…? Rośliny w świecie algorytmów i botanicy ze smartfonami

Czy smartfony zastąpią wkrótce atlasy botaniczne? Czego możemy nauczyć się o otaczającej nas przyrodzie z telefonem w ręku? Jak robiąc zdjęcia chwastów pomagamy naukowcom? Na te właśnie pytania staraliśmy się odpowiedzieć w słoneczny październikowy weekend, eksplorując przestrzeń miejską Katowic w poszukiwaniu naszych dzikich i niepokornych roślinnych sąsiadów.

Magdalena Krzosek-HołodyRelacja

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Dokumentacja

Dokumentacja
                                                        

Dokumentacja foto
Dziko rosnąca miejska flora to fascynująca przestrzeń badawcza. Mówi nam wiele nie tylko o królestwie roślin, ich sposobach życia i mechanizmach przystosowawczych, ale także o nas samych. Wypychamy naszych nie-ludzkich współmieszkańców na peryferia i do rezerwatów miejskiej zieleni – do parków i na skwery, a oni mimo wszystko wracają i urządzają się od nowa w szczelinach chodników, na murach, poboczach dróg czy przy śmietnikach. Żeby się czegoś o nich dowiedzieć, możemy skorzystać z szeregu aplikacji mobilnych, które wydają się dziś rzucać poważne wyzwanie tradycyjnym bazom wiedzy botanicznej. Są wśród nich projekty komercyjne, ale są także ambitne, zakrojone na naprawdę dużą skalę, otwarte projekty naukowe, których współtwórcami stają się
projekty naukowe, których współtwórcami stają się zwykli obywatele wyposażeni w smartfony.
Jest to oddolny ruch, często powiązany jednak z instytucjami naukowymi, think tankami czy konsorcjami naukowymi, który ma na celu wytwarzanie wiedzy przez osoby niezwiązane zawodowo ze światem nauki. Większość inicjatyw tego typu ma również wartość samokształceniową (self-education), motywując uczestników do poznawania przyrody oraz własnego najbliższego otoczenia, a także dając im możliwość lepszego zrozumienia tego, na czym polegają badania naukowe.
Badacze z Laboratorium Ornitologii Uniwersytetu Cornella regularnie korzystają z danych zebranych przez osoby niebędące naukowcami. Zwracają oni uwagę na fakt, że nauka obywatelska umożliwia włączanie ludzi w proces zbierania dużych ilości danych z bardzo różnych miejsc na świecie w długich przedziałach czasowych, co daje możliwość dokładnego śledzenia zachodzących w przyrodzie zmian. Pomaga to w badaniu bardziej ogólnych zależności i wzorców, które mogą ujawniać się w perspektywie dekad po przeanalizowaniu odpowiednio dużej ilości danych z wielu geograficznie rozproszonych lokalizacji. Projekty oparte o wolontaryjne zbieranie i udostępnianie informacji obejmują zjawiska w skali kraju, kontynentu czy nawet całego globu. Zgromadzone dane można analizować w celu wyjaśnienia trendów populacyjnych, zmian zasięgu zjawisk czy
trendów populacyjnych, zmian zasięgu zjawisk czy zmian fenologicznych (występujących periodycznie). Ich wyniki publikowane są dziś w literaturze naukowej i wykorzystywane do podejmowania decyzji związanych z zarządzaniem określonymi obszarami*.
Użytecznymi narzędziami wspomagającymi naukę obywatelską są także wspomniane na wstępie aplikacje do rozpoznawania roślin, które na swoich smartfonach instalują codziennie setki osób na całym świecie, najczęściej bez większej świadomości tego, do czego posłużą zebrane dane. Wśród najpopularniejszych można wymienić PlantSnap (> 10 mln pobrań w serwisie Google Play), PlantNet (> 10 mln), Flora Incognita (> 1 mln) czy INaturalist (> 1 mln). Korzystając z aplikacji rozpoznających rośliny, ich użytkownicy nie tylko nabywają wiedzę o lokalnych gatunkach roślin, ale generują także ogromne ilości danych czaso-przestrzennych, które wykorzystują później do swoich własnych celów twórcy tych narzędzi.
Większość aplikacji prosi użytkownika o udostępnienie lokalizacji, dzięki czemu rozpoznany i oznaczony gatunek zostaje automatycznie przypisany do określonego (bardzo precyzyjnie zdefiniowanego) stanowiska. Po zarejestrowaniu się w aplikacji możemy odnalezione rośliny dodawać do własnych kolekcji, a także mapować je w przestrzeni, tworząc historię odwiedzonych miejsc. W wielu narzędziach możliwe jest też tworzenie kolektywów poszukiwaczy roślin lub zespołów eksplorujących określony obszar. W ten sposób w 2020 roku w ramach Akademii Zielonej Ochoty w Warszawie, z pomocą aplikacji INaturalist, przeprowadzono badanie bioróżnorodności w bezpośrednim otoczeniu wierzby kruchej – wiekowego drzewa znajdującego się w Parku Arkadia.
Identyfikacja gatunków w większości aplikacji odbywa się za pomocą algorytmu automatycznego rozpoznawania obrazu, któremu możemy jednak nieco pomóc – na przykład dookreślając sfotografowaną część rośliny (kwiat, liść, cała roślina), jak to się dzieje we Flora Incognita, czy doprecyzowując obszar geograficzny, w którym poczyniliśmy naszą botaniczną obserwację, jak ma to miejsce w PlantNet. Po wyświetleniu wyników aplikacja kieruje zazwyczaj użytkownika do dodatkowych informacji o danej roślinie – może to być baza własna lub zewnętrzne źródło internetowe. Narzędzia wyświetlają także gatunki pokrewne, podają alternatywy lub procentowy stopień zbieżności wykonanego przez nas zdjęcia z tymi, które znajdują się w ich repozytoriach. To jednak użytkownik decyduje ostatecznie czy
To jednak użytkownik decyduje ostatecznie czy rozpoznanie dokonane przez aplikację jest trafne, i to on dodaje lub usuwa je ze swojego konta.
Intuicyjność i szybkość działania aplikacji do rozpoznawania roślin oraz ich często perswazyjne opisy (“PlantSnap potrafi aktualnie rozpoznać 90% wszystkich znanych gatunków roślin i drzew, które stanowią większość gatunków, jakie spotkasz w niemal każdym kraju na Ziemi!”) sprawiają wrażenie, iż mogą one już w najbliższej przyszłości zastąpić botaników. Czy już dziś możemy w pełni zaufać aplikacjom do identyfikacji roślin? Czy algorytmy rozpoznawania flory są wystarczająco dokładne? Co się dzieje ze zgromadzonymi przez nas obserwacjami? Gdzie trafiają i kto z nich korzysta?

Na te i wiele innych pytań, związanych z uczeniem się botaniki z telefonem w ręce, staraliśmy się odpowiedzieć podczas warsztatów
Flora Cognita…? Roślinni sąsiedzi w epoce smartfonów

, które odbyły się w Medialabie. Podczas warsztatów postawiliśmy sobie konkretny cel.

W słoneczny, mocno jesienny październikowy dzień, ruszyliśmy ze smartfonami w teren na poszukiwanie tych zwinnych i wytrzymałych organizmów. W tle roślinnych poszukiwań pozostawała jednak cały czas wątpliwość, czy wybrane aplikacje rzeczywiście okażą się efektywne i wystarczająco precyzyjne, i czy będą mogły konkurować z atlasami botanicznymi i tradycyjnymi kluczami do rozpoznawania roślin? Podczas warsztatów posłużyliśmy się trzema narzędziami: Flora Incognita, PlantNet i PlantSnap.
Czy narzędzia te pomogły nam zrozumieć nasze otoczenie? Czy żeby się nimi posługiwać, musieliśmy jednak wyposażyć się w pewną wcześniejszą wiedzę? Komu pomogliśmy, karmiąc aplikacje naszymi zdjęciami? Należy zauważyć, że efektywność działania wybranych narzędzi okazała się relatywnie wysoka, choć zdarzały się też przypadki, w których poszczególne aplikacje dawały różne wyniki identyfikacji tej samej rośliny lub otrzymane odpowiedzi były niekonkluzywne. Bardziej skuteczne okazały się projekty w pewnym sensie lokalne – niemiecka Flora Incognita i francuski PlantNet, skoncentrowane na szacie roślinnej Europy Zachodniej i Centralnej, mniej zaś amerykański i rozwijany globalnie Plant Snap.
Trudno po kilku godzinach spędzonych na warsztatach wyciągnąć bardziej kompleksowe wnioski porównawcze co do skuteczności testowanych aplikacji. Wszyscy zgodziliśmy się jednak, że poziom zaufania, jaki możemy w nich pokładać, to poziom rozpoznania rodzaju, do którego należy dana roślina, nie natomiast konkretnej nazwy gatunkowej. Jako przykład możemy podać kwitnącą późnym latem i jesienią nawłoć (rodzaj:

Solidago

), której w Polsce mamy trzy gatunki: nawłoć pospolitą (

Solidago virgaurea

), nawłoć późną (

Solidago gigantea

) i nawłoć kanadyjską (

Solidago canadensis
) i nawłoć kanadyjską (

Solidago canadensis

). Dwa ostatnie gatunki są do siebie niezwykle podobne i bardzo łatwo tu o pomyłkę, zwłaszcza gdy aplikacja podpowiada obie możliwości i podaje zbliżony stopień prawdopodobieństwa.
Podobny problem dotyczy roślin, które obserwujemy przed lub po okresie wegetacyjnym i nie posiadają już one charakterystycznych kwiatów lub owoców. Wątpliwości pojawiają się też czasem, gdy fotografujemy chory lub zniszczony przez szkodniki okaz rośliny. W wielu wypadkach konieczne może okazać się wykonywanie serii różnych ujęć tej samej rośliny i kilkukrotne porównanie rezultatów albo sprawdzenie wyników zwróconych przez różne aplikacje. Korzystanie z tych narzędzi posiada więc pewien próg wejścia (wiedzy początkowej użytkownika), który jest niezbędny, by dokonać weryfikacji otrzymanych wyników. Mogą one jednak z powodzeniem nakierowywać nas na zawężony zbiór możliwych odpowiedzi (walor eliminacyjny), które warto następnie zweryfikować w oparciu o publikacje botaniczne.
Uczestnicy warsztatów wydawali się raczej pogodzeni z tym, że aplikacje pobrały ich dane lokalizacyjne oraz wzbogaciły swoje bazy o poczynione przez nich obserwacje. Gdy codziennie powierzamy nasze dane osobom i podmiotom trzecim, udzielenie dostępu do geolokalizacji czy obiektywu smartfona staje się standardową procedurą, którą rzadko poddajemy refleksji. W przypadku aplikacji do rozpoznawania roślin istotne wydaje mi się jednak podkreślenie ich nie do końca jednakowego statusu.

Flora Incognita to projekt rozwijany i stale monitorowany przez niemieckie środowisko naukowe (powstał na Uniwersytecie Technicznym w Ilmenau pod patronatem Instytut Maxa Plancka)****
, PlantNet został zainicjowany przez francuską fundację Agropolis w celu wspierania badań naukowych nad bioróżnorodnością, natomiast PlantSnap to aplikacja komercyjna. Wybierając cyfrowe narzędzie do identyfikacji otaczającej nas flory warto więc sprawdzić, czy rzeczywiście bierzemy udział w projekcie

citizen science

czy raczej

commercial research

. Warto też ocenić, w jakim kierunku dany projekt będzie się rozwijał w przyszłości – czy wykorzystany zostanie do prowadzenia otwartych badań czy sprzedawania usług komercyjnych.

R. Bonney, C.B. Cooper, et al., Citizen Science: A Developing Tool for Expanding Science Knowledge and Scientific Literacy, Bioscience, Vol. 59, Issue 11, 977-984.

**

Warto zwrócić szczególną uwagę na florę torowisk, którą opisały Paulina Woźnica i Alina Urbisz w artykule
Rośliny torowisk tramwajowych – interesujący element w krajobrazie miasta

, 2010 [

url].

Tutaj pomocne mogą okazać się liczne prace Adama Rostańskiego oraz innych badaczy z Wydziału Biologii i Ochrony Środowiska Uniwersytetu Śląskiego. Warto też zajrzeć do pisma Przyroda Górnego Śląska, wydawanego w latach 1995-2021 przez Centrum Dziedzictwa Przyrody Górnego Śląska (już nieistniejące) [url].

****

P. Mäder, P. Boho, et al.,

The flora incognita app–interactive plant species identification. Methods in Ecology and Evolution

, Methods in Ecology and Evolution, Vol.2, Issue 7, 2021, 1335-1342.
Magdalena Krzosek-Hołody (ur. 1989) kulturoznawczyni i projektantka. Na Uniwersytecie Warszawskim prowadzi badania dotyczące relacji sztuki i projektowania krajobrazu. Interesuje ją przede wszystkim to, jak sztuka odpowiada na współczesne wyzwania środowiskowe i wchodzi w dialog z zielono-błękitną tkanką przestrzeni. Publikowała m.in. w „Kulturze Współczesnej”, “Warstwach” i “Ekranach”. Na Wydziale ‚Artes Liberales’ UW współprowadziła kursy poświęcone portretom natury w kinie światowym. Obecnie realizuje autorski program: „Od sztuki ziemi do designu spekulatywnego”. Współpracuje z instytucjami kultury i ruchami miejskimi. Wyróżniona w ostatniej edycji konkursu „Futuwawa: projekty dla Warszawy przyszłości” (2021) za projekt
projekty dla Warszawy przyszłości” (2021) za projekt “Rezerwaty dla Bródna”. Mieszka na Targówku, gdzie prowadzi interdyscyplinarną pracownię projektową Mikroklimaty.
https://mikroklimaty.com/

Zrealizowano w ramach

FLORA COGNITA… ? Roślinni sąsiedzi w epoce smartfonów

Tagi

miasto,                                                                            natura,                                                                            przestrzeń publiczna,                                                                            rośliny,                                                                            warsztaty

Poprzedni wpis

Kolejny wpis

Skontaktuj się z nami

Odwiedź stronę Medialabu
Najlepsze wyniki dla "

Zobacz wszystkie wyniki

Archiwum

O projekcie

Medialab

pl

en

08

05

Koderzy Medialabu opowiadają o wyzwaniach w pozyskiwaniu i analizie danych

W naszych publikacjach stale pojawia się temat wykorzystania analizy danych w projektach kulturalnych. Wykonywanie tych zadań nie byłoby możliwe bez pracy zespołu koderów, którzy ściśle współpracują z projektantami i badaczami nad tworzeniem najlepszych narzędzi oraz metod pracy z danymi. Poprosiliśmy naszych ekspertów – Dawida Górnego oraz Marcina Chojnackiego, by opowiedzieli o swojej codziennej pracy i wyzwaniach, jakie napotykają przy okazji realizacji kolejnych etapów badania.

Marcin Chojnacki, Dawid Górny, Łukasz MirochaWywiad

Udostępnij

Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link
Udostępnij
                                                    

Twitter

Wyślij link

Skopiuj link
                                                    (CTRL+C)

Marcin Chojnacki w projekcie zajmuje się głównie zdobywaniem danych z zewnętrznych systemów bazodanowych. Z uwagi na obszar pracy w ramach Shared Cities jest to przede wszystkim Facebook (otwarte API) oraz serwisy informujące o wydarzeniach kulturalnych w Katowicach, np. silesiaspace.pl. Mowa tu o postach, komentarzach, wpisach ze stron wskazanych przez pozostałych członków zespołu zadaniowego. W przyszłości czeka go jeszcze m.in. zmiana formatu dostępnych danych – tak by informacje z Facebooka można było połączyć z danymi opisującymi obiegi kultury także z innych serwisów, np. katowickiej Ultramaryny.
Dawid Górny jest odpowiedzialny m.in. za wybór narzędzi i środowisk, których cały zespół używa do komunikacji oraz do pracy z danymi. Kluczowym kryterium doboru oprogramowania jest możliwość wymiany i łączenia różnych typów danych. Wspólnie z Marcinem przygotowuje skrypty, dzięki którym pobierane są dane np. z mediów społecznościowych. Stale rozwija także nowe metody pozyskania danych z kolejnych źródeł. W dalszej części projektu będzie tworzył narzędzia i interfejsy do analizy i prezentacji danych online.

Łukasz Mirocha: Jakie kroki trzeba podjąć, by przekształcić zbiór surowych danych w wiedzę zrozumiałą dla szerokiego grona odbiorców?
Marcin: Surowe dane wymagają odpowiedniego przetworzenia. Zewnętrzne serwisy nie zawsze pozwalają na bezpośredni dostęp do interesujących nas danych. Musimy je najpierw usystematyzować, następnie zapisać lokalnie na naszym serwerze, by zachować bieżący stan i mieć do niego ciągły dostęp. To jest pierwszy krok, po którym następuje właściwa praca badawcza.

Dawid: Nie można także zapomnieć o kwestiach podstawowych – jeszcze przed pobraniem danych należy odpowiednio przygotować serwer, repozytorium, bazę danych i potrzebne skrypty – kluczowe narzędzia, bez których praca badawcza z pozyskanymi danymi nie byłaby możliwa.
Marcin: Dlatego właśnie korzystamy z szerokiego wachlarza narzędzi i środowisk. W tej chwili pracujemy z MySQL Workbench i Graph Explorera API Facebooka. Dane pobieramy dzięki Facebook SDK v5 for PHP spiętego z bazą za pomocą MySQL Improved. Zdarza się, że konieczne jest opracowanie własnych narzędzi tylko po to, by wykonać pojedyncze zadanie, np. w celu odfiltrowania niepoprawnych znaków stosuję własną aplikację w C#.

Dawid: Warto wymienić także JavaScript, Node.js, Google Places API, Mapbox, Microsoft Cognitive API i OpenCV. Praca z danymi w projekcie o rozmiarach Shared Cities wymaga opracowania powiązanej ze sobą siatki oprogramowania, stąd taka różnorodność narzędzi i metod.
Jakie wyzwania napotykacie zwykle podczas pracy z danymi? Czy często okazuje się, że zaplanowany scenariusz działań trzeba na bieżąco modyfikować w odpowiedzi na problemy?
Marcin: Problemy możemy napotkać już na etapie przygotowań, a więc podczas zapoznawania się z dokumentacją źródła danych, która bywa nieaktualna lub niekompletna. W wypadku popularnych źródeł danych, takich jak Graph API dla Facebooka, można posiłkować się jeszcze wątkami dostępnymi w sieci na forach dla programistów. Jednak niektóre funkcje deweloperzy pozostawiają rozmyślnie ukryte, ponieważ dostęp do nich daje zbyt wiele możliwości „osobom postronnym”. Gdy dokumentacja jest pełna i funkcjonuje już jakiś czas, scenariusz pracy jest dość łatwy w opracowaniu. Na etapie pozyskiwania danych z Facebooka wielokrotnie miałem do czynienia z sytuacją, w której coś albo nie działało zgodnie z dokumentacją, albo taka „dodatkowa” funkcjonalność pozwalała mi na dostęp do danych spoza
funkcjonalność pozwalała mi na dostęp do danych spoza dokumentacji, co poprawiało naszą skuteczność pracy.
Dawid: Mówiłbym nie tyle o scenariuszu, co o powiązanych ze sobą etapach, które składają się na nie do końca liniowy proces. Często bowiem trzeba powrócić do poprzedniego etapu, np. kiedy chcemy uzupełnić zbiór danych lub przetworzyć go ponownie pod kątem poszukiwania odpowiedzi na nowe pytania, o których wcześniej nie pomyśleliśmy. Może się także okazać, że używane narzędzie lub biblioteka wymaga wyeksportowania lub przeformatowania struktury przechowywanych danych.

Czy często w pracy pojawia się problem niespójnych zbiorów danych?
Marcin: Tak. Jak dotąd wszystkie zbiory danych, z których pobierałem informacje, miały inny format oraz wymagały indywidualnego podejścia. Niektóre informacje trzeba rozbić na różne kolumny, np. adres miejsca wydarzenia z jednej linii dzielimy na osobne pola: ulica, miasto, kod pocztowy. Nie wszystkie bazy pozwalają na pobranie tych pól osobno. Ze zbioru należy także usunąć mało użyteczne dane, czyli takie, którymi nie byliśmy zainteresowani – np. ilustrujące wydarzenie w innym województwie, zakwalifikowane w wyniku błędu w opisie jako odbywające się w obrębie Katowic.
Dawid: Wielokrotnie okazywało się, że dla niektórych danych z Facebooka nie dysponujemy szczegółowymi informacjami topograficznymi lub adresowymi. Z pomocą przychodzi wtedy skrypt, który na podstawie Google Places API wyszukuje nazwę miejsca lub fragment opisu z adresem. Nasze zbiory danych składają się z kilkudziesięciu tysięcy rekordów, konieczna jest zatem automatyzacja procesu uzupełniania informacji, a także ich eksport do bardziej przyjaznych formatów np. Google Spreadsheet. Pozwoli to na „ręczną” weryfikację poprawności zbioru przez wolontariuszy.

W badaniu obiegów kultury w Katowicach korzystacie zarówno z danych pobranych z Facebooka, jak i z tradycyjnych ankiet. Na jakim etapie zbiór zawierający oba te typy danych zostanie wykorzystany do opracowania ostatecznych wizualizacji?