Document ID: /fineweb-2-swissfilter-quality_10-filterrobots/filtered/01147.jsonl.gz/335

Il Quartier Nuovo di Locarno inondato nel novembre 2014.
KEYSTONE/Ti-Press/GABRIELE PUTZU(sda-ats)
Le immagini di inondazioni e alluvioni postate sui social media potrebbero aiutare a prevederle in anticipo.
Lo dimostra una ricerca basata sulle immagini condivise su Flickr, condotta dall'università di Warwick di Coventry, con il coordinamento di Nataliya Tkachenko, e pubblicata sulla rivista Plos One.
Anche se con questo approccio non si riesce ad avere lo stesso numero di dati delle tradizionali previsioni delle inondazioni, può comunque rivelarsi uno strumento più potente vista la sempre maggiore diffusione dei social media.
Attualmente le previsioni vengono fatte monitorando temporali e tempeste e la quantità di precipitazioni, anche con sensori elettronici posti dentro e vicino gli specchi d'acqua per misurare il livello delle acque e di drenaggio in tempo reale. Ma i dati dei sensori non sono disponibili ovunque, e si è quindi sempre alla ricerca di un modo di migliorare le previsioni.
Negli ultimi anni i ricercatori hanno usato ad esempio Twitter per tracciare l'estensione delle alluvioni, e Flickr, sito dove chiunque carica fotografie etichettandole con parole chiave, didascalie e nome del luogo. In questo nuovo studio gli studiosi hanno usato le parole chiave per prevedere le inondazioni con giorni di anticipo.
Hanno osservato le foto e i video caricati su Flickr nell'arco di dieci anni, con le parole chiave fiume e acqua abbinate ad alluvioni di cui si avevano notizie. Dopo di che hanno lavorato con un modello informatico in grado di riconoscere gli schemi all'interno di una grande mole di dati.
Studiando i cinque giorni prima e dopo le inondazioni, hanno osservato che le parole chiave legate all'acqua erano usate più spesso con quelle collegate alle inondazioni, come alluvione e pianura alluvionale. Se le stesse parole chiave emergono in tempo reale, può indicare che un alluvione è in arrivo. I ricercatori non sono sicuri sull'accuratezza del loro metodo, ma è uno dei primi a usare i social media per prevedere le inondazioni, invece di osservarle semplicemente.
SDA-ATS