Tomorrow’s Heritage – La memoria del domani DATA DRIVEN REGENERATION PROJECT
QUANDO
2021 – 2022
DOVE
Torino
PARTNER/COMMITTENTI
ATTIVITÀ DI RIFERIMENTO
Ricerca e valutazione
AMBITO TEMATICO
Sviluppo Territoriale
Tomorrow’s Heritage è un progetto di ricerca, sviluppato dalla Fondazione con il contributo di Fondazione Cariplo, nell’ambito del bando “Data Science for science and society”.
Tomorrow’s Heritage – La memoria del domani DATA DRIVEN REGENERATION PROJECT
Tomorrow’s Heritage è un progetto di ricerca, sviluppato dalla Fondazione con il contributo di Fondazione Cariplo, nell’ambito del bando “Data Science for science and society”.
QUANDO
2021 – 2022
DOVE
Torino
PARTNER/COMMITTENTI
ATTIVITÀ DI RIFERIMENTO
Ricerca e valutazione
AMBITO TEMATICO
Sviluppo Territoriale
Abstract
Un progetto di ricerca sui siti architettonici della Regione Lombardia riqualificati su base culturale, nato dalla volontà di sviluppare la comprensione di temi complessi e di impatto sociale grazie all’utilizzo di informazioni basate sui dati.
Obiettivi
Il progetto ha avuto l’obiettivo di sviluppare e sperimentare modelli prototipali, finalizzati a supportare i processi decisionali e le policy di riqualificazione del patrimonio.
Dopo aver individuato un campione di oltre settanta beni architettonici lombardi, che sono stati oggetto di interventi di riqualificazione nei dieci anni precedenti, è stato costruito un database che includeva informazioni caratteristiche storico-architettoniche dei beni, sul tessuto turistico, economico e culturale del territorio disponibili da fonti open data.
Sito web
Il nostro ruolo
Un gruppo di ricercatori di Fondazione Fitzcarraldo, specializzati in progetti di valorizzazione, ha poi appositamente elaborato ulteriori indicatori sulla qualità delle azioni di rifunzionalizzazione. Parallelamente, si è voluta approfondire la percezione dei visitatori applicando tecniche di Sentiment Analysis e di Natural Language Processing a circa 21 mila post pubblicati su Google Maps.
Il dataset finale è stato il punto di partenza per lo sviluppo e la sperimentazione di modelli di data science, che, attraverso algoritmi non supervisionati, hanno permesso di individuare regolarità e gruppi di interventi fra loro simili.
Si è testato, infine, un algoritmo di classificazione, per individuare “regole” che, a partire dalle caratteristiche dell’intervento, potessero prevedere – pur con un certo margine di errore – l’opinione dei visitatori, misurata come media delle recensioni presenti su Google Maps.
Attività di riferimento
Ricerca e valutazione
Indaghiamo la cultura e i suoi impatti sulle comunità
Altri progetti
Gli impatti delle residenze artistiche
Dalla rendicontazione alla generazione e comunicazione del valore: un percorso per il sistema…
Osservatorio Culturale del Piemonte
L’Osservatorio svolge attività di ricerca, consulenza, assistenza e supporto ai decision maker e…
Le ricadute economiche dell’Eurovision Song Contest 2022
Studio sulle ricadute economiche dirette, indirette e indotte che Eurovision Song Contest ha…