BearLens Trentino

BearLens Trentino raccoglie le segnalazioni di presenza dell'orso in Trentino pubblicate su una Google My Maps, e le ripubblica con una lettura più critica e trasparente di quanto permetta una mappa statica di punti: mai confondendo il numero di segnalazioni con il numero di orsi, distinguendo sempre dato originale da dato dedotto, e dichiarando apertamente ogni limite metodologico.

This project turns a crowdsourced Google My Maps of bear sightings in Trentino, Italy into a more transparent, critically-annotated dataset and website - never treating report counts as a population estimate. See data/ for pipeline output and web/ for the site (React + MapLibre GL JS).

Non è un progetto della Fondazione Bruno Kessler, né della Provincia Autonoma di Trento, né ha alcun rapporto con l'autore della mappa sorgente (Michele Corti, che l'ha resa pubblica lui stesso): è un'iniziativa personale, nata per curiosità e portata avanti nel tempo libero.

Cosa contiene questo repository

• pipeline/ - codice Python che scarica, normalizza e arricchisce i dati (nessuna dipendenza pesante: xml.etree.ElementTree invece di lxml, shapely/pyproj solo dove serve davvero un calcolo geometrico).
• scripts/ - i comandi che eseguono ogni stadio della pipeline (vedi sotto).
• data/ - l'output della pipeline: dati grezzi pseudonimizzati, normalizzati, arricchiti, derivati.
• web/ - il sito React + MapLibre GL JS + ECharts che legge solo i file già calcolati in data/ (mai un calcolo geospaziale nel browser).
• tests/ - test unitari per ogni stadio della pipeline, senza dipendenze di rete.

La pipeline, stadio per stadio

acquisizione → normalizzazione (redazione, date, orari, classificazione)
             → arricchimento (distanza da strade/edifici via OpenStreetMap, luce notturna)
             → analisi statistica sperimentale (facoltativa, non mostrata sul sito)
             → sito web

Script	Cosa fa
scripts/acquire.py	Scarica il KML sorgente, lo valida, pseudonimizza i nomi propri, estrae e classifica le segnalazioni, aggiorna la cronologia. Scrive anche una copia locale delle foto citate nelle segnalazioni (vedi "Foto", sotto).
scripts/enrich_osm.py	Calcola la distanza di ogni segnalazione da strade, edifici e insediamenti, usando OpenStreetMap.
scripts/enrich_nightlight.py	Stima la luminosità artificiale notturna nel punto di ogni segnalazione (proxy visivo da immagini satellitari NASA GIBS, non una misura calibrata).
scripts/generate_baseline.py e scripts/compare_baseline.py	Generano un campione di punti scelti a caso sul territorio e lo confrontano con le segnalazioni, per esplorare se le segnalazioni sono più vicine a strade/edifici del previsto. Analisi sperimentale: il risultato non è più mostrato sul sito pubblico (si presta troppo facilmente a essere letto come una prova di qualcosa che non dimostra), ma resta eseguibile qui per chi vuole verificarlo di persona.
scripts/fit_used_available_model.py	Una regressione logistica "used-available" che stima il peso relativo di alcuni fattori territoriali. Volutamente sperimentale, non ancora passata per una revisione indipendente: disponibile nei dati (data/derived/used_available_model.json), non presentata sul sito come risultato.

Ogni stadio è testabile isolatamente con fixture locali, senza rete (pytest).

Privacy: pseudonimizzazione dei nomi propri

Le descrizioni originali contengono occasionalmente nomi di persone private (es. testimoni citati per nome) e recapiti di contatto. Per non ripubblicare dati personali:

• Il file KML/KMZ così come scaricato da Google non viene mai committato: resta locale (data/_local_raw/, in .gitignore).
• Una copia pseudonimizzata (data/raw_redacted/) viene versionata pubblicamente: identica all'originale in struttura, coordinate, date e layer, con nomi propri e numeri di telefono sostituiti da codici (PERSON_0001, PHONE_0001, ...).
• La tabella di corrispondenza codice↔nome reale (data/private/name_mapping.csv) resta solo locale e non viene mai pubblicata.

È l'unica trasformazione che il progetto si concede sul dato sorgente, ed è dichiarata apertamente, non silenziosa. La redazione è euristica (pattern testuali, non un modello NLP - vedi pipeline/privacy/redactor.py): può occasionalmente oscurare un toponimo per eccesso di prudenza, ma è calibrata per non lasciar passare un nome reale.

Foto

Le segnalazioni includono a volte una foto, ospitata dal servizio di Google usato dalla mappa sorgente. Quel servizio blocca il caricamento delle immagini da un sito esterno come questo, quindi scripts/acquire.py ne scarica una copia in data/media/ e viene pubblicata così come scaricata, senza alcuna modifica: sono già pubbliche sulla mappa sorgente, e questo progetto le ripubblica per lo stesso motivo per cui ripubblica il testo delle segnalazioni. A differenza del testo, però, le foto non passano per nessuna redazione automatica (una foto potrebbe mostrare una persona riconoscibile). Chi si riconosce in una foto e desidera che venga rimossa può aprire una issue sul repository.

Come eseguire la pipeline in locale

python -m venv .venv && source .venv/bin/activate
pip install -e ".[dev,enrichment,raster,analysis]"
pytest

Per aggiornare i dati dalla mappa sorgente:

python scripts/acquire.py

Come lanciare il sito

cd web
npm install
npm run dev

Il sito legge esclusivamente i file statici in web/public/data/ (copiati da data/ con npm run sync-data, eseguito automaticamente prima di dev/build) - non fa mai un calcolo geospaziale o statistico nel browser che la pipeline non abbia già fatto.

Limiti noti

• Non c'è un ID stabile nella fonte: l'identità delle segnalazioni nel tempo è ricostruita euristicamente (nome, layer, coordinate arrotondate).
• La redazione dei nomi è un'euristica su pattern testuali, non un modello linguistico: può avere falsi positivi (un toponimo oscurato per prudenza) e, più raramente, falsi negativi.
• Il confronto con punti scelti a caso (compare_baseline.py) usa un campionamento uniforme su tutto il territorio, incluse zone dove l'orso non è mai stato segnalato: è voluto (un campione mirato smetterebbe di rappresentare "il territorio"), ma rende il confronto meno preciso di quanto una scelta più mirata otterrebbe - per questo non è presentato sul sito come una conclusione.
• Il progetto non ha alcun rapporto con l'autore della mappa sorgente, con la Provincia Autonoma di Trento, o con la Fondazione Bruno Kessler.

Le fonti scientifiche che motivano queste scelte sono elencate in REFERENCES.md e, in forma divulgativa, direttamente sul sito.

Licenza

Codice distribuito con licenza WTFPL (vedi LICENSE). Per la natura e i termini d'uso dei dati, vedi DATA_NOTICE.md.