Dati satellitari non solo contro le fake-news

I dati satellitari sono un potente strumento contro le fake-news. Ma possono diventare anche una fonte importante per la programmazione, il monitoraggio e la valutazione delle politiche. In più sono spesso dati open, e ciò ne facilità un uso trasparente.

Dati satellitari in guerra

Tutto il mondo assiste in diretta alla brutale guerra in Ucraina. Il fatto di vivere in un contesto globale profondamente connesso ci consente, per la prima volta, di ricevere aggiornamenti sul conflitto in tempo reale, che però risultano spesso inquinati da imprecisioni e fake news prodotte, in particolare, dalla propaganda dell’aggressore. Grazie alla tecnologia, nel caso specifico ai dati satellitari, molte fake news sulla guerra sono state smascherate in tempi record. Per esempio, le immagini satellitari hanno consentito di smentire i russi che negavano che vi fossero stati eccidi nella città di Bucha. Le immagini catturate dai satelliti non servono solo al fact-checking, permettono di monitorare ciò che succede sul campo e, probabilmente, consentono all’Ucraina di pianificare le azioni di difesa e contrattacco, oltre che l’accesso a Internet. È uno dei campi, come quello degli armamenti, in cui la guerra diventa multinazionale e vede la partecipazione indiretta dei privati come fornitori di tecnologie chiave, se si pensa alle immagini super dettagliate prodotte da Maxar o alla costellazione di satelliti Starlink di Elon Musk. Ma è anche un settore ricco di fonti di dati open, ossia accessibili a tutti (Google Earth, Sentinel Hub, Nasa Earthdata, Copernicus Open Access Hub e altri ancora).

Figura 1 – Esempi di immagini satellitari in alta risoluzione del territorio ucraino, utilizzate nel fact-checking

L’utilizzo per la programmazione

L’uso dei dati satellitari nel fact-checking trova analogia con l’utilizzo di queste informazioni nel settore della valutazione degli impatti territoriali delle politiche pubbliche. Per esempio, le immagini che rivelano i mutamenti dell’assetto di un territorio nel tempo o la variazione dell’intensità luminosa notturna possono essere indicatori degli effetti delle politiche per lo sviluppo. Se la presenza di una nuova costruzione o infrastruttura risulta comunque evidente sul terreno senza bisogno dei satelliti, almeno per gli abitanti del luogo in cui è stata realizzata, molto più difficile risulta la valutazione dell’effetto dei finanziamenti su un’area più vasta o a livello regionale e nazionale. È qui che le serie storiche dei dati satellitari possono fornire un valore aggiunto, consentendo di produrre evidenze robuste. Inoltre, gli indicatori caratterizzati da elevata granularità che si possono trarre dal “remote sensing” (per esempio, la variazione nelle emissioni luminose o nella vegetazione) possono sopperire alla scarsità di statistiche territoriali disaggregate e peraltro sono in grado di catturare impatti di lungo termine sull’attività economica, che vanno oltre gli effetti istantanei di una nuova costruzione. Per esempio, le immagini della figura 2 sono tratte da uno studio che ha utilizzato dati satellitari di dettaglio sulla variazione dell’intensità luminosa come proxy della crescita economica a livello comunale (ossia a un dettaglio maggiore del NUTS-3, livello per cui sono disponibili i dati sul Pil) in Germania, Polonia e Repubblica Ceca, al fine di stimare gli effetti economici della politica di coesione a livello locale nel periodo 2007-2020.

Figura 2 – Esempi di immagini tratte da uno studio sugli effetti della politica di coesione in Polonia, Germania e Repubblica Ceca

I dati satellitari possono anche essere utilizzati in combinazione con metodologie rigorose di valutazione di impatto come l’approccio controfattuale che vuole appurare se l’effetto osservato di una politica si sarebbe comunque verificato in uno scenario alternativo senza l’intervento. Per esempio, le immagini della figura 3 sono tratte da uno studio che ha voluto stimare con un approccio controfattuale l’impatto delle azioni di sostegno agli insediamenti produttivi finanziate dal Programma operativo regionale Fesr 2007-2013 in Puglia. In questo lavoro, i dati satellitari sono stati utilizzati in primo luogo per selezionare il campione. Confrontando le immagini del periodo pre-intervento con quelle satellitari delle medesime aree nel periodo post-intervento sono stati indentificati i lotti in cui sono state avviate nuove attività produttive. Successivamente, utilizzando la variazione dell’illuminazione notturna (“night light intensity”) come indicatore di sviluppo economico è stato stimato un impatto significativo degli interventi su un campione di aree beneficiarie rispetto a un gruppo di controllo costituito da altre aree non finanziate (un risultato peraltro confermato da altre analisi complementari condotte nell’ambito del medesimo studio).

Figura 3 – Esempi di immagini satellitari utilizzate nella valutazione ex post del Programma operativo regionale della Puglia 2007-2013

In conclusione, i dati satellitari si stanno rivelando un potente strumento per il fact-checking e al tempo stesso possono diventare una fonte importante per la programmazione, il monitoraggio e la valutazione delle politiche. Il fatto che siano prevalentemente open ne facilità un uso trasparente e pervasivo. Il campo di applicazione è molto ampio: sviluppo territoriale, ambiente e cambiamenti climatici, trasporti, agricoltura, salute, solo per citarne alcuni. Quando si vuole verificare gli effetti degli interventi, i dati satellitari possono essere utilizzati nell’ambito di metodologie di valutazione di impatto rigorose. Il ricorso a metodi rigorosi è ancora limitato nella pratica valutativa e non sorprende se, nei dibattiti politici e giornalistici, sia che si parli di politica economica o di guerra, si dà spesso per scontata l’esistenza di nessi causali (per esempio, le imprese che ricevono fondi pubblici crescono e assumono; oppure: la Russia ha invaso l’Ucraina perché si è sentita minacciata dalle esercitazioni della Nato). Invece i nessi causali andrebbero sempre dimostrati e per farlo può essere utile considerare cosa sarebbe potuto accadere in un ipotetico scenario controfattuale (per esempio, le imprese sarebbero cresciute anche senza finanziamenti pubblici; oppure: la Russia avrebbe attaccato anche in assenza di esercitazioni Nato), magari utilizzando dati satellitari.