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Elva est un brillant exemple de la façon dont les technologies de l'intelligence environnementale peuvent être utilisées pour avoir un impact positif. Cette plate-forme libre et gratuite facilite la cartographie des causes et la visualisation des données pour le suivi des élections, les violations des droits de l'homme, la dégradation de l'environnement et les risques de catastrophe dans les pays en développement.
Dans le cadre de l'un de ses projets les plus récents, Elva travaille avec Internews, un organisme international à but non lucratif voué à promouvoir les médias indépendants et l'accès à l'information. le monde, la République centrafricaine. Dans le cadre de ces efforts, les journalistes locaux et les organisations humanitaires utilisent Elva pour surveiller, cartographier et rapporter les informations provenant des données environnementales sur les catastrophes naturelles, les infrastructures, l'eau, l'assainissement, l'hygiène et la santé humaine. Le but de la participation d'Elva à ce projet est de faciliter l'analyse et la visualisation des données humanitaires en temps réel pour soutenir la prise de décision des experts humanitaires internationaux et des leaders communautaires.
En ce qui concerne les technologies et méthodologies de la science des données, Elva implémente
- Autofeeds pour la collecte de données: Les données cartographiées, visualisées et rapportées via la plateforme Elva sont en fait créées par des militants citoyens sur le terrain, qui utilisent les SMS et les smartphones pour signaler les conditions environnementales au moyen de rapports ou d'enquêtes. Le système de reporting est construit de sorte que tous les rapports arrivent avec la structure correcte, sont collectés par les serveurs du fournisseur de services, puis sont transférés dans la base de données Elva.
- Technologies de base de données non relationnelles: Elva utilise une infrastructure de base de données NoSQL non relationnelle pour stocker les données d'enquête envoyées par smartphone et SMS, ainsi que d'autres sources de données structurées, non structurées et semi-structurées.
- Données ouvertes: OpenStreetMap active les données cartographiques utilisées par la plateforme Elva. Les ressources de données ouvertes sont des ressources de données mises à la disposition du public pour utilisation, réutilisation, modification et partage avec d'autres.
- Inférence à partir de modèles mathématiques et statistiques: Les méthodes d'analyse de données d'Elva ne sont pas trop complexes, mais elles sont parfaites pour produire des analyses rapides et en temps réel pour l'aide à la décision humanitaire. Elva dépend principalement de l'analyse des séries temporelles, de la régression linéaire et de l'inférence mathématique simple.
- Visualisation des données: Elva produit des visualisations de données directement à partir de données rapportées et également à partir d'analyses inférentielles. Il s'agit de visualisations JavaScript interactives créées à partir de l'API Highcharts.
- Prédictions basées sur l'emplacement: Ces prédictions sont basées sur des inférences simples et non sur des statistiques spatiales avancées. Le personnel d'Elva peut déduire les emplacements à haut risque en fonction des séries chronologiques historiques rapportées dans la région.
