Després de la recol·lecció de dades cal recuperar-les i visualitzar-les. Ho farem tal com us hem ensenyat en el mòdul 4, usant Orange Data Mining. Si les vostres dades estan geolocalizados per GPS podeu emprar aquest tutorial per a extreure els mapes:
Aquest seria un exemple de mapa de soroll geolocalitzat realitzat amb una única presa de dades temporal:
Si teniu enquestes realitzades en fulls de càlcul excel o Google Spreadsheet podeu passar-les al format tipus csv, que Orange Data Mining pot llegir.
Localitzant els punts conflictius
A partir dels gràfics (o mapa) generats podeu començar a analitzar-los i a treure conclusions, comparant per exemple els límits de soroll o de qualitat del aire recomanables amb les dades obtingudes. Podeu preguntar-vos moltes coses: En quins moments la temperatura té un descens no esperat? Quan hi ha més partícules en suspensió en l’aire i per tant més contaminació atmosfèrica? Coincideix que just hi ha més temperatura quan incideix el sol de forma massa directa sobre el pati?
La clau aquí és passar de la dada abstracta mesurada al causant del problema i a la seva possible solució
En el cas del mapa de soroll, es poden identificar quins són els punts amb més trànsit, la indústria o les obres. Es poden comparar diferents orígens de soroll. Hi ha més soroll per la fàbrica o per l’obra o pel pati de l’escola?
Difusió i propostes de solució
Finalment queda difondre els resultats de la nostra anàlisi i proposar solucions, que poden sortir de la pròpia comunitat educativa o veïnal.
Per a preparar les vostres presentacions, Orange Data Mining permet exportar gràfiques i fer presentacions o un poster que permet presentar de manera visual i atractiva les dades realitzades.
És possible utilitzar altres programes per a visualitzar-los, com per exemple Processing.
Es pot conversar, en funció del context, amb les associacions veïnals, la direcció de l’escola, l’Ajuntament, el departament d’educació de la teva comunitat autònoma o altres consorcis rellevants i traçar un pla d’acció.
