inFORMA

Data driven journalism sul tema dell’

Obesità e

Malnutrizione

Federica Spinelli

Progetto realizzato per Laboratorio e progettazione web

Anno Accademico 2016/2017

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Indice 1. INTRODUZIONE

2. IL TEMA

3. COME AFFRONTARE IL TEMA (Lo stato dell’arte)

3.1.Materiali e informazioni disponibili

3.2. Esempi fonte di ispirazione

3.3. Elaborazione personale sul tema

4. I DATI

4.1. Selezione

4.2. Elenco degli OpenData utilizzati

4.3. Elenco tabelle create

4.4. Estrazione dei dati (query)

4.5. Elaborazione dei dati (Grafici)

5. STRUTTURA DELL’ APPLICAZIONE (e relative motivazioni)

5.1. InFORMA

5.2. Globesity

5.3. Zoom : Italia

5.4. Malnutrizione

5.5. Riflessioni

5.6. Tool (Calcolatore di IMC)

5.7. About

5.8. Grafica

6. CONCLUSIONI

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1. Introduzione

InFORMA affronta il tema dei grandi squilibri esistenti, a livello mondiale, tra i Paesi

in via di sviluppo e i Paesi occidentali. L’ obiettivo di questo esempio di digital long

form journalism, è fornire le evidenze fattuali dello squilibrio nutrizionale mondiale,

analizzando i dati relativi al dilagare di obesità e sovrappeso da un lato e

malnutrizione dall'altro; Non è solo un elenco di dati, già abbondantemente

presenti sul web. INFORMA nasce per presentare ai lettori le statistiche in modo

interattivo.

La possibilità di interagire con i grafici consente di approfondire e trarre spunti di

riflessione su un paradosso che interessa il mondo intero, compresa l'Italia, al quale

è dedicata una sezione speciale. I dati presi in analisi si riferiscono ai trend nella

massa corporea della popolazione di quasi 200 nazioni. Le statistiche relative a

obesità e malnutrizione sono elaborate in base agli indici di massa corporea ( IMC »

o BMI, Body Mass Index) di oltre 19 milioni di persone provenienti da nazioni

diverse.

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2. Il tema Lo squilibrio nutrizionale tra i Paesi in via di sviluppo e i Paesi occidentali.

È ormai noto che la maggior parte dei casi di malnutrizione tra i poveri scaturisca da

dalla difficoltà di accesso alle risorse alimentari, piuttosto che da una insufficiente

produzione di cibo. Nel mondo, il cibo prodotto per nutrire l'intera popolazione

umana è più che sufficiente, ma non è distribuito equamente. Un terzo della

popolazione mondiale consuma i tre quarti delle risorse della Terra.

Così ci troviamo di fronte ad un paradosso di dimensioni globali :

842 milioni di persone soffrono la fame

641 milioni di persone obese

1,5 miliardi di persone sovrappeso

Questo significa che per ogni persona denutrita ce ne sono due in sovrappeso.

3. Come affrontare il tema Lo stato dell’arte

3.1 Materiali e informazioni disponibili

Le statistiche relative alle singole problematiche, obesità da un lato e malnutrizione

dall’altro sono numerose e riportano dati sconcertanti. Sia la fame nel mondo che il

dilagare dell’obesità e sovrappeso sono tematiche molto attuali e ampiamente

discusse in varie forme. Sul web sono disponibili centinaia di articoli, statistiche che

analizzano i dati e ne fanno un report più che completo. Si può accedere a svariate

risorse con una semplice ricerca, i risultati tuttavia sono tutti relativi ai singoli

fenomeni.

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Blog, Siti, Giornali, Riviste, Volantini, quante volte ci troviamo davanti ai numeri che

riguardano le problematiche di obesità e sovrappeso che affliggono la nostra

società?

E ancora, quante volte abbiamo sentito parlare del problema della fame del mondo,

della malnutrizione dei paesi de Terzo mondo, della difficoltà a risanare il divario tra

paesi in via di sviluppo e paesi industrializzati? Quante volte abbiamo letto le

percentuali relative al tasso di mortalità infantile in Africa? Tante , troppe.

Siamo bombardati da informazioni. Numeri su numeri che non riusciamo a

contestualizzare perché manca la consapevolezza sulle motivazioni.

3.2 Esempi fonte di ispirazione

Ecco alcuni esempi di data journalism che affrontano :

Il tema dell’obesità

- Obesità nel mondo (il sole 24 Ore)

- Il giro vita degli Italiani

Il tema della fame nel mondo

- Hunger and Undernourishment

- Hunger and malnutrition: the key datasets you need to know (the guardian)

Altri articoli consultati

http://www.infodata.ilsole24ore.com/2016/10/21/19039/

http://espresso.repubblica.it/attualita/2016/04/04/news/fame-un-mondo-sempre-

piu-diviso-tra-denutriti-e-obesi-1.256753

http://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(16)30054-X/

abstract

http://www.who.int/gho/en/

http://databank.worldbank.org/data/reports.aspx?source=2&Topic=8

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https://www.barillacfn.com/it/pubblicazioni/obesita-e-malnutrizione-il-paradosso-

alimentare-per-i-nostri-figli/

3.3 Elaborazione personale sul tema

E’ difficile invece trovare uno studio che ponga in diretto confronto tali dati. Dopo la

scelta tema ho realizzato di non avere idea di quali fossero le vere cause dei

fenomeni. Attraverso l’’accurata analisi dei dati mi sono accorta di quanto essi

siano correlati.

La prima domanda che mi sono posta è stata : come si stimano le percentuali di

Obesità o Malnutrizione?

Facendo una ricerca ho capito che il parametro valutato nelle analisi è l'indice di

massa corporea (IMC o in inglese BMI, body mass index); Nonostante i suoi limiti

nella valutazione nel singolo individuo, questo parametro è un buono strumento

per studi a livello di popolazione. Ho approfondito il significato di questo indicatore,

documentandomi sulla relativa pagina di Wikipedia, il cui collegamento è stato

riportato anche nell’applicazione, nella sezione ad esso dedicata. La sezione è stata

sviluppata proprio per consentire all’utente di sapere di più, informarsi sulla

modalità di calcolo delle categorie di peso e quanto esse siano fondamentali per

svolgere un indagine scientifica.

La seconda domanda che mi sono posta è stata : come gestire una mole di dati così

ampia e al contempo differenziata?

Non nego che la quantità di dati scaricati in un primo momento mi abbia

spaventata. Non solo la gestione della quantità, ma anche quella della qualità dei

dati è stato uno dei passaggi più lunghi che ho dovuto affrontare nello sviluppo

dell’applicazione.

La terza domanda che mi sono posta è stata : come elaborarli in maniera efficace,

per svolgere uno studio interessante sui fenomeni?

Ho cercato di seguire un filo conduttore, partendo dalle evidenze fattuali,

riportandole attraverso l’applicazione nella maniera più semplice e chiara possibile,

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per arrivare ad una riflessione personale ma soprattutto fornire spunti al lettore per

l’elaborazione di una propria opinione.

La terza domanda che mi sono posta è stata : come coinvolgere i lettori Italiani?

Ho deciso di inserire una sezione speciale dedicata allo studio de fenomeno nei

confini del nostro paese. La scelta è stata dettata dalla necessità di coinvolgere il

lettore, facendo sì che prendesse coscienza di una questione che ci riguarda più da

vicino di quanto si pensi. Anche per questo ho inserito un semplice calcolatore

dell’indice di massa corporea, per consentire all’utente di monitorare il suo stato di

salute e confrontarlo con i dati appena letti.

InFORMA nasce per questo, informare il lettore sui “i numeri”, contestualizzandoli

e confrontandoli tra loro e implicitamente favorire spunti di riflessione.

4. I dati 4.1 Selezione

Come già detto nella precedente sezione relativa all’ Elaborazione personale dei

dati, la fase di selezione della tipologia da prendere in considerazione per svolgere

lo studio sui fenomeni è stata fondamentale ed alla base dello sviluppo

dell’applicazione. E’ stato necessario fare un’ accurata ricerca su ciò che il web mette

a disposizione e in che forma.

Ho deciso di focalizzare la mia attenzione sulle statistiche che utilizzano come

indicatore l’Indice di massa corporea. Focalizzare è un termine piuttosto riduttivo

considerando che le banche di dati più ‘fornite’, riguardano le percentuali di

persone obese, sovrappeso, normopeso, sottopeso di tutti i paesi del mondo in un

range di anni significativo.

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Dato il vasto assortimento e l’ampia scelta, ho cercato di estrarre i dati più completi

e specifici possibili ma anche più interessanti e significativi sulla base delle mie

esigenze per lo sviluppo dell’applicazione.

4.2 Elenco degli OpenData utilizzati

1. Global Database on Body Mass Index (World Health Organization)

Raccolta sistematica sull’Indice di massa corporea (BMI) . E’ stato sviluppato per la

gestione dei dati trasversali rappresentativi a livello nazionale e facilitare i confronti

internazionali dei tassi di obesità o malnutrizione. E’ uno strumento di sorveglianza

globale per monitorare le relazioni concernenti l'intero spettro dello stato

nutrizionale degli adulti.

Da questa Banca dati ho estratto i dati per elaborare l’analisi dei trend su base

mondiale e Nazionale . ( tabella create : percentuali_imc_mondo )

2. NDC - Risc

Raccolta dell’evoluzione degli di Indici di massa corporea dal 1975 al 2014. (solo

consultato ed estratto informazioni inserite manualmente nell’applicazione)

3. ISTAT (Dalla sezione Salute e sanità )

Da questa Banca dati ho estratto i dati per elaborare l’analisi relativa all’Italia.

In particolare ho scaricato le tabelle : ’Serie storica’, ‘Titolo di studio’, ‘Regioni e tipo

di comune’. ( tabelle create : imc_titolostudio , imc_regioni )

4.3 Elenco delle tabelle create

Pulizia

Una volta scaricati i dataset sopra citati è stato necessario ‘pulirli’. Utilizzando

OpenRefine o provveduto all’ eliminazione di campi superflui o vuoti, rinominato le

colonne in base alle mie esigenze, trasformato i caratteri unicode non supportati.

Importazione

I nuovi dataset sono stati importati sulla piattaforma phpMyAdmin, sul database

‘LPW’. Il database risulta quindi composto da 3 tabelle

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1. percentuali_imc_mondo

Contenente tutte le percentuali di indice di massa corporea relative a 186 Nazioni di

tutto il mondo. Percentuali diversificate in base a sesso. La tabella è composta dai

seguenti campi:

A. Country : Nome della nazione

B. Categorie di BMI (esempio : BMI adults % normal (18.5-24.99))

C. DES (Fabbisogno di KCAL, Fonte Fao)

2. imc_regioni

Contenente i le percentuali relative alle categorie di IMC diversificate in base alle

regioni Italiane. (derivata dal dataset dati.ISTAT)

3. imc_titolostudio

Contenente i le percentuali relative alle categorie di IMC diversificate in base alle al

titolo di studio degli italiani. (derivata dal dataset dati.ISTAT)

4.4 Estrazione

Query

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Una volta definite le specifiche del progetto e le informazioni più interessanti ho

stabilito quali richieste formulare in linguaggio SQL, interrogando direttamente il

database su phpMyAdmin. Per utilizzare i risultati ho convertito il linguaggio SQL in

linguaggio PHP che ho successivamente inserito nei files in formato php. I files .php

sono nominati in base all’interrogazione che forniscono. I files trasformano i risultati

delle query in formato JSON.

I files .php sono passati ai files in formato Javascript, utilizzando la libreria JQuery. I

dati così generati sono resi in forma di Grafici con la libreria di HighCharts

direttamente nel codice HTML. I files Javascript sono 2 : Charts.js contiene il codice

JQuery che genera i grafici. Il files funzioni.js gestisce i dati derivati dalle API,

passandoli come parametro alla funzione che genera i grafici contenuta i Charts.js

4.5 Elaborazione dei dati (Grafici)

GRAFICO 1 - PAESI CON MAGGIORE PERCENTUALE DI OBESITA’ (si può scegliere

dall’apposito input quanti record - cioè Paesi - visualizzare)

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GRAFICO 2 - PERCENTUALI NELLE REGIONI ITALIANE DI UNA CATEGORIA DI IMC ( si

può selezionare quale categoria di IMC visualizzare - Obesi, sovrappeso, sottopeso

ecc…)

GRAFICO 3 - PERCENTUALI DI IMC IN BASE AL TITOLO DI STUDIO (si può

selezionare il sesso e la categoria di IMC)

GRAFICO 4 - PAESI CON MAGGIORE PERCENTUALE DI MALNUTRIZIONE ( si può

scegliere il sesso)

5. Struttura dell’Applicazione

5.1 InFORMA : Introduzione e breve descrizione del tema. Descrizione dei

dati utilizzati. Motivazione dell’applicazione e scelta dell’interattività dei grafici.

IL TITOLO

La scelta del titolo non è casuale, si riferisce alla necessità di tenersi

In FORMA, ma anche INFORMATI.

5.2 Globesity : sezione dedicata al fenomeno dell’aumento dell’obesità. Con

particolare attenzione alle nazioni dove è più diffusa la problematica.

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5.3 Zoom : Italia Ho deciso di inserire una sezione speciale dedicata allo

studio de fenomeno nei confini del nostro paese. La scelta è stata dettata

dalla necessità di coinvolgere il lettore, facendo sì che prendesse coscienza di

una questione che ci riguarda più da vicino di quanto si pensi.

5.4 Malnutrizione : sezione dedicata al fenomeno dell’aumento dell’obesità.

Con particolare attenzione alle nazioni dove è più diffusa la problematica.

5.5 Riflessioni : Tirare le somme. Conclusioni e spunti di riflessioni.

5.6 IMC (Calcolatore di IMC) : Sezione dedicata alla descrizione dell’Indice di

Massa Corporea. Ho inserito un semplice calcolatore dell’indice di massa

corporea, per consentire all’utente di monitorare il suo stato di salute e

confrontarlo con i dati appena letti.

5.7 About Descrizione dello scopo dell’applicazione, delle fonti e link ad

alcuni articoli interessanti da consultare per approfondire.

5.8 Grafica Il file Index.html ha associate tre fogli di stile. Per il layout e la

barra di navigazione ho utilizzato Bootstrap, per le impostazioni generali e

personalizzate ho associato un foglio si stile da me ideati.

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6. Conclusioni

A conclusione di tutto il progetto elaborato cito una frase di Majid Ezzati, che

riassume alla perfezione la motivazione per cui ho scelto di confrontare

direttamente i dati relativi ai fenomeni analizzati.

Fenomeni paralleli ma paradossali descritti in questo esempio di Data Journalism.

“Il tutto si riduce a non avere abbastanza cibo da mangiare,

o non avere abbastanza cibo salutare da mangiare.

Sono diverse manifestazioni dello stesso problema.

Majid Ezzati

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