Litterati: краудсорсинговое приложение со всемирной базой данных мусора на улицах

Среди множества похожих проектов Litterati выделяет наличие стратегии. Фото: Flickr H G CC BY-SA 2.0

Litterati — краудсорсинговая платформа для очистки планеты от мусора. На первый взгляд может показаться, что это просто еще один очередной проект, в котором люди наносят на карту информацию о загрязнении и либо убирают мусор сами, либо добиваются этого от властей.…

Litterati — краудсорсинговая платформа для очистки планеты от мусора. На первый взгляд может показаться, что это просто еще один очередной проект, в котором люди наносят на карту информацию о загрязнении и либо убирают мусор сами, либо добиваются этого от властей. Но это не так – мобильное приложение не только помогает людям проводить уборки и фиксировать наиболее загрязненные места на карте с помощью геотегов.

Амбиции авторов Litterati распространяются шире – классификация найденного мусора должна дать картину по тому, какие продукты каких брендов чаще всего становятся загрязнением. Полученную информацию Litterati хочет использовать для диалога с компаниями по поводу решения мусорной проблемы.

Создатели продвигают свою платформу через учебные заведения, предлагая учителям и ученикам практический подход и популярный на западе уклон в гражданскую науку. В планах платформы – еще более плотная интеграция в учебный процесс в школах: распространение лучших практик по очистки от мусора, тематические обсуждения на классном часе, групповые задания.

 

Еще по теме: Город под подошвой: интервенции активистов, помогающие бороться с уличным мусором

 

Litterati также ставит себе целью объединять пользователей приложения в сообщества, помогая тем самым активистам бороться с выгоранием и достигать более значительных результатов за счет взаимоподдержки.

Еще одно направление развития приложения — сбор данных. Это не является для создателей самоцелью – с помощью данных они рассчитывают провести анализ мусорной проблемы, перейти к фазе действий и достигнуть тем самым позитивных изменений.

Еще по теме: Гринпис России перезапустил карту по раздельному сбору мусора в 30 городах

Поскольку мусор является чрезвычайно разнообразным источником данных, для сбора и структурирования такой информации требуется особая архитектура программирования. Для сбора информации о мусоре могут быть применены технологии машинного обучения и распознавания изображений.  

Еще по теме: «Ecofront.ru» — общественная борьба с мусором

На сегодня пользователи приложения собрали 250 тысяч фрагментов различного мусора в 100 странах, добавляя к этой цифре примерно по 5 тысяч каждую неделю.

Скачать приложение в AppStore

Будьте с нами на связи, независимо от алгоритмов

Telegram-канал E-mail рассылка RSS-рассылка
Как победить алгоритмы: прочитай инструкции, как настроить приоритетный показ материалов в социальных сетях и подключить RSS-ленту.