Seeding context, cultivating perspectives. A situated method for urban cartography to explore temporal patterns in the contemporary city

Time as an urban dimension has always been problematic for researchers due to its highly abstract and context-dependent nature, in this work I present a method to critically address temporal data through contextual information. The growing interest in critical studies on data is leading to promising frameworks and theories on how to acknowledge and appraise data context and multiple perspectives. Feminism, urban geography, digital humanities and other fields are slowly absorbing these theories and are developing interesting approaches to practically make use of them. However, urban studies still lacks a scalable and reliable method that operationalises these ideas for the city: how can spatio-temporal data be examined critically to visualize meaningful and contextualized temporal patterns of the urban environment? In this thesis, I summarise existing methods to represent the city and map out controversies, from distant and general maps to situated and specific views. Starting from existing contributions in prior work, I will present one method to untangle time-sensitive patterns inside the city by gathering and representing historical, emotional, spatial and personal contexts on temporal data. By exploring alternative techniques of urban cartography, I will discuss the impact of technologies and big data on urbanism, how to bring back situated perspectives and subjectivities into urban representations and finally how to intertwine distant and general views with close and situated ones.

Lo studio del tempo nel contesto urbano è sempre stato fonte di problemi per urbanisti e ricercatori, soprattutto a causa della sua natura altamente astratta e dipendente dal contesto della materia in questione. Questa tesi si propone di costruire un metodo efficace per gestire criticamente i dati temporali utilizzando proprio il contesto - spaziale, storico, tecnico, emotivo, ecc. - come strumento interpretativo. Il crescente interesse per l'interpretazione critica dei dati sta supportando la nascita di approcci teorici capaci sia di riconoscere e valutare l'informazione contestuale legata ai dati insieme alle molteplici prospettive che ne derivano, sia l’importanza di questo bagaglio di conoscenza per l'osservatore. Nel corso degli ultimi anni infatti il femminismo, la geografia urbana, i campi legati alle Digital Humanities e altre discipline stanno assorbendo rapidamente queste teorie per sviluppare pratiche interessanti che possano sfruttare attivamente l'informazione contestuale a beneficio dell'osservatore: tuttavia le scienze urbane, l'urbanistica in primo luogo, subiscono la mancanza di un metodo scalabile e affidabile che renda che renda possibile l'utilizzo del contesto urbano a sostegno di dati più ampi. Vista l'evoluzione della disciplina stessa diviene perciò più che auspicabile l'operazionalizzazione di una tale metodologia, e di conseguenza è opportuno chiedersi: è possibile esaminare criticamente i dati spazio-temporali in ambito urbano, attraverso la creazione di modelli visivi che diano rilevanza all'informazione contestuale? In questa tesi, dopo aver riassunto i metodi di rappresentazione esistenti -partendo dalle classiche mappe cittadine e arrivando a contributi più specifici e focalizzati su alcune aree urbane - e delineato le corrispettive limitazioni, presenterò un metodo per che renda possibile un'attenta e critica analisi temporale della città, intrecciando l'uso di big data e dati qualitativi raccolti attraverso interviste e annotazioni. Esplorando tecniche alternative di cartografia urbana, discuterò dell'impatto delle tecnologie e dei big data sull'urbanistica, di come riportare le prospettive e le soggettività situate nelle rappresentazioni urbane e, infine, di come intrecciare rappresentazioni ampie e generali, con il sapere situato e le specificità di un luogo.