Applicare il concetto della maledizione della dimensionalità nell'ambito
dei Geographic Information System (GIS) può sembrare inizialmente meno
intuitivo rispetto a contesti più astratti, come il machine learning.
Tuttavia, il fenomeno è rilevante e può emergere chiaramente in molti
scenari GIS, specialmente in ambito analitico e decisionale. In GIS, la
dimensionalità deriva non solo dalle coordinate spaziali, ma anche dal
numero elevato di attributi associati agli oggetti geografici: dati
demografici, ambientali, infrastrutturali, economici e sociali. Quando
si uniscono più livelli informativi, si aumenta rapidamente la
dimensione dello spazio analitico, incorrendo nella maledizione della
dimensionalità.
Origine del problema nei GIS
In GIS, la dimensionalità può derivare non solo dalle coordinate
spaziali (X, Y, eventualmente Z), ma anche dal numero elevato di
attributi associati agli oggetti geografici: dati demografici (età,
reddito, istruzione), dati ambientali (temperatura, precipitazioni,
qualità dell'aria), dati infrastrutturali (trasporti, reti energetiche,
comunicazioni), dati economici e sociali (attività commerciali,
criminalità, servizi pubblici), e serie storiche spazializzate su
numerosi periodi temporali. Quando si uniscono più livelli informativi o
layer tematici con molti attributi, si aumenta rapidamente la dimensione
dello spazio analitico, incorrendo quindi nella maledizione della
dimensionalità.
Effetti pratici della dimensionalità in GIS
Problemi di prestazioni
Tempi di calcolo elevati, specialmente durante analisi spaziali
(overlay, buffer, spatial join) che incrociano molti attributi.
Operazioni di ricerca spaziale (nearest neighbor, interpolazioni) più
lente e meno efficienti.
Difficoltà interpretative
Visualizzazioni poco chiare e dashboard sovraccarichi di informazioni,
con difficoltà nell'individuare pattern significativi. Difficoltà
nell'individuare rapidamente le correlazioni spaziali significative.
Minor significatività delle distanze spaziali
Se si considerano molte variabili contemporaneamente, gli oggetti nello
spazio multidimensionale possono apparire tutti ugualmente simili
(perdita di significato delle metriche spaziali tradizionali come la
distanza euclidea), riducendo l'utilità di tecniche GIS come
interpolazioni basate su distanza inversa (IDW) o cluster geografici.
Strategie per contrastare la maledizione della dimensionalità in GIS
Selezione degli attributi rilevanti
Prima di avviare analisi complesse, selezionare solo gli attributi
veramente rilevanti per l'analisi spaziale. Utilizzare tecniche
statistiche (ad esempio analisi di correlazione) per eliminare attributi
ridondanti o non significativi.
Riduzione della dimensionalità
Utilizzare tecniche come la Principal Component Analysis (PCA) su
attributi numerici per sintetizzare i dati originali in pochi indicatori
spazialmente interpretabili. Applicare tecniche di clustering geografico
come Spatially Constrained Clustering per ridurre complessità spaziale e
attributiva.
Gestione della scala spaziale
Lavorare con aggregazioni spaziali più grandi (ad esempio celle
esagonali o griglie regolari come in H3), riducendo il numero di
osservazioni e attributi e facilitando l'analisi. Evitare eccessiva
granularità quando non necessaria (ad esempio aggregazioni a livello di
edifici se il livello ottimale è il quartiere).
Metodi di indicizzazione e database efficienti
Utilizzare database spaziali indicizzati come PostGIS con strutture
efficienti per gestire dati multi-attributo e migliorare le prestazioni
di query spaziali. Sfruttare formati ottimizzati come i vector tiles
(MVT) per ridurre la complessità nella visualizzazione interattiva.
Esempio pratico con dashboard geospaziali
Nel contesto di dashboard geospaziali, è particolarmente importante:
offrire all'utente la possibilità di selezionare e combinare solo i
layer necessari al momento della visualizzazione, evitando sovraccarichi
informativi; utilizzare filtri e query spaziali semplici (ad esempio
ricerca per H3 index) per fornire risultati rilevanti e visualmente
comprensibili; implementare strumenti di riduzione e sintesi
dimensionale (ad esempio PCA, Cluster Analysis) per creare indicatori
sintetici per report PDF efficaci; realizzare template distinti, più o
meno complessi, per utenti finali e avanzati, controllando meglio
l'effetto della dimensionalità e mantenendo elevata la facilità d'uso.
Opportunità della benedizione della dimensionalità nei GIS
Esiste anche un lato positivo: in alcuni casi, avere più dimensioni
informative permette di creare modelli spaziali migliori, a condizione
che i dati aggiuntivi siano rilevanti e con un elevato rapporto
segnale-rumore. È possibile sfruttare l'elevata dimensionalità (molti
attributi) per identificare pattern nascosti nel territorio, purché si
sappia gestirne correttamente l'analisi con tecniche appropriate.
Conclusioni e suggerimenti pratici
Nell'ambito GIS, il concetto di maledizione della dimensionalità diventa
una questione critica soprattutto quando i dati geospaziali si
arricchiscono di molti attributi tematici. Affrontare correttamente
questo problema significa scegliere con cura le informazioni da
analizzare, utilizzare tecniche analitiche e di riduzione dimensionale
appropriate, e progettare strumenti e dashboard che mantengano chiarezza
e significatività delle analisi spaziali. La gestione consapevole della
dimensionalità non solo migliora la qualità e l'efficienza del lavoro,
ma contribuisce anche a fornire insight più chiari, utili e
interpretabili agli utenti finali.