I monitor della qualità dell’aria della US Environmental Protection Agency (EPA) si trovano sproporzionatamente in quartieri prevalentemente bianchi, secondo la ricerca dell’Università dello Utah. La rete dell’EPA non è riuscita costantemente a catturare la qualità dell’aria nelle comunità di colore attraverso sei importanti inquinanti, in particolare il piombo e il biossido di zolfo, seguiti da ozono e monossido di carbonio.
I monitor normativi EPA sono le principali decisioni di guida della fonte di dati sulla riduzione dell’inquinamento, sulla pianificazione urbana e sulle iniziative di salute pubblica. Senza pari distribuzione del monitor, i dati possono travisare le concentrazioni di inquinamento, lasciando a rischio i gruppi emarginati.
“È la domanda alla base della domanda. Ricercatori, politici, usiamo tutti i dati sulla qualità dell’aria, ma di chi è l’aria che misura?” Disse Brenna Kelly, studentessa di dottorato presso l’U e autore principale dello studio. “Anche se questi dati sono di alta qualità, ciò non significa che sia di alta qualità per tutti.”
La ricerca ha dimostrato che le comunità emarginate hanno i più alti tassi di esposizione all’inquinamento atmosferico, ma gli studi hanno ipotizzato che i dati rappresentassero tutti i quartieri allo stesso modo. Questo studio è il primo a valutare le disparità nei monitor stessi per tutti i gruppi di censimento statunitensi, su scala di vicinato. Mentre esistevano disparità per tutti i gruppi non bianchi, i più grandi erano per i nativi hawaiani e altre isole del Pacifico, seguite da popolazioni native indiane e in Alaska.
La ricerca e l’analisi della qualità dell’aria spesso richiedono strumenti di intelligenza artificiale (AI) per elaborare gli enormi volumi di dati. Mentre il pregiudizio negli algoritmi di AI è ben noto, lo studio esemplifica un altro problema etico per gli utenti dei grandi dati: la possibilità che i set di dati stessi siano intrinsecamente distorti.
“Se esistesse una disparità per un solo tipo di monitor, potrebbe essere concepibilmente un design accidentale o solo scarso”, ha dichiarato il coautore Simon Brewer, professore associato di geografia e membro del comitato esecutivo dell’Iniziativa AI responsabile della U One-U. “Il fatto che si tratti di un modello coerente tra tutti gli inquinanti suggerisce che il processo decisionale deve essere esaminato attentamente: questi monitor non vengono distribuiti equamente.”
Lo studio è stato pubblicato su Journal Jama Network Open il 4 dicembre 2024.
La qualità dell’aria è iperlocale e può cambiare drammaticamente da strada a strada. Gli autori hanno mappato le posizioni dei monitor e i dati demografici del vicinato a livello di blocco del censimento, una delle unità più piccole dell’Ufficio censimento degli Stati Uniti per i modelli residenziali. Utilizzando il repository di monitoraggio normativo del sistema di qualità dell’aria EPA, hanno identificato i monitor per sei importanti inquinanti atmosferici pericolosi per la salute umana: piombo, ozono, biossido di azoto, biossido di zolfo, monossido di carbonio e particella. Hanno usato il censimento del sondaggio della comunità americana del 2022 per stimare la composizione razziale ed etnica per ogni blocco del censimento nel paese. Adattando per le dimensioni della popolazione, i ricercatori hanno trovato disparità di monitoraggio sistemico per ciascun inquinante dei criteri. Rispetto alla popolazione bianca non ispanica, tutti i gruppi erano associati a meno monitor di piombo, ozono, biossido di azoto e particolato.
Kelly si è incuriosita dalla rete di monitoraggio della qualità dell’aria dell’EPA mentre persegue la sua ricerca di dottorato nelle scienze della salute della popolazione, concentrandosi sui rischi dell’esposizione all’inquinamento atmosferico alle persone in gravidanza. La ricerca sull’epidemiologia identifica i fattori che contribuiscono alle malattie all’interno di una popolazione. Fino ad ora, c’è stata un’ipotesi sottostante che i dati rappresentano problemi di qualità dell’aria ovunque allo stesso modo, ha spiegato.
“Non è solo che ci manca un tipo di inquinante per un gruppo, è che comprendiamo meno su tutto per tutti questi gruppi. È riguardante”, ha detto Kelly. “Se voglio mettere in relazione l’esposizione all’inquinamento atmosferico a una malattia, devo misurarla bene. Se ho una migliore comprensione della qualità dell’aria per un gruppo di persone, ciò produrrà risultati di parte.”
La qualità dell’aria e la salute della popolazione sono solo due di molti campi alle prese con le sfide dell’utilizzo di Big Data e AI in modo responsabile. L’iniziativa AI responsabile One-U è il recente sforzo della U per riunire esperti per sviluppare le migliori pratiche.
“Questo studio è particolarmente rilevante in una società sempre più basata sui dati. Uno degli obiettivi dell’iniziativa AI responsabile è quello di studiare l’equa applicazione dei metodi di intelligenza artificiale”, ha affermato Brewer. “I nostri risultati suggeriscono che i pregiudizi nei dati potrebbero essere importanti da considerare come qualsiasi pregiudizio algoritmico.”
Altri autori includono i ricercatori dell’Università dello Utah Tracy Onega di Scienze della salute della popolazione, Thomas Cova della School of Environment, Society and Sustainability e Michelle Debbink dei Dipartimenti di Ostetricia e Ginecologia.
Da un’altra testata giornalistica. news de www.sciencedaily.com