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let img1, img2;
let images = [];
let isFollowing = false;
const BASE_WIDTH = 1300;
const BASE_MIN_DIST = 50;
let scaleFactor = 1;
let marginX = 80;
let marginY = 90; // Valore predefinito
const basePositions = [
{ x: 202, y: 51 },
{ x: 311, y: 94 },
{ x: 361, y: 195 },
{ x: 350, y: 314 },
{ x: 257, y: 386 },
{ x: 133, y: 379 },
{ x: 47, y: 300 },
{ x: 33, y: 187 },
{ x: 85, y: 85 },
{ x: 508, y: 70 },
{ x: 624, y: 70 },
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{ x: 981, y: 401 },
{ x: 1081, y: 380 },
{ x: 1122, y: 287 },
{ x: 1131, y: 186 },
{ x: 1130, y: 84 },
];
const anglesInDegrees = [
90, 135, 175, 205, -110, 120, -30, 10, -135, 90, 100, 200, -70,
-100, 0, 180, 100, 80, 10, 180, 180, 160, 135, 90, 45, 20, 0, 0,
];
function updateMargins() {
if (windowWidth < 991) {
marginY = 70;
marginX = 20;
} else if (windowWidth < 767) {
marginY = 70;
marginX = 10;
} else {
marginY = 90;
marginX = 80;
}
}
function easeInOutQuad(t) {
return t < 0.5 ? 2 * t * t : -1 + (4 - 2 * t) * t;
}
function preload() {
img1 = loadImage(
"https://cdn.prod.website-files.com/674f332340808fa363078766/679353e11fbe5b3564578ed3_OBU.svg"
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img2 = loadImage(
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);
}
function calculateScale() {
const container = document.getElementById("canvas-container");
const containerWidth = container.clientWidth - marginX;
scaleFactor = containerWidth / BASE_WIDTH;
}
function scalePosition(pos) {
return {
x: pos.x * scaleFactor + marginX,
y: pos.y * scaleFactor + marginY,
};
}
function setup() {
const container = select("#canvas-container");
const canvas = createCanvas(container.width, container.height);
canvas.parent("canvas-container");
updateMargins(); // Aggiorna il margine in base alla dimensione dello schermo
calculateScale();
createImages();
}
function createImages() {
images = [];
for (let i = 0; i < basePositions.length; i++) {
const scaledPos = scalePosition(basePositions[i]);
const imageObj = createImageAtPosition(i, scaledPos);
images.push(imageObj);
}
}
function createImageAtPosition(index, position) {
const angle =
anglesInDegrees[index] !== undefined
? radians(anglesInDegrees[index])
: 0;
return {
x: position.x,
y: position.y,
prevX: position.x,
prevY: position.y,
initialX: position.x,
initialY: position.y,
initialAngle: angle,
angle: angle,
img: random([img1, img2]),
isMoving: false,
wanderStrength: 0.3 * scaleFactor,
speed: 1 * scaleFactor,
};
}
function draw() {
clear();
images.forEach((imgObj, i) => {
const distance = dist(mouseX, mouseY, imgObj.x, imgObj.y);
const scaledInteractionDistance = 250 * scaleFactor;
isFollowing = distance < scaledInteractionDistance;
if (isFollowing) {
followMouse(imgObj);
} else {
returnToInitialPosition(imgObj);
}
drawImage(imgObj);
for (let j = i + 1; j < images.length; j++) {
handleCollision(imgObj, images[j]);
}
});
}
function followMouse(imgObj) {
const angleToMouse = atan2(
mouseY - imgObj.y,
mouseX - imgObj.x
);
const offsetX = cos(angleToMouse) * (60 * scaleFactor);
const offsetY = sin(angleToMouse) * (60 * scaleFactor);
imgObj.x = lerp(imgObj.x, mouseX - offsetX, 0.05);
imgObj.y = lerp(imgObj.y, mouseY - offsetY, 0.05);
imgObj.angle = angleToMouse + HALF_PI;
}
function returnToInitialPosition(imgObj) {
const distanceToInitial = dist(
imgObj.x,
imgObj.y,
imgObj.initialX,
imgObj.initialY
);
if (distanceToInitial > 1) {
const angleToInitial = atan2(
imgObj.initialY - imgObj.y,
imgObj.initialX - imgObj.x
);
imgObj.angle = angleToInitial + HALF_PI;
const adaptiveSpeed = map(
distanceToInitial,
0,
100 * scaleFactor,
0.5,
imgObj.speed * 3,
true
);
imgObj.x += cos(angleToInitial) * adaptiveSpeed;
imgObj.y += sin(angleToInitial) * adaptiveSpeed;
if (distanceToInitial > 10 * scaleFactor) {
imgObj.x += random(
-imgObj.wanderStrength / 2,
imgObj.wanderStrength / 2
);
imgObj.y += random(
-imgObj.wanderStrength / 2,
imgObj.wanderStrength / 2
);
}
} else {
imgObj.x = imgObj.initialX;
imgObj.y = imgObj.initialY;
imgObj.angle = imgObj.initialAngle;
}
}
function drawImage(imgObj) {
push();
translate(imgObj.x, imgObj.y);
rotate(imgObj.angle);
imageMode(CENTER);
const movementAmount = dist(
imgObj.x,
imgObj.y,
imgObj.prevX,
imgObj.prevY
);
imgObj.isMoving = movementAmount > 0.3 * scaleFactor;
const imgToDraw =
imgObj.isMoving && frameCount % 30 < 20
? imgObj.img === img1
? img2
: img1
: imgObj.img;
image(
imgToDraw,
0,
0,
imgToDraw.width * scaleFactor,
imgToDraw.height * scaleFactor
);
imgObj.prevX = imgObj.x;
imgObj.prevY = imgObj.y;
pop();
}
function handleCollision(imgObj1, imgObj2) {
const distBetween = dist(
imgObj1.x,
imgObj1.y,
imgObj2.x,
imgObj2.y
);
const scaledMinDist = BASE_MIN_DIST * scaleFactor;
if (distBetween < scaledMinDist) {
const angleToMove = atan2(
imgObj2.y - imgObj1.y,
imgObj2.x - imgObj1.x
);
const pushDistance = scaledMinDist - distBetween;
imgObj1.x -= (cos(angleToMove) * pushDistance) / 2;
imgObj1.y -= (sin(angleToMove) * pushDistance) / 2;
imgObj2.x += (cos(angleToMove) * pushDistance) / 2;
imgObj2.y += (sin(angleToMove) * pushDistance) / 2;
}
}
function windowResized() {
updateMargins();
const container = document.getElementById("canvas-container");
resizeCanvas(container.clientWidth, container.clientHeight);
calculateScale();
createImages();
}
</script>
</div>
</div>
<div class="div-block-10">
<p class="testo-big">
L'Osservatorio sulla Biodiversità Urbana esplora il rapporto tra le
città e i loro ecosistemi. Attraverso la raccolta e l'analisi di
dati da piattaforme online, l'Osservatorio presenta narrazioni
visive che raccontano l'interazione tra esseri umani e altre forme
di vita nell'ambiente urbano.
</p>
</div>
<div class="indicatore-sezione-main">OBU</div>
</div>
<div class="second-card" data-w-id="f84f44b2-6d69-2d24-bdf7-5a6a9e11dc25">
<div class="indicatore-sezione">STORIE</div>
<div class="div-block-4-copy">
<div class="div-block-8-copy">
<div class="intro-sezioni">
Questa sezione presenta una serie di storie sulla biodiversità
urbana. Attraverso la raccolta, l'analisi e la visualizzazione di
dati provenienti da diverse piattaforme online, ogni storia
esplora un aspetto dell'interazione tra gli esseri umani e le
altre forme di vita negli spazi urbani.
</div>
<div class="selettore-storia">
<div class="info-storia">
<div class="piattaforma">
<div class="intestazione">Piattaforma</div>
<div class="dato">Youtube</div>
</div>
<div class="anno">
<div class="intestazione">Anno</div>
<div class="dato">2024</div>
</div>
</div>
<a class="nome-storia" href="ape-zanzara-piccione.html"
>Ape, Zanzara, Piccione</a
>
</div>
<div class="selettore-storia">
<div class="info-storia">
<div class="piattaforma">
<div class="intestazione">Piattaforma</div>
<div class="dato">TikTok</div>
</div>
<div class="anno">
<div class="intestazione">Anno</div>
<div class="dato">2024</div>
</div>
</div>
<a class="nome-storia" href="bell-bellissim.html"
>Bell*, bellissim*</a
>
</div>
<div class="selettore-storia">
<div class="info-storia">
<div class="piattaforma">
<div class="intestazione">Piattaforma</div>
<div class="dato">TikTok</div>
</div>
<div class="anno">
<div class="intestazione">Anno</div>
<div class="dato">2024</div>
</div>
</div>
<a
class="nome-storia"
href="cuori-per-scoiattoli-bleah-per-insetti.html"
>Cuori per scoiattoli, Bleah per insetti</a
>
</div>
<div class="selettore-storia nonattivo">
<div class="info-storia">
<div class="piattaforma">
<div class="intestazione">Piattaforma</div>
<div class="dato">Youtube</div>
</div>
<div class="anno">
<div class="intestazione">Anno</div>
<div class="dato">Coming Soon</div>
</div>
</div>
<a class="nome-storia nonattivo" href="index.html"
>La ricerca digitale sulla biodiversità</a
>
</div>
<div class="selettore-storia nonattivo">
<div class="info-storia">
<div class="piattaforma">
<div class="intestazione">Piattaforma</div>
<div class="dato">Youtube</div>
</div>
<div class="anno">
<div class="intestazione">Anno</div>
<div class="dato">Coming Soon</div>
</div>
</div>
<a class="nome-storia nonattivo" href="index.html"
>Scoiattoli in Periferia</a
>
</div>
<div class="selettore-storia nonattivo">
<div class="info-storia">
<div class="piattaforma">
<div class="intestazione">Piattaforma</div>
<div class="dato">Youtube</div>
</div>
<div class="anno">
<div class="intestazione">Anno</div>
<div class="dato">Coming Soon</div>
</div>
</div>
<a class="nome-storia nonattivo" href="index.html"
>Licheni Online: Trame invisibili</a
>
</div>
<div class="selettore-storia nonattivo">
<div class="info-storia">
<div class="piattaforma">
<div class="intestazione">Piattaforma</div>
<div class="dato">Youtube</div>
</div>
<div class="anno">
<div class="intestazione">Anno</div>
<div class="dato">Coming Soon</div>
</div>
</div>
<a class="nome-storia nonattivo" href="index.html"
>Scoiattolo buono, ragno cattivo: La fauna urbana italiana su
TikTok</a
>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="third-card" data-w-id="30c67784-99e7-c138-72a9-1e61d1b13d18">
<div class="indicatore-sezione">DATASET</div>
<div class="container-dataset">
<div class="intro-sezioni">
In questa sezione sono raccolti i dataset utilizzati per le analisi
dell'osservatorio. I dati, organizzati per area tematica, sono
collegati alle storie in cui vengono impiegati.
</div>
<div class="tabella-dataset">
<div class="info-dataset">
<div class="dato">Data</div>
<div class="dato">Titolo</div>
<div class="datohidden descrizione">Descrizione</div>
<div class="datohidden">Link</div>
<div class="datohidden">Storie</div>
</div>
<div class="dato-dataset">
<div class="div-block-12">
<div class="listadataset">2024</div>
<div class="listadataset2">Gli animali su Youtube</div>
</div>
<div class="text-block-4">
Questo dataset raccoglie le menzioni di animali nei video
italiani legati alla biodiversità urbana su YouTube. Include
ogni animale menzionato in un video, e la somma delle
visualizzazioni per ogni video.
</div>
<div class="div-block-21">
<div class="text-block-8">Link:</div>
<div class="text-block-5">
<a
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target="_blank"
>Zenodo</a
>
</div>
</div>
<div class="div-block-14">
<div class="text-block-8">Storie collegate al dataset:</div>
<div class="text-block-6">
<a class="link-2" href="ape-zanzara-piccione.html"
>Ape, Zanzara, Piccione</a
>
</div>
</div>
</div>
<div class="dato-dataset _2-righe">
<div class="div-block-12">
<div class="listadataset">2024</div>
<div class="listadataset2">
Video YouTube sulla biodiversità urbana
</div>
</div>
<div class="text-block-4">
Questo dataset raccoglie circa 500 video di YouTube sul tema
della biodiversità urbana, collezionati con le parole di ricerca
“biodiversità+urbana”, “biodiversità+città” e
“biodiversità+urbano”
</div>
<div class="div-block-22">
<div class="text-block-8">Link:</div>
<div class="text-block-5">
<a
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>Zenodo</a
>
</div>
</div>
<div class="div-block-14">
<div class="text-block-8">Storie collegate al dataset:</div>
<div class="text-block-6">
<a class="link-2" href="ape-zanzara-piccione.html"
>Ape, Zanzara, Piccione</a
>
</div>
</div>
</div>
<div class="dato-dataset _3-righe">
<div class="div-block-12">
<div class="listadataset">2024</div>
<div class="listadataset2">
Gli aggettivi usati per descrivere gli animali urbani su
TikTok
</div>
</div>
<div class="text-block-4">
Questo dataset riassume gli aggettivi più usati nelle didascalie
dei video TikTok che parlano di animali nelle città italiane.
</div>
<div class="div-block-23">
<div class="text-block-8">Link:</div>
<div class="text-block-5">
<a
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>Zenodo</a
>
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</div>
<div class="div-block-14">
<div class="text-block-8">Storie collegate al dataset:</div>
<div class="text-block-6">
<a class="link-2" href="bell-bellissim.html"
>Bell*, bellissim*</a
>
</div>
</div>
</div>
<div class="dato-dataset _2-righe">
<div class="div-block-12">
<div class="listadataset">2024</div>
<div class="listadataset2">
Video sugli animali urbani su TikTok
</div>
</div>
<div class="text-block-4">
Questo dataset raccoglie video in lingua italiana raccolti da
TikTok che parlano di animali nelle città italiane. Ogni video è
associato a un animale, e riporta le metriche dei video.
</div>
<div class="div-block-24">
<div class="text-block-8">Link:</div>
<div class="text-block-5">
<a
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</div>
<div class="div-block-14">
<div class="text-block-8">Storie collegate al dataset:</div>
<div class="text-block-6">
<a class="link-2" href="bell-bellissim.html"
>Bell*, bellissim*</a
>
</div>
</div>
</div>
<div class="dato-dataset _2-righe">
<div class="div-block-12">
<div class="listadataset">2024</div>
<div class="listadataset2">
Le emoji usate su TikTok per parlare di animali urbani
</div>
</div>
<div class="text-block-4">
Questo dataset riassume le emoji più usate nelle didascalie dei
video TikTok che parlano di animali nelle città italiane.
</div>
<div>
<div class="text-block-8">Link:</div>
<div class="text-block-5">
<a
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</div>
<div class="div-block-14">
<div class="text-block-8">Storie collegate al dataset:</div>
<div class="text-block-6">
<a
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href="cuori-per-scoiattoli-bleah-per-insetti.html"
>Cuori per scoiattoli, Bleah per insetti</a
>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
</div>
<div class="fourth-card" data-w-id="dc6560c9-cf96-dca8-216a-1c11ad84caba">
<div class="indicatore-sezione">ABOUT</div>
<div class="div-block-4">
<div class="div-block-8-copy">
<div class="intro-sezioni">
L'Osservatorio sulla Biodiversità Urbana è un progetto di ricerca
che sfrutta le conversazioni online per studiare il rapporto tra
umani e altre specie nelle aree urbane. Il progetto, guidato dal
laboratorio di ricerca Density Design del Dipartimento di Design
del Politecnico di Milano, fa parte del National Biodiversity
Future Center (NBFC), finanziato dall'Unione Europea e dal
Ministero dell'Università e della Ricerca italiano.<br /><br />OBU
è stato ideato e progettato da: Alessandra Facchin, Michele Mauri,
Gabriele Colombo<br />Web design: Bianca Bauer, Benedetta
Riccio<br />Sviluppo: Matteo Visini<br />
</div>
<div class="text-block-12">-------------------------</div>
<div class="intro-sezioni">
In un contesto di crescente urbanizzazione, la promozione della
biodiversità nelle città è diventata essenziale. Tuttavia, nel
contesto urbano la promozione della biodiversità si scontra con le
caratteristiche specifiche delle diverse aree, le esigenze dei
cittadini e gli interessi economici di diversi attori, spesso
scatenando intensi dibattiti. Nei forum online, nei siti web, nei
blog e sui social media, diversi attori presentano le loro
argomentazioni, sostengono cause o esprimono le loro posizioni
condividendo immagini e lasciando commenti. Il web si configura
come una fonte di dati estremamente utile per catturare la
moltitudine di attori, voci e prospettive legate ai temi della
biodiversità urbana.<br /><br />Prendendo spunto da framework
analitici nel campo dei media studies e dalla sociologia digitale,
tra cui la cartografia delle controversie, i metodi digitali e
l'issue mapping, questo progetto illustra il potenziale dei dati
digitali come strumento di supporto allo studio della percezione
della biodiversità in ambito urbano. Attraverso una serie di
storie visuali, l’osservatorio mostra come la raccolta di dati
provenienti da diverse fonti online (tra cui commenti sui social
media, immagini digitali, notizie online e video online) permetta
di mappare il dibattito sulla biodiversità urbana, facendo
emergere la complessità della nostra relazione con piante e
animali nella città.<br /><br />Grazie alla raccolta e all'analisi
dei dati digitali e alle tecniche di visualizzazione delle
informazioni, l'Osservatorio elabora una gamma di narrazioni sulla
convivenza con piante e animali nelle città italiane.
L'Osservatorio mette anche a disposizione i dati utilizzati per
produrre le narrazioni, in modo da offrire ad altri ricercatori e
semplici curiosi la possibilità di esplorare i temi trattati.<br />
</div>
<div class="footermob">
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