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Zanzare sotto controllo: arriva la app MosquitoAlert

Tutti potranno segnalare la presenza dei fastidiosi insetti e contribuire così a monitorare la diffusione delle diverse specie sul territorio italiano


Riconoscere i diversi tipi di zanzare che con l'arrivo dei mesi caldi puntualmente compariranno nelle nostre case, per monitorare la loro pericolosità e contribuire a combattere le infestazioni. Da oggi tutti possono farlo grazie a MosquitoAlert, una app che permette di inviare segnalazioni ad una task force di esperti dell'Università di Bologna, dell'Università Sapienza di Roma, dell’Istituto Superiore di Sanità, dell’Istituto Zooprofilattico Sperimentale delle Venezie e del MUSE di Trento.

Un progetto di citizen science che, grazie al coinvolgimento diretto dei cittadini, permette di monitorare il rischio per la salute pubblica causato da questi insetti, che non sono solo fastidiosi, ma sono anche capaci di trasmettere virus pericolosi come quello della febbre West Nile, o quelli tropicali della Chikungunya o della Dengue.

Dopo essere stata utilizzata con successo in Spagna, MosquitoAlert arriva quest'anno anche in Italia e in altri venti paesi. La app permette a chi la installa di inviare fotografie delle zanzare, segnalazioni di punture o anche di raccolte d’acqua stagnante dove gli insetti possono deporre le uova. In cambio, gli utenti potranno conoscere quali sono le specie di zanzare che incontrano - incluse quelle invasive come la zanzara tigre e altre specie di origine asiatica - e informarsi sui rischi sanitari, anche attraverso una mappa della diffusione degli insetti sul territorio in cui si trovano.

L'Università di Bologna partecipa all'iniziativa con un gruppo di ricerca coordinato da Daniel Remondini, professore al Dipartimento di Fisica e Astronomia "Augusto Righi" e responsabile del progetto europeo VEO - Versatile Emerging infectious disease Observatory. "Oltre a promuovere l’utilizzo dell’app sia in ambito accademico che tra la cittadinanza, ci occuperemo anche dell’elaborazione dei dati utilizzando tecniche di machine learning e modelli matematici che permettono di descrivere la diffusione e la distribuzione degli insetti monitorati", spiega Remondini.