Radiaverse es una plataforma de participación colectiva diseñada para convertir mediciones de radiación individuales en un mapa público y compartido del mundo. El proyecto tiene como objetivo proporcionar una visión transparente de los niveles de radiación global mediante la agregación de datos de una red de usuarios que portan detectores RadiaCode. Estos dispositivos registran las tasas de dosis y las ubicaciones GPS cada segundo, lo que permite a los usuarios registrar datos mientras caminan, conducen o vuelan. Una vez que un usuario publica una grabación, esta se une a una base de datos colectiva que alimenta una capa de mapa pública basada en hexágonos, donde la comunidad puede explorar y describir ubicaciones específicas de interés.
La plataforma proporciona una capa de mapa pública basada en hexágonos donde la comunidad puede explorar y describir ubicaciones específicas de interés.
El proyecto tiene como objetivo proporcionar una visión transparente de los niveles de radiación global mediante la agregación de datos de una red de usuarios que portan detectores RadiaCode.
Estos dispositivos registran las tasas de dosis y las ubicaciones GPS cada segundo, lo que permite a los usuarios registrar datos mientras caminan, conducen o vuelan.
La plataforma categoriza las fuentes de radiación en varios tipos, incluyendo ocurrencias naturales, sitios industriales y contaminación histórica. Por ejemplo, el mapa incluye datos sobre mezclas de arena de torio, minas de uranio y el sitio de la tragedia de Goiânia de 1987, donde una máquina de radioterapia fue abandonada accidentalmente en un desguace. Los usuarios pueden optar por publicar sus trayectos de forma anónima, y la plataforma proporciona un mecanismo para que los usuarios delimiten 'áreas' específicas —completas con fotos y contexto— para discutir con otros. Estas descripciones de áreas son revisadas por moderadores antes de que se hagan públicas.
A pesar de la escala del proyecto, que actualmente cuenta con casi 50 millones de puntos de tasa de dosis, la plataforma enfrenta desafíos con respecto a la interpretación de los datos. Debido a que el mapa agrega datos de diversos usuarios, las variaciones en la sensibilidad o calibración de los dispositivos pueden complicar el análisis de picos específicos. Esto dificulta que los observadores determinen si una lectura alta representa un peligro ambiental significativo o un error localizado del equipo. Además, aunque la plataforma proporciona una visión general amplia de la radiación global, el material de origen no proporciona detalles técnicos específicos sobre cómo se calibran los detectores RadiaCode ni cómo el sistema normaliza los datos entre diferentes modelos de hardware para garantizar la coherencia en todo el mapa global.