L'analisi quantitativa per la descrizione di un territorio

Il problema è quello di descrivere in maniera sintetica le “caratteristiche” di un territorio attraverso dati quantitativi per orientare la costruzione di una sintesi orientata alla programmazione.

Ma le stesse tecniche si possono applicare in moltissimi campi. (vedi Analisi per macro obiettivi: la salute)

Molto in breve, l’analisi statistica può essere condotta a diversi livelli.

Analisi mono variata. Un primo livello utilizza singolarmente dati, indicatori, determinanti, che possono essere più o meno numerosi. Ad esempio: popolazione (per età, sesso, immigrazione, scolarità, occupazione, etc.), insediamenti produttivi, etc.

Ma, i fenomeni oggetto di studio, ed in particolare quelli sociali, possono essere descritti e sono quasi sempre il risultato di molteplici elementi concomitanti e correlati.

Come si può facilmente intuire, maggiore è il numero di variabili da tenere in considerazione tanto più diventa complessa la comprensione del significato da attribuire a ciascuno di loro ed  alle loro relazioni.

A volte una buona conoscenza del tema permette di suggerire connessioni che a prima vista possono apparire lontani, in quanto il significato complessivo nasce da una logica esterna, latente o nascosta (ad es. se si leggono i dati sulla frequenza scolastica e in parallelo quelli sull’immigrazione in un determinato territorio è possibile ragionare sul fatto che la seconda abbia caratteristiche più o meno stanziali).

Analisi bivariata.  Un secondo livello utilizza tecniche che connettono in maniera probabilistica essenzialmente due variabili (ad es. si possono calcolare degli indicatori statistici per supportare l’affermazione che la frequenza scolastica sia correlata alla stanzialità dell’immigrazione).

La questione diventa, ovviamente, più complessa quando si voglia studiare le correlazione di un maggior numero di variabili per valutarne l’impatto nel loro insieme sul fenomeno in studio.

Analisi multivariata, ovvero lo studio della variazione simultanea di più variabili: metodiche che permettono di concentrare in pochi fattori riassuntivi le informazioni contenute originariamente in un numero elevato di variabili e quindi di ricercare nessi e fattori sottostanti che li legano.

“Un metodo esplorativo che semplifica la complessità multi caratteriale dei fenomeni sociali, puntando a identificare, attraverso le relazioni multi verse di un gran numero di variabili, alcuni fattori soggiacenti (le 'variabili latenti'). Così anche l''analisi delle componenti principali', di largo impiego nell'indagine sociale, venuta dalle intuizioni di F. Galton (1888), F.Y. Edgeworth (1892), K. Pearson (1901) e dalle soluzioni di H. Hotelling (1933).”

In questo modo le “Variabili latenti” “spiegano” la varianza in comune di variabili direttamente osservate (che rappresentano singole caratteristiche del fenomeno analizzato). La loro individuazione ne permette la riduzione. Sono dei "costrutti" che ci permettono di spiegare le relazioni tra le diverse variabili osservate. 

Le discipline sociali (e non solo) fanno un ampio uso di concetti e proprietà che spesso non sono direttamente osservabili, o non è pensabile possano essere rilevate con un unico strumento di rilevazione, ma la cui potenza descrittiva ed esplicativa possono essere particolarmente importanti (ad esempio:  le modalità di atteggiamento, orientamento, azione e comportamento; le aspettative; la fiducia in qualcosa; il capitale umano e sociale; la “vocazione” di un territorio, la “vulnerabilità sociale”, le condizioni dell’ambiente socio economico, etc.).

Una variabile latente è, pertanto, una caratteristica che non può, o è molto complesso, essere misurata direttamente, ma in grado di spiegare i legami, le interrelazioni e le dipendenze tra le variabili statistiche osservate. La loro individuazione caratterizza uno stile di ricerca detto esplorativo, contrapposto a quello confermativo in cui il ricercatore definisce a priori, sulla base della riflessione teorica, la struttura dei legami tra le componenti del modello. 

Perché è utile?

• Semplificazione: riduce un gran numero di variabili osservate a un numero più piccolo di variabili latenti, rendendo l'analisi più semplice e interpretabile.

• Comprensione: aiuta a capire quali sono i fattori più importanti che influenzano un fenomeno complesso (es. la "qualità della vita").

• Predizione: può essere utilizzata per prevedere il valore di una variabile latente (es. la "qualità della vita" in un nuovo quartiere) in base ai valori delle variabili osservate.

"Utilizzando metodiche di questo tipo appare possibile muoversi tra due esigenze contrapposte: semplificare la realtà, e tener conto della natura sistemica delle relazioni e del loro carattere territorialmente situato”, cioè appare possibile una osservazione orientata all’individuazione di “macro obiettivi” di analisi per costruire su di essi dei modelli sistemici che includano “la rappresentazione delle relazioni tra le principali dimensioni sociali”.

Sarebbe a dire che invece di vedere l’osservazione di un fenomeno come sommatoria di singoli indicatori (e delle loro eventuali relazioni) occorre ribaltare l’approccio e centrare l’attenzione sul fenomeno complessivo, ricercare gli indicatori che ne costituiscono la struttura sottostante e tentare di svelarne il sistema di relazioni all’interno di un modello interpretativo. Questo approccio si presta ad essere applicato, ad esempio, alla salute, all’immigrazione, alla condizione giovanile" (Merlo G., 2014, p. 144).

Metodiche potenti, sicuramente molto utili nella ricerca, validazione e individuazione dei determinanti di un fenomeno, ma che, presentando molti limiti che in questa sede non possono essere analizzati, vanno maneggiate con estrema cura metodologica. (Merlo G., p.143)

Un esempio.

Per descrivere la situazione di vulnerabilità sociale nel territorio della provincia di Torino sono stati utilizzati 25 indicatori chiave del contesto socio economico su base comunale. 

L’analisi multifattoriale ha messo in evidenza l’efficacia di una classificazione delle aree del territorio secondo due assi fondamentali (latenti) che rappresentano il livello di reddito e capitale umano e la capacità di utilizzare le risorse di lavoro del territorio, riducendo la disoccupazione. 

Incrociando queste due dimensioni è stato possibile definire quattro condizioni possibili dell’ambiente socio economico di ciascun comune che sono state denominate con etichette tali da sottolinearne le caratteristiche salienti: «in stagnazione», «post-fordista», «in difficoltà», «potenzialità»”. 

Approfondimenti:

Provincia di Imperia, Qualificazione del Territorio mediante un’applicazione dell’Analisi Multivariata

POR Calabria, Valutazione ex-ante: la costruzione di indicatori e analisi multivariata, Analisi multicriteri

Salvucci D., Le strutture latenti del territorio: analisi esplorativa dei dati a livello di sezione censuaria, 2012

Complessità sociale, Treccani

Tutti gli aggiornamenti del sito sulla

PAGINA FACEBOOK