Popolazioni nascoste

INDICE ANALITICO GENERALE

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Ci si riferisce a gruppi di individui tra loro sufficientemente omogenei per una caratteristica difficilmente rilevabile, in quanto legata a comportamenti o attributi non esplicitamente dichiarabili, perché delicati, illeciti o chiaramente illegali.

Stiamo parlando di depressione, abitudini sessuali, violenza familiare ed alle donne, uso di sostanze, povertà, senza tetto, evasori fiscali, terrorismo, diffusione di malattie rare e/o nuove, etc.

Innanzitutto, occorre definire cosa si intende per “nascosto” in quanto le situazioni possono essere differenti. Nascosto a chi? Vi può essere un concetto relativo: dipende dal punto di osservazione; o, al contrario, assoluto: non conosciuto a nessuno, in alcuni casi nemmeno a chi ne fa parte (es. malattie).

In linea generale è possibile individuare almeno tre tipi di nascondimento.

Verticale: il fenomeno è conosciuto in maniera ed entità diverse a seconda dei livelli dell’organizzazione sociale. Sarebbe a dire che la popolazione in studio può essere parzialmente rintracciata attraverso: dati e statistiche ufficiali, denunce, reati, procedimenti giudiziari, segnalazioni ad uffici, servizi, enti. È il caso che segue:

Orizzontale: la conoscenza del fenomeno diminuisce man mano che ci si allontana dagli individui che compongono la popolazione. Sono i casi che seguono:

Totale: volutamente selezionata a gruppi chiusi e ristretti, come nel caso di organizzazioni a carattere clandestino. È il caso che segue: Uncloaking Terrorist Networks

Si parla di gruppi sufficientemente omogenei in quanto, anche in ciascuno degli esempi fatti, è molto spesso difficile trovare una evidente, comune, specifica caratteristica che unifichi i singoli individui che li compongono. Si pensi alle sole distinzioni tra i diversi tipi di uso di sostanze e le stesse sostanze, o tra “roofless” (senzatetto in senso stretto, cioè persone che vivono per strada o in rifugi di emergenza) e “homeless” (persone senza casa, che vivono in ostelli, alloggi temporanei, centri di accoglienza, detenuti, pazienti cronici di ospedali, ecc.).

Lo studio delle popolazioni nascoste è tema di grande interesse e difficoltà per la messa in campo di azioni programmatorie, ma quasi sempre appare impossibile utilizzare le normali tecniche di ricerca attraverso campioni probabilistici che permettono l’inferenza statistica. (campioni probabilistici, non probabilistici,  vedi Glossario)

Molti sono i metodi utilizzati:

Snowball, Network analysis, Capture recapture, Osservazione partecipante, Testimoni privilegiati, Surveys, Questionari anonimi, Autoconfessione, Interviste alle vittime, ai testimoni, etc. Alcuni utilizzano dati primari, altri secondari. (vedi Glossario)

Vediamone alcuni, nei loro elementi essenziali, con alcune avvertenze generali.

Quale che sia la metodica utilizzata per lo studio di una popolazione nascosta, innanzitutto, occorre:

1.    dare una specifica definizione operativa della popolazione in studio e degli elementi che la caratterizzano: stimare il numero di tossicodipendenti in una certa area geografica non ha alcun valore e senso, senza distinguere le diverse situazioni individuali.

2.    definire se si parla di prevalenza (numero totale di casi in un certo momento) o incidenza (numero di nuovi casi in un certo periodo, es. all’anno).

3.    definire chiaramente l’ambito territoriale di riferimento.

4.    distinguere tra evento individuale (una persona che si reca in pronto soccorso), caso (la stessa persona che si presenta più volte allo stesso pronto soccorso) e soggetto (la stessa persona che si presenta in diversi pronto soccorso)

Per raggiungere statisticamente le popolazioni difficili sono già disponibili diverse soluzioni.

Campionamento a due strati, che parte dalla popolazione generale e isola al suo interno quella con le caratteristiche rare ricercate, la quale viene quindi a sua volta campionata.

L’idea alla base del Time-Location è che la popolazione di interesse frequenta un certo numero di luoghi che, al contrario, non sono molto visitati dal resto della popolazione, come mense, rifugi, centri che offrono docce o vestiti puliti ecc. ai senzatetto. Sono questi luoghi ad essere campionati, dopo di che è possibile  formare  un campione delle persone che li frequentano.

Il metodo RDS (campionamento guidato dai rispondenti) assomiglia al metodo snowball  (campionamento a valanga) per cui si accede a un piccolo gruppo della popolazione da studiare, che facilita il contatto con più persone del tipo giusto da intervistare, che a loro volta forniscono accesso ad altri, e così via.

Gli approcci Capture-Recapture derivano il loro nome dal loro uso originario per la stima del numero di una popolazione di animali allo stato brado. Sono stati applicati a popolazioni umane mobili, come i lavoratori agricoli migranti. La tecnica si basa su almeno due osservazioni (o fonti) indipendenti e presuppone che la popolazione resterà stabile durante il periodo di osservazione, senza nuovi ingressi, né uscite.

Derivato dalla cattura-ricattura il metodo processo di Poisson troncato modella le catture multiple in uno stesso sistema: recidività in carcere, segnalazioni multiple alle Prefetture e così via.”

Questo metodo richiede ulteriori assunzioni:

• che le “catture” siano tra di loro indipendenti: se M rappresenta la prima lista, n la seconda e m l’overlap si avrà: una dipendenza positiva, con conseguente sottostima della popolazione, quando essere in una lista aumenta la probabilità di essere in un’altra, mentre si avrà una dipendenza negativa, con conseguente sovrastima, quando essere in una lista diminuisce la probabilità di essere in un’altra. Pertanto, il fatto di essere marchiati non deve influire sulla possibilità di essere ricatturati.

• Le probabilità di essere pescati devono essere uguali per tutti gli elementi (marcati e non).

• La popolazione deve essere chiusa: N non deve cambiare tra le due pescate.

• Gli elementi marcati devono redistribuirsi omogeneamente nell'arco di tempo tra le differenti pescate.

Un esempio. Cattura e ricattura con l’utilizzo di dati secondari.

Un esempio relativo alla stima del numero di soggetti facenti uso di sostanze stupefacenti, attraverso l’utilizzo di più liste amministrative.

Popolazione in studio: uso di eroina. Prevalenza nell’anno. Ambito territoriale: Città di Torino. Liste, catture: Pronto soccorso: overdose; Sert: interventi; Forze di polizia: segnalazioni; Decessi: cause di morte. Individuazione dei soggetti: anagrafica. Situazione nell’anno 1994.

Il quadro si presenta come segue:

con un totale eventi e casi rilevati pari 4.125, ma solo 4.047 soggetti differenti.

Una prima interpretazione di questo quadro può dipendere dalla composizione e livello di  indipendenza delle liste.

In estrema sintesi e grezzamente l’analisi della composizione delle liste può essere rappresentata come segue. Le overdosi possono dipendere dalla variabilità della purezza della sostanza o da fasi successive alla disintossicazione. Similmente i decessi da un uso saltuario, da fasi successive alla disintossicazione o da storie di lunga durata. Gli interventi dei Sert individuano soggetti con uso continuativo. Le segnalazioni di Polizia hanno a che vedere con esposizione e comportamenti dei soggetti.

Il quadro sopra rappresentato può essere ulteriormente sviluppato, incrociandole le diverse liste, permettendo di operare delle stime sulla popolazione in studio, come segue:

Pertanto, le stime variano da un minimo di 82 soggetti ad un massimo di 28.099 (media 8.528, mediana 3.933).

L’alta variabilità è, probabilmente, spiegata dalla composizione delle diverse liste, da quanto osservano del fenomeno, dalla loro maggiore o minore indipendenza. Si noti, ad esempio, che il massimo ed il minimo sono prodotti dall’incrocio dei dati di Polizia con, rispettivamente, quelli degli interventi dei Sert e dei decessi.

Approfondimenti:

Bieleman B., Diaz A., Merlo G., Kaplan Ch.D., Lines across Europe, Swets & Zeitlinger 1993

Cicerchia A., Misurare gli invisibili, EticaEconomia, 2019

CNR, Epidemiologia dei Fenomeni Socialihttps:

Di Censi L. Metodologie applicate per la misurazione della povertà urbana, FrancoAngeli 2013

Di Censi L., Violante A., Persone senza Dimora a Roma, Paper for the Espanet Conference 2013

Lindberg, M.S. A review of designs for capture–mark–recapture studies in discrete time. J Ornithol 152, 355–370 (2012).

Marpsata M., Razafindratsimab N., Survey methods for hard-to-reach populations: introduction to the special issue, Methodological Innovations Online (2010) 5(2) 3-16

Mascioli F. e Rossi C. “Il Metodo della Cattura-Ricattura: un esperimento didattico tra Matematica e Scienze naturali”, INDUZIONI, 2006, 33, 2, 31-49

Merlo G., et altri, Reti di polvere, USSL1 Torino 1992

Monaco S., Mixed methods e e-research: frontiere possibili per lo studio delle hidden population, Sociologia Italiana 2019/14

Rossi C., "Evaluating world drug policies: towards a cost-effectiveness analysis of initiatives undertaken", International Journal of Drug Policy, 6-4, 1995, 238-242

Rossi C., Potenzialità informativa della Base Dati delle segnalazioni e dei segnalati ex art. 75 del DPR 309/90 per la stima della popolazione dei consumatori, lo studio del trend e la valutazione dell’efficacia potenziale degli interventi dei NOT, Università degli Studi di Roma “Tor Vergata”

Rossi C., La punta dell’iceberg e la parte sommersa: osservazione o stima?, SISmagazine 2018

Valdis E. Krebs, Uncloaking Terrorist Networks 2002

Vitalini A., L’uso delle reti sociali per la costruzione di campioni probabilistici, Arane 2012

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