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DiSIA
DIPARTIMENTO DI STATISTICA,
INFORMATICA, APPLICAZIONI
"GIUSEPPE PARENTI"
L’AREA METROPOLITANA FIORENTINA.
STATISTICHE TERRITORIALI,
DEMOGRAFICHE, ECONOMICHE
Palazzo Medici Riccardi, Sala Luca Giordano
Città Metropolitana di Firenze
25 gennaio 2017
«Per un sistema informativo
statistico dell’area metropolitana»
Alessandra Petrucci
Dipartimento di Statistica, Informatica, Applicazioni (DiSIA) «G.Parenti»
Università degli Studi di Firenze
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DIPARTIMENTO DI STATISTICA,
INFORMATICA, APPLICAZIONI
"GIUSEPPE PARENTI"
Sommario
•
•
•
•
Le ragioni per un progetto metropolitano
Le richieste informative
Integrazione fra fonti
Conclusioni
Area metropolitana
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DIPARTIMENTO DI STATISTICA,
INFORMATICA, APPLICAZIONI
"GIUSEPPE PARENTI"
• A seguito della Legge Del Rio alle Province/Enti di
area vasta sono attribuite importanti funzioni di
supporto alle attività di programmazione, gestione e
valutazione svolte dai Comuni.
• Occorre sviluppare nuovi strumenti per rispondere alle
funzioni istituzionali
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Le richieste informative
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INFORMATICA, APPLICAZIONI
"GIUSEPPE PARENTI"
• Forte incremento della domanda di informazione da
parte dei policy maker.
• Il micro-dato [dato elementare riferito al singolo
individuo] diventa strumento essenziale per la
valutazione dell’impatto delle politiche.
Cambio di paradigma
• Dall’approccio macro/trasversale all’approccio
micro/longitudinale.
• Dagli individui al corso di vita per studiare il mutamento
e le sue determinanti.
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Tipi di raccolta dati e criticità
1970/1980
1990
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"GIUSEPPE PARENTI"
2010
Ind. Censuarie
Ind. Campionarie
Complessità
organizzativa
Errore
campionario
Errore non
campionario (?!)
Uso dati
Amministrativi
Incoerenza
nei
concetti
Integrazione di più
fonti
Integrazione e
conciliazione
• Fisica
• Logica
• Statistica
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"GIUSEPPE PARENTI"
•
Riduzione delle risorse finanziarie ed umane
•
Necessità di riduzione del “fastidio statistico”
•
Incremento, in quantità e qualità, delle informazioni statistiche
richieste dagli utenti (nazionali e internazionali)
•
Incremento della innovazione tecnologica e organizzativa
•
Incremento di informazioni di natura differente (dichiarazioni,
tracce digitali) disponibili.
•
Nuove legislazioni, nazionali ed europee, che facilitano
l’accesso da parte dei NSAs a dati non statistici
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Integrazione di più fonti: criticità
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o
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INFORMATICA, APPLICAZIONI
"GIUSEPPE PARENTI"
Le diverse fonti possono non essere disponibili nello stesso
momento
o
Possono utilizzare concetti/classificazioni non coerenti fra loro
o
Possono utilizzare gli stessi concetti ma con visioni differenti
(oggettivo/soggettivo)
o
Contengono differenti tipologie di errori (non
campionari/campionari)
o
Possono contenere differenti livelli di qualità intrinseca
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Quali rischi?
Dal punto di vista della conoscenza:
Illusione informativa
Dal punto di vista statistico:
Moltiplicazione dei «rumori»
Dal punto di vista della privacy:
De-anonimizzazione
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Processo di integrazione
Integrazione fisica
Integrazione concettuale
Integrazione statistica
Valutazione della qualità
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Sistema integrato dei microdati
Approccio ontologico
Sistema dei Registri
Valutazione della conciliazione
1
0
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De-anonimizzazione
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Rischi di violazione della privacy:
• Disponibilità di informazioni su intere popolazioni le cui unità
possono essere caratterizzate da un insieme esteso di variabili
• Dati per ambiti territoriali molto ristretti
• Ricostruzione delle storie individuali
Garanzie: presenza di vincoli esterni ed interni al sistema:
• Leggi sulla privacy e sul segreto statistico
• Regole sui limiti alla diffusione di dati elementari (all’interno e all’esterno del
SISTAN)
• Pratiche di sicurezza sui dati chiaramente definite ed applicate in ambito del
SISTAN
Progetto Archimede:
utilizzo di fonti amministrative integrate
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• Il Progetto Archimede, sviluppato dall’Istat di concerto
con il SISTAN, ha l'obiettivo di ampliare l'offerta
informativa del SISTAN mediante la produzione di
collezioni di dati elementari, ottenuti dall’integrazione
di archivi amministrativi, utili alla programmazione
territoriale e settoriale e alla valutazione delle politiche
pubbliche anche a livello regionale e locale, in
un’ottica di riduzione dei costi e del fastidio statistico
• Archimede consente di effettuare analisi differenziali
sulle caratteristiche strutturali della popolazione.
Progetto ARCHIMEDE – Caratteristiche
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ARCHivio Integrato di Microdati Economici e DEmografici
Collezioni di dati elementari funzionali alla ricerca sociale
ed economica, alla programmazione territoriale e settoriale,
alla valutazione delle alle politiche pubbliche
a livello nazionale, regionale e locale.
Progetto Archimede – Punti di forza
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• Diffusione microdati ad un livello di aggregazione territoriale fine
• Messa a disposizione di Enti Pubblici di basi di microdati per
l’analisi di sottopopolazioni di interesse (schematizzazione delle
popolazioni a cui sono rivolti interventi e politiche pubbliche)
• Possibilità di identificare strumenti omogenei – indicatori – fra le
varie realtà territoriali a supporto alla comparazione territoriale
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La proposta progettuale
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• Studio delle potenzialità informative di ARCHIMEDE a
fini di analisi territoriale, sperimentandone anche la
valenza nell’ambito di città metropolitane
• Esperimenti in questo senso potrebbero essere
proposti anche in vista di un prossimo aggiornamento
del modello.
Progetto Archimede – Attività
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• Popolazioni che insistono su di un territorio Analisi
delle Mobilità sul territorio
• Precarietà lavorativa
• Condizioni Socio-economiche delle famiglie
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Progetto Archimede - Attività
1.
Popolazioni che insistono su di un territorio Analisi delle Mobilità sul territorio
•
Realizzazione Sis. Inf. Persons&Places
•
Matrici origine/destinazione per ambiti terr.
•
Identificazione delle tipologie di «city users»: Residenti, Temporaneamente dimoranti e
Pendolari
Per risolvere la mancanza di informazioni sulla «frequenza» di accesso ad un territorio:
•
Utilizzo di BIG DATA – Call Data Records
•
Sviluppo di modelli che utilizzano «distanze»
•
Precarietà lavorativa – Analisi delle caratteristiche di un universo di individui definiti
«lavoratori precari» osservandone le trasformazioni nel tempo (analisi longitudinale delle
transizioni)
2.
3.
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•
Concetti di atipicità e professionalità (elementi oggettivi)
•
Tipologie contrattuali utilizzate in forma impropria (P.IVA monocommittenti / Tirocini e
stages)
•
Punto di vista dell’individuo
Condizioni Socio-economiche delle famiglie - Classifica le famiglie secondo le
dimensioni:
•
Tipologia della famiglia (integrazione fra anagrafi e familiari a carico da dich. fiscali)
•
Reddito (integrazione dei redditi a tass. ordinaria con redditi esenti)
•
Condizione lavorativa
•
Disagio (disabilità, pensioni al minimo, cittadinanza)
•
Istruzione
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Esempio di sperimentazione: il pendolarismo
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• Produzione di indicatori e di modelli di analisi dei
fenomeni di pendolarismo quotidiano per motivi di
studio e lavoro.
• Costruzione di modelli  un valido supporto alle
attività di predisposizione del piano di traffico e di
programmazione delle reti di trasporto degli enti locali
• Costruzione di modelli  studio dei processi di
trasformazione del tessuto economico e sociale –
es.immigrazione – che incidono i flussi di mobilità.
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Esempio di sperimentazione: studio della fecondità
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• Obiettivo: analisi differenziale della fecondità  Effetti della crisi
e breve e medio termine.
• Dati: archivio Archimede 2011 (precarietà familiare) con individui
e famiglie.
• Elaborazioni: ricostruzione della discendenza delle donne
residenti, relativamente ai figli ancora in vita e coresidenti.
• Per ogni persona di età tra 0 e 15 anni si è proceduto a ricercare
la madre all’interno della famiglia di residenza.
• La madre è individuata direttamente laddove possibile come nel
caso di figli e della intestataria della scheda o del coniuge.
• La ricerca della madre è fatta per passi successivi, utilizzando
via via i criteri più laschi.
Esempio di sperimentazione: studio della fecondità
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• Si procede a ricercare una candidata al ruolo di madre tra le donne
nella famiglia di età alla nascita del figlio almeno superiore a 19 anni
e inferiore a 45, con relazione di parentela e stato civile coerenti .
• Per ogni donna di età da 20 a 44 anni si è ricostruita la discendenza
(ancora in vita) ricercando i figli tra i residenti nella stessa famiglia di
età tra 0 e 15 anni.
• Vanno gestite varie problematiche legate all’uso di variabili derivate
(età) e non originarie (data di nascita).
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Esempio di sperimentazione: uso dei big data
•
II dati di telefonia mobile aiutano
a rilevare i movimenti delle
persone, il pendolarismo, il
turismo e l’immigrazione
•
Il progetto «Persons&Places»
utilizza dati di telefonia mobile
per:
-
Stimare la popolazione urbana
-
Stimare la mobilità all’interno
delle città
-
Pianificare interventi di
emergenza
-
Valutare i flussi turistici
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"GIUSEPPE PARENTI"
Qualche considerazione finale
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• Archimede è una fonte utilizzabile già da subito per analisi
differenziali e territoriali a livello locale negli ambiti
demografico, sociale e economico su individui e famiglie.
• Archimede rileva i dati di un «mondo amministrativo», ma questo
non è di per sé un limite per l’utilizzo dei dati da parte di un ente,
che opera, per molti servizi, proprio con informazioni del «mondo
amministrativo».
• Archimede non è integrabile con le fonti locali, secondo metodi
di matching 1:1, ma con metodi statistici.
• L’evoluzione dei sistemi informativi potrebbe modificare
Archimede (INPS e invio comunicazioni delle erogazioni sociali
da parte dei comuni; Motorizzazione civile).
Giornata italiana della statistica
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INFORMATICA, APPLICAZIONI
"GIUSEPPE PARENTI"
Dynamic population mapping using mobile phone data
Deville et al. (2014). Dynamic population mapping using mobile phone data. Proceedings of the National Academy of Sciences, 111(45), 1588815893. doi: 10.1073/pnas.1408439111
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"GIUSEPPE PARENTI"
Dynamic population mapping using mobile phone data
Pierre Devillea,b,c,1, Catherine Linardc,d,1,2, Samuel Martine, Marius Gilbertc,d, Forrest R.
Stevensf, Andrea E. Gaughanf, Vincent D. Blondela, and Andrew J. Tatemg
PNAS - 2014
•
http://www.flowminder.org/case-studies/dynamic-populationmapping-using-mobile-phone-data
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