Sono circa 10 milioni gli italiani con più di 14 anni che dichiarano di non avere persone su cui contare
L’Istat calcola il valore
della variabile indicata come “Persone su cui contare” in base a quanto
indicato dall’Istat tale valore indica la “Percentuale di persone di 14 anni
e più che hanno parenti, amici o vicini su cui contare (oltre ai genitori,
figli, fratelli, sorelle, nonni, nipoti) sul totale delle persone di 14 anni e
più.”
Ranking delle regioni per
valore delle persone su cui contare nel 2020. Nel
2020 il Trentino Alto Adige è al primo posto per valore di 87,9, seguito dalla
Basilicata con un valore pari a 86,9 e dal Molise con un ammontare pari a 85,7.
A metà classifica vi sono la Toscana e l’Abruzzo con un ammontare pari a 83,1,
seguito dal Veneto con un valore pari a 82,3, e dal Friuli-Venezia Giulia con
un ammontare pari a 81,3 unità. Chiudono la classifica la Sicilia con un valore
pari a 79,8 unità, seguita dalle Marche con un valore pari a 78,5 unità e dalla
Puglia con un ammontare pari a 77,5 unità.
Ranking delle regioni per
valore della variazione percentuale delle persone su cui contare nel periodo
2013-2020. Il Molise è al primo posto per valore
della variazione percentuale delle persone su cui contare nel periodo tra il
2013 ed il 2020 con un valore pari a 14,27% ovvero pari a 10,7 unità; seguito
dalla Campania con un valore pari a 9,92% pari a 7,3 unità, e dall’Umbria con
un ammontare pari a 7,99 % pari a 6,2 unità. A metà classifica vi sono la Calabria
con un valore pari a 0,62% pari a 0,5 unità, seguita dall’Emilia Romagna con un
valore pari a 0,6% pari a 0,5 unità, e il Veneto con un ammontare pari a 0,37% con
un valore pari a 0,3 unità. Agli ultimi posto vi sono la Lombardia con un
ammontare pari a -2,43% pari a -2 unità, seguita dalle Marche con un ammontare
pari a -3,09% pari a -2,5 unità e dal Piemonte con un ammontare pari a 6,1%
pari ad un ammontare di -5,2 unità.
Nord Italia.
Nel Nord il valore delle persone su cui contare è diminuito nel passaggio tra
il 2013 ed il 2020 di un valore assoluto pari a -1,20 e di un valore
percentuale pari a -1,45%. Nel 2013 il valore delle persone su cui contare è stato
pari a 82,90 unità ed è cresciuto nel 2014 ad un valore pari a 83,60 unità
ovvero pari ad una crescita di 0,70 unità pari a 0,84%. Nel passaggio tra il 2014
ed il 2015 il valore delle persone su cui contare è diminuito da un ammontare
pari a 83,60 unità fino ad un valore pari a 82,90 unità ovvero pari ad una
variazione di -0,70 unità pari a -0,84%. Nel passaggio tra il 2015 ed il 2016
il valore delle persone su cui contare è passato da un ammontare pari a 82,90
fino ad un valore di 82,80 ovvero una variazione di -0,10 unità pari ad una
variazione di -0,12%. Nel passaggio tra il 2016 ed il 2017 il valore delle
persone su cui contare è cresciuto da un ammontare pari a 82,80 fino ad un
valore pari a 83,50 unità ovvero pari ad un valore di 0,70 unità pari a 0,85%.
Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il valore delle persone su cui contare è diminuito
da un ammontare pari a 83,50 fino ad un valore pari a 81,70 unità ovvero pari
ad una variazione di -1,80 unità pari ad una variazione di -2,16%. Nel
passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore della variazione delle persone su
cui contare è diminuito da un ammontare pari a 81,70 unità fino ad un valore
pari a 81,50 unità ovvero pari ad una variazione di -0,20 unità pari a a-0,24%.
Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 il valore della variazione delle persone
su cui contare è diminuito da un ammontare pari a 81,50 unità fino ad un valore
pari a 81,70 unità ovvero pari ad una variazione di 0,20 unità pari a un valore
di 0,25 unità.
Centro.
Il valore delle persone su cui contare nel centro è cresciuto nel periodo tra
il 2013 ed il 2020 di un valore pari a 0,30 unità in valore assoluto ovvero
pari a 0,36%. Nel 2013 il valore delle persone su cui contare nel centro è
stato pari ad un ammontare di 82,30 unità ed è cresciuto di un ammontare pari a
83,40 unità nel 2014 con una variazione di 1,10 unità pari ad un ammontare di
1,34%. Nel passaggio tra il 2014 ed il 2015 il valore delle persone su cui
contare è diminuito da un ammontare pare a 83,40 unità fino ad un ammontare di
82,40 unità ovvero pari ad un valore di 1 unità pari a -1,20%. Nel passaggio
tra il 2015 ed il 2016 il valore delle persone su cui contare nel centro è
diminuito da un ammontare pari a 82,40 fino ad un valore pari a 82,90 ovvero
pari ad una variazione di 0,50 unità pari ad una variazione di 0,61%. Nel
passaggio tra il 2016 ed il 2017 il valore della variazione delle persone su
cui contare nel centro è passato da un ammontare pari a 82,90 unità fino ad un
valore pari a 79,90 unità ovvero pari ad un valore di -3,00 unità ovvero pari a
-3.62%. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il valore delle persone su cui
contare nel centro è passato da un ammontare pari a 79,90 unità fino ad un
valore pari a 82,70 unità ovvero pari ad una variazione di 2,80 unità pari ad
un ammontare di 3,50 unità. Tra il 2018 ed il 2019 il valore delle persone su
cui contare nel centro è passato da un ammontare pari a 82,70 unità fino ad un
valore pari a 80,90 unità ovvero pari ad una variazione di -1,80 unità pari a -2,18%.
Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 il valore delle persone su cui contare è cresciuto
da un ammontare pari a 80,90 unità fino ad un valore di 82,60 unità ovvero pari
ad una variazione di 1,70 unità pari ad una variazione di 2,10%.
Mezzogiorno.
Il valore delle persone su cui contare nel Mezzogiorno è cresciuto nel passaggio
tra il 2013 ed il 2020 da un ammontare pari a 77,50 unità fino ad un valore
pari a 80,80 unità ovvero pari ad una variazione di 3,30 unità pari ad una
variazione percentuale di 4,26%. Nel passaggio tra il 2013 ed il 2014 il valore
delle persone su cui contare è cresciuto da un ammontare pari a 77,50 unità
fino ad un valore di 78,50 unità ovvero pari ad un variazione di 1,00 unità
pari ad un valore di 1,29%. Nel passaggio tra il 2014 ed il 2015 il valore
delle persone su cui contare è cresciuto da un ammontare pari a 78,50 unità
fino ad un valore pari a 79,40 unità ovvero pari ad una variazione di 0,90
unità pari ad un valore di 1,15%. Nel passaggio tra il 2015 ed il 2016 il
valore delle persone su cui contare è cresciuto da un ammontare pari a 79,40
unità fino ad un valore pari a 79,60 unità ovvero pari ad una variazione di 0,20
unità pari ad una variazione di 0,25%. Nel passaggio tra il 2016 ed il 2017 il
valore delle persone su cui contare nel Mezzogiorno è passato da un valore di 79,60
fino ad un valore di 76,60 unità ovvero pari ad una variazione di -3,00 unità
pari ad una variazione di -3,77%. Nel passaggio tra il 2017 ed il 2018 il
valore delle persone su cui contare è passato da un ammontare pari a 76,60
unità fino ad un valore pari a 78,30 unità ovvero pari ad una variazione di
1,70 unità pari a a 2,22%. Nel passaggio tra il 2018 ed il 2019 il valore delle
persone su cui contare è passato da un ammontare pari a 78,30 fino ad un valore
pari a 81,90 unità ovvero una crescita pari ad una variazione di 3,60 unità
pari a 4,60%. Nel passaggio tra il 2019 ed il 2020 il valore delle persone su
cui contare nel Mezzogiorno è diminuito da un ammontare pari a 81,90 unità fino
ad un valore pari a 80,80 unità ovvero pari ad una variazione di -1,10 unità
pari a -1,34%.
Clusterizzazione.
Di seguito viene ad essere presentata una clusterizzazione con l’algoritmo
k-Means ottimizzato per il tramite del coefficiente Silhouette che mette in
evidenza la presenza di 3 clusters come indicato di seguito ovvero:
·
Cluster 1: Puglia, Campania, Sicilia;
·
Cluster 2: Piemonte, Marche, Lombardia,
Veneto, Friuli-Venezia Giulia, Basilicata, Liguria, Lazio, Umbria, Toscana,
Emilia-Romagna; Sardegna, Molise, Calabria, Abruzzo,
·
Cluster 3: Trentino-Alto Adige, Valle d’Aosta.
La clusterizzazione viene
ad essere realizzata per mettere in evidenza la presenza di una dimensione
della regionalizzazione che possa in un qualche modo richiamare alla struttura
per macro-regioni ovvero Centro, Nord, Sud. Risulta pertanto che le regioni del
Cluster 3 hanno un valore della mediana della variabile “Persone su cui
contare” pari a 86,55 unità, seguito dalle regione del Cluster 2 con un
valore della mediana pari a 83,1 e dal Cluster 1 con un valore pari a 79,8
unità. Ne deriva pertanto il seguente ordinamento dei cluster ovvero C3>C2>C1.
Machine Learning e Predictions. Di
seguito sono stati utilizzato otto diversi algoritmi di machine learning per la
predizione del valore delle “Persone su cui contare”. I dati sono stati
divisi in due parti: il 70% dei dati sono stati impiegati per l’addestramento
degli algoritmi ed il 30% restante è stato utilizzato per la predizione vera e
propria. Per scegliere l’algoritmo “best predictor” gli otto algoritmi
sono stati ordinati in un ranking basato su quattro diverse tipologie di errori
ovvero “Mean Absolute Error”, “Mean Squared Error”, “Root Mean
Squared Error”, “Mean Signed Difference”. Ne è derivato pertanto il
seguente ordinamento degli algoritmi in termini di massimizzazione della
capacità predittiva ovvero:
·
Tree Ensemble Regression
con un valore del payoff pari a 5;
·
Simple Regression Tree
con un valore del payoff pari a 10;
·
Linear Regression
con un valore del payoff pari a 12;
·
Gradient
Boosted Trees Regression
con un valore del payoff pari a 17;
·
Random Forest Regression
e Probabilistic Neural Networks-PNN con un payoff pari a 21;
·
ANN-Artificial Neural Network
con un valore pari a 26;
·
Polynomial Regression
con un valore pari a 32.
In base all’utilizzo dell’algoritmi
Tree Ensemble Regression vengono predetti i seguenti valori per le
regioni indicate ovvero:
·
Piemonte
con un valore predetto in crescita da un ammontare pari a 80 fino ad un valore
pari a 82,23 ovvero una crescita di 2,2 unità pari al 2,8%;
·
Veneto
con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 82,3 unità fino ad un valore
di 81,53 ovvero una variazione di -0,8 unità pari ad un ammontare di -0,9%;
·
Umbria
con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 83,8 unità fino ad un
valore pari a 83,07 unità ovvero pari ad una variazione di -0,7 unità pari ad
un ammontare di -0,9%;
·
Lazio
con un variazione diminutiva da un ammontare pari a 83,2 unità fino ad un
valore di 80,88 unità ovvero una variazione di -2,3 unità pari ad una
variazione di -2,8%;
·
Abruzzo
con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 83,1 unità fino ad un
valore di 80,03 unità ovvero una variazione di -3,1 unità pari ad una variazione
di -3,7%;
·
Basilicata
con una variazione diminutiva da un ammontare pari a 86,9 unità fino ad un
valore pari a 82,71 unità ovvero pari ad una variazione complessiva di -4,2
unità pari a -4,8%.
In media il valore delle
predizioni per le regioni considerate è diminutivo con un valore medio pari
a-1,7%.
Conclusioni.
In sintesi, possiamo notare che circa l’80% degli intervistati dall’ISTAT-BES che
hanno più di 14 ritengono di avere delle persone su cui contare nelle macro-regioni
italiane. Inoltre, tra il 2013 ed il 2020 il valore delle persone su cui
contare è cresciuto di un ammontare pari a 1,9% in media nelle regioni
italiane. Tuttavia, l’unica macro-regione con una variazione diminutiva delle “Persone
su cui contare” tra il 2013 ed il 2020 è il Nord Italia mentre nel
Mezzogiorno e nel Centro Italia il valore è crescente nel medesimo periodo. Tuttavia,
la clusterizzazione evidenzia la presenza di 3 clusters con una dominanza del
cluster costituito dalle due sole regioni della Valle d’Aosta e del Trentino Alto
Adige, al secondo posto vi sono le altre regioni del Nord e le regioni del
Centro, mentre nel terzo cluster vi sono le regioni del Sud Italia. Tuttavia, il
dato può anche essere letto al contrario nella considerazione della presenza di
circa il 20% della popolazione che manca di avere dei riferimenti, ovvero delle
persone su cui contare in caso di necessità. Ne deriva la necessità di attivare
delle reti solidarietà e aiuto nei confronti delle persone che sono prive di
adeguati supporti relazionali. In modo particolare considerando che il numero
degli italiani che hanno più di 14 anni sono circa 52.479.805 allora vuol dire che vi sono circa 10.495.961 che mancano di supporto
e quindi potrebbero richiedere l’ausilio di associazioni, di organizzazioni del
terzo settore, e di politiche sociali. Un dato da non sottovalutare soprattutto
se si considera la presenza in Italia di molti nuovi poveri che generalmente
sono anche caratterizzati dal forme di esclusione sociale.
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