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I Moduli Precompilati Online nella PA in Europa

 

Risultano essere scarsamente utilizzati anche nei paesi ad alto reddito

Il Desi Index calcola la quantità di dati precompilati nei moduli online dei servizi pubblici. I dati fanno riferimento al periodo tra il 2016 ed il 2021. Il Regno Unito è escluso dall’analisi.

Ranking dei paesi per quantità di dati precompilata nei moduli online dei servizi pubblici nel 2021. L’Estonia è al primo posto per valore della quantità di dati precompilata nei moduli online dei servizi pubblici con un valore pari a 13,88 unità, seguita dalla Finlandia con un valore pari a 13,84 unità e da Malta con un valore pari a 13,84 unità. A metà classifica vi sono il Lussemburgo con un valore pari a 9,71, seguita dalla Slovenia con un valore pari a 9,58 unità e dalla Polonia con valore pari a 9,34 unità. Chiudono la classifica la Grecia con un valore pari a 5,14 unità, seguita dalla Slovacchia con un valore pari a 5,13 unità e dalla Romania con un valore pari a 0,79 unità.

Ranking dei paesi per valore della variazione assoluta della quantità di dati precompilata nei moduli pubblici online tra il 2016 ed il 2021. L’Estonia è al primo posto con un valore pari a 2,78 unità pari ad un ammontare di 24,98%, a parimerito con il Portogallo con un valore pari a 2,78 unità pari ad un ammontare di 37,20%, e dalla Finlandia con un valore pari a 2,77% pari ad un ammontare di 24,988 unità. A metà classifica vi sono il Lussemburgo con un valore pari a 1,94 unità pari ad un ammontare di 24,98%, seguito dalla Slovenia pari ad un valore di 1,92 unità pari ad un ammontare di 24,988%, e dalla Polonia con un valore pari a 1,87 unità pari ad un valore di 24,988%. Chiudono la classifica la Grecia con un valore pari a 1,03 unità pari ad un valore di 24,988%, seguito dalla Slovacchia con un valore di -2,34 unità pari ad un ammontare di -31,321 unità e dalla Romania con un valore pari -6,68 unità pari ad un valore di -89,39%.

Clusterizzazione con algoritmo k-Means attraverso l’ottimizzazione del coefficiente di Silhouette. Di seguito viene realizzata una clusterizzazione con algoritmo k-Means ottimizzato per il valore del coefficiente di Silhouette. Tuttavia, per scegliere il numero corretto di clusters sono state applicate congiuntamente le seguenti condizioni ovvero:

  • ·         Il numero di cluster con il coefficiente di Silhouette globalmente più elevato;
  • ·  Un numero di cluster tale che nessun elemento all’interno del cluster avesse un valore del coefficiente di Silhouette negativo.

Pertanto, applicando congiuntamente queste due condizioni abbiamo scartato il cluster a 2 in quanto pure avendo il livello del coefficiente di Silhouette globalmente più elevato aveva anche un valore del coefficiente di Silhouette negativo per alcuni l’Ungheria.

  • ·      Cluster 1: Slovenia, Lussemburgo, Polonia, Belgio, Portogallo, Svezia, Irlanda, Ungheria, Austria, Spagna.
  • ·        Cluster 2: Malta, Finlandia, Estonia, Lituania, Danimarca, Lettonia, Paesi Bassi;
  • ·    Cluster 3: Germania, Francia, Cipro, Croazia, Grecia, Repubblica Ceca, Slovacchia, Romania, Italia, Bulgaria.

Dal punto di vista del valore della mediana è possibile verificare il seguente ordinamento dei clusters ovvero:  C2=12,78>C1=9,86>C3=6,02. Dal punto di vista geografico risulta una dominanza dei paesi baltici, della Finlandia, della Danimarca e del Belgio. Nel secondo cluster vi sono la penisola iberica, la Norvegia e la Polonia. Nel terzo cluster vi sono gli altri paesi europei. La diffusione dei format precompilati online è scarsamente presente nell’interno della stragrande maggioranza dei paesi europei, compresi i paesi ad alto reddito, come per esempio la Germania.

Network analysis con la distanza di Manhattan. Di seguito viene presentata una network analysis realizzata mediante l’utilizzo della distanza di Manhattan. In modo particolare esiste una struttura a network complessa tra i seguenti paesi ovvero: Polonia, Slovenia, Lussemburgo, Belgio, Svezia. In modo particolare:

·         La Polonia è connessa alla Slovenia con un valore pari a 0,13;

·         La Slovenia è connessa alla Polonia con un valore pari a 0,13 e al Lussemburgo con un valore pari a 0,068;

·         Il Lussemburgo è connesso alla Slovenia con un valore pari a 0,068 e al Belgio con un valore pari a 0,16;

·         Il Belgio è connesso al Lussemburgo con un valore pari a 0,16 e alla Svezia con un valore pari a 0,16;

·         La Svezia è connessa al Belgio con un valore pari a 0,16 unità.

Esiste una struttura a network complessa costituita da Malta, l’Estonia, e la Finlandia. In modo particolare:

  • ·         Malta è connessa con l’Estonia per un valore pari a 0,023 unità, e con la Finlandia per un valore pari a 0,00 unità;
  • ·         La Finlandia è connessa con Malta per un valore pari a 0,00 unità e con l’Estonia per un valore pari a 0,023;
  • ·         L’Estonia è connessa a Malta per un valore pari a 0,023 unità e alla Finlandia per un valore pari a 0,023 unità.
  • Esiste una connessione tra Francia, Germania e Croazia ovvero:
  • ·         La Germania è connessa alla Francia per un valore pari a 0,0097 unità, e con la Croazia per un valore pari a 0,062 unità;
  • ·         La Francia è connessa alla Croazia con un valore pari a 0,061 unità e alla Germania con un valore pari a 0,062 unità;
  • ·         La Croazia è connessa alla Francia con un valore pari a 0,061 unità e alla Germania con un valore pari a 0,062 unità.

Inoltre, esistono due strutture a network semplificate ovvero:

  • ·         Esiste una connessione tra Paesi Bassi e Lettonia per un valore pari a 0,062 unità;
  • ·         Esiste una connessione tra Bulgaria e Italia per un valore pari a 0,17 unità.

Conclusioni. L’utilizzo dei format precompilati online per i servizi pubblici non è molto diffuso nei paesi DESI. Tale valore, del resto, è in linea con quelli che sono i dati relativi all’utilizzo dell’e-government anch’esso caratterizzato da valori abbastanza ridotti. Ne deriva che la crescita dei servizi di e-government è l’elemento trainante anche per l’affermazione dei format precompilati online. Certamente vi sono delle resistenze rispetto alla digitalizzazione della pubblica amministrazione. Tali resistenze sono sostanzialmente connesse con la difficoltà della popolazione di utilizzare gli strumenti digitali per ottenere documentazione e svolgere pratiche che coinvolgono la parte pubblica. Inoltre vi  è anche una resistenza della pubblica amministrazione alla digitalizzazione dei servizi. Occorre quindi investire ulteriormente per fare in modo che i cittadini possano esercitare i propri diritti digitali e porre le basi per l’e-democracy. 



 


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