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Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio:dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
Iezzi Domenica Fioredistella - email:stella.iezzi@uniroma2.it
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Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
Outline1 Obiettivo2 Scenario
definizioneFonti statistiche
3 Datifemminicidi nel mondofemminicidi in Italia
4 WebminingSchemi di ponderazione
5 Caso di studiodatimetodo
6 Conclusioni e futuri sviluppi7 Riferimenti bibliografici
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Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
esaminare i dati, le fonti e le metodologie adottate a livellomondiale per raccogliere informazioni sulla violenza controle donne;descrivere i femminicidi avvenuti in Italia nell’ultimodecennio;illustrare alcuni metodi di web-mining per raccogliere eanalizzare dati non strutturati provenienti dal webanalizzare alcuni problemi metodologici e interpretativilegati al fenomeno del femmincidio1) costruzione della matrice dei pesi;2) algoritmi utilizzati in un processo di text clustering.
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Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
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definizione
Il femminicidio o femicidio?
Il femminicidio e’ qualsiasi forma di violenza esercitatasistematicamente sulle donne in nome di una sovrastrutturaideologica di matrice patriarcale, allo scopo di perpetuarne lasubordinazione e di annientarne l’identita’ attraversol’assoggettamento fisico o psicologico, fino alla schivitu’ o allamorte. Prop. Uccisione di una donna o di una ragazza.data: 2006. (Fonte: Devoto-Oli, 2013)
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Figure : Google Books Ngram Viewer - English corpus from 1800 to2013
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Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
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definizione
La violenza contro le donne e’ un problema globale cheattraversa le frontiere culturali, geografiche, religiose,sociali ed economiche di tutti i paesi del mondo,provocando innumerevoli problemi fisici e mentali alledonne e alla loro prole. Il femminicidio e’ la punta di questoiceberg di violenze, perpetrate soprattutto da partner edex-partner.In Italia, il 31,9% delle donne, con un’eta’ compresa tra16-70 anni, ha avuto un’esperienza di violenza fisica osessuale durante la propria vita, il 23,0% ha subitoviolenze sessuali, 18,8% solo violenze fisiche e il 4,8%stupri o tentati stupri (ISTAT, 2007).Dal 2000 al 2012, nel nostro paese, ci sono stati 2.220femicidi, di cui 1.570 in ambito domestico (EURES, 2012).
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definizione
Convenzione di Istanbul (Maggio, 2011) - articolo 1proteggere le donne da ogni forma di violenza e prevenire,perseguire ed eliminare violenza contro le donne e laviolenza domestica;contribuire ad eliminare ogni forma di discriminazionecontro le donne e promuovere la concreta parita’ tra isessi, ivi compreso rafforzando l’autonomia el’autodeterminazione delle donne;promuovere la cooperazione internazionale al fine dieliminare la violenza contro le donne e la violenzadomestica;sostenere e assistere le organizzazioni eautorita’incaricate dell’applicazione della legge in modoche possano collaborare efficacemente, al fine di adottareun approccio integrato per l’eliminazione della violenzacontro le donne e ivi la violenza domestica.
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definizione
il decreto su femminicidio in Italia e’ composto da 11 articoli. Ipunti piu’ significativi sono:
diventa rilevante, sotto il profilo penale, la relazione tra duepersone a prescindere da convivenze o vincolomatrimoniale (attuale o pregresso);Se si e’ in presenza di minacce ripetute la querela diventairrevocabile. Resta revocabile negli altri casi, ma solo insede processuale;Nei casi piu’ gravi si puo’ applicare l’allontanamento dallacasa familiare e il divieto di avvicinamento ai luoghifrequentati dalla persona offesa;Chi e’ allontanato dalla casa familiare puo’ esserecontrollato con il braccialetto elettronico: nel caso di attipersecutori si possono usare le intercettazioni.
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Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
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definizione
Delitti contro la persona denunciati dalle forze di poliziaall’autorita’ giudiziaria in base al sesso - anno 2010
tipo totale vittime (VA) vittime donne (VA e %)omicidi volontari 530 158 (29,8)violenze sessuali 3981 3601 (90,5)
stalking 6598 5110 (77,4)lesioni dolose 57716 23406 (40,6)
percosse 14544 7030 (48,3)minacce 76708 34810 (45,4)ingiurie 59421 31806 (53,5)
Fonte: Elaborazioni su dati ISTAT e EURES per gli omicidivolontari
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definizione
Delitti contro la persona denunciati dalle forze di poliziaall’autorita’ giudiziaria in base all’autore - anno 2010
tipo totale vittime (VA) %autori uominiOmicidi volontari 530 89,5Violenze sessuali 3981 98,0
stalking 6598 85,7lesioni dolose 57716 83,5
percosse 14544 75,1minacce 76708 78,7ingiurie 59421 65,5
Fonte: Elaborazioni su dati ISTAT e EURES per gli omicidivolontari
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definizione
Donne vittime di alcuni reati in base alla nazionalita’ - anno2010
tipo vittime italiane vittime straniereVA VA
Omicidi volontari 127 31Violenze sessuali 2395 1206
stalking 4239 871lesioni dolose 17844 5562
percosse 5345 1685minacce 29052 5758ingiurie 27260 4546
Fonte: Elaborazioni su dati ISTAT e EURES per gli omicidivolontari
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Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
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Fonti statistiche
ISTAT- Rilevazione sulle cause di morte- Numero di decessi per causa di morte, sesso, eta’ eresidenza, in particolare la voce "Omicidio e aggressioni".- Rilevazione annuale - Ultimi dati 2013 (rif. 2010)DB EURES sull’Omicidio Volontario in Italia- raccoglie e classifica tutti gli episodi di omicidio volontarioavvenuti in Italia- Oltre 18.000 casi dal 1990 ad oggi- 219 variabili (141 relative alla vittima e 78 all’autore)- I dati NON sono pubbliciCentro Antiviolenza Casa delle donne per non subireviolenza di Bologna dal 2008 al 2011
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Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
Alla forte attrazione mediatica si accompagna un rischio diinadeguata scientificita’ nei criteri utilizzati per raccogliere,selezionare e classificare gli eventi osservati, inoltre,l’autoproduzione di statistiche, non soggette ad alcuna verifica,sta producendo molta confusione.
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femminicidi nel mondo
Figure : Rates of female homicide victims per 100,000 femalepopulation, 2004− 2009
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femminicidi nel mondo
Figure : Proportion of women experiencing intimate partner physicalviolence at least once in their lifetime and in the last 12 months.19952006
11WHO, 2010Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi nel mondo
Figure : Femicide no., and prevalence rate per million women in UE(27 countries)
22Fonte: Iezzi, 2013
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femminicidi nel mondo
Figure : Violence against Women Prevalence Data: extracted fromsurveys by Country Compiled by UN Women (as of March 2011)
33Fonte: Iezzi, 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Femminicidi in Italia 2000− 2012
Fonte: Elaborazioni su DB EURES (2013)
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femminicidi in Italia
Figure : Femminicidi in Italia - indice per mln di donne 2000− 2012
Fonte: Elaborazioni su DB EURES (2013)
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femminicidi in Italia
Distribuzione del femminicidio in Italia per ambito - 2000− 2012
tipo VA %famiglia 1570 70,7criminalita’ 315 14,2criminalita’ comune/occasionale 274 12,3criminalita’ organizzata 41 1,8altre relazioni di prossimita’ 174 8,1omicidio tra conoscenti/intragruppo 91 4,1abitazione/vicinato 54 2,4lavoro/rapporti economici 34 1,5altro 28 1,3serial killer/omicidio psicopatici 26 1,2sette religiose/sataniche 2 0,1non rilevato 128 5,8
Fonte: Elaborazioni su dati ISTAT e EURES per gli omicidivolontari
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femminicidi in Italia
Figure : Autori dei femminicidi in ambito familiare
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Distribuzione regionale dei femminicidi
Fonte: Iezzi (2013)
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femminicidi in Italia
Figure : Eta’ vittima e autore
Fonte: Iezzi (2013)
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femminicidi in Italia
Figure : Femminicidi in ambito familiare: motivazioni
Fonte: Iezzi (2013)
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femminicidi in Italia
Figure : Femminicidi in ambito familiare: arma del delitto
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Femminicidi in ambito familiare: luogo del delitto
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Femminicidi in ambito familiare: ampiezza del comune in cuiavviene il delitto (%)
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Femminicidi in ambito familiare: ampiezza del comune in cuiavviene il delitto (pr)
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Nazionalita’ della vittima, valori % 2000− 2012
Fonte: Iezzi (2013)
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femminicidi in Italia
Figure : Nazionalita’ della vittima, indice per mln di donne residenti2000− 2012
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Omicidi di coppia in base alla relazione tra vittima e autore almomento dellâomicidio Anni 2000-2011 â Valori percentuali
Fonte: Iezzi (2013)
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femminicidi in Italia
Figure : Soggetto che ha deciso di separarsi
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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femminicidi in Italia
Figure : Tempo separazione-femminicidio
Fonte: Iezzi (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
Perche’ il webmining?le fonti disponibili presentano molti dati mancanti;raccogliere nuovi dati ad integrazione delle informazioniesistenti;costruire un vocabolario del linguaggio specifico....
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Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
Strategia di analisi
1 Fase di acquisizione dei testi:Reperimento: Web crawling, internet, basi documentali)Formattazione: trasformazione in XLM; riconoscimento di differenti tipi di Digital encoding: Latin 1, UTF-8, ...Archiviazione: costituzione del corpus di testi o del document warehouse
2 Fase di NLP (trattamento del linguaggio naturale):Riconoscere termini (uso di dizionari e basi di conoscenza/reti semantiche)Effettuare stemming (con attribuzione delle parti del discorso: sostantivi, aggettivi, verbi, avverbi)Costruire risorse specifiche personalizzateNormalizzare grafie di numeri, nomi e sigleIndividuare classi di parole chiaveMisurare concetti mediante estrazione di entita’ e loro relazioni
3 Text mining:Text clustering di testi per similarita’ del vocabolarioEstrazione di informazione
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Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
Figure : Le fasi di un processo di TM e Web Mining
Fonte: Elaborazioni su DB EURES (2013)Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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Schemi di ponderazione
Ciascun documento j puo’ essere rappresentato da un vettoredi termini pesati, selezionati in maniera opportuna, che assumela seguente forma:
dj = (w1j ,w2j , ..,wij , ...,wkj) ,dove wij rappresenta il peso per il termine ti , appartenente aldocumentot dj . bbDall’unione di questi vettori, otteniamo la matrice D termini perdocumenti (tdm):
w11 w12 ... w1nw21 w2,2 ... w2n... ... ... ...
wi1 wi2 ... win... ... ... ...
wk1 wk2 ... wkn
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Schemi di ponderazione
1) Schema booleano, dove wij assume valore 1 se il termine e’presente nel documento j e 0 altrimenti:
wij =
{1 if nij > 00 if nij = 0
dove nij e’ il numero di documenti di in cui il termine j occorre.2) Term frequency scheme (TF): dove wij e’ la frequenza dellaparola i nel documento j e nij , frequenza assoluta della parola inel documento j . Questo schema e’ noto come "bag-of-words(BoW)".
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Schemi di ponderazione
3)Normalized frequency scheme (NTF):
wij =tfij
maxtf ij
dove tf − ij la frequenza del termine i nel documento j e’ postapari al massimo della frequenza maxtf ij della parola i neldocumento j .4) TFIDF (term frequency inverse document frequency):
wij = NTFxlogNni
dove N e’ il numero totale di documenti e ni e’ il numero didocumenti in cui la parola i appare.
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Schemi di ponderazione
Il corpus come un network.
Table : Term Document Matrix or Affiliation Matrix of twenty-fourwords and seven texts
word/text text1 text2 text3 text4 text5 text6 text7word1 1 1 0 1 0 0 0
word2 1 0 0 0 1 1 1
... ... ... ... ... ... ... ...
word24 0 0 0 0 0 0 1
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Schemi di ponderazione
Figure : Grafo bipartito parole-documenti
Fonte: Iezzi (2012)
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Schemi di ponderazione
Figure : Grafo one-mode parole e testi
Fonte: Iezzi (2012)
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Schemi di ponderazione
bb
Basic k-means algorithm1 Select k point as initial centroids;
2 repeat
3 form k clusters by assigning eachpoint to its closest centroid;
4 recompute the centroid of eachcluster.
5 until centroids do not change
bbBasic k-medoids algorithm
1 Select k data point as initial medoids;
2 repeat
3 form k clusters by assigning eachpoint to its closest medoid;
4 see if any other point is a ’better’medoid.
5 until medoids do not change
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Schemi di ponderazione
Fuzzy c-meansQuesto algoritmo si basa sulla minimizzazione della seguentefunzione obiettivo:
cM =n∑
i=1
c∑j=1
umij ‖xi − ci‖2
dove m e’ qualunque numero reale maggiore di 1, uij e’ il gradodi appartenenza di xi al cluster ci
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dati
1000 annunci ANSA, pubblicati dal 2000 al 2012 su casi difemminicidio
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Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
metodo
Method Step n.1 Step n.2 Step n. 3M1 BOW LCA Hierarchical, PAM, k-meansM2 TFiDF PCA Hierarchical, PAM, k-meansM3 BOW Non metric MDS Hierarchical, PAM, k-meansM4 TFiDF MDS Hierarchical, PAM, k-means
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Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
metodo
Figure : Risultati della validazione interna da 2 a 6 gruppi
Iezzi, 2013âIezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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metodo
Figure : ACL annunci ANSA
Iezzi, 2013âIezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
Le modifiche apportate al sistema di ponderazione e aglialgoritmi evidenziano un miglioramento dei risultati.La sperimentazione e’ stata accompagnata dallapreparazione di programmi implementati sul software R.E’ in corso una collaborazione scientifica tra un gruppo diricercatori dell’Universita’ di Parigi 3 - Sorbonne Nouvelle -per sviluppare nuovi algoritmi per il text clustering daimplementare in Lexico 3 e R.
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Il femminicidio in Italia nell’ultimo decennio: dimensioni, caratteristiche e profili di rischio
Obiettivo Scenario Dati Webmining Caso di studio Conclusioni e futuri sviluppi Riferimenti bibliografici
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Iezzi Domenica Fioredistella - email: stella.iezzi@uniroma2.it Milano - 15 ottobre 2013
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