Corso di POPOLAZIONE TERRITORIO E SOCIETA’ 1

AA 2013-2014LEZIONE 0

INFORMAZIONI GENERALI SUL CORSO

• http://www.statistica.unimib.it/utenti/rimoldi/

• Esame frequentanti: - frequenza al corso - svolgimento esercitazioni 5/6 - discussione orale delle esercitazioni

• Esame non frequentanti: esame orale

• Materiale preparazione esame: dispense fornite e slides delle lezioni

• SEMINARI:

12 dicembre Tineke Fokkema (NIDI) Loneliness among older adults: Theory and empirical evidence

18 (o 19) dicembre Petros Pétsimeris (Univ. Paris 1-Pantheon Sorbonne) Social segregation in London

7 (o 8) gennaio Camille Schmoll (Univ. Paris 4 Diderot) Women migrants in Italy

OBIETTIVO DEL CORSO: integrare la conoscenza delle tecniche di analisi della popolazione con strumenti specifici per l’analisi territoriale

Popolazione Territorio

Parte 1

Strumenti per l’analisi

territoriale

Parte 2

Alcune tematiche

importanti in Italia

Introduzione autocorrelazione spaziale

Uso GIS

Popolazione Territorio

Definizione di popolazione: “Insieme di individui, stabilmente costituito, legato da vincoli di riproduzione e identificato da caratteristiche territoriali, politiche, giuridiche, etniche o religiose” (Livi Bacci 1990).

L’attributo più frequente

Il TEMPO è la dimensione fondamentale dei processi demografici (Santini 1992)

Ma è sul TERRITORIO che essi concretamente si osservano e si misurano.

OSSERVAZIONE DISPONIBILITA’ DEI DATI

Per tutte le discipline (statistiche) applicate, come la demografia, la statistica economica o la statistica sociale, la disponibilità delle informazioni di base si pone come precondizione indispensabile per la ricerca.

La disponibilità delle informazioni varia al variare della scala territoriale e dipende :a) dal livello di rilevazione delle informazionib) dal dettaglio di diffusione delle informazioni (segreto statistico)

Un ulteriore vincolo riguarda il tipo di misura del fenomeno su cui si indaga, misure assolute o indicatori: nel secondo caso sussistono vincoli di significato e consistenza (es. l’abortività viene misurata attraverso I tassi, per aggregati territoriali piccoli I valori possono non essere abbastanza consistenti) .

Infine, è necessario considerare l’obiettivo delle analisi: pur essendo rilevata individualmente un’informazione può non avere alcuna utilità se non è opportunamente misurata: la fecondità, ad esempio, viene rilevata per ogni singola donna ma è su un insieme di donne che il fenomeno ha interesse demografico.

CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO

A livello globale: http://unstats.un.org/unsd/methods/m49/m49.htm

(UNITED NATIONS Standard Country or Area Codes for Statistical Use)

- MACRO GEOGRAPHICAL REGIONS (Continenti, es. 002 Africa)

-REGIONS (es. 014 Eastern Africa, 017 Middle Africa, 015 Northern Africa, 018 Southern Africa, 011 Western Africa)

- COUNTRIES (es. 710 South Africa)

CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO

A livello europeo: http://epp.eurostat.ec.europa.eu/portal/page/portal/nuts_nomenclature/introduction

(EUROSTAT Nomenclature of territorial units for statistics - NUTS)

NUTS 2: basic regions for the application of regional policies (270)

NUTS 1: major socio-economic regions (97)

NUTS 3: small regions for specific diagnoses (1294)

Es, Le Macro-aree italiane, le Zone d'études et d'aménagement du territoire francesi, gli Stati federati tedeschi. Le Regioni in Belgio ecc.

Es, Le Regioni italiane, le Regioni francesi,, le comunità autonome in spagna

Es, Le Province italiane, i Dipartimenti francesi, le province spagnole,

LEVEL MINIMUM MAXIMUMNUTS 1 3 million 7 millionNUTS 2 800 000 3 millionNUTS 3 150 000 800 000

Principio 1 - dimensione

Principio 2 – criterio normativoLa definizione NUTS si basa sulle

classificazioni amministrative degli Stati

Principio 3 – criterio geografico generaleLe unità geografiche generali sono

preferibili rispetto a quelle specifiche per particolari obiettivi

Scopi della classificazione EUROSTAT

1) Raccolta e armonizzazione statistiche

2) Analisi socio-economiche:- NUTS1 principali aree socio-economiche

- NUTS2 aree base per l’applicazione di politiche regionali (ES- FONDI STRUTTURALI)

- NUTS3 piccole aree per specifiche analisi

CLASSIFICAZIONE DEL TERRITORIO

A livello nazionale: http://sistat.istat.it/sistat/ISTAT

Classificazione istituzionale

MACRO AREE: Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud, Isole(5)

REGIONI: Piemonte, Valle d’Aosta..ecc.(20)

PROVINCE: Alessandria, Torino…ecc.(110)

COMUNI:(8091 al 30.06.12)

di cui 10 città metropolitanedal 1.1.2014

N.Città metropolitana Delimitazione amministrativa

Popolazione 31.05.13

Superficie (km2)

Densità abitativa (km2)

1 Roma Provincia di Roma 4,056,731 5,352 757 2 Milano Provincia di Milano 3,119,756 1,575 1,977 3 Napoli Provincia di Napoli 3,053,539 1,171 2,607 4 Torino Provincia di Torino (ridim) 2,280,383 6,829 330 5 Bari Provincia di Bari 1,245,653 3,821 325 6 Bologna Provincia di Bologna 994,436 3,702 264 7 Firenze Provincia di Firenze 990,208 3,514 278 8 Genova Provincia di Genova 848,852 1,839 463 9 Venezia Provincia di Venezia 848,352 2,462 343

10 Reggio Calabria Provincia di Reggio Calabria 55,001 3,183 172

Delimitazione amministrativa Provvedimento11 Cagliari Non delimitata12 Catania Individua un'area di cui fanno parte 27 comuni13 Messina Individua un'area di cui fanno parte 51 comuni14 Palermo Individua un'area di cui fanno parte 27 comuni

E, nelle regioni a Statuto Speciale,

Classificazione funzionale

Sistemi Locali del Lavoro

Distretti Industriali

Distretti socio-sanitari

Ecc.

Il problema della DIMENSIONE di un aggregato può considerarsi da 2 punti di vista:DIMENSIONE DEMOGRAFICA: consistenza niumerica dell’aggregato di individui

DIMENSIONE GEOGRAFICA: ampiezza del territorio su cui viene rilevato un certo fenomeno demografico

http://www.worldatlas.com/aatlas/populations/ctyareal.htm

Ulteriore elemento di disturbo: ARBITRARIETA’ delle suddivisioni

AmministrativeStatistiche si intersecano e sovrappongonoFunzionali

Quale scegliere? Dipende! Unica regola: più si aggrega, più si media, più si va nel dettaglio territoriale più si coglie la differenza

MAUP

Concetti fondamentali nelle analisi geospaziali

LUOGO (posto)

Porzione di spazio di varia misura e forma.

I luoghi possono sovrapporsi (un lago che attraversa due comuni) o essere l’uno incluso nell’altro (l’Italia dentro l’Europa)

I luoghi cambiano e si trasformano continuamente: perché le persone si muovono, per I cambiamento climatici, per tutti I processi fisici e sociali che trasformano l’ambiente

I cambiamenti dovuti a cause naturali hanno solitamente tempi lunghi (eccetto le catastrofi come I terremoti, le inondazioni ecc.); sono ininfluenti sul ciclo di vita dell’individuo.

Ai luoghi sono associate molte informazioni, in genere legate al ruolo che I luoghi svolgono.

L’informazione di base per definire un luogo è un sistema di coordinate geografiche.

L’attuale WGS (World Geodetic System-1984) fornisce un’accurata stima delle coordinate per ciascun luogo della terra.

L’altitudine costituisce ancora elemento un problematico nella misura, essendo riferita al livello del mare che, a sua volta, è variabile

Accanto alle tre dimensionoi geografiche si associa normalmente il TEMPO.OGGETTO GEOGRAFICO

Varia nella misura e nella forma: punti (es. stazioni di rilevamento dell’inquinamento atmosferico), linee (es. reti stradali, fiumi), poligoni (es. comuni, regioni, Stati)

APPROCCIO SPAZIALE ai fenomeni

E’ possibile sintetizzare il punto di vista spaziale in 3 aspetti:

-

-

-

Distanza

Orientamento / Direzione

Contiguità

Esempio:

Un gruppo di turisti con guida in un luogo di interesse (es. Museo). La guida si ferma davanti alle opere di maggiore interesse: I turisti si disporranno davanti alla guida in modo da massimizzare vista e udito, possibilmente a semicerchio partendo dal centro e raggiungendo l’estremità finché non diventa talmente periferica da rendere più conveniente una posizione più centrale anche se più lontana.

Si noti che ogni turista occupa uno spazio. Lo spazio tenderà ad essere più piccolo tanto più si è vicini alla guida.

DISTANZA• L’efficacia della guida diminuisce all’aumentare della distanza;

questa è una proprietà che caratterizza molti fenomeni. I tempi di trasporto, ad esempio, aumentano con la distanza.

• Altri fenomeni sono invarianti: ad esempio la giurisdizione di una autorità su di un’area è la stessa sia alla periferia che al centro dell’area.

• La distanza fra due punti è generalmente definita come il cammino più breve, qualunque sia l’unità di misura.

• Vi sono molte misure possibili: NON ce n’è una giusta per tutti I problemi.Ogni problema va attentamente valutato; la distanza fra le unità può essere il semplice ordinamento oppure può essere asimmetrica.

• In uno spazio metrico la proncipale proprietà della distanza è che, dati a, b, c tre punti,

ORIENTAMENTO/DIREZIONE• Vi è una qualità direzionale nella voce della guida: ci sarà un fronte e un retro.• L’orientamento è dunque definito da 2 punti e da una freccia che li congiunge.

CONTIGUITA’/CONNESSIONE• Si parla di connessione, contiguità, adiacenza o semplicemente

posizione relativa come proprietà topologica dfello spazio.• La contiguità può rimanere invariante anche se cambiano la direzione

e la distanza.

Problematiche dei tre elementio Quando una (o più) delle tre dimensioni vengono ignorate emergono

alcune criticità: ad es. Negli studi urbani, l’analisi centro-periferia non è sufficiente.

o Negli studi di rete generalmente vengono ignorate sia la distanza che la direzione: le comunicazioni non hanno bisogno di link fisici, possono essere definite come associazioni (interazioni) funzionali che si manifestano attraverso SCAMBI.

o Gli scambi si riferiescono a flussi di persone, beni o comunicazionio Es. Nel caso dei turisti, la loro distribuzione spaziale dipende

unicamente dalla loro relazione funzionale (sono tutti li per ascoltare la guida): in questo caso lo scambio riguarda “le parole”

o Se si prende il gruppo di turisti e lo si sposta fuori dal museo, le caratteristiche del nuovo luogo modificheranno la disposizione dei turisti attorno alla guida (ostacoli fisici diversi, ecc.)

ALCUNI PROBLEMI GEOGRAFICI DI BASE

1. TENSIONE STORICASupponiamo di portare il gruppo di turisti fuori dal museo. Se trovassero delle panchine disposte abbastanza convenientemente le utilizzerebbero così come sono o con pochi spostamenti. La disposizione originaria delle panchine rappresenta il “beneficio” e il “legame” con il passato.In generale, l’insieme delle infrastrutture esistenti rapresentano un vincolo oltre che un’opportunità per le società.

2. TENSIONE DIMENSIONALEE’ la tensione che si crea tra punti e aree: la relazione che lega I punti dentro le aree (qual’è l’allocazione ottimale?)

3. TENSIONE SPAZIO-TEMPORALE (when time is short, space is conserved)

Ad esempio problema che si crea nel traffico nelle ore di punta o nelle sanatorie a tempo.

4. SCALA DI OSSERVAZIONEDeve dipendere dall’oggetto di studio

La variabilità dell’informazione al variare dell’area su cui è rilevata richiama ilPROBLEMA DELL’UNITA’ AREALE MODIFICABILE

MAUP (Modifiable Areal Unit Problem)

Il MAUP è la potenziale fonte di errore che si commette nelle analisi spaziali che utilizzano dati aggregati (Unwin 1996)

Per comprendere il MAUP dobbiamo partire dall’analisi dello spazio.Lo spazio è continuo, ma la nostra rappresentazione dello spazio non

può che essere discreta,

A PUNTI A LINEE

A POLIGONI IRREGOLARI

A POLIGONI REGOLARI

L’UTILIZZO DI UNITA’ AREALI DISCRETE E’ NECESSARIO OGNI VOLTA CHE VOGLIAMO MISURARE UN FENOMENO IN UN’AREA:

AD ES: Il livello della disoccupazione in Lombardia è aumentato; e nelle province?” L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ INDISPENSABILE OGNI VOLTA CHE VOGLIAMO MISURARE UN FENOMENO CHE NON PUO’ ESSERE MISURATO IN UN SINGOLO PUNTO AD ES: Tasso di natalità, % di fumatori, tasso di deforestamento L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ UTILE QUANDO VOGLIAMO PROTEGGERE LA PRIVACY AD ES: I dati del Censimento della popolazione che sono raccolti a livello individuale ma diffusi in modo aggregato L’UTILIZZO DELLE UNITA’ AREALI E’ UTILE QUANDO LE UNITA’ INDIVIDUALI SONO NUMEROSE AD ES: I dati sui consumi delle famiglie

E’ quindi necessario attribuire CONFINI

allo spazio

Confini amministrativi,

comuni, sezioni di

censimento

Linee costiere, fiumi

Quando disegniamo confini arbitrari, la dimensione e la forma dell’area

diventano elementi ARBITRARI, pertanto “soggettivi e discutibili” che

hanno conseguenze sui risultati dell’analisi

 Esempio:  LA DEFINIZIONE DEI COLLEGI ELETTORALI

Nella costruzione dei collegi, ottenuti per aggregazione di comuni, si possono configurare due situazioni: la concentrazione dei voti di un partito in POCHI collegi, in modo da riservare TUTTI I RESTANTI collegi all’elettorato dell’altro partito [PACKING]

la dispersione dei voti di un partito sul maggior numero possibile di collegi in modo tale che in nessuno di essi ottenga la maggioranza [DILUTION]

Es. Elezioni Politiche 2001: Il Centro–Destra vince nella maggioranza dei collegi elettorali e quindi ottiene il maggior numero dei parlamentari eletti nei collegi uninominali, anche se il numero complessivo di voti conquistati nella quota proporzionale dalle liste collegate al Centro-Sinistra è maggiore del numero di voti del Centro-Destra

Il MAUP si compone di 2 effetti

EFFETTO AGGREGAZIONEEFFETTO SCALA

Problema statistico Problema geografico

EFFETTO SCALA: variabilità dei risultati al variare del numero di aree, sulla stessa porzione di territorio

n = 16

n = 4 n = 2

Dimensione delle aree

Varia

nza

fra le aree entro le aree

(Weins, 1989)

Esempio: Sia V una variabile osservata sulle 16 unità in cui è divisa l’area A

Media = 3,75Varianza = 2,60

Media = 3,75Varianza = 0,50

Media = 3,75Varianza = 0,0

Esempio: L’area A è formata da 4 zone; si rileva l’età del capofamiglia delle famiglie

C 1°

2°N

2°S

Num. Fam. Età Zona 1° Zona 2°: 1 = C+1°; 2 = 2°N+2°S1 22 2°N 22 24 2°N 23 26 2°S 24 28 2°N 25 31 2°S 26 40 1° 17 48 1° 18 54 2°S 29 58 C 1

10 62 C 111 62 C 112 62 1° 1

Media di EtàEtichette di riga TotaleC 60,671° 50,002°N 24,672°S 37,00Totale 43,08dev st. 13,53

Media di EtàEtichette di riga Totale

1 55,332 30,83

Importo totale 43,08dev. St. 12,25

ESEMPIO: Si considerino ora 2 variabili: X variabile indipendente e Y variabile dipendente87 95 72 37 44 2440 55 55 38 88 3441 30 26 35 38 2414 56 37 34 8 1849 44 51 67 17 3755 25 33 32 59 54

72 75 85 29 58 3050 60 49 46 84 2321 46 22 42 45 1419 36 48 23 8 2938 47 52 52 22 4858 40 46 38 35 55

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

R² = 0.690187725216576

X

Y

(87+95)/2=91 54,5 34

47,5 46,5 61

35,5 30,5 31

35 35,5 13

46,5 59 27

40 32,5 56,5

73,5 57 44

55 47,5 53,5

33,5 32 29,5

27,5 35,5 18,5

42,5 52 35

49 42 45

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

R² = 0.815067465951822

X

Y

AUMENTA!

EFFETTO AGGREGAZIONE: variabilità dei risultati al variare della forma delle aree di aggregazione

N=3 N=3 N=3

L’effetto aggregazione ha a che fare con la maggiore o minore omogeneità dei valori all’interno delle aree aggregate

ESEMPIO

4 11 6

8 12 4

6 2 4

N=3 Media = 6,33s = 1,7

… per l’effetto scala

7

8

4

7,8 4,9

N=2 Media = 6,33s = 1,5

N=9 Media = 6,33s = 3,2

6 8,3 4,7

7,7

7,3

4

Per l’effetto aggregazione…

Media = (6+8,3+4,7)/3 = 6,33s = 1,5

Media = (7,7+7,3+4)/3 = 6,33s = 1,7

ESEMPIO: Si considerino ora le 2 variabili: X variabile indipendente e Y variabile dipendente87 95 72 37 44 2440 55 55 38 88 3441 30 26 35 38 2414 56 37 34 8 1849 44 51 67 17 3755 25 33 32 59 54

72 75 85 29 58 3050 60 49 46 84 2321 46 22 42 45 1419 36 48 23 8 2938 47 52 52 22 4858 40 46 38 35 55

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

R² = 0.690187725216576

X

Y

Originalmente R2=0,69

91 54,5 34

47,5 46,5 61

35,5 30,5 31

35 35,5 13

46,5 59 27

40 32,5 56,5

73,5 57 44

55 47,5 53,5

33,5 32 29,5

27,5 35,5 18,5

42,5 52 35

49 42 45

SCHEMA DI RAGGRUPPAMENTO 1

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

R² = 0.815067465951822

X

Y

Originalmente R2=0,69

raggruppando per colonnaR2 = 0,82

SCHEMA DI RAGGRUPPAMENTO 2

63,5 75,0 63,5 37,5 66,0 29,0

27,5 43,0 31,5 34,5 23,0 21,0

52,0 34,5 42,0 49,5 38,0 45,5

61,0 67,5 67,0 37,5 71,0 26,5

20,0 41,0 35,0 32,5 26,5 21,5

48,0 43,5 49,0 45,0 28,5 51,5

10 20 30 40 50 60 70 800

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

R² = 0.889925246715615

X

Y

Originalmente R2=0,69

raggruppando per colonnaR2 = 0,82

raggruppando per rigaR2 = 0,90

MAUP FALLACIA ECOLOGICALe relazioni statistiche tra i caratteri cambiano al cambiare della scala e/o del raggruppamento

La relazione statistica che si osserva al livello aggregato può

non essere vera a livello individuale

Esempio:

Grande variabilità nel Td,

Analoga variabilità nella % Ispanici

Gli individui di origine ispanica hanno una più elevata probabilità di essere disoccupati

Esempio 2: comportamenti riproduttivi

In generale, però, la relazione osservabile a livello individuale si nota anche a livello aggregato se, nel tempo, le variabili X e Y variano in modo simile in tutte le aree oggetto di studio (CASO DI NORMALITA’ ECOLOGICA).

Sia s una generica area; Y un comportamento; X vettore delle variabili esplicative

Quando non si dispone dei dati individuali si utilizzano spregiudicatamente i dati aggregati

Ma facendo ciò ipotizziamo che:

ESEMPIO 3: livello di religiosità e comportamento riproduttivo

Francia

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gli

Italia

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gliFrancia + Italia y = 1,5455x - 0,3636

R2 = 0,7506

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gli

Correlazione lineare fra le medie

y = 3x - 4R2 = 1

0

1

2

3

4

5

6

0 1 2 3 4 5 6

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gli

NORMALITA’ECOLOGICA

Francia

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gli

Italia

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gli

Francia + Italia

y = 0,3636x + 3,0909R2 = 0,0182

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gli

Correlazione lineare fra le medie

y = -4x + 14R2 = 1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

0 1 2 3 4 5 6 7 8

Livello di religiosità

Num

ero

di fi

gli

EFFETTI STRUTTURALI(Emile Durkheim 1858-1917)

Comportamenti e caratteristiche proprie degli aggregati di popolazione, indipendenti dai comportamenti e dalle caratteristiche degli individui ma in grado di influenzarli

Studio dei suicidi derivati da anomia (mancanza di una direzione morale): - Essere protestanti- Non essere sposati

Comunità

TASSI DI SUICIDIO

Maggioranza protestante

Maggioranza cattolica

Individui

Protestanti    

Cattolici    

ESEMPIO: tasso di natalità e % afro-americaniCampione di 12 stati, elencati in ordine decrescente per proporzione di afro-americani sul complesso della popolazione (primi 6; ultimi 6)

Tasso di natalità

I tassi di natalità sono più elevati dove è più alta la proporzione di afro-americani

In media, i tassi di natalità degli afro-americani sono più elevati

ESISTE L’EFFETTO STRUTTURALE?

Comunità

TASSI DI NATALITA’

Forte presenza afro-americani

Scarsa presenza afro-americani

Individui

Afro-americani Louisiana, Illinois, New Jersey

Massachusset, Missouri (tasso nat. Afro-am. Sopra la media)

Euro americaniGeorgia, Illinois, New Jersey, Maryland

Missouri, Kentucky, Colorado

NON SI PUO’ DIRE!... QUADRO CONFUSO

Ci si può chiedere se una minore presenza di afro-americani influisce sulla loro fecondità riducendola

Togliamo Illinois, New jersey, Missouri e Kentucky

• I tassi afro-am. Sono più alti degli euro-am. sia negli stati a forte presenza afro-am che in quelli a bassa presenza

• I tassi di natalità degli afro-am. Sono più elevati della media negli stati a forte presenza afro-am. ECCETTO COLORADO

• I tassi di natalità degli euro-am. Sono più bassi negli stati con bassa presenza Afro-am. ECCETTO MASSACHUSSET

• L’effetto strutturale è molto modesto, tenuto conto che le differenze tra i tassi complessivi del 1° e del 2° gruppo sono modeste