Un modello fuzzy di analisi statistica per

l’individuazione delle aree di rigenerazione

urbana

Francesco Selicato, Francesco Rotondo

Politecnico di Bari - Dipartimento di Architettura e Urbanistica

Paola PerchinunnoUniversità degli Studi di Bari - Dipartimento di Scienze Statistiche

Input 2010

Sesta Conferenza Nazionale in

Informatica e Pianificazione Urbana e Territoriale

Potenza, 13 – 15 Settembre 2010

Input 2010

Sesta Conferenza Nazionale in

Informatica e Pianificazione Urbana e Territoriale

Potenza, 13 – 15 Settembre 2010

La rigenerazione urbana è diventato uno dei temi dominanti delle

politiche in tutto il mondo occidentale

INTRODUZIONEINTRODUZIONE

Tale contributo parte dalla necessità di identificare, con un

procedimento scientificamente argomentabile, aree urbane da

riqualificare, caratterizzate da situazioni di povertà legate alle

abitazioni e alla loro dotazione di servizi, sulla base di dati statistici.

Individuazione delle aree bersaglio della rigenerazione urbana

nell’ambito delle politiche regionali e locali rivolte all’housing sociale

A tale risultato si perviene attraverso:

• la costruzione di un set di indicatori di disagio socio-abitativo in grado di

stimare la povertà urbana1;

• l’applicazione di un approccio fuzzy, al fine di superare la logica dicotomica

poveri/non poveri per passare a classificazioni di tipo “sfocato”2;

•la verifica dei risultati rispetto alle istanze degli abitanti

INTRODUZIONEINTRODUZIONE

1) TOWSEND P. (1979) GAILLY B. HAUSMAN P. (1984) MACK J. E LANSLEY S. (1985) DESAI M. E SHAH A. (1988) MUFFELS R. (1993)

2) ZADEH L.A. (1965) - DUBOIS D., PRADE H. (1980) - CERIOLI A., ZANI S. (1990) - CHELI B., LEMMI A. (1995)

• mancanza di servizi spesso associata alla scarsa qualità

edilizia di molte zone residenziali dei quartieri d’espansione;

•abbandono dei centri storici ( loro utilizzo per funzioni che ne

snaturano il carattere);

• l’emergenza ambientale di molte periferie urbane

determinata da varie forme di inquinamento, unitamente a

fenomeni di evidente mancanza di opportunità economiche e

di disgregazione sociale.

•E’ un problema multidimensionale e multiagente

1. ALCUNE QUESTIONI SULLA RIGENERAZIONE URBANA 1. ALCUNE QUESTIONI SULLA RIGENERAZIONE URBANA

• In un’epoca di crisi economica, in cui le risorse pubbliche

per le politiche di contrasto alla povertà e di riqualificazione

urbana sono sempre più scarse, le modalità di scelta delle

aree su cui concentrare queste esigue risorse e su cui

focalizzare l’attenzione degli investitori privati per moltiplicare

gli effetti dell’intervento pubblico, diviene una questione

fondamentale.

•Occorre, saper argomentare la scelta delle aree urbane su

cui indirizzare le politiche di rigenerazione urbana rendendo

trasparenti metodi e criteri di selezione tra le molteplici aree

periferiche potenzialmente candidabili.

1. ALCUNE QUESTIONI SULLA RIGENERAZIONE URBANA 1. ALCUNE QUESTIONI SULLA RIGENERAZIONE URBANA

La presenza di una svariata gamma di definizioni sul tema

della povertà comporta la necessità di ricorrere non più ad un

unico indicatore ma ad un gruppo di indicatori, utili per una

migliore descrizione delle condizioni di vita dei soggetti

Dalla fine degli anni ‘70 ad oggi numerosi studi sulla povertà

hanno dato origine ad una varietà di approcci in merito alla

definizione e costruzione di indicatori di disagio.

2. LA COSTRUZIONE DEGLI INDICI2. LA COSTRUZIONE DEGLI INDICI

Disagio socio abitativo

Tasso di disoccupazione

Indice di affollamento

Incidenza delle abitazioni in affitto

Incidenza delle abitazioni prive di impianto di riscaldamento

Gli indici sono stati calcolati in modo da far corrispondere a valori elevati

dell’indice un elevato livello di povertà. La fonte dei dati è il Censimento della

Popolazione e delle Abitazioni del 2001, Istat. Gli indici considerati sono:

2. LA COSTRUZIONE DEGLI INDICI2. LA COSTRUZIONE DEGLI INDICI

Lo sviluppo della teoria degli insiemi sfocati (o fuzzy) nasce dal

contributo primario di Zadeh (1965) e successivamente di Dubois e

Prade (1980) che definirono l’impianto metodologico.

L’utilizzo di metodologie sfocate nell’ambito degli studi sulla povertà

risale agli anni novanta (Cheli e Lemmi 1995), a partire dal metodo

Total Fuzzy and Relative (TFR) costruito sulla base di un primo

contributo di Cerioli e Zani del 1990.

3. L’APPROCCIO FUZZY3. L’APPROCCIO FUZZY

L’approccio sfocato TFR consiste nella definizione di una misura del grado

di appartenenza di un individuo all’insieme sfocato dei poveri, compreso

nell'intervallo tra 0 (se l’individuo non appartiene sicuramente all’insieme

dei poveri) e 1 (se appartiene sicuramente all’insieme dei poveri).

Se supponiamo di osservare K indicatori di povertà per ogni famiglia la

funzione di appartenenza della i-sima famiglia al sottoinsieme sfocato dei

poveri, può essere definita come media ponderata degli indicatori associati

alle variabili supplementari

niw

wxg

xf k

jj

k

jjji

i ,.....,1

).(

)(

1

1.

3. L’APPROCCIO TOTAL FUZZY AND RELATIVE3. L’APPROCCIO TOTAL FUZZY AND RELATIVE

4.ANALISI DEI RISULTATI4.ANALISI DEI RISULTATI

Fonte: elaborazione su dati Istat – Censimento della Popolazione e delle Abitazioni 2001

La Tavola seguente mostra il numero di sezioni di censimento, classificate a seconda del

valore fuzzy per tipologia di disagio sociale e abitativo del comune di Monopoli.

Condizioni di povertàValori

assolutiValori

percentuali

Non poveri (0,00-0,25) 78 45,3%

Scarsamente poveri (0,25-0,50) 55 32,0%

Abbastanza poveri (0,50-0,75) 22 12,8%

Sicuramente poveri (0,75-1,00) 17 9,9%

Totale 172 100,0%

Solo il 9,9% della popolazione residente nelle sezioni di censimento osservate presenta valori

fuzzy rappresentativi di situazioni di sicura povertà, contro un 45,3% che appartiene all’insieme

dei non poveri.

4.ANALISI DEI RISULTATI4.ANALISI DEI RISULTATI

Risulta, inoltre, interessante andare ad

analizzare nel dettaglio come si

distribuiscono le diverse condizioni di

povertà sull’intero territorio comunale

raggruppate all’interno di sei grandi

ambiti:

- urbano 1 (comprendente tutte le sezioni di censimento localizzate in città ad esclusione di

quelle comprese nella zona industriale);

- urbano2 (comprendente tutte le sezioni di censimento localizzate nella zona industriale);

- capitolo (principale zona turistica balneare);

- contrade 1, 2, 3 (comprendenti tutte le sezioni di censimento localizzate in tre gruppi di

differenti nuclei urbani distribuiti in campagna); agricolo (comprendente tutte le restanti

sezioni di censimento caratterizzate dalla presenza di poche abitazioni sparse e destinate

principalmente all’agricoltura).

4.ANALISI DEI RISULTATI – TFR4.ANALISI DEI RISULTATI – TFR

Appare evidente come le aree nelle quali si concentra un maggior numero di sezioni

appartenenti all’insieme sfocato dei sicuramente poveri sono le aree urbane (in particolare

l’area urbana 1).

Le contrade e l’area agricola risultano appartenenti prevalentemente all’insieme dei non

poveri anche in considerazione dei dati e degli indicatori utilizzati tutti relativi alla

popolazione e alle condizioni abitative (ad esempio l’indice di affollamento in campagna è

evidentemente molto basso).

0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%

agricolo

contrade 1

contrade 2

contrade 3

capitolo

urbano 1

urbano 2

Non poveri (0,00-0,25) Quasi poveri (0,25-0,50)Appena poveri (0,50-0,75) Sicuramente poveri (0,75-1,00)

5. LA RAPPRESENTAZIONE TERRITORIALE – IL CASO DI MONOPOLI5. LA RAPPRESENTAZIONE TERRITORIALE – IL CASO DI MONOPOLI

Andando a

rappresentare su

cartografia i dati

individuati, attraverso

un gradiente di colori

(massimo disagio

sociale con tonalità più

scure e minimo disagio

con tonalità più chiare),

si presenta una

situazione di immediata

lettura.

6. RIFLESSIONI CONCLUSIVE6. RIFLESSIONI CONCLUSIVE

La questione preliminare della identificazione delle soluzioni urbanistiche al

problema dei quartieri degradati da rigenerare, in un momento storico

caratterizzato da scarsità di risorse pubbliche da investire, attiene

l’individuazione delle aree caratterizzate da un maggior livello di povertà

urbana, in modo da orientare la scelta del decisore pubblico in modo

trasparente, argomentato ed oggettivo.

I metodi utilizzati possono costituire, quindi, un utile supporto alle politiche

abitative, evidenziando interessanti differenze territoriali sulla base delle

particolari indicazioni dettate dai singoli enti decisori.

RIFLESSIONI CONCLUSIVERIFLESSIONI CONCLUSIVE

La scelta delle aree “bersaglio” cui rivolgere le politiche di

rigenerazione urbana è effettuata a partire da una

valutazione comparativa tra le diverse aree del territorio

comunale che alcuni indicatori statistici indicano in stato di

povertà.

Questi indicatori coincidono nella gran parte dei casi con

quelli utilizzati in questo studio.

L’innovazione che l’approccio fuzzy qui presentato, porta alle

indagini utilizzate in questo tipo di piani urbanistici è la

possibilità di descrivere tutti questi indicatori in un solo

indice sintetico immediatamente comprensibile al decisore

politico ed amministrativo.

RIFLESSIONI CONCLUSIVERIFLESSIONI CONCLUSIVE

Se agli indicatori qui utilizzati si riuscisse ad integrare anche

altri parametri di disagio sociale e di degrado fisico come ad

esempio i sussidi di assistenza sociale erogati dal Comune

alle famiglie in difficoltà o le domande di sostegno al

pagamento dei fitti per soggetti particolarmente bisognosi,

questo tipo di indagine offrirebbe la base migliore per

guidare molte delle scelte effettuate dalle amministrazioni

pubbliche nel settore delle politiche urbane.

RIFLESSIONI CONCLUSIVERIFLESSIONI CONCLUSIVE

Inoltre, riuscire a rappresentare la distribuzione geografica

dell’indicatore fuzzy per sezioni di censimento di dimensione

sempre più vicina a quella degli isolati , rende subito

comprensibile la localizzazione delle principali necessità di

intervento di recupero e riqualificazione urbanistica.

Questa modalità di rappresentare la povertà consentirebbe al

decisore politico una scelta maggiormente ancorata alle

necessità rilevabili e non solo indirizzata da convenienze e

opportunità politiche.

GRAZIE PER L’ATTENZIONE!