Le Persone su Cui Contare nelle Regioni Italiane

Di Angelo Leogrande

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.