L’Italian Institute for the Future organizza a novembre la terza edizione della Scuola di Metodi quantitativi per la Previsione sociale. Un corso residenziale unico in Italia per comprendere l’impiego di strumenti della statistica sociale all’ambito del foresight, la cui crescente applicazione in ambito pubblico e privato, tanto a livello nazionale quanto internazionale, aumenta l’esigenza di applicare metodologie basate sui dati quali-quantitativi per rendere gli studi di scenario più robusti e al tempo stesso integrarli con analisi quantitative dell’evoluzione di megatrend, fenomeni emergenti e wild card.
La Scuola intende fornire ai partecipanti le necessarie conoscenze teoriche e pratiche per riuscire ad applicare da subito nel proprio contesto professionale e di ricerca strumenti di tipo quantitativo da affiancare ai metodi qualitativi per gli studi di scenario, in un approccio integrato che ricade nel contesto dei mixed-methods.
Attraverso un corpo docenti che include alcuni dei massimi esperti italiani di Futures Studies e statistica applicata alla previsione sociale, la Scuola è pensata per unire il piacere di un soggiorno residenziale con un alto livello di formazione, laboratori pratici, esperienze di networking e la possibilità di accedere a percorsi di follow-up con attività integrative e affiancamento personalizzato nei mesi a seguire.
Obiettivi formativi
La Scuola ha per obiettivo la formazione di esperti in grado di impiegare, all’interno di organizzazioni pubbliche, private, università ed enti di ricerca, alcuni dei più diffusi metodi quali-quantitativi della previsione sociale. Alla fine del percorso formativo i partecipanti saranno in possesso di teorie, strumenti, competenze metodologiche e operative utili per progettare studi in ambito di previsione sociale che richiedono la raccolta e la convergenza di opinioni, la costruzione di questionari, l’uso di dataset, la costruzione di scenari probabilistici, l’uso di tecniche di machine learning.
Costituiscono obiettivi specifici della scuola:
- Padroneggiare la metodologia Delphi per essere in grado di concettualizzare un Delphi finalizzato a specifiche proprie esigenze e definire scenari di lungo termine attraverso la tecnica Delphi-based.
- Impiegare tecniche statistiche di base e avanzate per l’analisi degli indicatori di incertezza e di performance di un Delphi e di un’analisi di scenario.
- Comprendere il funzionamento dei principali indici statistici di previsione, fonti dei dati e utilizzo di dataset per la costruzione di indici.
- Saper impiegare le più recenti tecniche di IA generativa per la creazione di scenari visuali a partire da dati.
- Progettare, implementare e analizzare i risultati di indagini volte alla raccolta di opinioni a supporto di decisioni multicriterio attraverso l’impiego di criteri qualitativi e quantitativi.
- Comprendere i princìpi epistemologici, le principali teorie e metodi dei Futures Studies.
- Favorire lo scambio multidisciplinare e la contaminazione reciproca tra le diverse esperienze dei partecipanti per rafforzare la capacità di progettare studi complessi e multidimensionali.
Destinatari
La Scuola è progettata tanto per un pubblico in possesso di sole nozioni di base in ambito statistico/quantitativo quanto per partecipanti con livelli più avanzati che intendono formarsi al settore applicativo della previsione sociale.
La Scuola è rivolta a dottorandi e ricercatori nell’ambito delle scienze sociali, economiche, politiche e statistiche che intendono perfezionarsi nei metodi quantitativi della previsione sociale, nonché a professionisti e funzionari pubblici e privati che desiderano portare questi strumenti nel loro lavoro in ambito foresight.
Location
Circondato da un magnifico parco di alberi secolari, ai piedi delle colline appenniniche, all’interno di un’antica casa padronale risalente al XVIII secolo, l’Hotel Ca’ Vecchia è il luogo ideale per rilassarsi e godere della buona cucina emiliana. Lontano dal frastuono della città, si trova a 14 km da Bologna, a 1 km da Sasso Marconi e a pochi minuti di auto dal fiume Reno e dalle dolci colline marconiane.
Contenuti
Di seguito i principali temi e metodi che saranno approfonditi nella Scuola di Metodi quantitativi per la Previsione sociale
Metodo Delphi
Saranno approfonditi la sua origine epistemica, le prime applicazioni nell’ambito della corsa agli armamenti, il punto di vista probabilistico, il punto di vista statistico, applicazioni operative e casi-studio, progettazione pratica.
Delphi-based Scenarios
Si tratta di uno dei metodi più diffusi per la costruzione di scenari futuri, una procedura step-by-step in cui gli output del metodo Delphi sono usati come input per la costruzione degli scenari. Le proiezioni che risultano dall’applicazione del Delphi vengono classificate in modo da creare dei gruppi (clusters) i quali costituiscono la base per la successiva fase di costruzione degli scenari.
Indicatori di performance nella previsione sociale
Saranno approfonditi i metodi di analisi della stabilità, velocità di convergenza e consenso finale delle risposte in una survey Delphi.
Elementi di calcolo della probabilità
Introduzione ai parametri di incertezza attraverso l’approfondimento di argomenti quali probabilità classica, probabilità frequentista, probabilità assiomatica, approccio soggettivista di De Finetti.
Machine learning per la costruzione di scenari
Obiettivo è fornire da un lato una panoramica delle applicazioni del machine learning nell’ambito della previsione sociale, dall’altro un’applicazione pratica dell’impiego di intelligenze artificiali generative alla costruzione di scenari graphic-based a partire da dati attraverso l’uso delle GAN (Generative Adversarial Networks).
Indici sintetici
La creazione di indicatori di sintesi consente di integrare una grande quantità di informazioni in formati facilmente comprensibili ad un numero ampio di persone. Gli indici sintetici consistono nell’aggregazione di un insieme di variabili che rappresentano le diverse componenti di un concetto multidimensionale da misurare, come nel caso del PIL o del BES (indice di benessere equo e sostenibile). Si approfondirà la definizione degli indicatori, la verifica e trasformazione dei dati, metodi di ponderazione e aggregazione, con alcuni casi-studio.
Docenti
Mario Bolzan
Mario Bolzan è Professore ordinario di Statistica Sociale all’Università degli Studi di Padova, dove insegna Statistica per la valutazione dei servizi, Statistica sociale e Metodi statistici nell’analisi dati clinici. Presso la Pontificia Università Salesiana insegna Analisi dati sperimentali.
Yuri Calleo
Yuri Calleo è dottorando all’University College Dublin, dove partecipa a un progetto H2020, e tutor presso l’Università di Chieti-Pescara “G. D’Annunzio”. Nel 2022 ha vinto il “Next Generation Foresight Practioners Walkabout Prize” per le sue ricerche sull’applicazione dell’IA agli scenari Delphi.
Mara Di Berardo
Mara Di Berardo è Communications Director del Millennium Project, co-chair del nodo italiano e Communication officer del Foresight Europe Network. Esperta di pianificazione sociale partecipata e metodi partecipativi di futures research, ha lavorato tra gli altri per l’Istituto Nanoscienze e per l’Istituto per le Applicazioni del Calcolo del CNR.
Simone Di Zio
Simone Di Zio è Professore associato di Statistica Sociale all’Università degli Studi “G. D’Annunzio” di Chieti-Pescara, dove insegna Statistica sociale e criminologica e Statistica sociale e informatica. È co-chair del nodo italiano del Millennium Project. Con Antonio Pacinelli ha pubblicato il manuale “Statistica sociale” (2015).
Carolina Facioni
Carolina Facioni è Research Assistant in ISTAT, presso la Direzione Centrale per gli studi e la valorizzazione tematica nell’area delle statistiche sociali e demografiche. PhD in Metodologia delle Scienze Sociali, si occupa di tematiche connesse agli studi di previsione (Futures Studies) e di indicatori relativi alla qualità della vita.
Rocco Mazza
Rocco Mazza è ricercatore (RTD-A) in Demografia presso l’Università di Bari. È stato post-doc all’Università della Campania “L. Vanvitelli” e ha conseguito il dottorato in scienze sociali e statistiche all’Università di Napoli Federico II. Si occupa di population ageing, statistica sanitaria, text mining, dati multidimensionali, indicatori compositi, social media monitoring.
Costi
- Quota residenziale€ 1.290
- Partecipazione alla Scuola dal martedì 26 (dalle ore 13.00) al sabato 30 novembre (chiusura ore 16.00).
- Soggiorno in camera singola con bagno privato (check-in martedì 26, check-out sabato 30).
- Prima colazione, pranzo e cena (il menù comprende primo, secondo, contorno, acqua e caffè).
- Coffee break.
- Attività sociali.
Sconti
- Under-30: -30%
- Titolari Membership Premium IIF: -20%
- Titolari Membership Standard IIF: -15%
- Enti convenzionati: AFI-Associazione Futuristi Italiani, Complexity Institute: -15%
- Early-bird: iscrizioni entro il 20 ottobre -10%
- Quota non residenziale€ 850
- Partecipazione alla Scuola da martedì 26 (ore 13.00) al sabato 30 (chiusura ore 16.00).
- Coffee break.
- Pranzo presso il ristorante della struttura (il menù comprende primo, secondo, contorno, acqua e caffè).
- Attività sociali.
Sconti
- Under-30: -20%
- Titolari Membership Premium IIF: -15%
- Titolari Membership Standard IIF e enti convenzionati: -10%
- Early-bird entro il 20 ottobre: -5%
Extra
Opzione cena: +20 € al giorno.
