Winter School in Futures Studies – Indici sintetici per la previsione sociale

Per affrontare la crescente complessità del mondo contemporaneo, l’impiego di strumenti in grado di descrivere in modo sintetico fenomeni sociali complessi può essere di grande utilità non soltanto per spiegare l’esistente, ma per anticipare l’evoluzione futura dei fenomeni.

Sempre più negli ultimi anni si diffonde l’uso di indicatori o “indici sintetici” per la rappresentazione dei fenomeni multidimensionali, come lo sviluppo, il benessere, la qualità della vita, le disuguaglianze, la povertà. Gli indici sintetici permettono di combinare più dimensioni e ottenere così una descrizione più realistica di una porzione complessa della realtà, a uso dei decisori che attraverso questi dati possono prendere decisioni per l’avvenire.

Nati nel contesto delle politiche macroeconomiche, gli indici sintetici si stanno oggi diffondendo anche nei contesti d’impresa, dove il loro utilizzo è di grande utilità per molteplici obiettivi, dall’analisi dei rischi alla valutazione della sostenibilità economica, sociale e ambientale a livello aziendale.

La Winter School in Futures Studies “Indici sintetici per la previsione sociale” è lo spin-off della Summer School in Future Studies sui Metodi quantitativi per la previsione sociale dell’Italian Institute for the Future, ed è pensata per offrire una formazione intensiva ed esperienziale sulla costruzione di indici sintetici attraverso le metodologie più innovative sviluppate in ambito statistico, con il coinvolgimento dei maggiori esperti in Italia per accompagnare passo dopo passo i partecipanti a comprendere e padroneggiare i metodi e gli strumenti necessari.

La Winter School è rivolta a ricercatori in ambito pubblico e privato, consulenti d’azienda, manager e data scientist con un background in scienze sociali, economiche o statistiche.

In posizione panoramica, in una delle zone più verdi di Napoli, il Culture Hotel Villa Capodimonte **** è a pochi passi dalla Reggia e Parco di Capodimonte, e attraverso la suggestiva Salita Moiariello è possibile raggiungere a piedi il centro storico. Dispone di ristorante e bar interni, solarium, palestra, ampio giardino, parcheggio privato.

Di seguito i principali temi e metodi che saranno approfonditi nella Winter School.

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.

Analisi multidimensionale

L’analisi fattoriale è una tecnica statistica per ridurre la dimensionalità di un insieme di dati, estraendo tutti i loro punti in comune in un numero minore di fattori. Può essere “esplorativa”, per esplorare le relazioni nascoste fra una serie di variabili osservate, o “confermativa”, quando si conosce già a priori la struttura delle variabili e si vuole confermare se tale struttura sia presente anche per i dati raccolti.

Analisi fattoriale dinamica

L’analisi fattoriale dinamica (DFA) è una tecnica utilizzata per individuare modelli comuni in un insieme di serie temporali e le relazioni tra queste serie e le variabili esplicative. Consente di combinare l’analisi cross-section e la dimensione temporale dei dati attraverso un modello di regressione lineare.

Partial Least Square

Il PLS (Partial Least Squares) è un metodo per relazionare due matrici di dati attraverso un modello multivariato, che si rende necessario nell’analisi dei fenomeni nei quali c’è un carattere dipendente legato a più variabili indipendenti.

PLS Path Modeling

Il PLS Path Modeling è un algoritmo iterativo che permette di stimare le relazioni esistenti tra i diversi blocchi di variabili attraverso un sistema di equazioni lineari, con lo scopo di identificare variabili latenti in grado di spiegare al meglio le relazioni tra blocchi di variabili.