Simulazione sociale e politiche pubbliche Un'applicazione in ambiente NetLogo. Emilio Sulis Università di Torino

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Ornella Ferretti
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1 Simulazione sociale e politiche pubbliche Un'applicazione in ambiente NetLogo Emilio Sulis Università di Torino Trento, 8 maggio 2012

2 Simulazione sociale e politiche pubbliche Un'applicazione in ambiente NetLogo Social simulation is a research field that applies computational methods to study issues in the social sciences I bisogni e il contesto Applicazioni pratiche: esempi e codice Utilità per le politiche pubbliche

study issues in the social sciences I bisogni e il contesto Applicazioni

3 Simulazione sociale e politiche pubbliche Un'applicazione in ambiente NetLogo I bisogni Disporre di un quadro complessivo d'insieme di dati territoriali Rispondere alla domanda: Cosa succede se... (si modifica un servizio, la popolazione ecc.) Il contesto Terzo settore (crescita e servizi, Antonio Sandri), Università (Pietro Terna) e QRS

alla domanda: Cosa succede se... (si modifica un servizio, la popolazione ecc.

4 SOCIOLOGIA Università di Trento QRS soc.coop. Informatica e sociologia

5 Il contesto: Osservatorio Sociale sul Biellese AREA DATI [ demografia, salute, economia, abitazioni ] AREA RISORSE [ servizi pubblici e privati: scuole, ambulatori, gruppi ama...]

IT AREA DATI [ demografia, salute, economia,

6 Il contesto: Base dati reali Riferiti alla Popolazione Demografia Residenti per comune, anno, stato civile e genere [fonti: Istat, Regione Piemonte, Anagrafe comunale] Lavoro Lavoratori disoccupati per comune, età e genere Lavoratori in mobilità per comune, età e genere [Camera di Commercio, Centro per l'impiego, Regione Piemonte] Salute Pazienti oncologici per tipologia, età, genere, residenza [ASL]

per comune, età e genere Lavoratori in mobilità per comune, età e genere [Camera di Commercio,

7 Il contesto: Base di dati reali Riferiti alle Risorse Economia Imprese attive per comune, dimensioni, tipologia (farmacie, alimentari, edicole ecc.) Imprese per numero di unità locali e addetti [Camera di Commercio, ISTAT] Sanità Strutture: ambulatori, nuclei territoriali [ASL] Scuole Asili per l'infanzia, strutture scolastiche [Ufficio Scolastico Provinciale]

) Imprese per numero di unità locali e addetti [Camera di Commercio, ISTAT] Sanità

8 Il contesto: Shape GIS Confini amministrativi, viabilità, edifici, scuole, corsi d'acqua, ferrovie, rete idrica, ecc.

9 I programmi: framework metodologico Programmazione NetLogo GIS Ambiente di sviluppo per l'analisi statistica R Base Dati territoriale

10 PATCHES Contengono dati strutturali, per comune (servizi presenti, strutture per anziani, asili, scuole ecc.) TURTLES Gli agent contengono i dati relativi alle persone per comune (demografici, sociali, economici ecc.) L interazione tra agenti e strutture avviene in un territorio virtuale

) TURTLES Gli agent contengono i dati relativi alle persone per comune

11 Dati strutturali per comune: PATCHES Variabili Xcor, Ycor Nome del Comune pnome_comune N imprese attive pimpr_attive (5884) N farmacie pfarma (15) N farmacie podv (64)

12 Codice per le Patches e il GIS Caricare gli shape file Caricare dati (in tutta l'area delle patches con gis:apply-coverage)

13 PATCHES Caricare dati (in punti precisi delle patches) Monitor :

14 TURTLES Variabili Xcor, Ycor Genere 2 = femmina Età age = 2 (anni) Comune di residenza tname_municipality Status 1 = single

15 TURTLES Nelle turtles (agenti) carichiamo la popolazione complessiva a partire da: Dati aggregati (Istat) per comune: popolazione per età, genere, stato civile e... Dati puntuali (Servizi anagrafici comunali) per comune: residenza, nascita, età

popolazione per età, genere, stato civile e.

16 TURTLES Passaggio di valori alle variabili: 1) via file shape 2) via file di testo

17 TURTLES & PATCHES

18 TURTLES & PATCHES Interazione tra agenti e strutture Esempio delle farmacie 1. Soddisfazione se la persona trova una farmacia nel proprio comune o, in misura minore, nei comuni limitrofi 2. Ricerca per comune 3. Indici relativi ad ogni servizio per comune (S) 4 N S * peso +i N S * distanza i=1 Indice di fragilità sociale Due possibili applicazioni Modifica servizi e indice

comuni limitrofi 2. Ricerca per comune 3.

Indice di Fragilità Sociale "asili e strutture per l'infanzia sul totale" "case di riposo sul totale anziani" "centri di incontro per anziani" "unità territoriali ASL" "persone sole sul totale"

19 Indice di Fragilità Sociale "asili e strutture per l'infanzia sul totale" "case di riposo sul totale anziani" "centri di incontro per anziani" "unità territoriali ASL" "persone sole sul totale" "persone vedove sul totale" "numero divorziati sul totale" "numero coniug. sul totale" Indice di Fragilità Sociale IFS: demografia IFS: lavoro e reddito IFS: casa IFS: famiglia IFS: servizi e strutture "spazio abitativo" "case in affitto sul totale" "case di proprietà in totale" "case sfitte sul totale" "indice di vecchiaia" "indice di dip. strutturale" "indice di ricambio" "età media" "numero di anziani sul totale" "numero iscritti al C.P.I. sul totale" "numero iscritti in mobilità al su adulti" "numero imprese manifatturiere sul totale" "numero imprese attive su abitanti" "reddito disponibile pro capite" "depositi bancari per comune" Due parti algoritmo: presenza/assenza struttura e vicinanza nei 4 comuni limitrofi (es.farmacia) e confronto con relativo bacino di utenza di popolazione potenziale

sul totale" Indice di Fragilità Sociale IFS: demografia IFS: lavoro e reddito IFS: casa IFS: famiglia IFS: servizi e strutture "spazio abitativo" "case in affitto sul totale" "case di proprietà in

20 Modifica di servizi o strutture Indice di Fragilità Sociale IFS: demografia IFS: lavoro e reddito IFS: casa IFS: famiglia IFS: servizi e strutture Modifica servizi o strutture

21 [Progetto Lagrange Fondazione CRT] TURTLES Aggiungere complessità 1. Caricare le persone residenti per comune [indirizzo, genere, età, cittadinanza, nascita] e collocarle esattamente al loro domicilio in GIS. 2. Aggiungere variabili alle persone (es. caricando file pazienti oncologici) e analisi statistica per misure di associazione (?) con variabili ambientali e/o socio-economiche territoriali 3. Invecchiare le persone (previsioni demografiche di tipo analitico)

Gli agenti del modello Grazie ai database anagrafe e shape gis della Provincia, si possono localizzare le persone (maggiorenni) nell'indirizzo di residenza DB anagrafe comunale (dati

22 Gli agenti del modello Grazie ai database anagrafe e shape gis della Provincia, si possono localizzare le persone (maggiorenni) nell'indirizzo di residenza DB anagrafe comunale (dati pubblici) DB indirizzi - shape GIS Dip. Prevenzione ASL: correlazioni con tumori e altre variabili predirre la diffusione di patologie facilitare la rintracciabilità dei malati in caso di crisi

23 Previsioni demografiche TURTLES 1. Con il tasso di mortalità specifico per anno 2. Aggiungere il saldo migratorio 3. Nuovi nati come trend oppure dal calcolo tra tasso di fertilità e numero di donne in età feconda Risultato:

24 Collegare Netlogo a R [ R-Extension fornisce primitive per usare il software statistico GNU R in Netlogo]

25 Collegare Netlogo a R Codice:

26 Sviluppi possibili Come cambiano gli indici collegati alla popolazione nel tempo Networks (links tra turtles) IA (logica e agenti)

27 Simulazione sociale e politiche pubbliche Utilità per le politiche pubbliche: Prefigurazione dei problemi Facilitazione Opinione pubblica Valutazione Modellazione ARCS Dipartimento di Informatica Group Università di Torino Prof. Giancarlo Ruffo

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