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teoria e ricerca

Il ritorno di Bertoldo. Il campionamento multi-stage a raggio d’azione

Bertoldo’s comeback. The range of action in multi-stage sampling
Danilo Catania
p. 113-136

Abstract

The article proposes a new multi-stage sampling procedure in face to face surveys at national and regional level. This proposal foresees to assign to each interviewer a range of action where to realise their interviews, thus widening their concerning area, which isn’t anymore identifiable with a sampling point (often corresponding to the interviewer’s residence municipality), but with a sampling area where n municipalities are located and may be reached by the interviewer. The idea is to pass from an interviewer network, developed by market research agencies and constituted by single sampling points, to a network formed by sampling areas. This change of perspective allows the contractor to have more control when choosing the area and the municipalities where to submit the questionnaire. This method is therefore able to contrast eventual incorrect behaviours in data collecting procedures such as, for example, the development of «professional interviewees» networks (friends and acquaintances who steadily collaborate with them), created by some interviewers. The main objective of this proposal is to give to the contractor/researcher, who has a relationship with the market research agency, an active role in the sampling definition and realisation, offering statistical solutions (evaluation of sampling networks and estimation of the optimal size of the range of action) in order to reach a higher data quality. The aim is to adopt a disenchanted and critical point of view towards a certain sampling oratory, where terms like « representative sample» and «random sample», which are often used in publications of different survey agencies, have been transformed (many times for economic reasons) in lexical habits which uncritically compose the repertoire of the field research.

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Testo integrale

Ringrazio Alberto Marradi per le sue osservazioni durante la stesura dell’articolo, e soprattutto per avermi fatto comprendere il senso dello stare dalla parte di Bertoldo. Inoltre, desidero ringraziare Riccardo Borgoni per aver rivisto criticamente il par. 6.3 e gli amici che, a vario titolo, mi hanno spronato ad andare avanti. In particolare: David Recchia, Marta Simoni, Alessandro Serini, Gianfranco Zucca, Cristiano Caltabiano, Simona Bartolini e Sabrina Vagnoli.

1. Come farebbe Bertoldo: dividere il grano dalla gramigna

  • 1 In letteratura il personaggio di Bertoldo comparve per la prima volta in un testo anonimo dal titol (...)

1Bertoldo è una figura classica nella letteratura popolare medievale1. Villano astuto e mordace, Bertoldo incarna lo spirito di un popolo che con la satira criticava il potere costituito – in questo caso il dominio dei longobardi e poi dei franchi sulla penisola. Trasportato ai tempi nostri, nelle vesti di un ricercatore Bertoldo avrebbe il senso della realtà. Per questo motivo, nei due saggi in cui Marradi ha criticato le procedure con cui le agenzie di sondaggio estraggono i campioni (1989; 1997), ha fatto riferimento alla diffidenza che avrebbe avuto Bertoldo per le formule rituali con cui le agenzie coprono le loro pratiche scorrette. Bertoldo avrebbe diffidato anche della «legge dei grandi numeri» perché «una legge del genere gli serve a poco, visto che lui deve estrarre un solo campione, non infiniti campioni» (Marradi, 1997, 31).

2Probabilmente Bertoldo sosterrebbe che la realizzazione di una ricerca non possa essere, in toto o in parte, esternalizzata a soggetti terzi, che dando continue rassicurazioni sulla bontà del loro operato lo lasciano fuori dalla stanza dei bottoni, in attesa di una matrice in cui gli unici elementi che riesce a comprendere sono le intestazioni delle colonne, ovvero le etichette delle variabili; mentre i casi, le persone che hanno risposto al questionario, sono per lui un’incognita. Volendo vederci chiaro, gli piacerebbe sapere quali persone hanno risposto al questionario, come sono state scelte, e – soprattutto – in che posti.

3Bertoldo porrebbe queste domande a chi si è occupato della raccolta delle informazioni, ricevendo in cambio risposte vaghe, che rimandano a protocolli nei quali si certifica la qualità dell’operato dell’azienda. Si troverebbe fra le mani una nota in carta patinata in cui si attesta pomposamente che il campione commissionato è «casuale e rappresentativo». Formule rituali che bastano a rassicurare i committenti dei sondaggi ma non basterebbero a Bertoldo: da villano astuto ed esperto ha sempre saputo che le formule rituali sono usate da chi ha il potere per nascondere il vuoto.

  • 2 Già in passato autori come Gian Antonio Gilli (1971), Vittorio Capecchi (1972), Giorgio Chiari e Pi (...)

4È trascorso un decennio dalla pubblicazione di Casuale e rappresentativo: ma cosa vuol dire? saggio di Marradi che ha costituito un punto di svolta per la mia crescita professionale. Vi ho scoperto il tentativo di comunicare un approccio di fondo verso la ricerca: andare oltre la parola, svelando le imposture di un discorso retorico e mistificante. Nelle teorie del campionamento statistico, termini come ‘rappresentativo’ e ‘casuale’, tante volte usati nei resoconti pubblicati dalle diverse agenzie di sondaggio, ma anche nelle note metodologiche dei vari saggi accademici, suonano spesso vuote. Si sono trasformati in consuetudini lessicali che acriticamente compongono il repertorio della ricerca sul campo, ammantandolo con le vesti dell’oggettività scientifica2.

5Nel saggio in questione Marradi svela gli inganni operati con le parole, seguendo un’impostazione a lui abituale (1994). La sua critica alle agenzie di sondaggio, a quel modo di manipolare il linguaggio per rendere il prodotto finale commercialmente appetibile, è un tentativo di restituire all’indagine sul campo una valenza conoscitiva e non di facciata.

6Un atteggiamento presente anche nelle parole con cui Paolo Ceri introduce la sua antologia La politica e i sondaggi (che include il saggio di Marradi): «La qualità dei sondaggi non si misura, però, con la customer satisfaction. Anzi, quando si manifesta è da considerare un segnale di pericolo (…) Ma qual è il pericolo, l’aberrazione? Semplice: che la verità sia asservita all’utilità del destinatario. Che i risultati sono considerati veri perché utili, invece di essere considerati utili perché veri» (1997, 10). Lo stesso Ceri conclude il saggio con un invito a stare dalla parte di Bertoldo: «Capire prerogative e limiti dei sondaggi applicati alle questioni politiche, così da fornire elementi indispensabili per separare, da cittadini, il grano dalla gramigna. Questa è la mia convinzione; spero sia anche quella del lettore» (ivi, 18).

7Questo articolo si pone sulle orme di questi autori, cercando di approfondirne le tesi e di riprodurne anche lo stile: quel misto di rigore e puntiglio, ma anche di buon senso e di realismo.

8L’idea è che stando dalla parte di Bertoldo si possano proporre alcuni suggerimenti per migliorare la qualità del campionamento, una delle operazioni fondamentali della ricerca.

2. Un delitto perfetto?

9Qualche anno fa, quando mi barcamenavo alla ricerca di un lavoro, il direttore di un’importante agenzia di sondaggi mi diede un suggerimento che suonava così: «Se vuoi lavorare in questo mondo, devi imparare ad ascoltare il committente. Arrivare a comprendere dalle domande che pone le risposte che cerca».

10Dal lato del fornitore del servizio, il campione è «scientifico» se soddisfa le esigenze del committente. Se per caso un committente solleva questioni sulla qualità dei dati, il responsabile field è pronto a rassicurarlo, mostrandogli regolamenti, codici etici e certificazioni di qualità (Marbach, 2003). Al committente non rimane che prendere il prodotto finale e inserirlo in qualche suo scritto (relazioni aziendali, rapporti di ricerca di vario genere, articoli, monografie, etc.) in cui si sviluppano dotte tesi di marketing, sociologiche o di altro tipo, relegando in nota le informazioni (spesso scarne) sulle modalità di rilevazione dei dati.

11Rinunciando ad essere parte attiva nel processo di costruzione del campione e nelle operazioni di controllo degli intervistatori, il committente entra anch’esso in questo gioco delle parti in cui la bontà di quanto va asserendo è attestata (sulla carta) da un risicato protocollo che afferma la correttezza delle procedure di raccolta dei dati.

12Basti qui ricordare le conclusioni a cui è pervenuto Marradi riguardo alla natura dei campioni elaborati dalle agenzie di sondaggio, ricostruendo sulla base delle sue numerose esperienze i criteri seguiti dalle agenzie:

  1. le agenzie estraggono i comuni che diventano i loro punti di campionamento da una «rete» che costituisce un piccolo sotto-insieme della totalità dei comuni;

  2. tale rete è tendenzialmente permanente, o quanto meno viene modificata di rado e probabilmente solo in piccola parte;

  3. entrano di preferenza a far parte della «rete» i comuni raggiungibili dagli intervistatori con un minimo di costi per l’agenzia (che rimborsa le spese di trasferimento);

  4. un comune di montagna, o comunque costoso o faticoso da raggiungere, non ha alcuna probabilità di entrare a far parte della «rete», a meno che qualche intervistatore non vi risieda (1997, 36-37).

13Con l’istituzione dell’Autorità per le garanzie nelle comunicazioni (legge n. 249 del 1997) e la stesura del regolamento in materia di pubblicazione e diffusione dei sondaggi sui mezzi di comunicazione di massa (delibera n. 153 153/02/CSP e successive modifiche), le agenzie di sondaggio sono tenute a rendere pubbliche alcune informazioni sulle modalità di conduzione delle indagini, sul tipo di campionamento realizzato, pubblicando peraltro anche «la precisa indicazione dei luoghi dove è stata effettuata la rilevazione (regioni, province, circoscrizioni comunali)» (delibera n. 237/03/CSP, art. 3, c. 1, lettera d; corsivo mio). L’obbligo di pubblicare la lista dei punti di campionamento ci consente di esaminare le caratteristiche della rete di rilevazione posta in essere dalle diverse agenzie di sondaggio3. Una possibilità che rispetto al passato offre strumenti nuovi per «smascherare l’assassino».

14Quando Marradi scrisse i suoi articoli, prese atto di una situazione di scarsa trasparenza delle procedure di rilevazione e di una ridottissima attività di controllo dell’operato delle agenzie da parte di soggetti terzi, arrivando a concludere: «Si tratta di un delitto quasi perfetto, che lascia pochissime tracce, in quanto assai raramente la lista dei punti di campionamento viene pubblicata, e ancor più raramente viene controllata da qualcuno attento alle possibili distorsioni intenzionali» (1997, 38). Oggigiorno, il velo che copriva le distorsioni delle agenzie di sondaggio si è in parte squarciato davanti agli occhi di chi vuole vederci chiaro, come Bertoldo.

3. Lo strano caso di Bussero

15Le ipotesi esposte nel paragrafo precedente possono essere arricchite di nuovi spunti di riflessione: è possibile supporre che ci sia una rete di rilevatori trasversale agli istituti di sondaggio, ovvero un gruppo di intervistatori di professione che lavora per più di una agenzia. Questa ulteriore congettura è frutto di una mia analisi delle strutture di rilevazione di quattro diversi istituti di ricerca di mercato associati all’Assirm.

16In dettaglio, la mia scelta delle agenzie si è basata su una serie di criteri. Innanzitutto, ho tenuto conto della geografia, scegliendo due istituti di Milano (istituti A e B) e altrettanti con sede a Roma (istituti C e D). Queste due città sono infatti i poli in cui si concentra la maggioranza delle aziende di sondaggio. Oltre a ciò, ho considerato anche il tempo di attività dell’agenzia, prendendo in esame due istituti di lunga tradizione (A e C) e due di costituzione recente (B e D). Ho preso in considerazione le agenzie che negli ultimi anni hanno realizzato campioni su scala nazionale con almeno mille intervistati.

  • 4 Il nome degli istituti non compare perché non si vuole redigere un atto d’accusa diretto a specific (...)

17Di seguito sono riportate alcune informazioni preliminari sulle agenzie prese in esame4:

  • l’istituto A vanta un’esperienza consolidata nel campo della ricerca e da oltre 40 anni è attivo nel settore. La sede principale si trova a Milano. L’indagine presa in esame è stata realizzata nel 2006 su un campione di 3.000 individui «rappresentativo della popolazione italiana adulta di 15 anni ed oltre» (104 punti di campionamento);

  • l’istituto B è stato fondato negli anni ottanta e ha sede a Milano. L’indagine considerata è stata effettuata nel 2001 ma pubblicata di recente, e ha riguardato un «campione a due stadi rappresentativo della popolazione di riferimento»: individui con età superiore ai 14 anni (2.800 interviste realizzate in 90 punti di campionamento);

  • l’istituto C, con sede a Roma, è attivo da molti anni nel settore del marketing e della sondaggistica in generale. La ricerca esaminata è stata realizzata alla fine del 2005, contattando un campione di 1000 persone dai 18 anni in su «rappresentativo della popolazione adulta» (100 punti di campionamento);

  • l’istituto D è un’agenzia di recente costituzione con sede a Roma. L’indagine analizzata è stata realizzata nel 2005 su un campione «rappresentativo per quote dell’universo di riferimento» di 2.500 individui con età compresa tra i 15 e i 74 anni (185 punti campionamento).

18Prima di procedere all’analisi è opportuno descrivere brevemente il disegno di campionamento usato in queste indagini, come del resto – a quanto mi risulta – in tutte le campagne di interviste non telefoniche in ambito nazionale. Si tratta di campioni «stratificati»: le interviste sono suddivise sul territorio nazionale in modo proporzionale alla popolazione di riferimento, sulla base di una prima divisione del territorio in grandi aree geografiche, dette anche macro-regioni o aree Nielsen (Nord-Est, Nord-Ovest, Centro, Sud ed Isole). In una seconda fase le interviste sono ripartite a seconda della dimensione dei comuni. In questo caso, le fasce dimensionali (strati) dei centri variano da agenzia ad agenzia e secondo l’ampiezza del campione (da un minimo di tre ad un massimo di otto). Di solito, si usano cinque strati: oltre i 500mila abitanti; da 500mila a 100mila; da 100mila a 30mila; da 30mila a 10mila; sotto i 10mila abitanti.

19Se si usano i criteri di stratificazione sopra descritti, gli 8.101 comuni italiani risultano distribuiti come nella tabella 1.

Tabella 1 Distribuzione dei comuni italiani per area geografica e ampiezza dei centri

Area
geografica

ampiezza dei centri

oltre i
500.000 ab.

da 500.000
a 100.000 ab.

da 100.000
a 30.000 ab.

da 30.000
a 10.000 ab.

fino a
10.000 ab.

totale

Nord Ovest

3

4

54

191

2809

3061

Nord Est

0

14

26

179

1261

1480

Centro

1

7

54

135

806

1003

Sud e Isole

2

11

116

315

2113

2557

totale

6

36

250

820

6989

8101

20Come è facile intuire, nel caso di un’estrazione casuale dei punti di campionamento, la probabilità che due o più agenzie sorteggino uno stesso comune diminuisce in modo esponenziale nel passaggio dalla fascia dimensionale più elevata (oltre 500mila abitanti) a quella più piccola (al di sotto dei 10mila abitanti). Detto in altri termini, se rispetto ai grandi centri è ammissibile che due o più agenzie abbiano una rete di punti di campionamento sovrapposta, ciò risulta assai improbabile nel caso di punti di campionamento scelti nelle fasce dimensionali più piccole.

21L’impressione che esista sul territorio una rete trasversale di punti di campionamento si è man mano rafforzata confrontando i punti di campionamento delle quattro agenzie di sondaggi. Dal confronto delle diverse liste, escludendo i comuni con una popolazione superiore ai 50mila abitanti, è emersa infatti una ben strana casualità: 37 comuni sono stati estratti da almeno due delle quattro agenzie prese in esame. Di questi più della metà (22) riguardano comuni con una popolazione al di sotto dei 15mila abitanti (vedi appendice). Il caso più sospetto è quello del comune di Bussero, un piccolo centro (circa 8mila abitanti) della provincia di Milano, sorteggiato «casualmente» da tre agenzie su quattro.

22Ora, la probabilità che tre agenzie su quattro (nel nostro caso B, C e D) sorteggino dall’urna dei comuni del Nord-Ovest con una popolazione al di sotto dei 10mila abitanti (in totale, 2.809 comuni – vedi tab. 1) uno stesso comune è una su 13 milioni.

  • 5 Aggiungo che altri tre comuni con una popolazione leggermente superiore al limite fissato dei 50mil (...)

23Per di più, il sorteggio di questo comune non costituisce un evento isolato: San Nicola la Strada (18mila abitanti) in provincia di Caserta, Crema, Monfalcone e Galatina (Lecce) sono stati estratti da tre agenzie; la probabilità è una su 32mila nel caso di Galatina e San Nicola la Strada, una su 21mila per Monfalcone e una su 1.200 nel caso di Crema5.

24Tra l’altro, osservando il sito dell’Agcom, ho scoperto che un’altra agenzia di sondaggio, non contemplata tra quelle prese in considerazione, ha anch’essa scelto il comune di Bussero.

25Emerge quindi la presenza di una rete in cui alcuni intervistatori di professione, che agiscono soprattutto nei piccoli centri, collaborano con più di un’agenzia. Questo ulteriore tassello si inserisce in un quadro accusatorio che dovrebbe bastare a incastrare l’assassino – se ci fosse un giudice. Le agenzie sono mosse da principi di utilità economica in cui la massimizzazione del profitto è connessa alla riduzione dei costi. Ciò si traduce in scelte in cui la qualità del lavoro cede alle necessità di bilancio. Domina la razionalità economica dell’azienda (Marradi, 1997, 37).

26I punti di campionamento nei piccoli e medi centri spesso sono a ridosso di città grandi o medie, per abbattere il più possibile i costi di trasferimento dell’intervistatore; anche la presenza di una rete trasversale di intervistatori ha una ragione economica: la possibilità da parte di un intervistatore di collaborare con più agenzie gli consente di ridurre il costo unitario dell’intervista attraverso economie di scala permesse dalla committenza multipla.

27Nel prossimo paragrafo mostrerò in maggior dettaglio come l’esigenza da parte delle agenzie di contenere i costi della raccolta si riflette in vari modi sulla scelta dei criteri di campionamento.

4. Il territorio neutralizzato

28Ho accennato in precedenza al fatto che le agenzie di sondaggio, nella definizione dei campioni multi-stadio, ricorrano spesso alla cosiddetta ripartizione Nielsen che si basa su un doppio criterio di suddivisione territoriale: amministrativo, definendo secondo le classificazione Istat quattro o cinque grandi aree geografiche (Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud e/o Isole) e dimensionale, ripartendo i comuni in diverse fasce a seconda del numero di abitanti.

29Questo modo di frazionare il territorio tende ad omologare realtà locali tra loro assai dissimili, ponendo sullo stesso piano contesti fra loro assai differenti per tradizione, tessuto socio-economico e matrici culturali.

30Con la ripartizione Nielsen, intervistare un parmense o un triestino è la stessa cosa, dato che sono ambedue residenti nel Nord-Est e abitano in città comprese nella fascia demografica 100mila-250mila abitanti (Parma 163mila abitanti, Trieste 211mila abitanti). Ma provate a dire ad un cittadino di Parma che la sua risposta a un questionario è fungibile con quella di un triestino dato che risiedono nella macro-regione del Nord-Est: il parmense vi dirà che lui al più abita nel Nord ma non ad Est (lì ci abitano i romagnoli) mentre il triestino vi farà presente che lui non risiede al Nord, ma ad Est – un Est che travalica i confini amministrativi del nostro paese arrivando in Istria, Slovenia, Dalmazia.

  • 6 Nello specifico, il potere di risoluzione delle classificazioni territoriale è stato valutato attra (...)

31Peraltro, già da tempo Roberto Cartocci ha evidenziato i limiti della ripartizione Nielsen nel dar conto del comportamento elettorale. In dettaglio, l’autore ha analizzato il potere di risoluzione6 della suddivisione Nielsen e di altre sette ripartizioni territoriali (Dogan, 1967; Capecchi et al., 1968; Bartolini, 1976; Barbagli e Corbetta, 1980; Mannheimer e Zajckzyk, 1982; Farneti, 1983; Arculeo e Marradi, 1985). Dal confronto è emerso come la classificazione Nielsen sia la meno efficace nel disegnare zone internamente omogenee dal punto di vista del comportamento elettorale: «questa suddivisione appare assai insoddisfacente a causa dell’inserimento dell’Emilia Romagna insieme al Triveneto» (Cartocci, 1987, 489). Tali considerazioni dovrebbero sollecitare i ricercatori a una maggiore attenzione nella scelta dei criteri di suddivisione del territorio e a stabilire un confronto critico con le agenzie di sondaggio sui criteri di definizione del campionamento anziché accettare passivamente la prassi consolidata del campionamento per aree Nielsen. Questo confronto porterebbe allo scoperto le ragioni di fondo che guidano le agenzie di sondaggio nella definizione della propria rete di campionamento.

  • 7 L’analisi è stata condotta considerando come casi i 475 collegi uninominali per l’elezione dei depu (...)

32Ad esempio, confrontando le reti di rilevazione a nostra disposizione con la ripartizione del Paese in «otto Italie» proposta da Giovanni Di Franco7 (1995), si nota una scarsa presenza di punti di campionamento ubicati nelle aree del Profondo Nord e del Profondo Sud, zone queste distanti dai maggiori centri urbani e quindi dispendiose da raggiungere per gli intervistatori.

  • 8 Avvalendosi di sei indici di attività economica (agricola, industriale di servizio per il sistema p (...)

33Ad analoghe conclusioni si giunge prendendo in esame un altro tipo di classificazione territoriale suggerita da Luciano Vasapollo (1995) che, sulla base dei dati del censimento del 1991, individua otto zone dalla diversa vocazione produttiva8: i punti di campionamento delle agenzie in esame sono quasi assenti nelle aree «solo agricole» e «basso terziaria agricola», ovvero in contesti caratterizzati da piccole comunità rurali e montane distanti dai centri urbani.

34Come si diceva sopra, anche la scelta di quale comune costituisca un nodo della rete di rilevazione all’interno di ciascuna area è lasciata a considerazioni di carattere esclusivamente economico e logistico, privilegiando i comuni più vicini ad uno dei luoghi in cui risiede un collaboratore dell’agenzia, o quelli vicini a un polo universitario in cui reclutare a buon mercato qualche studente.

35Non a caso, nella rete dei punti di campionamento delle quattro agenzie prese in considerazione, i piccoli centri sono spesso contigui a capoluoghi di provincia. Quanto alla vicinanza con le città universitarie, il caso della Campania è emblematico: dopo Napoli, Salerno (secondo polo universitario per numero d’iscritti) è la provincia in cui si trova la maggior parte dei punti di campionamento delle agenzie, mentre di rado compaiono punti di campionamento nelle province dell’entroterra (soprattutto Benevento). In particolare, i punti di campionamento delle quattro agenzie nella provincia di Salerno sono 10; mentre nella provincia di Benevento, escluso il capoluogo di provincia, solo due istituti (C e D) hanno punti di campionamento.

36Emerge così solo una parte dell’Italia – costiera, addensata nei capoluoghi di provincia, terziarizzata – mentre rimane pressoché inascoltata l’Italia profonda dell’entroterra agricolo, che le montagne e la minor dotazione di infrastrutture rendono mal raggiungibile.

37Ma c’è di più: accanto a questi esempi di analisi ecologica sarebbe opportuno prevedere un secondo livello di differenziazione territoriale, suggerito da Arnaldo Bagnasco e Nicola Negri (2000); partendo dallo spunto di Simmel che i fatti sociali sono «formati spazialmente», essi sviluppano un modello di analisi localizzata dei fenomeni sociali.

  • 9 Nei ceti medi sono inseriti lavoratori che si occupano di bisogni immateriali. Si tratta, in partic (...)
  • 10 «Per le loro dimensioni, i problemi delle grandi città sono spesso e direttamente di rilevanza nazi (...)
  • 11 La distinzione tra grandi e medie città è ulteriormente specificata, individuando nel caso dei cent (...)

38In sintesi, lo studio in questione tende ad evidenziare il peso delle classi medie e dei ceti medi nell’orientare le politiche locali9, asserendo che nelle grandi città questi strati della popolazione «non sembrano giocare un grande e autonomo ruolo economico, politico e culturale» (ivi, 50), in quanto nelle metropoli gli interessi spesso esulano dal locale, avendo un respiro più ampio10; nelle città medie, al contrario, classi e ceti medi diventano determinanti, giacché in termini di consistenza demografica il loro peso specifico diviene rilevante11.

  • 12 «Una città media sarà sempre insieme di produttori e consumatori; le dinamiche tenderanno ad attiva (...)

39A ben vedere, la suddivisione proposta da Bagnasco e Negri, pur essendo – per ammissione degli autori – a tinte forti12, ha il merito di stimolare nuovi spunti di riflessione e offrire ulteriori strumenti per la valutazione delle reti di rilevazione. Difatti, oltre al confronto della struttura di rilevazione delle agenzie rispetto ad una ripartizione del territorio in grandi aree geografiche, si potrebbe ipotizzare, in seconda battuta, una valutazione dei punti di campionamento in base alla distinzione in centri grandi, città medie di consumatori e città medie di produttori, e così via.

40Gli esempi addotti in questa sede non esauriscono il ventaglio dei possibili modi di suddividere il territorio. Tuttavia, si è voluto ribadire la necessità, per chi intenda realizzare un campione nazionale o regionale, di premettere un’attenta analisi delle caratteristiche sociali, economiche, politiche e di altro genere del territorio.

41Le parole di Federica Pintaldi sintetizzano bene quanto si è argomentato in questo paragrafo:

Quando in una ricerca si adotta una unità d’analisi ecologica, è molto importante considerare sia la storia, sia la cultura, sia la collocazione sul territorio dei singoli esemplari dell’unità di analisi scelta (…) Di solito tutte queste ulteriori informazioni provengono dal patrimonio di conoscenze (siano esse tacite e/o specialistiche) del ricercatore e non sono organizzate sulla colonna della matrice dati (2003, 75-76).

42Più avanti l’autrice specifica ulteriormente questo passaggio, sostenendo la necessità di prendere le distanze dalle usuali procedure di campionamento, che nella sostanza negano i presupposti dell’analisi ecologica:

L’analisi ecologica dà indubbiamente un decisivo contributo alla caratterizzazione dei contesti e delle strutture sociali all’interno delle quali lo studio delle dinamiche individuali può essere meglio specificato (in senso lazarsfeldiano), sopperendo a quel «vuoto sociale» che contraddistingue spesso la ricerca survey.
Questa strategia di analisi implica il progetto di disegni di ricerca mirati, per i quali il piano di campionamento non segua la pratica usuale di stratificare il campione secondo l’ampiezza demografica e la zona geografica. La scelta del campione sarà guidata dall’analisi ecologica attraverso la quale scegliere dei contesti sociologicamente significativi. I dati individuali saranno così raccolti su base locale solamente in alcune zone. La perdita di rappresentatività rispetto alla popolazione italiana sarà compensata da una maggiore possibilità di analisi delle relazioni tra comportamenti individuali e contesto sociale (ivi, 115-116).

  • 13 Un disegno di campionamento multi-stage a raggio d’azione è stato realizzato dall’Iref in collabora (...)

43In questi due passi sono enunciati i principi guida del campionamento a raggio d’azione13 che propongo in questo saggio:

  1. il ricercatore è chiamato ad essere parte attiva nella definizione dei piani di campionamento, soprattutto nelle scelte da compiere per la suddivisione del territorio che intende analizzare;

  2. l’attenzione per il territorio, nelle sue innumerevoli espressioni, è parte integrante del disegno di ricerca.

44Suggerimenti utili per realizzare disegni di campionamento attenti alle specificità territoriali e agli obiettivi dell’indagine possono provenire anche da una disciplina lontana dalle scienze sociali: il birdwatching.

5. Nuovi punti d’osservazione: il birdwatching

  • 14 Per ‘densità’ si intende il numero di esemplari osservati per unità di superficie.
  • 15 Criteri analoghi sono usati anche dai biologi marini per analizzare la biodiversità presenti sui fo (...)

45In ornitologia, per stimare la densità14 di una determinata specie presente in una data area del territorio si adottano diverse tecniche di rilevazione, molte delle quali dipendono dai criteri di campionamento della distanza. Questi criteri assumono che la probabilità di avvistare un esemplare di una particolare specie è inversamente correlata all’ampiezza dell’area investigata e alla distanza da cui si osserva15. Detto in altri termini, più è ristretta l’area da osservare maggiore è la probabilità di avvistare un particolare uccello.

46Inoltre, ampliando l’area di campionamento, con molta probabilità aumenterà la varietà delle specie che vi ricadono, quindi la possibilità di cogliere la biodiversità presente in quel territorio. Dunque, il birdwatching può suggerirci che aumentando anche di pochi chilometri l’area di competenza dell’intervistatore si avrebbe modo di valorizzare la «antropodiversità» dell’area sotto osservazione.

47Gli uccellini sussurrano all’orecchio di Bertoldo un consiglio di buon senso utile per migliorare la qualità dei dati raccolti dalle agenzie di sondaggio. Sembra ormai assodato che la rete dei punti di campionamento delle agenzie non è «casuale», ma è frutto di una scelta ragionata. Alcuni intervistatori hanno a loro volta creato una propria rete di intervistati professionisti, ossia persone che collaborano stabilmente con loro, rispondendo oggi a un questionario su nuovi prodotti farmaceutici e domani a un questionario sull’esclusione sociale. Un fenomeno denunciato nell’articolo di una «intervistatrice pentita» (Toller, 1994) e che tra gli intervistatori del suo giro va sotto il nome di «effetto capannello»:

Ogni intervistatrice con un po’ d’esperienza si costruisce una fitta rete di amici e conoscenti che a loro volta indicano altri amici e conoscenti. (…) Tra gli intervistatori questo si chiama «effetto capannello», e si festeggia brindando alla regola che vieta di somministrare interviste a coloro che ne abbiano subite altre negli ultimi mesi (ivi, 88).

  • 16 Per una descrizione più dettagliata del campionamento «a raggio d’azione» si rimanda al paragrafo s (...)

48Questo stato di cose sfugge al controllo dei committenti e delle stesse agenzie. Occorre dunque elaborare soluzioni che cerchino di garantire quanto meno un maggiore controllo sulla scelta delle aree in cui verranno somministrati i questionari. È da questa esigenza che nasce la proposta di un campionamento «a raggio d’azione», che impedisce agli intervistatori di limitarsi ai luoghi che possono raggiungere comodamente16.

49Stabilendo che l’intervistatore debba muoversi entro un raggio in cui sono presenti n comuni, si renderà più difficile la formazione di reti amicali di intervistati professionisti.

50Questi due presupposti (attenzione verso il territorio e controllo del lavoro sul campo) basterebbero a sconvolgere le procedure correnti di campionamento multi-stage, che nelle mani delle agenzie di sondaggio si è trasformato in un processo industriale automatizzato e parcellizzato dove ciascuno ha la propria postazione e i propri compiti: una catena di montaggio in cui l’intervistatore è l’anello più debole dal punto di vista economico e più marginale. Secondo Ermelinda Boccuzzi, questa marginalità dell’intervistatore rivela una scarsa attenzione verso la qualità dell’informazione: «L’intervistatore marginale, appendice dello strumento, fa presumere una marginalità dello strumento stesso, del suo funzionamento, degli oggetti che va a misurare. Quello che è marginale, in fondo, è il collegamento con la realtà» (1985, 258).

  • 17 Per il momento, se si entra in un qualsisia home page di una affiliata Assirm, si clicca in «Risors (...)

51In quest’ottica, è essenziale che le agenzie di sondaggio rendano pubbliche le loro reti di campionamento territoriali17. Conoscerle è di fondamentale importanza per chi intenda realizzare un’indagine sul campo: si darebbe al committente la possibilità di valutare se sia preferibile la rete territoriale dell’agenzia X o quella di Y, in base alla distribuzione degli intervistatori in particolari contesti locali più interessanti per gli obiettivi dell’indagine.

6. Il campionamento multi-stage a raggio d’azione

52È facile intuire che il campionamento a raggio d’azione troverebbe non poche resistenze all’interno dell’industria del sondaggio: si sventolerebbe la necessità di rivedere al rialzo i costi dell’intervista; le agenzie stabiliscono il prezzo delle interviste partendo dalla condizione non scritta che ogni intervistatore si limiti al suo punto di campionamento; qualsiasi deroga a tale limitazione pesa sul portafoglio del cliente. Ma in questo modo è più facile agli intervistatori creare le reti di intervistati abituali di cui si diceva.

53Per combattere tali comportamenti occorre dunque ampliare la zona di competenza dell’intervistatore, non più identificabile con un punto di campionamento, ma con un’area nella quale sono ubicati n comuni tutti raggiungibili dall’intervistatore (fig. 1).

54Questa regola consentirebbe anche di introdurre dei procedimenti di scelta casuale dei comuni: lo stesso committente potrebbe sorteggiare nelle diverse aree una serie di comuni dove realizzare le interviste.

Figura 1 Dal punto di campionamento all’area di campionamento

Image 10000000000007620000041EB0C47C28.jpg

55Nei prossimi paragrafi illustrerò più in dettaglio la struttura del campionamento a raggio d’azione, introducendo alcuni suggerimenti di buon senso per la sua fattibilità. La descrizione muoverà da alcune considerazioni riguardanti la valutazione delle reti di rilevazione delle agenzie, presentando alcuni indici (di variabilità e di copertura territoriale) che aiutino il ricercatore nella scelta della rete, per poi passare al problema della definizione del raggio d’azione. Da ultimo, affronterò alcune questioni di carattere operativo, proponendo criteri per risolvere i problemi che potrebbero manifestarsi, fra i quali la sovrapposizione delle aree.

56In sintesi, quindi, la proposta del campionamento multi-stage si articola in tre fasi:

  1. valutazione della rete dei punti di campionamento delle agenzie di sondaggio, al fine di scegliere l’agenzia che garantisce la copertura territoriale meglio confacente agli obiettivi dell’indagine;

  2. individuazione dei punti di campionamento e stima dell’ampiezza ottimale del raggio d’azione;

  3. soluzione dei problemi connessi alla sovrapposizione delle aree di campionamento e scelta dei comuni nei quali realizzare le interviste.

6.1. La valutazione della rete di rilevazione

57Tra le agenzie è tendenzialmente da preferire quella che dispone di un maggior numero di punti di campionamento in quanto, a parità di raggio d’azione, copre una superficie più estesa di territorio. Di pari importanza è la distribuzione dei punti di campionamento, ossia la concentrazione/ dispersione della rete. La scelta dovrebbe ricadere su reti di rilevazione non troppo concentrate in certe aree, in quanto ciò potrebbe comportare sovrapposizioni delle aree di campionamento, limitando così l’estensione del raggio d’azione.

  • 18 Si tratta di una versione dell’indice diversa da quella proposta originariamente da Herfindal, il q (...)

58Per valutare la concentrazione dei punti di campionamento nello spazio si potrebbe impiegare un indice di concentrazione proposto da Herfindal18 (Leti, 1983, 441):

[1] Image 100000000000006400000057909F9FB5.jpg

dove δi è la distanza media dell’i-esimo punto di rilevazione rispetto agli n punti di campionamento presenti nella k-esima area.

59Questo indice non prende in considerazione il numero di punti di campionamento a disposizione delle agenzie. Pertanto, per rendere confrontabili i risultati, occorre normalizzarlo, usando la seguente espressione:

[2] Image 100000000000006400000037ACDE08E7.jpg

60Il campo di variazione di questo indice è compreso tra 0 (ossia massimo equilibrio delle distanze: equidistanza dei punti) e 1, massimo squilibrio delle distanze.

  • 19 In questo esempio, il calcolo dell’indice di concentrazione è stato realizzato prendendo in conside (...)

61Per chiarire meglio l’uso di questo indice nella valutazione delle rete di rilevazione, di seguito verranno presentati i risultati della formula indicata sopra con riferiti ai punti di campionamento di piccole e medie dimensioni del Lazio19 dei quattro istituti di sondaggio in esame (tab. 2).

62A una prima osservazione i nodi delle diverse reti di campionamento sono equidistanti fra loro. Infatti i quattro valori di o1k sono prossimi allo zero. Tuttavia, a parità di o1k è preferibile l’istituto D, perché presenta una maggiore disponibilità di rilevatori sul territorio (dieci punti di campionamento, contro i tre di A e B e i sei di C), garantendo così una maggiore copertura. Peraltro, un terzo parametro da considerare è la distanza media dei punti di campionamento. In tal senso, in una situazione in cui vi fossero reti con un indice di concentrazione simile e un ugual numero di punti di campionamento, è preferibile scegliere reti che abbiano una distanza media non troppo piccola (almeno superiore ai 20 km), al fine di scongiurare sovrapposizioni delle aree di campionamento dovute alla concentrazione di intervistatori in uno spazio limitato.

Tabella 2 Valori dell’indice di omogeneità di Herfindal per i punti di campionamento inferiori ai 50mila abitanti presenti nel Lazio

numero di punti
di campionamento

distanza
media (km)

istituto A

0,0313

3

67,0

istituto B

0,0104

3

78,0

istituto C

0,0036

6

53,3

istituto D

0,0104

10

45,0

63In conclusione, quindi, la scelta della rete di campionamento che soddisfa meglio gli obiettivi dell’indagine e assicura la migliore copertura del territorio con il minor dispendio di risorse è un primo passo essenziale per la realizzazione del campionamento a raggio d’azione.

6.2. Dove collocare la punta del compasso?

64Prima di entrare nel dettaglio, occorre precisare il fatto che il campionamento a raggio d’azione è opportuno soprattutto per i comuni con popolazione inferiore ai 50mila abitanti. Sono questi i comuni più esposti al pericolo dell’effetto capannello. Di solito, nelle reti di rilevazione delle agenzie essi sono stabili nel tempo, data la difficoltà di reperire intervistatori nei piccoli comuni.

65Date queste premesse, non stupisce che proprio nei punti di campionamento di piccole dimensioni si consolidino capannelli di professionisti della risposta: la stabilità nel tempo facilita l’instaurarsi di rapporti di amicizia tra intervistatore e intervistati. Con il passare del tempo l’intervistatore assume le vesti familiari di una persona che per mestiere fa domande: la diffidenza iniziale (qualora ci fosse stata) si è dissolta. I compaesani imparano a convivere con il questionario: rispondere a un po’ di domande è una cortesia che si fa all’amico intervistatore.

66A ribadire la necessità di tenere presenti le differenze fra piccoli e grandi comuni sopravvengono anche considerazioni relative all’analisi ecologica, e in particolare al problema dello squilibrio dimensionale delle unità spaziali. Il raggio d’azione consente di individuare delle aree di campionamento meglio bilanciate da un punto di vista demografico e meglio distribuite da un punto di vista territoriale.

6.3. Dal punto al raggio

67Dunque, come fissare il raggio d’azione dell’intervistatore? A questa domanda è possibile rispondere in molti modi, muovendo lungo una linea che congiunge idealmente la formalità della geometria e della statistica spaziale con l’informalità e il buon senso di accordi tra committente e fornitore, sulla scorta di una valutazione delle risorse disponibili. Qui verranno illustrati due possibili modi, che si articolano rispetto ai criteri di prossimità dei comuni da un centro e di autocorrelazione spaziale.

  • 20 Sul sito internet www.comuni-italiani.it è riportata la distanza di vicinato per tutti i comuni d’I (...)
  • 21 La distanza media regionale è la somma delle distanze di vicinato dei capoluoghi di provincia divis (...)

68Una prima proposta si basa sul criterio della distanza di vicinato, ossia lo spazio (espresso in km) compreso tra un certo comune e i venti comuni ad esso più vicini20. In generale, il calcolo della distanza di vicinato consente di analizzare la concentrazione dei comuni in un dato territorio. Ad esempio, tra le regioni la distanza media di vicinato21 varia da un minimo di 12 km della Lombardia a un massimo di 31 km della Basilicata. Questa differenza dipende tanto da fattori ambientali e orografici quanto da aspetti connessi al tipo di sviluppo demografico e insediativo.

69Nel caso specifico, il raggio d’azione è stabilito usando la distanza di vicinato calcolata sui punti di campionamento di una data agenzia di sondaggio. Si avrebbe così modo di definire le distanze di competenza di ogni intervistatore alla luce della particolare ubicazione geografica del punto di campionamento e della particolare distribuzione antropica.

70Accanto a tale criterio se ne può immaginare un secondo più formalizzato, che si fonda sulla nozione di autocorrelazione spaziale.

  • 22 Per gli obiettivi di questo articolo, nelle pagine seguenti tratterò la nozione di autocorrelazione (...)

71Come è noto, il coefficiente di correlazione di Pearson indica la forza dell’associazione tra due variabili. Nella statistica spaziale ne viene spesso usata una variante, il coefficiente di autocorrelazione spaziale. Questo rapporto misura la forza dell’associazione tra i valori assunti da una stessa variabile in due diversi punti nello spazio (i e j)22. Eccone la formula:

(3) Image 10000000000000C80000005F12F28635.jpg

  • 23 La variabilità spaziale di un fenomeno è la somma della variabilità di larga scala e quella di picc (...)

72A partire da questo coefficiente sono stati elaborati diversi indici relativi alla variabilità spaziale di piccola scala23 che vanno sotto il nome di LISA (Local Indicators of Spatial Association). Questi indici si fondano sull’assunto fondamentale dell’analisi spaziale: oggetti vicini tendono ad essere più simili rispetto ad oggetti lontani. In questo caso la struttura della dipendenza è positiva, ed è il caso più frequente nell’analisi di dati spaziali.

Figura 2 Struttura di adiacenza

Image 1000000000000762000002D22C5DECBD.jpg

  • 24 Nel caso del campionamento del raggio d’azione i luoghi sono i comuni (punti di campionamento) che (...)

73Generalmente, gli indici di dipendenza spaziale si basano su statistiche a prodotto misto tra una misura di prossimità/distanza tra due luoghi24 (i e j) e una misura di associazione tra i valori di Y in i e j. Ad esempio, si potrebbe analizzare la dipendenza spaziale di un particolare punto i rispetto al variare degli ordini di adiacenza tra questo punto e gli altri. Nel caso in figura, gli ordini di adiacenza sono tre: di prim’ordine (le unità spaziali che confinano direttamente con i); di second’ordine (le unità che confinano con le unità del primo ordine); di terz’ordine (le unità che confinano con quelle del secondo ordine).

74Gli indici LISA sono dei coefficienti di dipendenza spaziale ponderati rispetto alle distanze o alla struttura di adiacenza tra i luoghi in cui è suddivisa l’area d’analisi. Tra i diversi indici di dipendenza spaziale, uno dei più noti è quello di Moran:

(4) Image 10000000000000FA000000409252891D.jpg

  • 25 In questo caso l’uso del coefficiente di regressione per analizzare la dipendenze spaziale è corret (...)

dove n è il numero delle coppie osservate e So è la sommatoria dei pesi (wij) presi in considerazione. A ben vedere, l’indice di Moran è un coefficiente di regressione ponderato25, che ci dice quanto varia Yi per ogni unità di variazione di Yj.

75Questi indici sono impiegati in diversi studi: ad esempio nella cartografia per il lisciamento (smoothing) di mappe. Per definire le aree di campionamento, si potrebbe impiegare una loro versione modificata. Infatti, l’analisi e l’andamento della struttura di dipendenza spaziale dell’intorno del comune punto di campionamento consente di stimare la distanza del raggio d’azione oltre la quale le variazioni dell’indice di dipendenza non risultano più significative. Nella figura 3 la circonferenza tratteggiata e in grassetto rappresenta il limite oltre il quale l’autocorrelazione non è significativa. Questo limite definisce l’ampiezza del raggio d’azione.

Figura 3 Raggio d’azione con indici di dipendenza spaziale condizionati al punto di campionamento

Image 1000000000000762000004A8F364B2F5.jpg

  • 26 Sono disponibili diversi softwares di analisi ecologica che consentono di calcolare sia le distanze (...)
  • 27 La scelta della variabile Y risulta cruciale nel calcolo del raggio d’azione; pertanto dovrebbe ess (...)

76Come accennato, lo sviluppo dei modelli di autocorrelazione implica delle modifiche nella formulazione degli indici di dipendenza spaziale26. Nel caso dell’indice di Moran si potrebbe modificare l’espressione condizionando il calcolo rispetto al comune punto di campionamento, calcolando gli scarti tra il valore di Y27 in quel comune e i valori Y nei comuni adiacenti ad esso. In questo caso, una soluzione potrebbe essere di sostituire la media dei valori nei comuni adiacenti ( in formula 4) con il valore di Y nel punto di campionamento (Yp), come è illustrato nella formula:

(5) Image 10000000000000FA0000004F5BB02A0A.jpg

  • 28 In questo filone di studi, interessanti sviluppi sono stati esposti da Elisabetta Carfagna (2001) d (...)

77Si tratta di una proposta iniziale, che naturalmente può essere sviluppata e articolata28. Ad esempio, si potrebbero combinare le proposte qui descritte per la definizione del raggio d’azione, usando le distanze di vicinato come primo riferimento per l’analisi della dipendenza spaziale dei punti di campionamento.

7. Alcuni criteri di buon senso

78Ho accennato più volte all’eventualità che, stabilita l’estensione del raggio d’azione, due o più aree di campionamento possano sovrapporsi. Cosa fare in questi casi?

79Le soluzioni variano a seconda dell’approccio adottato per stabilire la lunghezza del raggio d’azione. Ad esempio, nella tecnica delle distanze di vicinato il problema della sovrapposizione delle aree è successivo alla fase di delimitazione del raggio d’azione. In altri termini, prima si stabilisce l’estensione delle zone di competenza degli intervistatori, poi si controlla sulla carta se una o più zone risultano sovrapposte. Qualora siano presenti aree di campionamento che hanno territori in comune è necessario introdurre delle regole che stabiliscano a quale intervistatore spetta la competenza sull’area in comune.

80Suggerisco di stabilire che non muti l’area di competenza del punto più vicino a un centro abitato superiore ai 50mila abitanti: nell’esempio in figura 4 il punto di campionamento A è il più vicino ad un centro di medie-grandi dimensioni. Sarà il punto di campionamento più lontano dal grande centro (il punto B) a modificare la configurazione della propria zona di rilevazione, in questo caso spostando verso destra il proprio spazio di competenza, per un’area di pari ampiezza alla porzione di territorio in comune con il punto A.

81Si consiglia di modificare le aree dei punti di campionamento interessati sempre in direzione opposta al grande centro, quindi allontanandosi da esso, per accrescere quella che nel par. 5 abbiamo chiamato «antropodiversità». I comuni contigui ai grandi poli di attrazione metropolitani sono infatti sempre più interessati a fenomeni di conurbazione, con un processo di omologazione agli stili di vita e alle abitudini tipiche della grande città.

Figura 4 Soluzione alla sovrapposizione delle aree

Image 1000000000000762000002B23CE2E727.jpg

82Dopo aver stabilito il raggio d’azione per ciascun punto di campionamento e risolto eventuali problemi di sovrapposizione, il ricercatore dovrà decidere in quali comuni dovranno recarsi gli intervistatori.

  • 29 Come del resto già fa la maggioranza delle agenzie di sondaggi.
  • 30 Per quanto riguarda la realizzazione del campionamento a raggio d’azione attraverso l’autocorrelazi (...)

83Una prima soluzione è decidere che ogni comune compreso in una determinata area di campionamento possa essere raggiunto. Tuttavia, questa opzione sarebbe dispendiosa in quanto si potrebbe dare il caso che un intervistatore si debba recare in un comune per realizzarvi solo una o due interviste. La soluzione di buon senso potrebbe essere quella di estrarre un numero limitato di comuni entro l’area di campionamento, numero che potrebbe essere posto in relazione con il totale delle interviste affidate all’intervistatore. Si potrebbe ad esempio stabilire29 che ogni 5 o 10 interviste venga estratto un comune. Inoltre, si potrebbero anche fissare dei criteri di estrazione, suddividendo in fasce diverse i comuni dell’area di campionamento30.

8. Il ritorno di Bertoldo

84Bertoldo non è uno che ignora la realtà; al contrario, comprende quanto sia arduo controllare l’operato di una moltitudine di persone disperse su un vasto territorio. Si rende conto delle difficoltà che le agenzie di sondaggi devono fronteggiare per bilanciare i costi con i ricavi, ma al contempo critica la loro riluttanza a fornire indicazioni sulla rete di rilevatori e sulle modalità dei loro spostamenti sul territorio. Occorre fidarsi e aspettare l’arrivo della matrice dei dati.

85Però Bertoldo ha più di un motivo per essere sospettoso. Ormai sa che i comuni estratti costituiscono in realtà i nodi di una rete pressoché immutabile nel tempo: una rete di comuni vicini ai grandi centri e/o facilmente raggiungibili. Inoltre, un’intervistatrice «pentita», Silvia Toller, ha svelato «l’effetto capannello»: gli intervistatori si creano una rete di amici e conoscenti disposti ad essere ripetutamente intervistati sui temi più vari. Infine, dopo aver visitato un sito ufficiale Bertoldo nutre un altro sospetto: che la rete di rilevatori sia comune a molte agenzie di sondaggi.

86Date queste premesse, Bertoldo ha cercato di prospettare una gamma di soluzioni che affrontassero il problema della scelta dei comuni in cui estrarre i nominativi, fuoriuscendo dalla razionalità puramente economica e dalle dichiarazioni rituali e meramente imbonitorie delle agenzie.

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Allegato

Sovrapposizioni dei punti di campionamento

provincia

popolazione

istituto A

istituto B

istituto C

istituto D

tre sovrapposizioni

Bussero

MI

8.491

x

x

x

S. Nicola La Strada

CE

18.724

x

x

x

Monfalcone

GO

26.395

x

x

x

Galatina

LE

28.081

x

x

x

Crema

CR

32.913

x

x

x

due sovrapposizioni (popolazione < 15mila abitanti)

Militello Rosmarino

ME

1.436

x

x

Bistagno

AL

1.735

x

x

Noviglio

MI

2.791

x

x

Castiglione cosentino

CS

3.062

x

x

Sarsina

FC

3.662

x

x

Colliano

SA

3.829

x

x

Canale

CN

5.217

x

x

Aquino

FR

5.337

x

x

Irsina

MT

5.726

x

x

Diano marina

IM

5.751

x

x

Marzabotto

BO

6.257

x

x

Collepasso

LE

6.654

x

x

Curti

CE

6.998

x

x

Avella

AV

7.677

x

x

Zero branco

TV

8.565

x

x

Castelgoffredo

MN

9.832

x

x

Musile di piave

VE

10.222

x

x

Castellarano

RE

11.605

x

x

Concesio

BS

12.840

x

x

Lonigo

VI

14.006

x

x

Casagiove

CE

14.811

x

x

due sovrapposizioni (popolazione > 15mila abitanti)

Ghedi

BS

15.412

x

x

Castel maggiore

BO

15.922

x

x

Castelfidardo

AN

16.894

x

x

S. Arcangelo

RN

18.909

x

x

Palmi

RC

19.207

x

x

Montecatini terme

PT

20.024

x

x

Capaccio

SA

20.040

x

x

Mondragone

CE

24.028

x

x

Legnago

VR

24.232

x

x

Triggiano

BA

26.075

x

x

Canosa

BA

30.374

x

x

Totale sovrapposizioni

19

22

16

22

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Note

1 In letteratura il personaggio di Bertoldo comparve per la prima volta in un testo anonimo dal titolo Dialogus Salomonis et Marcolphi. Agli inizi del ’600 Giulio Cesare Croce scrisse due commedie ispirate al personaggio di Bertoldo e al suo erede Bertoldino: Le sottilissime astuzie di Bertoldo e Le piacevoli e ridicolose semplicità di Bertoldino (1608). Nel 1620 Adriano Banchieri introdusse la figura di Cacasenno. Fu Carlo Goldoni a riunire «tutta la famiglia delli Bertoldi» in un unico libretto: Bertoldo, Bertoldino e Cacasenno (1749). Dall’opera goldoniana Mario Monicelli prese spunto per la realizzazione del film omonimo (1984).

2 Già in passato autori come Gian Antonio Gilli (1971), Vittorio Capecchi (1972), Giorgio Chiari e Piergiorgio Corbetta (1973), anche se su posizioni diverse, avevano avuto il merito di fuoriuscire da una visione acritica e tecnologica del campionamento.

3 Nel sito dell’Autorità per le garanzie nelle comunicazioni (http://www.agcom.it) sono pubblicati i sondaggi effettuati dalle agenzie negli ultimi mesi. Per chi fosse interessato ad analizzare alcuni aspetti di carattere metodologico, la consultazione di questo sito è imprescindibile. Inoltre, si possono richiedere, contattando gli uffici dell’Agcom, tutte le note informative finora inviate dalle agenzie di sondaggio, consentendo così di aprire interessanti filoni di ricerca per approfondire le riflessioni metodologiche avanzate in questa sede. Di recente Maria Concetta Pitrone ha assegnato alcune tesi di laurea sull’analisi delle reti di rilevazione delle agenzie di sondaggio, esaminando i resoconti d’indagine inviate da queste all’Agcom, per valutare le sovrapposizione dei punti di campionamento delle diverse strutture di rilevazione aziendali.

4 Il nome degli istituti non compare perché non si vuole redigere un atto d’accusa diretto a specifiche agenzie, ma stimolare una maggiore attenzione per la qualità della costruzione dei dati da parte di organizzatori e fruitori di sondaggi.

5 Aggiungo che altri tre comuni con una popolazione leggermente superiore al limite fissato dei 50mila abitanti sono stati estratti da due diverse agenzie. Si tratta di Sanremo (50.524 ab.), Viareggio (58.180 ab.) e Cava de’ Tirreni (52.418 ab.).

6 Nello specifico, il potere di risoluzione delle classificazioni territoriale è stato valutato attraverso l’analisi della varianza di alcune variabili (percentuale di voti della DC sul totale dei voti validi; percentuale di voti del PCI sul totale dei voti validi, percentuale di non votanti sul totale degli elettori, etc.); usando nel confronto tra le diverse ripartizione territoriali i diversi coefficienti di determinazione (eta quadrato).

7 L’analisi è stata condotta considerando come casi i 475 collegi uninominali per l’elezione dei deputati e i 272 collegi uninominali per l’elezione dei senatori. Sono state prese in considerazione alcuni indicatori di sviluppo socio-demografico ed economico oltre a cinque indicatori progettati per sopperire alla mancanza d’informazioni disponibili a livello comunale. L’analisi in componenti principali ha permesso di delineare otto aree omogenee dal diverso livello di modernizzazione e urbanizzazione: Profondo Nord, Medio Nord, Nord Urbano, Nord-Centro, Roma, Sud Urbano, Sud Medio e Profondo Sud.

8 Avvalendosi di sei indici di attività economica (agricola, industriale di servizio per il sistema produttivo, di servizi per le famiglie, di servizi di rete e di destinazione collettiva), questo autore ha raggruppato i 291 mercati locali del lavoro individuati dall’ISRIL in otto zone economicamente omogenee: basso terziaria agricola; solo agricola; polivalente industriale-agricola; terziaria media diffusa; industriale terziarizzata; polivalente industriale-agricola; terziaria media-diffusa. turistica-polivalente commerciale.

9 Nei ceti medi sono inseriti lavoratori che si occupano di bisogni immateriali. Si tratta, in particolare, di dipendenti dell’apparato statale (insegnanti, personale sanitario e dei servizi sociali), del sistema dei mezzi di comunicazione e della consulenza. Le persone di ceto medio si distinguono per un’elevata partecipazione associativa e culturale. Le loro azioni rivendicative ed espressive si concentrano sul fuori-lavoro e sui modi di vita. Viceversa, le classi medie sono connesse alla produzione e distribuzione di beni e servizi materiali: imprenditori, professionisti, dirigenti ed impiegati dell’industria e del commercio. Nelle classi medie è più intesa la partecipazione sociale attraverso i canali convenzionali (sindacati e partiti), gli interessi in gioco e la loro azione di lobbying è connessa alla sfera lavorativa e agli interessi di categoria.

10 «Per le loro dimensioni, i problemi delle grandi città sono spesso e direttamente di rilevanza nazionale e richiedono dunque interazioni e decisioni a livello politico centrale. In queste condizioni, classi e ceti medi hanno poca acqua per nuotare» [ivi, 51].

11 La distinzione tra grandi e medie città è ulteriormente specificata, individuando nel caso dei centri di medie dimensioni due tipi di contesti urbani: città medie di consumatori e città medie di produttori. Nelle prime il ruolo dei ceti medi, in termini culturali e politici, è decisivo nell’indirizzare la vita della città; nelle seconde è preponderante il ruolo giocato dalle classi medie.

12 «Una città media sarà sempre insieme di produttori e consumatori; le dinamiche tenderanno ad attivarsi ed esistono sovrapposizioni fra posizione di ceto e di classe che rafforzano la strutturazione» [ivi, 55].

13 Un disegno di campionamento multi-stage a raggio d’azione è stato realizzato dall’Iref in collaborazione con l’agenzia di sondaggio Codres di Roma, per un’indagine sugli utenti di patronato delle Acli. In quella circostanza fu stabilito per ciascun punto di campionamento un raggio d’azione di 20 km. A detta del responsabile dell’agenzia Paolo Santurri l’esperienza fu proficua in quanto permise all’agenzia di ottenere un maggior controllo sull’operato degli intervistatori.

14 Per ‘densità’ si intende il numero di esemplari osservati per unità di superficie.

15 Criteri analoghi sono usati anche dai biologi marini per analizzare la biodiversità presenti sui fondali, e – probabilmente – da alcune questure per stimare il numero di partecipanti a una data manifestazione.

16 Per una descrizione più dettagliata del campionamento «a raggio d’azione» si rimanda al paragrafo successivo.

17 Per il momento, se si entra in un qualsisia home page di una affiliata Assirm, si clicca in «Risorse» e si scorre la barra fino a scorgere la sigla CAPI si leggerà di seguito: «100 intervistatori distribuiti sul territorio». Ma nessuno dice dove sono esattamente ubicati questi intervistatori. E invece Bertoldo preferirebbe sapere dove sono piuttosto che quanti sono.

18 Si tratta di una versione dell’indice diversa da quella proposta originariamente da Herfindal, il quale aveva elaborato questo indice per stabilire la concentrazione aziendale dei fattori di produzione. Nel nostro caso, pur rimanendo invariata la struttura di base dell’indice, si sono sostituiti i valori della produzione con le distanze medie dei punti di campionamento.

19 In questo esempio, il calcolo dell’indice di concentrazione è stato realizzato prendendo in considerazione i punti di campionamento regionali: una scelta dettata soprattutto da ragioni di semplicità delle operazioni di calcolo. In particolare, sono state calcolate le distanze (in km) fra i seguenti comuni/punti di campionamento: Aquino, Cantalupo e Fromia (istituto A); Aquino, Prossedi e Tarquinia (istituto B); Formello, Lanuvio, Graffignano, Orte, Ceccano e Santa Marinella (istituto C); Castelliri, Ceprano, Pescorocchiano, Arsoli, Isola Liri, Sora Colleferro, Genzano, Cassino e Civitavecchia (istituto D).

20 Sul sito internet www.comuni-italiani.it è riportata la distanza di vicinato per tutti i comuni d’Italia. Inoltre, per ogni comune è indicato il numero di residenti e la provincia di appartenenza.

21 La distanza media regionale è la somma delle distanze di vicinato dei capoluoghi di provincia diviso il numero delle province. La scelta di considerare i capoluoghi di provincia come centri di riferimento per il calcolo delle distanze di vicinato è puramente indicativa.

22 Per gli obiettivi di questo articolo, nelle pagine seguenti tratterò la nozione di autocorrelazione spaziale in termini generali, omettendo inevitabilmente alcuni aspetti. Per un approfondimento sull’analisi dei dati spaziali si consiglia il testo di Haining [1990].

23 La variabilità spaziale di un fenomeno è la somma della variabilità di larga scala e quella di piccola scala in un determinato luogo compreso all’interno di un’area di studio D: Y = µ+ɛ . La variabilità di larga scala indica il trend generale di un fenomeno all’interno dell’area presa in considerazione; la variabilità di piccola scala (o eterogeneità spaziale) è l’andamento dei valori assunti da una variabile in un determinato luogo. In generale, la variabilità spaziale è decomposta in due componenti: una che indica la regolarità, la tendenza generale, del fenomeno nell’intera porzione di territorio presa in esame; l’altra il disturbo, ossia quei valori localizzati che rompono la regolarità del fenomeno. Sono evidenti le analogie di tale impostazione con i presupposti dell’analisi delle serie storiche (si pensi al problema della stagionalizzazione come corrispettivo dello studio della variabilità di piccola scala nella statistica spaziale) e in generale con i modelli di analisi della varianza.

24 Nel caso del campionamento del raggio d’azione i luoghi sono i comuni (punti di campionamento) che costituiscono la rete di rilevazione di una data agenzia di sondaggio.

25 In questo caso l’uso del coefficiente di regressione per analizzare la dipendenze spaziale è corretto in quanto non risente del problema della diversa unità di misura, trattandosi di una relazione di una stessa variabile su due punti (o siti) nello spazio.

26 Sono disponibili diversi softwares di analisi ecologica che consentono di calcolare sia le distanze fra i diversi punti nello spazio sia la dipendenza spaziale di uno più punti in funzione della distanza. I più noti sono ArcView e MapInfo (soprattutto utili per la visualizzazione) mentre S+Spatial Stats, R Spatial Project e GeoDa sono più impiegati per l’analisi dei dati. In ogni caso in tutti questi softwares le unità d’analisi devono necessariamente avere una localizzazione spaziale (georeferenzialità), sovente espressa con le classiche coordinate geografiche λ (latitudine) e φ (longitudine).

27 La scelta della variabile Y risulta cruciale nel calcolo del raggio d’azione; pertanto dovrebbe essere connessa agli obiettivi dell’indagine. Ad esempio, in uno studio sull’immigrazione si potrebbe scegliere come variabile Y la quota di popolazione straniera residente nei comuni.

28 In questo filone di studi, interessanti sviluppi sono stati esposti da Elisabetta Carfagna (2001) durante una riunione della Società Italiana di Statistica.

29 Come del resto già fa la maggioranza delle agenzie di sondaggi.

30 Per quanto riguarda la realizzazione del campionamento a raggio d’azione attraverso l’autocorrelazione spaziale, un modo per risolvere il problema della sovrapposizione delle aree consiste nell’introduzione di un sistema di ponderazione di tipo dicotomico, assegnando valore 1 nel caso in cui le aree dei comuni non si sovrappongono e valore 0 nel caso di sovrapposizione.

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Per citare questo articolo

Notizia bibliografica

Danilo Catania, « Il ritorno di Bertoldo. Il campionamento multi-stage a raggio d’azione »Quaderni di Sociologia, 46 | 2008, 113-136.

Notizia bibliografica digitale

Danilo Catania, « Il ritorno di Bertoldo. Il campionamento multi-stage a raggio d’azione »Quaderni di Sociologia [Online], 46 | 2008, online dal 30 novembre 2015, consultato il 02 décembre 2020. URL: http://journals.openedition.org/qds/884; DOI: https://doi.org/10.4000/qds.884

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Autore

Danilo Catania

IREF - Istituto di Ricerche Educative e Formative – Roma

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