I dati non sono neutrali: come le ricercatrici stanno cambiando il modo di leggere la società

Accanto a Saraceno si colloca il lavoro di una nuova generazione di demografe che utilizzano dataset internazionali e metodi quantitativi avanzati per interpretare le trasformazioni sociali. Alessandra Minello, ricercatrice all’Università di Padova e al Max Planck Institute for demographic research, ha studiato l’impatto della pandemia di Covid-19 sulle scelte riproduttive delle coppie europee. Attraverso indagini internazionali, Minello ha mostrato come l’incertezza economica e le difficoltà nella conciliazione tra lavoro e vita familiare abbiano contribuito al calo delle nascite osservato nel 2020 e nel 2021 in molti Paesi europei. Il suo lavoro ha evidenziato come dietro indicatori demografici apparentemente neutri si nascondano effetti sociali profondamente differenziati.

Sempre nel campo della demografia comparata si distingue Letizia Mencarini, professoressa all’Università Bocconi e tra le principali studiose europee dei comportamenti familiari e della fecondità. Mencarini ha mostrato, ad esempio, come la divisione del lavoro domestico all’interno delle coppie influenzi direttamente le decisioni di avere figli. Nei contesti in cui il lavoro familiare è distribuito in modo più equilibrato, la probabilità di avere un secondo figlio risulta significativamente più alta secondo diversi studi comparativi europei.

Nel campo dell’economia del lavoro e dell’invecchiamento della popolazione si distingue invece Agar Brugiavini, economista dell’Università Ca’ Foscari di Venezia e tra le principali esperte europee di sistemi pensionistici. Brugiavini ha partecipato allo sviluppo del database internazionale Share (Survey of health, ageing and retirement in Europe), una delle principali indagini europee dedicate alle condizioni di vita della popolazione over cinquanta. In Europa le donne sopra i sessantacinque anni hanno in media pensioni inferiori di circa il trenta per cento rispetto agli uomini, una differenza legata a carriere lavorative più discontinue e salari mediamente più bassi durante la vita attiva. I dati Share hanno inoltre evidenziato che gli individui con livelli di istruzione più elevati vivono fino a sette anni in più in buona salute rispetto a quelli con istruzione bassa, sottolineando il forte legame tra condizioni socio-economiche, salute e qualità dell’invecchiamento.

Accanto alle ricerche accademiche, negli ultimi anni è cresciuto anche il ruolo delle professioniste che lavorano nell’ambito della visualizzazione e della comunicazione dei dati. Tra queste spicca Giorgia Lupi, designer dell’informazione e cofondatrice dello studio internazionale Accurat. Il suo lavoro ha contribuito a ridefinire il modo in cui i dati vengono rappresentati visivamente, dimostrando che la visualizzazione non è soltanto un esercizio estetico ma uno strumento di interpretazione della realtà. Si pensi al suo progetto Dear Data, diventato anche un libro e realizzato insieme alla designer statunitense Stefanie Posavec. Per un anno si sono scambiate ogni settimana cartoline disegnate a mano che rappresentavano dati raccolti sulla propria vita quotidiana, dalle interazioni sociali alle emozioni o alle abitudini giornaliere. Il progetto ha dimostrato come anche piccoli dataset personali possano essere trasformati in narrazioni visive capaci di rendere i dati più umani, comprensibili e accessibili al pubblico.

Un contributo importante alla diffusione della cultura dei dati arriva anche dal lavoro di Donata Columbro, giornalista e data humanizer. Nei suoi lavori analizza femminicidi, migrazioni e disuguaglianze sociali, evidenziando l’importanza di osservare i dati nel tempo tramite le cosiddette “serie storiche”. Per esempio, in Italia nel 2025 sono state uccise 97 donne, contro 118 nel 2024 e 120 nel 2023, con la maggior parte dei casi che continuano a verificarsi in ambito familiare o affettivo. Senza confrontare questi dati con gli anni precedenti, il fenomeno può sembrare isolato, mentre le serie storiche mostrano che la violenza di genere è un fatto strutturale e persistente. Il lavoro di Columbro dimostra quindi come l’interpretazione dei dati, considerando andamenti nel tempo e contesto, possa correggere percezioni distorte, influenzare il dibattito pubblico e guidare politiche più consapevoli.

Nel campo della statistica metodologica emergono invece figure come Monica Pratesi, docente di statistica economica all’Università di Pisa e già presidentessa della Società italiana di statistica, che si è distinta per lo sviluppo di metodi statistici avanzati, in particolare le tecniche di Small Area Estimation, che permettono di stimare indicatori di povertà e condizioni di vita a livello territoriale molto dettagliato, come province o comuni. Questi modelli consentono di individuare con maggiore precisione le aree più vulnerabili e di orientare politiche pubbliche mirate. Sono stati utilizzati per mappare la distribuzione della povertà educativa e delle disuguaglianze territoriali in Italia.

Nel campo della medicina di genere emerge la figura di Flavia Franconi, farmacologa specializzata sull’analisi di dati clinici disaggregati per sesso, mostrando come farmaci e terapie possano avere effetti diversi su uomini e donne. Il suo lavoro ha evidenziato, ad esempio, come molte sperimentazioni cliniche tradizionali abbiano storicamente utilizzato campioni prevalentemente maschili, producendo lacune nella conoscenza degli effetti dei farmaci sulle donne.

Quello che emerge dall’insieme dei contributi di queste studiose è che non si tratta solo di aggiungere donne ai dati, ma di trasformare il modo in cui i dati stessi vengono concepiti e interpretati. Ogni dataset, ogni indicatore, ogni modello predittivo porta con sé ipotesi implicite sul mondo: ciò che si sceglie di misurare, come lo si misura e quali categorie vengono considerate determinano in modo decisivo le conclusioni che possiamo trarre. Le ricercatrici italiane citate hanno dimostrato che applicare una prospettiva più diversificata significa rendere visibili fenomeni che altrimenti resterebbero marginali. In questo senso, la presenza femminile nella produzione dei dati arricchisce l’intera narrazione scientifica. Non solo amplifica voci trascurate, ma cambia il modo stesso in cui la società decide. I dati, così ridefiniti, diventano strumenti di empowerment per l’intera comunità, perché rendono la realtà più equa e più aperta a soluzioni basate su evidenze concrete.