Affrontare la povertà e la discriminazione tramite nuovi modelli

La riduzione della povertà ha rallentato negli ultimi anni, e i metodi tradizionali potrebbero non funzionare come prima. Questo porta alla necessità di nuovi approcci per affrontare il problema. Molte organizzazioni hanno sottolineato che la criminalizzazione dei poveri è diventata un problema significativo, con la discriminazione verso i poveri che rende più difficile affrontare la povertà in modo efficace. Questo articolo presenta un nuovo modello chiamato Aporophobia Agent-Based Model (AABM), che esamina il legame tra discriminazione dei poveri e disuguaglianza di ricchezza.

Il modello utilizza dati reali da Barcellona, concentrandosi sulle politiche pubbliche mirate alla riduzione della povertà. Queste politiche vengono classificate come discriminatorie o non discriminatorie. Simulando gli effetti di queste politiche, il modello offre spunti su come influenzano la disuguaglianza di ricchezza e i livelli di povertà.

#Il Contesto della Povertà

Secondo statistiche globali recenti, circa il 10% della popolazione mondiale, circa 650 milioni di persone, vive in estrema povertà. La pandemia di COVID-19 ha aggravato la situazione, con un aumento del numero di persone che scivolano nella povertà estrema. Questa situazione difficile richiede soluzioni urgenti e creative per raggiungere l'obiettivo delle Nazioni Unite di eradicare la povertà.

Un termine chiamato "aporofobia", che significa la paura e il rifiuto delle persone povere, evidenzia un aspetto spesso trascurato della povertà. Questo termine ha guadagnato attenzione in Spagna, dove è stato riconosciuto legalmente come un fattore nei crimini d'odio. Quando la società incolpa i poveri per la loro situazione, diventa difficile per i decisori sostenere politiche che potrebbero aiutarli. Questo articolo cerca di fornire prove che la discriminazione influisce sulla povertà e di valutare l'efficacia delle politiche di riduzione della povertà al di là della semplice ridistribuzione della ricchezza.

#L'Importanza della Creazione di Politiche

Fare politiche per affrontare la povertà è un compito complesso, e vari strumenti possono aiutare in questo processo. Le politiche sono linee guida stabilite dai leader e influenzano il comportamento degli individui. Un approccio che ha guadagnato terreno è il Modello Basato sugli Agenti (ABM), che adotta una prospettiva dal basso. Invece di guardare solo a gruppi nel loro insieme, questo metodo esamina le interazioni tra agenti individuali, come i cittadini. Queste simulazioni permettono una comprensione più profonda di come i fenomeni sociali, come povertà e disuguaglianza, si sviluppano nel tempo.

Mentre molti modelli esistenti si concentrano su comunità più piccole, l'AABM mira ad affrontare la discriminazione della povertà su una scala urbana più ampia. Lo sviluppo di Urban Digital Twins, che sono rappresentazioni digitali di aree urbane, è emerso come uno strumento utile per simulare e comprendere le dinamiche cittadine.

#Sviluppo del Modello Aporophobia Agent-Based

L'AABM è progettato per simulare le decisioni di agenti autonomi che rappresentano veri cittadini. Ogni agente ha un profilo basato su dati demografici, come età, reddito e situazione abitativa. Il modello simula un ambiente urbano, dove gli agenti interagiscono tra di loro e con le politiche in atto.

Per creare il modello, si considerano tre componenti principali: i profili degli agenti, le loro capacità decisionali e l'ambiente in cui esistono. Gli agenti agiscono in base ai loro bisogni e alle norme legali che vengono applicate in città. Osservando come la discriminazione influisce su questi agenti, possiamo imparare riguardo ai suoi impatti sulla ricchezza e sulla disuguaglianza.

#Impostazione del Modello

Per costruire l'AABM, iniziamo definendo gli agenti e le loro caratteristiche. Queste caratteristiche si basano su dati del mondo reale per garantire che gli agenti rappresentino accuratamente la popolazione. La disposizione della città è creata come una griglia in cui gli agenti vivono, lavorano e svolgono le loro attività quotidiane. Sono caratterizzati da vari attributi, inclusi fattori personali, economici e spaziali.

Ogni agente è programmato con la capacità di prendere decisioni basate sui propri bisogni. I bisogni sono categorizzati usando un noto framework psicologico, che li divide in bisogni di base, bisogni psicologici e bisogni di auto-realizzazione. Gli agenti daranno priorità ad azioni che aiutano a soddisfare i loro bisogni più urgenti, come cercare cibo o riparo.

#Il Ruolo dei Bisogni nel Processo Decisionale

Gli agenti sono guidati dai loro bisogni e dalle condizioni del loro ambiente. Gli agenti fanno scelte basate su ciò che credono soddisferà i loro bisogni. Ad esempio, un agente affamato probabilmente sceglierà di andare a fare la spesa se ha abbastanza soldi.

Nel modello, gli agenti sono limitati da diversi fattori, inclusa la loro situazione finanziaria, che influisce sulla loro capacità di soddisfare i propri bisogni. Ad esempio, se un agente non ha soldi per comprare cibo, non sarà in grado di soddisfare la propria fame.

Il processo decisionale implica valutare le potenziali azioni disponibili per gli agenti e la soddisfazione attesa che queste azioni forniranno. Gli agenti scelgono l'opzione che promette il maggiore beneficio in base alla loro situazione attuale.

#Esaminando l'Ambiente Normativo

L'implementazione delle politiche, rappresentata come regole che gli agenti devono seguire, gioca un ruolo cruciale nell'AABM. Queste politiche possono essere classificate come aporofobiche (discriminatorie) o non aporofobiche (non discriminatorie). Esaminiamo come queste politiche influenzano la distribuzione della ricchezza tra gli agenti, offrendo prove che la discriminazione può esacerbare la povertà.

Per lo studio, sono state implementate diverse regole nella simulazione, ciascuna progettata per riflettere misure di sostegno o ostacolo per i poveri. Si assume che gli agenti seguano queste regole, permettendo un'analisi degli effetti delle politiche sulle loro vite.

#Caso Studio: Barcellona

Come caso studio, l'AABM si concentra su quattro distretti di Barcellona: Sarrià-Sant Gervasi, Gràcia, Les Corts ed Eixample. I dati provenienti dai database del governo locale e dalle ONG aiutano a creare una rappresentazione accurata della popolazione. I profili degli agenti vengono sviluppati sulla base di queste informazioni demografiche, assicurando che la simulazione rifletta le dinamiche reali della povertà in queste aree.

#Analisi dei Risultati

I risultati iniziali dell'AABM rivelano che l'implementazione di politiche non discriminatorie porta a una distribuzione della ricchezza più equa. Quando le politiche che discriminano i poveri vengono applicate, il divario di ricchezza tende ad ampliarsi. La simulazione dimostra che la povertà non è solo il risultato di sfide finanziarie, ma è profondamente influenzata dagli atteggiamenti sociali e dal quadro legale che la circonda.

Gli effetti individuali e collettivi di ciascuna politica vengono analizzati. Le politiche non aporofobiche mostrano una notevole capacità di ridurre la disuguaglianza di ricchezza, mentre le politiche aporofobiche contribuiscono a un aumento della disuguaglianza. Questo evidenzia l'importanza di valutare non solo gli aspetti economici della povertà, ma anche le dinamiche sociali che influenzano queste situazioni.

#La Necessità di Ricerca Futura

L'AABM serve come prova di concetto per capire come le politiche influenzano la disuguaglianza di ricchezza e la povertà. Tuttavia, ha anche limitazioni che devono essere affrontate nella ricerca futura. Per migliorare la robustezza del modello, è essenziale assicurarsi che la popolazione simulata rappresenti accuratamente l'intera popolazione urbana. Questo potrebbe comportare l'integrazione di dati demografici più dettagliati e l'espansione del numero di attributi considerati nei profili degli agenti.

Inoltre, le versioni future dell'AABM dovrebbero esplorare interazioni più complesse tra gli agenti e i loro ambienti. Questo potrebbe includere la modellizzazione dell'impatto delle reti di supporto sociale e del ruolo delle organizzazioni comunitarie nel plasmare i risultati per i poveri.

#Conclusione

Il Modello Aporophobia Agent-Based offre uno strumento prezioso per esaminare la relazione tra discriminazione e povertà. Simulando le decisioni degli individui all'interno di un ambiente strutturato, il modello offre spunti su come le politiche possano alleviare o aggravare la povertà.

I risultati suggeriscono che affrontare gli atteggiamenti sociali verso i poveri è altrettanto cruciale quanto implementare politiche economiche mirate alla redistribuzione della ricchezza. Le politiche non aporofobiche, che promuovono l'inclusività e il supporto, sembrano favorire un ambiente più equo.

In definitiva, l'obiettivo è informare una nuova generazione di strategie di riduzione della povertà che tengano conto sia degli aspetti economici che sociali. Sottolineando l'importanza del supporto comunitario e delle politiche inclusive, possiamo lavorare verso una società più giusta in cui la povertà venga affrontata efficacemente.