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Sopra. Il Quarto Stato di Giuseppe Pellizza da Volpedo in realtà aumentata.

A Roma, il problema dei senza fissa dimora si presenta come un fenomeno sociale complesso, alimentato da una serie di fattori strutturali ed economici.

Secondo il rapporto 2022 di Caritas Roma, la capitale conta oltre 8.000 persone in condizioni di marginalità abitativa, di cui circa 3.000 vivono in strada o in rifugi temporanei. Questi numeri riflettono una realtà fatta di precarietà, esclusione sociale e difficoltà sistemiche. La cronica insufficienza di alloggi popolari rappresenta uno degli ostacoli principali: il Comune di Roma, nel suo rapporto del 2021, ha evidenziato che le richieste di case popolari superano di oltre tre volte l’offerta disponibile, lasciando molte famiglie senza una rete di protezione adeguata.

Accanto ai cittadini italiani, la popolazione senza dimora a Roma include un numero crescente di migranti e rifugiati. Secondo i dati della Comunità di Sant’Egidio, più del 60% delle persone senza dimora nella capitale è di origine straniera. Questi individui affrontano sfide particolari, tra cui difficoltà di integrazione e accesso limitato ai servizi di base, aggravate dalla mancanza di documenti e di una rete familiare o comunitaria di supporto. La distribuzione del fenomeno è eterogenea, con aree come il Centro Storico, San Lorenzo, Termini e Tor Bella Monaca che mostrano concentrazioni più elevate di disagio abitativo, spesso legato alla vicinanza ai trasporti e ai servizi sociali.

L’Economia e il rischio abitativo.
Le radici del fenomeno dei senza fissa dimora affondano in una precarietà economica diffusa. Secondo uno studio dell’Istituto di Ricerche Educative e Formative (IREF), una significativa percentuale di lavoratori italiani percepisce redditi annui inferiori a 12.000 euro, una soglia che li pone in una condizione di vulnerabilità economica. A Roma, questa situazione è aggravata da un mercato del lavoro frammentato e dall’alto tasso di disoccupazione giovanile, che nel Lazio ha raggiunto il 34,5% nel 2022 (ISTAT). Inoltre, l’assenza di un sistema di integrazione al reddito per i lavoratori poveri, noto come “in-work benefit”, lascia molte persone prive di un sostegno economico adeguato, aumentando il rischio di perdere la casa.

Un altro elemento critico è rappresentato dagli sfratti per morosità, che costituiscono oltre il 70% dei casi di perdita dell’abitazione a Roma, secondo il Centro Studi della Regione Lazio. Questi episodi, spesso legati a perdite improvvise di reddito, malattie o separazioni, colpiscono in particolare le famiglie monoreddito e gli anziani. Il mercato immobiliare romano, caratterizzato da un costante aumento degli affitti (+15% negli ultimi cinque anni secondo l’Agenzia delle Entrate), contribuisce ulteriormente a questa pressione, lasciando le fasce vulnerabili della popolazione in una posizione sempre più precaria.

Ho trattato alcune di queste tematiche in un recente post “La sfida della povertà estrema: ripartire dalle fondamenta del bene comune” in cui ho provato ad individuare alcune possibili strade e ipotesi di lavoro.

L’Opportunità dei modelli predittivi.
Di fronte a questa complessità, l’introduzione di modelli predittivi rappresenta una possibile indirizzo, finalizzato alla creazione di una maggiore consapevolezza su queste tematiche e all’apertura di un dibattito pubblico che aiuti ad affrontare la questione della povertà assoluta. Questi strumenti, basati sull’analisi di dati, consentono di individuare i soggetti a rischio prima che si trovino in situazioni di grave marginalità abitativa. Un esempio è fornito dal progetto di Fondazione Cariplo per l’Housing Sociale, che ha dimostrato come il supporto tempestivo e integrato possa ridurre significativamente il numero di persone costrette a vivere in strada.

Per Roma, la piattaforma Anthology, gestita da Europe Consulting Onlus, rappresenta un’importante risorsa già operativa. Anthology collega diverse organizzazioni sociali e servizi comunali, facilitando la gestione e il monitoraggio delle persone vulnerabili. Tuttavia, questa piattaforma, sebbene utile per coordinare interventi esistenti, non dispone attualmente di un sistema di analisi predittiva capace di anticipare i rischi. La costruzione di un modello predittivo richiederebbe un’integrazione più ampia di dati provenienti da diverse fonti, tra cui INPS, ASL, enti accademici, e le organizzazioni del terzo settore.

Il Caso dell’Economic Roundtable a Los Angeles: una possibile fonte d’ispirazione per costruire un modello per Roma

L’esperienza dell’Economic Roundtable a Los Angeles offre un esempio pratico e comprovato di come l’utilizzo di modelli predittivi possa trasformare la gestione del fenomeno dei senza fissa dimora. Los Angeles, con una popolazione senza dimora di oltre 60.000 persone, ha affrontato una crisi sociale che ha richiesto interventi innovativi e strutturali. In questo contesto, l’Economic Roundtable ha sviluppato strumenti di analisi predittiva che hanno permesso di identificare precocemente gli individui a rischio di cronicizzazione dei senza fissa dimora, attivando interventi mirati per migliorare la qualità della vita dei soggetti coinvolti e ridurre i costi sociali.

Il modello dell’Economic Roundtable si basa sull’analisi di un dataset esteso, raccolto in un arco temporale di 15 anni e proveniente da fonti pubbliche e sociali. Questo approccio ha permesso di monitorare le traiettorie di vita di milioni di persone, identificando i fattori di rischio più significativi, come la perdita del lavoro, condizioni di salute mentale precarie e mancanza di supporto familiare. Il modello ha dimostrato una precisione predittiva straordinaria, consentendo di anticipare quali individui erano più a rischio di rimanere senza dimora per lunghi periodi.

Secondo i risultati pubblicati da Economic Roundtable, l’identificazione precoce ha portato a interventi preventivi che hanno avuto un duplice impatto: migliorare le condizioni di vita delle persone coinvolte e ridurre i costi pubblici legati alla gestione della marginalità. Le persone che ricevono supporto tempestivo hanno meno probabilità di sviluppare problemi cronici di salute mentale o fisica, hanno migliori opportunità di reinserimento lavorativo e beneficiano di un accesso più stabile ai servizi abitativi. Al contempo, i costi per la gestione emergenziale, come i ricoveri ospedalieri, le interazioni con il sistema giudiziario e l’utilizzo dei rifugi di emergenza, sono drasticamente diminuiti.

Un esempio pratico è il programma di prevenzione avviato a Los Angeles, che ha combinato i risultati del modello predittivo con pacchetti di interventi mirati. Questi includevano supporto abitativo temporaneo, assistenza sanitaria personalizzata e percorsi di formazione per il reinserimento lavorativo. L’investimento iniziale è stato ampiamente compensato dalla riduzione dei costi a lungo termine, con un risparmio stimato di oltre il 20% per le risorse pubbliche.

Costruire un modello predittivo per Roma.
L’esperienza di Los Angeles evidenzia l’importanza di integrare dati accurati e strumenti tecnologici avanzati con politiche sociali inclusive e mirate. A Roma, un approccio simile potrebbe essere implementato adattando il modello predittivo alle specificità locali. Ad esempio, sfruttando piattaforme esistenti, si potrebbero raccogliere dati sui fattori di rischio presenti in città, come la disoccupazione, la salute mentale, la precarietà abitativa e il rischio di sfratto.
L’analisi di questi dati potrebbe essere supportata da tecniche di machine learning, che permetterebbero di individuare schemi e correlazioni difficilmente rilevabili con metodi tradizionali. Per garantire l’efficacia del modello, sarebbe essenziale testarlo su dati storici e aggiornarlo regolarmente per adattarlo alle dinamiche locali.

I benefici potenziali per Roma potrebbero essere enormi. Un sistema predittivo potrebbe identificare i quartieri e le categorie più vulnerabili, consentendo di concentrare le risorse pubbliche e private su interventi preventivi di maggiore impatto. L’esperienza di Los Angeles dimostra che prevenire è sempre più efficace e meno costoso che gestire situazioni di emergenza cronica. Inoltre, potrebbe rappresentare un’opportunità per migliorare il coordinamento tra le diverse istituzioni coinvolte, superando la frammentazione attuale e garantendo un sistema di intervento più integrato.

Tuttavia, è fondamentale considerare le differenze tra le due città. Roma presenta una maggiore frammentazione istituzionale e una rete di welfare meno strutturata rispetto a Los Angeles. Pertanto, un progetto di questo tipo richiederebbe un forte impegno politico e istituzionale, accompagnato da investimenti significativi in tecnologia e formazione degli operatori sociali.

In ogni caso l’adozione di modelli predittivi offre numerosi benefici, ma presenta anche sfide significative. L’implementazione di questi strumenti richiede un’attenta considerazione delle implicazioni etiche, in particolare per quanto riguarda la protezione dei dati personali. Come evidenziato in “Will Algorithmic Tools Help or Harm the Homeless?“, un articolo pubblicato su Pacific Standard, il rischio di etichettatura potrebbe influire negativamente sulla percezione di sé degli individui identificati come “a rischio”.

Rischi sociopolitici dei modelli predittivi basati sull’IA.
Tuttavia è fondamentale porre alcune questioni sull’impiego di modelli predittivi basati sull’intelligenza artificiale. Come abbiamo già visto i modelli predittivi comportano rischi significativi che vanno oltre le implicazioni tecnologiche, incidendo profondamente sulle dinamiche sociopolitiche e sulle libertà individuali.
Secondo studiosi come Mike Zajko in “Artificial intelligence, algorithms, and social inequality: Sociological contributions to contemporary debates” e da Stefano Machera in “Come l’intelligenza artificiale cambia il mondo. Le promesse, i pericoli, le scelte che dobbiamo fare”, questi strumenti possono perpetuare e amplificare le disuguaglianze sociali, poiché gli algoritmi tendono a riflettere i bias presenti nei dati storici, con conseguenze altamente discriminatorie su scala sistemica. Inoltre, come evidenziato dall’Economic Roundtable e altri esperti, l’utilizzo dell’IA in contesti predittivi può compromettere l’autonomia decisionale delle persone, trasformando le intenzioni in merce e generando un pericoloso “commercio delle intenzioni”. La possibilità di manipolare scelte individuali e collettive, come sottolineato da analisi di Andrew Critch e di Stuart J. Russell dell’Università di Berkeley, rappresenta una minaccia diretta alle istituzioni democratiche, erodendo la fiducia del pubblico e aprendo la strada a nuove forme di controllo sociale. Questi rischi, che includono anche violazioni della privacy e uso improprio delle informazioni, richiedono un dibattito pubblico approfondito e regolamentazioni etiche che possano prevenire derive autoritarie, garantendo un uso dell’IA orientato alla giustizia sociale e al rispetto delle libertà fondamentali.

Prospettive future.
Per sviluppare un modello predittivo efficace, Roma potrebbe iniziare un percorso virtuoso aprendo una discussione pubblica, che coinvolga i cittadini in una progettazione partecipata nella realizzazione di programmi pilota in quartieri particolarmente interessati dal fenomeno dei senza fissa dimora, come San Lorenzo, Tor Bella Monaca e il Centro Storico. Gli esempi sono numerosi ne cito per sintesi due: quello sperimentato dalla “Fondazione per l’Innovazione Urbana” di Bologna (vedi Michele d’Alena “Immaginazione civica. L’energia delle comunità dentro la politica” e in modo più ampio con il lavoro sviluppato in “Endgadget Cities”. Questi progetti potrebbero fornire dati utili per testare e perfezionare il modello, offrendo allo stesso tempo un supporto immediato alle persone in difficoltà.

La collaborazione con università e centri di ricerca potrebbe contribuire a sviluppare una sperimentazione democratica dell’AI e i modelli predittivi e a monitorare l’impatto degli interventi. Inoltre, l’investimento in formazione per gli operatori sociali e in infrastrutture tecnologiche rappresenterebbe un passo fondamentale per promuovere innovazione urbana e per garantire il successo del progetto.

Conclusione.
L’adozione di modelli predittivi per prevenire i senza fissa dimora a Roma ovviamente non rappresenta solo un’opportunità di innovazione tecnologica, ma soprattutto un percorso di innovazione sociale che deve essere guidato da un indirizzo pubblico chiaro, sia civico che politico. A differenza di molte iniziative di assistenza alla povertà assoluta, spesso lasciate nelle mani del terzo settore, questo approccio potrebbe contribuire a una gestione più inclusiva e responsabile del fenomeno, affrontando in modo strutturale la crescente vulnerabilità di fasce sempre più ampie della popolazione fragile.

Questi strumenti non solo consentirebbero di passare da un approccio reattivo a uno preventivo, ma aiuterebbero anche a mettere in luce come la povertà assoluta non sia il risultato di fattori inevitabili, bensì di scelte politiche e ideologiche. Il successo di questo percorso dipenderà dalla capacità di bilanciare l’innovazione tecnologica con il rispetto dei diritti umani e della dignità delle persone, creando spazi di partecipazione attiva per le comunità cittadine. Coinvolgere i cittadini in processi di progettazione partecipata sull’impiego a scopo pubblico dell’AI, potrebbe trasformare Roma in un esempio virtuoso a livello internazionale, dimostrando che è possibile combattere alla radice l’idea di una povertà cronica e inevitabile, offrendo speranza e prospettive concrete per un futuro più giusto, inclusivo e innovativo.