In Italia il lockdown ha penalizzato i comuni con reddito pro-capite più basso, quelli con forti disuguaglianze economiche e le zone periferiche di tutto il paese. Sono i principali risultati di uno studio messo a punto da un 'pool' di ricercatori italiani di diversi atenei - Politecnico Milano, Ca' Foscari Venezia, CNR-ISC, Università di Bari, Università di Brescia, Human Technopole - e condotto sulla base dei dati sulla mobilità resi noti da Facebook nell'ambito del progetto Data For Good.
Lo studio italiano è citato anche ad esempio dal fondatore della piattaforma, Mark Zuckerberg, nel suo editoriale odierno sul Washington Post, in cui ha annunciato un sistema di tracciamento del Covid-10 in tutto il mondo sulla base di un sondaggio volontario. I dati sulla mobilità, resi noti nei giorni scorsi, hanno documentato un calo del 90% degli spostamenti nel nostro paese, il primo dopo la Cina a decretare misure restrittive dal 9 marzo.
"Abbiamo effettuato un'analisi approfondita dei dati della mobilità italiana forniti da Facebook per studiare in che modo le restrizioni sugli spostamenti abbiano colpito le varie aree locali, associandole ad alcuni indicatori economici", spiega all'ANSA Walter Quattrociocchi, esperto di newtork e sistemi complessi all'Università Ca' Foscari di Venezia e componente della task force di 74 esperti del ministero dell'Innovazione.
"Le analisi mostrano che non c'è un'area italiana più colpita dal lockdown, ma gli effetti sono piuttosto omogenei - prosegue Quattrociocchi -. L'effetto delle restrizioni è stato più forte nei comuni con una maggiore capacità fiscale. Si evince inoltre un effetto asimmetrico di segregazione. Le restrizioni alla mobilità sono più forti nei comuni per i quali la disuguaglianza è più elevata e in cui le persone hanno un reddito pro capite inferiore".
Lo studio, infine, suggerisce "misure fiscali asimmetriche e che, in assenza di linee di intervento mirate, il blocco rischierebbe di indurre un ulteriore aumento della povertà e della disuguaglianza".
