Nepotismo italiano identificato da un algoritmo di Machine Learning

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Due ricercatori (italiani) dell'università di Chicago sono riusciti a scoprire dei pattern ben distinti come il nepotismo in Italia nel sistema educativo universitario: per lo studio hanno semplicemente raccolto tutti i nominativi di tutti i professori e ricercatori disponibili sui siti web costruendo un grande database che in seguito hanno analizzato.

Stefano Allesina dell'università di Chicago ha commentato così la sua ricerca: "questo studio è un semplice esercizio. Volevamo analizzare la fonte di dati più semplice che potesse esistere, ovvero una lista di nominativi. Questo è tutto ciò che avevamo e ci siamo chiesti che tipo di informazione ne potessimo ricavare. Inoltre ci siamo posti un altro problema: come possiamo usare questa lista per studiare problemi del mondo reale?"

Allesina insieme a Jacopo Grilli hanno acquisito una lista di nominativi di docenti universitari tra gli anni 2000-2005 e 2010-2015 e per effettuare un paragone hanno estrapolato altre liste di ricercatori in Francia e negli USA. In seguito hanno effettuato un'analisi dei cognomi basata sui flussi migratori, sullo sbilanciamento tra i sessi e sul nepotismo nell'ambito accademico.

Sfruttando questi Big Data (ovvero database di "grandi" dimensioni), hanno scritto dei semplici algoritmi di Machine Learning per contare i cognomi che si ripetono nello stesso dipartimento e confrontarli con il numero che ci si aspettava a livello probabilistico. Questi programmi hanno contato un numero di ripetizioni dello stesso cognome ben oltre il valore atteso. I ricercatori hanno ipotizzato tre possibilità diverse: probabilmente è la geografia del luogo che influenza la ripetizione dei cognomi in quanto sono tipici di alcune regioni; l'immigrazione potrebbe aver avuto un certo impatto così come per i numerosi asiatici che studiano matematica ed informatica in USA; l'ultima ipotesi, in caso le prime due non sussistano è il nepotismo, ovvero professori che sfruttano la loro influenza per far sì che un proprio parente entri nel mondo accademico.

Nella ricerca, Allesina e Grilli hanno tenuto conto dei cambiamenti delle regole per entrare nel mondo accademico italiano: una riforma del 2010 conteneva delle normative per evitare che un professore reclutasse un suo parente in un altro dipartimento e che potesse disporre autonomamente dei fondi universitari. Il provvedimento era necessario all'epoca per evitare che professori poco capaci assunti senza alcun merito fossero assunti a vita a discapito di menti più brillanti costrette ad abbandonare l'Italia per iniziare una carriera di ricerca all'estero.

Gli studiosi di Chicago hanno analizzato i dati prima del 2010 e dopo questa data per verificare gli effetti della riforma, oltre che paragonare i dati italiani con quelli francesi ed americani. Mentre dal 2000 al 2005 ben 7 campi di studio su 14 analizzati presentavano chiari segni di nepotismo, dal 2010 al 2015 solo i campi della chimica e della medicina continuavano a mostrare un alto numero di cognomi uguali nelle stesse zone. La riforma, quindi, sembra essere stata efficace secondo questi dati.

In realtà un'analisi più attenta mostra che la riforma ha sicuramente contribuito, ma buon merito della diminuzione del fenomeno del nepotismo è dovuto al pensionamento di molti professori e alla scarsità di nuove assunzioni. Secondo di dati di Allesina e Grilli l'università italiana sarebbe stata letteralmente macellata negli ultimi 10 anni, con una perdita del 10% delle facoltà: "questa riforma ha avuto un effetto decisivo nelle nuove assunzioni ma solo un impatto limitato sul favoritismo di tutto il sistema universitario".

Anche in America sono stati identificati un grande quantitativo di cognomi identici nelle stesse università, ma in questo caso la spiegazione più plausibile è quella dell'immigrazione: più della metà di tutti gli studenti di facoltà scientifiche, su un totale di 5,2 milioni, sono asiatici. Ad esempio nel campo matematico e della chimica il cognome Zhang è il più diffuso in assoluto. Nelle scienze umanistiche, invece, è solo al 115-esimo posto.

L'analisi dati è sensazionale secondo Allesina. Ad esempio con dei semplici algoritmi si può facilmente calcolare che il nome "Francesco" è aumentato in frequenza del 40% in Italia dopo l'elezione di Papa Francesco. Purtroppo è anche vero che l'analisi dei Big Data fa emergere realtà note a tutti.

"Il bello e il brutto dell'Italia è la famiglia" ha detto Allesina. "Ti protegge dal collasso ma ti impedisce di crescere. Questo è diventato un fardello pesante sulle spalle dei giovani, specialmente al sud, dove molti studenti talentuosi non hanno altra scelta che emigrare".

FONTE: phys.org Quanto è interessante?
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