L’obbiettivo di qualsiasi processo d’indagine scientifica `e la produzione o l’acquisizione di nuova conoscenza su un determinato aspetto della realt`a. Nella maggior parte dei casi, questi processi sono riferiti a oggetti e fenome- ni distribuiti in termini di estensione e densit`a nel tempo e nello spazio. Lo studio di qualsiasi oggetto (come ad esempio i corvi o i cigni) presuppone l’in- dagine non tanto di un unico esemplare quanto piuttosto dell’intera categoria. Conosciamo qualcosa, ad esempio, sui corvi nella misura in cui conosciamo il fenomeno nella sua complessit`a.
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E facilmente intuibile per`o capire come sia impossibile giungere alla formu- lazione di affermazioni di tipo assoluto su tali uccelli; questo sarebbe possibile solo dopo l’ispezione di ogni singolo esemplare21. Cos`ı, per giungere all’affer- mazione tutti i corvi sono neri, `e necessario compiere una rilevamento su di un gruppo di esemplari sufficientemente ampio per arrivare alla formulazione di un concetto sul colore di questi volatili.
Il campionamento `e il processo di selezione degli esemplari da osservare o sottoporre al processo di misurazione. Scopo del campionamento `e normal- mente quello di ottenere un “campione rappresentativo” di un’intera popo- lazione22. Nel fare ci`o ci si deve assicurare che il campione sia di massima
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Vedi supra (capitolo 2) il paradosso di Hempel. 22
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rappresentativit`a; nel senso che esso deve in qualche misura essere imparziale nella rappresentazione della popolazione stessa. Il campione, fra l’altro, deve tenere conto anche delle caratteristiche distributive in termini spaziali del fe- nomeno studiato, in modo tale appunto da far s`ı che il campione scelto sia sufficientemente significativo. Ad esempio, sar`a necessario osservare un nume- ro consistente di corvi e comunque rappresentativi di tutti i continenti per giungere ad una asserzione assoluta come quella esposta sopra. Diversamente, si potranno formulare solamente affermazioni relative, del tipo i corvi di questo territorio sono neri.
Il processo di campionamento viene applicato sulla “popolazione” o “uni- verso”. Questi due termini vengono indistintamente impiegati per fare rife- rimento alla totalit`a degli esemplari appartenenti alla categoria di oggetti studiati.
In geografia, i processi di definizione dei campioni sono pi`u articolati. La scelta del campione infatti, riguarda non solo la popolazione da sottoporre ad indagini, ma anche la porzione di spazio geografico da analizzare. Essendo quello dello stanziamento umano un fenomeno che vede l’interazione della specie umana con variabili e fattori spaziali, la campionatura deve prevedere sia gli insediamenti in questione, sia il territorio, oltre che le loro caratteristiche distintive. Ad esempio, immaginando lo studio della distribuzione di strutture agrarie, si dovr`a tenere conto delle caratteristiche dei suoli oltre che della morfologia. Cos`ı, l’assenza di fattorie all’interno di un territorio di montagna sar`a meno significativa dell’assenza delle stesse in un territorio pianeggiante con ottimi suoli per la coltivazione.
Nella ricerca geografica, lo studio di fenomeni sociali all’interno di un’area specifica – qui intesa come campione spaziale – deve tenere conto non solo del campione stesso, ma anche delle variazioni delle caratteristiche fisiche e culturali del territorio in questione.
4.4.1 Campionamento della popolazione
La domanda pi`u ricorrente fra gli studenti che si avvicinano per la pri- ma volta ai metodi di quantificazione spaziale `e “qual `e il numero minimo di osservazioni per considerare un campione sufficientemente rappresentativo?” Ovvero, quale sia il numero minimo di misurazioni da raccogliere per ave- re la certezza che la loro analisi potr`a produrre informazioni veritiere o che rispecchino in qualche misura le caratteristiche complessive della popolazione. Nel campo della geografia umana, il campione solitamente si riferisce a forme di stanziamento umano. L’uso dei suoli fa riferimento prevalentemente al tema della campionatura del territorio. Cercando di rispondere alla domanda
di partenza, potremmo affermare che non esiste una soglia minima. In realt`a la dimensione del “campione ideale” `e legata all’estensione e all’intensit`a del fenomeno. Se l’oggetto di studio `e la citt`a etrusca, allora il campione sar`a per forza di cose molto ridotto. Si tratta di un campione chiuso, nel senso che il totale delle citt`a corrisponde a 10 unit`a dato che questo valore rappresenta la totalit`a. Se invece il campione sar`a la fattoria del XIX secolo, allora `e chiaro che il campione dovr`a essere molto pi`u ampio; inoltre esso sar`a parziale, nel senso che per definizione non corrisponder`a alla totalit`a delle fattorie ma solo ad una parte di esse.
Come regola generale si pu`o intuire dunque che, tenendo conto dell’inten- sit`a del fenomeno, maggiore sar`a il campione, maggiore sar`a il suo livello di significativit`a. Perci`o, nel caso delle scienze umane, ed in particolare delle di- scipline storiche, per le quali si possiede, nella maggior parte dei contesti di ricerca, di una serie parziale dei dati possibili, il problema non `e tanto misura- re a priori la quota di rilevamenti da raggiungere, quanto, una volta finita la raccolta dei dati, riuscire a valutarli e a cogliere il loro livello di significativit`a. Sotto questo punto di vista, appare chiaro che il problema centrale sia, nella prima parte della pubblicazione dei risultati, la descrizione delle procedure adottate e del metodo con il quale il campione dei dati studiati `e stato definito. Un’ultima considerazione relativa alla consistenza dei campioni. Nel cam- po dell’analisi delle caratteristiche distributive dei fenomeni spaziali occorre ricordare come spesso lo stesso campione possa essere per certi tipi d’analisi sufficiente, mentre per altri no. Come `e gi`a stato suggerito sopra, bisogna sem- pre avere a mente il fatto che le misurazioni si riferiscono agli attributi degli oggetti e non agli oggetti stessi. Cos`ı, `e l’attributo a definire quale sia il miglio- re metodo per misurare la natura stessa del campione minimo indispensabile per raggiungere risultati significativi.
4.4.2 Campionamento del territorio
Nel processo di raccolta dei dati e delle informazioni a livello spaziale, `e fondamentale comprendere la distinzione tra la raccolta casuale dei dati e la campionatura ordinata.
La raccolta casuale si basa sul principio secondo il quale il miglior mo- do per definire il campione significativo in un deteminato territorio sia quello di raccogliere i dati liberamente senza uno schema predefinito o strategia di ricognizione. In sostanza, si raccolgono i dati dove capita. Questo principio prevede a sua volta, in termini geografici, che vi sia un elevato grado di “vi- sibilit`a” degli oggetti studiati; fattore che comporta una certa abbondanza di
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informazioni disponibili. La raccolta casuale si basa anche sul fatto che il ri- cercatore tratta l’intera popolazione come un campione unico nel quale non si desidera realizzare nessuna forma di discriminazione sulla base di attributi; in qualche misura mira all’identificazione di elementi distintivi generali senza nessuno schema locazionale predefinito23.
Va considerato per`o che l’utilizzo di questa strategia presuppone la raccolta delle informazioni in modo omogeneo lungo l’intera superficie sotto esame. In altre parole, la libert`a implicita nel processo di raccolta casuale non deve assegnare maggiore peso al rilievo in una determinata area piuttosto che in un’altra. Proprio per questo motivo, tale metodo ha una forte valenza nel processo di identificazione dell’andamento generale in termini spaziali degli attributi analizzati sull’intero territorio.
Contrariamente alla raccolta casuale, vi `e il cosiddetto campionamento ad aree; chiamato anche campione arbitrario, nel senso che il ricercatore definisce arbitrariamente il perimetro dove andare a raccogliere le informazioni. Questo tipo d’approccio risponde alla necessit`a di indagare il territorio con maggio- re dettaglio, spesso proprio per un problema legato alla visibilit`a o scarsit`a dei dati disponibili. Fattore che costringe a ricognire un intero territorio con grande intensit`a.
Oltre a questo, il campionamento ad aree conferisce maggiore importanza o peso al ruolo delle localizzazioni (intese come posizioni) rispetto a quello casuale. In altre parole, questo approccio pu`o essere utilizzato per indagini che mirano non tanto all’identificazione dei valori generali in un determinato territorio, quanto alla differenziazione specifica delle singole aree sotto esame. Le aree campione divengono zone caratteristiche per le quali si stabiliscono cos`ı dei valori di correlazione spaziale con gli attributi osservati. In parole semplici, il campionamento ad aree tende, per sua natura, a identificare le differenze e non tanto gli aspetti generali.
Il principale limite di questo tipo di approccio `e che, nel processo di scelta delle aree campione, il ricercatore potrebbe selezionare aree caratterizzate o da concentrazioni limite o da vuoti in termini di frequenza degli oggetti studiati. Questo comporterebbe una visione falsata o distorta dell’area di studio. Nello stesso modo, processo di aggregazioni e vuoto potrebbero non essere identificati quando si procede alla selezione delle aree campione.
Il campionamento ad aree, in certe circostanze, pu`o naturalmente essere integrato dall’utilizzo dalla raccolta casuale di informazioni.
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Fig. 4.3. Distinzione tra un campionamento territoriale e un processo di acquisizione casuale delle informazioni.