L'inchiesta morale: la struttura del questionario e la metodologia d'analis

Il questionario è stato suddiviso in 4 aree d'indagine, a loro volta distinte in campi tematici. La prima area riguarda la delineazione del profilo soggettivo degli intervistati, acquisendo informazioni su quattro dimensioni della loro vita. A questo proposito, abbiamo articolato questa area in tre campi tematici:

1. profilo individuale (che raccoglie dati relativi all'appartenenza alla

comunità Mag6 ed al capitale culturale);

2. profilo lavorativo (relativo allo stato occupazionale, alla storia

lavorativa ed al capitale economico);

3. profilo sociale (riguardante stato civile, il capitale sociale e le attività

La seconda area d'indagine concerne l'esplorazione dei significati del welfare e del lavoro. Anche questa si snoda su tre campi semantici:

1. la cultura del lavoro (in cui si raccolgono informazioni in merito al significato che il lavoro ed i suoi attributi hanno per il soggetto); 2. la cultura del welfare (nel quale si cerca di attingere all'accezione

profonda che veicolano alcune convenzioni sul chi ed il come della redistribuzione della ricchezza);

3. l'opinione sul genere umano (con cui si è provato a catturare l'approccio antropologico che ogni soggetto ha nei confronti di Alter, sia all'interno del mondo comune della redistribuzione, sia in merito alla pratica religiosa).

La terza area ha riguardato invece l'auto-proiezione degli intervistati in una condizione di RdE. Anche qui incontriamo tre campi tematici in cui sono state suddivise le domande:

1. il comportamento in caso di RdE (si è provato a guardare come cambierebbe la vita lavorativa e le sue relazioni, piuttosto che tutto un insieme di attività generiche come il volontariato, la formazione, il viaggio, la lettura, ecc.);

2. la spesa in caso di RdE (si è tentato di sondare l'eventuale rapporto con il denaro in termini di attività di consumo, investimento, risparmio, spesa, ecc.);

3. la percezione dell'Altro in caso di RdE (si è provato a cogliere l'atteggiamento verso alter in termini di aspettative e sensazioni).

La quarta ed ultima area si riferisce alla scheda dell'intervistato. Qui incontriamo solo due campi tematici:

1. proprietà sociali (sesso, età, luogo di nascita);

2. connotazione e composizione familiare (titoli di studio, origine geografica e vita lavorativa dei genitori, unitamente ad un accenno al tipo di rapporto intra-familiare).

La definizione del campione delle unità di analisi ha seguito una strategia tipologico- fattoriale. Infatti, il tipo di soggetti a cui abbiamo potuto accedere a fini esplorativi ha riguardato la comunità Mag6, così come definita nel capitolo sulla metodologia della ricerca. Una comunità che, per la sua natura eterogenea (soci e non-soci) vogliamo definire diffusa. Dunque, la popolazione di riferimento è stata composta dalla base sociale della cooperativa e dalle persone che, per vincolo di parentela, amicizia o vicinanza culturale, vi ruotano attorno. Ciò significa che, oltre a poter contare su un quantitativo noto di contatti, si è lasciata la possibilità anche a soggetti relazionalmente vicini ai soci Mag6 di poter partecipare all'indagine se interessati. In questo modo, abbiamo avuto a disposizione una popolazione complessiva di 1300 indirizzi noti, a cui se ne sono aggiunti altri 93 di persone non formalmente socie (fonte dati: elenco soci fornito dalla Mag6). Siccome ogni unità che ha composto il nostro campione non ha avuto a priori una probabilità nota di essere estratta su un quantum definito di popolazione, in accordo con la letteratura abbiamo determinato un campionamento di tipo non probabilistico (Corbetta, 2003). La scelta di una popolazione sfumata e variabile a cui sottoporre la survey non cozza con l'obbiettivo di ricerca che ci siamo posti, anzi ha rappresentato la possibilità di aumentare il numero di dati raccolti. Infatti, ricordiamo come non sia

mai stata nostra intenzione studiare la popolazione Mag6 in quanto tale, ma piuttosto abbiamo colto la possibilità offertaci dalla comunità Mag6 di poterne trarre un vantaggio per fini esplorativi più generali. La base sociale Mag ha così rappresentato un bacino sicuro di soggetti da cui poter partire per raccogliere più dati possibili. Per questo motivo, anche a livello semantico non si è posta alcuna restrizione in termini di rappresentatività. Infatti, non avendo mire descrittive o esplicative sulla natura e la composizione della popolazione Mag6 (e, sopratutto, non possedendo su quest'ultima dati descrittivi precedenti), non è stato necessario sottoporre il nostro campione ai vincoli statistici della rappresentatività (compresa in sede di analisi la necessità di dover ponderare i dati per renderli conformi alla distribuzione nota della popolazione). Alla luce del nostro focus prettamente esplorativo, la nostra indagine si è configurata come un'inchiesta, in cui ogni soggetto era portatore di informazioni valide dal punto di vista dello studio del senso morale. Tuttavia, prima di iniziare la somministrazione vera e propria, il questionario è stato sottoposto ad una fase di collaudo tramite un pre-test (Ibidem). Grazie a questo passaggio, oltre a poter definire la quantità di tempo necessaria alla sua compilazione, abbiamo potuto correggere e modificare l'adeguatezza delle domande, sia dal punto di vista sintattico che funzionale. Il pre-test è stato condotto nelle stesse condizioni del test su venti persone aventi un'ampia varietà sociale, in termini di età, sesso, professione, titolo di studio, ecc.

Il questionario vero e proprio è stato così somministrato in modalità cawi (computer assisted web interview), attraverso l'impiego di un'applicazione on-line per la gestione delle survey. Data la sua natura auto-compilata, abbiamo cercato di essere più brevi e semplici possibili nella costruzione delle domande, nonostante la complessità dei temi oggetto d'indagine. L'arco di tempo in cui i dati sono stati raccolti è stato di 30 giorni (01/11/13-30/11/13), trascorsi i quali non era più possibile per gli intervistati accedere al questionario e, quindi, attribuire o modificare le proprie risposte (cosa che invece potevano fare in qualsiasi momento all'interno del periodo di tempo individuato). Questa modalità temporale, relativamente breve, è stata scelta per poter ridurre al minimo i condizionamenti esterni. Infatti, se si considera che negli ultimi tempi il dibattito generale sulle questioni redistributive in Italia è stato piuttosto acceso, il rischio di fattori intervenienti a livello riflessivo generale era molto alto, soprattutto concedendo tempi di risposta dilatati o indefiniti. Ovviamente, questa modalità di rilevazione ha sofferto dei limiti dei questionari auto- compilati, come il fatto di non potersi accertare effettivamente dell'identità del compilatore, e delle difficoltà connesse all'uso del computer che non è ancora facilmente maneggiabile da tutti. Questi fattori hanno influito in modo determinante nella selezione del nostro campione, come vedremo dall'analisi del profilo degli intervistati. Tuttavia, il fatto di aver somministrato il questionario ad una popolazione culturalmente definita come quella della Mag6, ci ha concesso due importanti vantaggi. Il primo è che, nonostante i soggetti non abbiamo preso direttamente parte alle riflessioni del gruppo di lavoro, evitando così di subire il processo di risignificazione che abbiamo precedentemente descritto, tutti coloro che hanno risposto erano potenzialmente informati sull'attività laboratoriale e, quindi, anche sui connotati dello strumento del RdE. Questo ha ridotto enormemente la possibilità che molti intervistati non comprendessero appieno il significato dei concetti che stanno dietro questo strumento, data la grande confusione conoscitiva e mediatica che vi è sul tema della protezione del reddito. Quindi, ad un campione potenzialmente più informato e consapevole, si è accompagnata una maggiore motivazione da parte di coloro che hanno liberamente deciso di prendere parte alla rilevazione. In questo caso, l'auto-selezione di coloro che hanno risposto ha rappresentato un ulteriore vantaggio. Infatti, questo secondo vantaggio ha fatto sì che il livello di affidabilità delle risposte sia stato molto elevato, grazie all'interesse e all'impegno che ogni rispondente ha dimostrato per l'argomento in sé ed il lavoro di studio da noi condotto. Dunque, abbiamo messo in opera una rilevazione individuale senza vincoli di restituzione che, alla fine del tempo assegnato, ci ha permesso di raccogliere un totale di 257 risposte valide.

Dopo aver raccolto le risposte dei questionari, queste sono state organizzate sotto forma di dati all'interno di una matrice CxV, grazie alla loro codificazione in un codebook. Prima di iniziare

l'analisi vera e propria, però, è stato necessario preparare i dati con una pre-analisi. «Le procedure

di pre-trattamento delle variabili sono necessarie affinché le successive operazioni di analisi dei dati, semplici o complesse che siano, possano essere condotte efficacemente» (Di Franco, 2005,

p.56). In sostanza, il trattamento che abbiamo condotto sulle nostre variabili grezze ha consistito in a) una progressiva codificazione (comprese le loro diverse modalità), b) nella ricognizione e definizione dei dati mancanti (missing), c) nell'aggregazione di alcune categorie e d) nella costruzione di indici tipologici. In questo senso, ci siamo addentrati nell'analisi vera e propria, in cui i dati raccolti sono stati elaborati in tre tipi di indicatori diversi: indicatori (concetti specifici),

indicatori dimensionali (articolazioni di un concetto generale) ed indici (sintesi di concetti generali

o complessi). Gli indicatori sono stati espressi direttamente tramite le variabili rilevate, grazie alla loro definizione operativa. Gli indicatori dimensionali descrivono le diverse componenti in cui una dimensione di un concetto può essere suddivisa. Ad esempio, l'indicatore dimensionale

convenzionalità 1 (conv1) è stato ottenuto attraverso l'aggregazione di più aspetti (o variabili), quali

il grado di accordo ad offrire un sostegno al reddito a categorie di persone diverse (studenti, disoccupati, giovani). A loro volta, gli indici hanno rappresentato la possibilità di rilevare concetti molto complessi attraverso l'aggregazione sequenziale di dimensioni diverse (concetti multi- dimensionali). Perciò, più indicatori dimensionali costituiscono gli indici della ricerca. Entrambi sono stati ottenuti grazie ad un processo di progressiva aggregazione semantica. In questo senso, indici ed indicatori dimensionali sono il frutto di una nostra costruzione codificata dei dati. In altri termini, il rapporto di indicazione che sottostà agli indici ed agli indicatori di cui ci siamo serviti rivela l'interpretazione dei concetti indagati propria del ricercatore. Se il significato degli incroci è stato deciso da noi (cioè rivela lo sguardo di chi analizza i dati), il modo con cui le variabili sono state aggregate ha seguito una precisa sequenza logica (Corbetta, 2003, Di Franco, 2005, pp.66-70). Siccome ogni variabile ha n modalità, l'incrocio di due variabili differenti comporta la costruzione di una piccola tipologia di n*n modalità suddivise in x nuove categorie. In questo modo, in caso di aggregazioni multiple (cioè di più di due variabili, tipo per la costruzione di un indice tipologico), si è proceduto lavorando separatamente su due variabili alla volta, costruendo progressivamente delle variabili intermedie (Ibidem). Inoltre, nei prossimi paragrafi, la precisa descrizione del percorso di induzione semantica che ci ha portato alla loro costruzione, avverrà nell'ottica della massima trasparenza analitica. In questo modo, speriamo di riuscire a fornire le prove adeguate, sia per un buon livello di attendibilità, che per un discreto grado di validità del trattamento dei dati (Marradi, 2007, Corbetta, 2003). Invece, dal punto di vista delle tecniche d'analisi, come già detto nel capitolo sulla metodologia generale della ricerca, alla luce del nostro obbiettivo esplorativo e del tipo di campionamento effettuato, ci serviremo principalmente di procedure mono e bivariate (useremo la

cluster analysis solo in un occasione). In questo senso, oltre alla descrizione delle distribuzioni di

frequenza e dei valori caratteristici delle variabili, faremo anche uso delle tabelle di contingenza per associare tra loro le diverse variabili categoriali (Niero, 2005, Di Franco, 2005).

Capitolo 10