Quadro concettuale di riferimento e obiett

L’applicazione che si descrive nel seguito è riferita ad un modello teorico di simula- zione finalizzato allo studio dei flussi di mobilità per motivi di lavoro all’interno di un territorio circoscritto la cui scala, in sé non rilevante, può essere riferita, ed even- 1 Il lavoro ha preso spunto dalle attività di ricerca condotte dall’Ires Piemonte a supporto della definizione del Piano Regionale della Mobilità e dei Trasporti della Regione Piemonte, per autonoma decisione dei ricercatori coinvolti Simone Landini, Sylvie Occelli e Alessandro Sciullo. Unitamente ai ringraziamenti ai colleghi che hanno contribuito alla definizione del modello si tiene a precisare che la Regione Piemonte è del tutto estranea e in nssun modo responsabile tanto del lavoro di costruzione quanto delle conclusioni che da esso se ne potranno trarre.

L’Ires Piemonte ha negli anni consolidato esperienza sullo studio e sulla modellizzazione del siste- ma della mobilità piemontese di cui si offrono nel seguito i riferiemnti di alcuni lavori liberamente scaricabili dal sito dell’istituto:

Bova, Landini,Occelli (2006) La mobilità in Piemonte nei primi anni del 2000, Quaderni di ricerca Ires, n.110 che presenta una esaustiva descrizione della situazione all’interno di un quadro concet- tuale di lettura del fenomeno

Landini, Occelli (2005) Info-mobility e propensione al telelavoro: un’analisi esplorativa per il Pie- monte contributo LabSimQ 4; 195/2005

Bellomo, Occelli (2004) Experimenting a multi-agent model: the SimAC Model, contributo Lab- SimQ 1; 184/2004

tualmente empiricamente fondata, a livello di comuni, aree metropolitane, regioni (ulteriori livelli di scala sarebbero poco coerenti con l’oggetto della simulazione). Prima di entrare nel dettaglio degli obiettivi, della struttura e delle componenti che configurano il modello, è bene ribadire alcuni elementi relativi all’ambito di osservazione e avanzare alcune osservazioni generali circa l’approccio di model- lizzazione adottato.

Per quanto riguarda l’ambito di osservazione, si è detto, il modello si pone l’obiet- tivo di indagare la mobilità sistematica e, ancor più nello specifico, la mobilità per lavoro. Sebbene il fenomeno mobilità stia evolvendo nella direzione di ridurre la quota di mobilità imputabile agli spostamenti quotidiani e inevitabili, questa tipologia continua a rappresentare una percentuale significativa degli spostamenti intrazonali, il cosiddetto autocontenimento, e interzonali, che generano i flussi in entrata e in uscita dalle zone scelte come unità di osservazione del fenomeno. La mobilità sistematica è poi cruciale in quanto evidenzia l’emergenza di com- portamenti aggregati che amplificano importanti ricadute negative del fenomeno quali congestione, concentrazione di sostanze inquinanti, consumo di energia e di risorse in senso più ampio. Infine, la relativa regolarità del fenomeno e la sua ‘etero-determinazione’ (obbligo di spostamento) consentono di diminuire il livel- lo di complessità di cui tenere conto nel processo di modellizzazione2_.

Riguardo l’approccio di modellizzazione, il modello si fonda sull’integrazione di due trasizioni di ricerca che pongono al proprio centro l’approccio della com- plessità nello studio dei fenomeni sociali: la Complexity Economics e la Socio- logia Analitica.

Il dialogo costruttivo tra queste due tradizioni è dato da un certo grado di con- sivisione della strumentazione concettuale e metodologica che per entrambe ri- manda alla microfondazione dei fenomeni aggregati. Con considerevoli differen- ze e non poche semplificazioni si può dire che entrambi gli approcci pongono al centro l’osservazione di sistemi (economici, sociali) caratterizzati dalla presenza di una molteplicità di attori individuali eterogenei interagenti tra loro e con l’am- biente dai cui comportamenti emergono gli effetti osservabili a livello di sistema nel suo complesso.

La Complexity Economics avanza innanzi tutto il generale richiamo a che ogni economia, e in particolare le economie di larga scala composte da milioni di entità individuali eterogenee, possa essere utilmente descritta come sistema adat- tativo complesso

representations of macroeconomic phenomena cannot be inferred from the fully predetermined behaviour of a representative agent, whose actions bring

2 Aprirsi alla mobilità non sistematica implica l’apertura di un ‘vaso di Pandora’ delle prati- che, dei valori e delle dinamiche di evoluzione sociale che influiscono sugli spostamenti per acquisti, fruizione dei servizi e tempo libero.

him unfailingly to an equilibrium […] a theory of macroeconomic outcomes should be explained as emerging from the continuous adaptive dispersed in- teractions of a multitude of autonomous, heterogeneous and bounded ra- tional agents living in a truly uncertain environment (Delli Gatti et al. 2011)

Allineata con questa impostazione, la Sociologia Analitica è una proposta di ricer- ca sociologica orientata a indagare i fenomeni sociali aggregati attraverso l’indivi- duazione di meccanismi che possano spiegarli a partire da azioni e interazioni di agenti a livello micro nella direzione di superare/integrare lo studio dei fenomeni sociali come relazione tra fatti sociali aggregati.

Da qui è stata derivata l’esplicitazione dei meccanismi generativi che è incentrata su una visione del fenomeno della mobilità per lavoro come risultante di dina- miche sociali ed economiche più ampie che insistono su un territorio. Prima di indagare i comportamenti individuali di mobilità, è sembrato opportuno inter- rogarsi innanzi tutto sui meccanismi della loro generazione. Per conferire mag- giore consistenza alla simulazione si è così preferito evitare di assumere i flussi di spostamento per lavoro come informazioni esogene e si sono quindi ‘endoge- nizzati’ formulando ipotesi sui meccanismi di interazione sociale ed economica tra agenti elementari che li generano. La mobilità di un’area è stata quindi con- siderata fenomeno connesso alle dinamiche di equilibrio del sistema economico ad essa riferito e risultante dalla interazione dei processi di autoregolazione del mercato del lavoro, dei beni e del credito. Lo sforzo di modellizzazione si è quindi primariamente rivolto al funzionamento di questi mercati osservati, in coerenza con il paradigma concettuale e metodologico di riferimento, dalla prospettiva dei comportamenti degli operatori economici individuali, imprese e lavoratori. Ma i meccanismi di generazione non sono stati semplicisticamente ridotti a dinamiche unidirezionali. La mobilità, intesa come comportamento vincolante per gli agenti individuali, è a sua volta entrata nelle loro regole di comportamento andando a determinare i meccanismi di aggiustamento del mercato del lavoro, nella forma dei costi di trasporto da sostenere da parte del lavoratore ‘costretto’ a spostarsi. In sintesi, si è realizzato un modello in cui per un verso una prospettiva eco- nomica microfondata si pone al servizio dell’osservazione della mobilità come fenomeno emergente dai processi di equilibrio tra i mercati che definiscono il sistema economico; per l’altro gli spostamenti per lavoro, e i relativi costi econo- mici, sono uno dei fattori di condizionamento delle preferenze degli individui in ordine alla scelta del posto di lavoro e concorrono quindi a determinare le dina- miche dei mercati. Un processo, insomma, di complessa coevoluzione sistemica. A fronte della complessità del fenomeno commuting, l’impiego di un approccio di

simulazione per tentare di cogliere i meccanismi di generazione dei patterns di mobilità è giustificato dal fatto che questi patterns tendono ad essere contenuti dentro una distribuzione di probabilità spaziale che indica come, al di là della diversità delle storie di viaggio individuali, gli umani seguano in genere pochi

modelli riproducibili (Gonzalez et al. 2008).

Tra i meccanismi considerati nel modello per far emergere questi patterns merita richiamare:

1. interazione tra i diversi livelli del sistema (individui che si spostano, servizi e infrastrutture di trasporto, contesto normativo e ambientale);

2. elevata numerosità degli agenti elementari, degli attributi che li definiscono e dei comportamenti (preferenze per i mezzi, durata degli spostamenti e scheduling...);

3. meccanismi di adattamento (agli altri agenti e all’ambiente) e di apprendi- mento (esperienza e informazione);

4. interazione tra strutture di reti (infrastrutture, reti ICT, sistemi socio-tecni- ci,..);

5. valori soglia che provocano cambiamenti repentini nei comportamenti del sistema (congestione).

Sulla base di queste premesse, il modello ha l’obiettivo di fornire risposta a due principali domande: come evolvono i flussi e le direzioni degli spostamenti in ragione delle evoluzioni nelle più generali dinamiche socio-economiche (mercato dei beni, del lavoro e del credito) determinate dalle scelte individuali di imprese e lavoratori? E come vengono influenzate le dinamiche socio-economiche dai comportamenti di mobilità individuali (determinati da preferenze degli individui , da opportunità e vincoli propri e del contesto) e configurazioni risultanti a livello di aggregato?

È evidente dalla loro formulazione come le due domande abbiano un’imposta- zione causale opposta e presuppongano effetti di azione e retroazione tra due domini del sistema sociale oggetto di studio (mercato – mobilità) e tra i diversi livelli (micro del lavoratore e macro del mercato-flusso di mobilità).

Figura 10. La complessità casuale delle domande di ricerca del modello.