Il sistema online i.ranker di ISTAT è uno strumento statistico concepito per la sintesi e la comparazione di indicatori elementari, utilissimo quando si ha la necessità di calcolare un indice sintetico (ad esempio un indice di digitalizzazione, di benessere o di qualità dei servizi) a partire da diverse variabili territoriali e si vogliono confrontare i risultati applicando differenti metodologie statistiche (come il metodo di Mazziotta-Pareto MPI, il metodo tassonomico di Wroclaw o la standardizzazione).
Ecco un esempio pratico e concreto di come utilizzare il sistema, ipotizzando uno scenario di analisi applicato alla Pubblica Amministrazione.
Scenario d'uso: Valutazione della "Maturità Digitale" dei Comuni Capoluogo
Immaginiamo di voler misurare e mettere a confronto il livello di maturità digitale dei Comuni capoluogo di regione per identificare i divari territoriali.
Fase 1: Preparazione e Importazione della Matrice dei Dati (Input)
Per prima cosa, è necessario preparare un file in formato standard (ad esempio .csv) strutturato secondo il modello richiesto da i.ranker, basato sulle tre dimensioni fondamentali: Territorio, Indicatori e Tempo.
Scelta del Territorio: Nel sistema selezioniamo come livello territoriale "Capoluoghi di regione".
Definizione degli Indicatori Elementari: Nel nostro file inseriamo, a titolo di esempio, tre indicatori elementari (già normalizzati o grezzi):
Ind 1: Percentuale di servizi comunali interamente digitalizzati (es. istanze online).
Ind 2: Percentuale di dipendenti comunali che hanno ricevuto formazione IT.
Ind 3: Numero di incidenti di sicurezza informatica o fermi macchina gestiti nell'anno (fenomeno "negativo").
Caricamento: Accediamo alla funzionalità "I tuoi Indicatori / Carica i tuoi Indicatori", impostiamo il delimitatore corretto (es. punto e virgola), inseriamo l'anno di riferimento (es.
2025) e importiamo il file.
Fase 2: Configurazione e Direzione degli Indicatori
Una volta caricata la matrice, i.ranker chiede di specificare la polarità di ciascun indicatore rispetto al fenomeno generale che stiamo misurando (la maturità digitale):
Ind 1 (Servizi online): Positivo (+) --> un valore più alto indica una situazione migliore.
Ind 2 (Formazione): Positivo (+) --> un valore più alto indica una situazione migliore.
Ind 3 (Incidenti IT): Negativo (-) --> un valore più alto indica una situazione peggiore (il sistema ne terrà conto invertendo la scala o applicando la penalizzazione corretta).
Fase 3: Applicazione dei Metodi di Sintesi
La forza di i.ranker sta nella possibilità di elaborare contemporaneamente più approcci metodologici per vedere come cambia la graduatoria (il ranking) dei territori. Scegliamo di applicare ed elaborare tre metodi principali:
Media dei Valori Standardizzati (MZ): Trasforma i dati in punti Z (con media 0 e varianza 1) e ne fa una media aritmetica semplice. È un approccio compensativo (un valore ottimo in un indicatore compensa una grave carenza in un altro).
Mazziotta-Pareto Index (MPI): Calcola un indice basato su una media penalizzata. Se un Comune ha valori molto squilibrati tra i tre indicatori (es. eccellente sui servizi ma pessimo sulla sicurezza), l'MPI introduce una penalità legata alla variabilità interna, facendolo scendere in graduatoria.
Metodo Tassonomico di Wroclaw (MTW): Metodo non compensativo basato sulla distanza euclidea da un'unità ideale (il "comune perfetto").
Fase 4: Analisi e Comparazione dei Risultati (Output)
Premendo sul pulsante di elaborazione, i.ranker restituisce gli output che permettono il confronto:
Visualizzazione Tabellare e Graduatorie: Il sistema mostra la classifica dei capoluoghi per ciascun metodo. Potremmo notare, ad esempio, che il Comune X è al 3° posto secondo il metodo della Media Standardizzata (MZ), ma scivola al 7° posto secondo l'indice MPI a causa di un forte squilibrio interno tra l'alto numero di servizi e la scarsa sicurezza informatica.
Matrici di Cograduazione e Diagrammi di Dispersione: i.ranker permette di visualizzare graficamente la correlazione tra le diverse graduatorie. Se i punti sul diagramma di dispersione tra MZ e MPI sono quasi allineati su una retta, significa che la penalizzazione dello squilibrio ha impattato poco sulla classifica generale; se i punti sono dispersi, la scelta del metodo statistico è stata determinante.
Mappe Territoriali: Poiché abbiamo utilizzato una suddivisione territoriale standard di ISTAT (Capoluoghi), il sistema genera automaticamente una cartografia tematica colorando le diverse aree geografiche in base al livello di maturità digitale sintetizzato, rendendo immediata l'individuazione visiva dei divari macro-regionali.
Perché è utile questo approccio?
In contesti decisionali o di monitoraggio (come le verifiche dei target legati ai progetti di transizione digitale), l'uso di i.ranker permette di giustificare scientificamente la scelta di un indicatore sintetico rispetto a un altro, dimostrando la robustezza statistica delle graduatorie ottenute ed evitando che la sintesi dei dati sia inficiata da anomalie o compensazioni arbitrarie.
