Vacanze e benessere socio-economico: le reti Bayesiane per scoprire le relazioni intrinseche ai movimenti turistici degli italiani

Abstract

In questa tesi si farà riferimento a quattro campionature statistiche per gli anni 2014, 2018, 2019 e 2020 ricavate dai database dell’Istat per scoprire e modellizzare quali siano le dinamiche dei flussi vacanzieri per i soggetti residenti nel territorio Italiano. Lo scopo di questa ricerca sarà duplice: da un lato vi è la possibilità di fornire agli operatori del settore informazioni chiave riguardanti questo fenomeno al fine di poterlo comprendere a pieno e, interpretando i risultati, per aggiustare l’offerta turistica; dell’altro, invece, per taluni soggetti istituzionali la rilevanza delle informazioni emerse potrà essere di supporto ad analisi di tipo socio-economico del contesto Italiano. Lo studio delle "vacanze" infatti oltre a fornire informazioni chiare e dirette come le località e i periodi dell’anno preferiti dal “viaggiatore” permette, indirettamente, di ricavare informazioni sul benessere, in questo caso, della popolazione Italiana. Capacità di spesa, titolo di studio, rapporto di lavoro sono solo alcune delle variabili che permetteranno all’analisi di fornire un'informazione più densa e stratificata nonché la possibilità di un confronto intertemporale permetterà sia di valutare trend e andamenti delle variabili d’esame, in relazione ad esempio allo sviluppo tecnologico o al verificarsi di particolari eventi, ma anche di ipotizzare previsioni per il futuro. La presenza, forse disarmonica, dell’anno 2020 in questo processo di studio sebbene dal punto di vista puramente turistico possa risultare, più o meno, superflua, tuttavia, l’effetto pandemico trova motivo di studio per le sue ricadute a livello socio-economico che hanno messo notevolmente in stress il contesto Italiano specialmente in questo settore. Per l'elaborazione di tutti questi dati sarà necessaria l’implementazione di una modellizzazione in grado di cogliere le relazioni sottostanti la natura delle variabili e anche di rendere chiare e comprensibili queste dinamiche correlative. Allo scopo di ciò le rilevazioni statistiche verranno utilizzate per la creazione di reti Bayesiane, di anno in anno confrontabili, le quali, grazie alle loro proprietà grafico-statistiche, permetteranno un dispiegamento delle informazioni per il finale supporto agli operatori del settore e agli enti istituzionali. La struttura della tesi prevede un esordio puramente teorico in grado di fornire al lettore le informazioni di base per comprendere alcuni concetti statistico-probabilistici di base nonché una descrizione delle reti Bayesiane per dare gli adeguati supporti interpretativi all’output d’analisi. Successivamente vi sarà una parte dedicata alla statistica test di riferimento con una spiegazione dei processi di pulizia della base campionaria e di giustificazione ad alcuni approcci operativi. Una volta fatto ciò si procederà con una descrizione delle variabili chiave e della loro importanza sull’esito dello studio per poi giungere, finalmente, all’implementazione della rete Bayesiana che renderà chiare e apprezzabili tutte le informazioni e relazioni, nascoste o meno, all’interno della statistica test. L’analisi poi giungerà a conclusione con la formulazione di alcune conclusioni sugli esiti del processo statistico e si attuerà una comparazione per i vari anni di studio per vedere l’eventuale emersione di trend o macro relazioni visibili solo olisticamente