Open Data per gli SDGs 1 e 2: sconfiggere la povertà e la fame

I vari obiettivi di Agenda 2030 sono fortemente collegati tra loro, come il caso degli SDGs 1 e 2, rispettivamente sconfiggere la povertà e la fame. Due obiettivi oggi sempre più attuali: quale può essere, in tali ambiti, il ruolo dei dati aperti? Quali di questi, nello specifico, possono essere più rilevanti per entrambi i traguardi?

Immagine distribuita da Max Pixel con licenza CC0

Come già successo con un precedente articolo dove abbiamo analizzato più di un obiettivo insieme, anche in questo si ritiene importante fare un’analisi congiunta, discutendo di obiettivo 1 (sconfiggere la povertà) e obiettivo 2 (sconfiggere la fame). Del resto, è molto chiaro che i vari goal dell’agenda ONU 2030 siano sistemici e fortemente relazionati tra loro.

Queste relazioni sono spesso analizzate nella letteratura scientifica, come già ricordato in altre discussioni. Per esempio in un articolo del marzo del 2018 proprio i due obiettivi che qui analizziamo sono stati studiati insieme al 7 e al 6: quando l’obiettivo 1 parla di povertà ne parla in tutte le sue dimensioni, includendo anche la povertà legata alla nutrizione.

I due goal sono anche tremendamente attuali (quali in realtà non lo sono mai stati!). Leggendo i loro attesi traguardi ci si chiede se si riuscirà mai a raggiungerli, anche nei tempi previsti, tenuto conto del momento storico che stiamo vivendo: diverse guerre, una pandemia globale ancora in atto che ha aumentato le disuguaglianze, carenze all’orizzonte di materie prime e prezzi energetici alle stelle con ripercussioni su un po’ tutto.

Per esempio, senza dover citare le attuali notizie sul fronte Ucraina-Russa, nel Tigray in Etiopia il conflitto civile iniziato verso la fine del 2020, e ancora in corso, ha portato quasi il 40% della popolazione a soffrire un’estrema mancanza di cibo, come documentato da una valutazione della sicurezza alimentare rilasciata dal Programma Alimentare Mondiale delle Nazioni Unite (WFP).

Il ruolo dei dati aperti

In questo contesto generale, è molto difficile parlare di dati aperti, ma chi vi scrive rimane convinta che dati di qualità riutilizzabili da chiunque per qualunque scopo, pubblicati da autorità di riferimento ma anche indipendenti, possano aiutare la cittadinanza quantomeno a orientarsi nella marea di informazioni, spesso anche non veritiere.

Nel contesto della lotta contro la povertà, i dati infatti potrebbero:

  • facilitare l’analisi dell’estensione della povertà;
  • far capire quali sono i fattori che la determinano;
  • aiutare a mappare quartieri urbani ad alta povertà;
  • far comprendere quali forme di lotta alla povertà possono essere messe in campo valutandone la loro efficacia.

Fornendo informazioni su beni e servizi pubblici, le istituzioni pubbliche potrebbero aiutare le persone in povertà ad avere accesso alle risorse e alle cure di base. Inoltre, open data sulle diverse opportunità di istruzione e di lavoro possono poi assistere le persone nel raggiungere una maggiore sicurezza economica con impatti rispetto ai traguardi di entrambi gli obiettivi.

Nel contesto della lotta contro la fame, aziende e istituzioni pubbliche potrebbero usare gli open data su meteo, suolo, colture, uso dei pesticidi, animali d’allevamento per aiutare gli agricoltori a prendere decisioni migliori, ma potrebbero essere anche utilizzati per aiutare i consumatori con: i) informazioni sui prezzi irregolari del cibo; ii) dati nutrizionali di alcuni cibi così da orientare la scelta verso cibi più sani; iii) prodotti di qualità provenienti da zone locali rispetto al consumatore stesso così da incentivare consumi a chilometri zero, valorizzando le produzioni dei territori.

Sconfiggere la povertà – traguardi

Nel quadro generale che l’agenda ONU ci presenta, la povertà, come prima ricordato, non è vista solo come mancanza di guadagno e di risorse per vivere in maniera dignitosa e sostenibile, ma soprattutto come elemento che assume diverse forme. Si parla quindi di povertà legata a: i) fame e malnutrizione (obiettivo 2); ii) accesso limitato all’istruzione (OpenPolis, già da noi citata, avendo un’intera sezione del suo sito web dedicata alla cosiddetta povertà educativa) e a ogni altro servizio di base e pubblico (per esempio, accesso al servizio sanitario); iii) discriminazione ed esclusione sociale.

Il rapporto, ancora del 2021, delle Nazioni Unite, incentra come sempre il monitoraggio in base alle conseguenze generate dalla pandemia COVID-19, evidenziando come tutti i risultati positivi che si erano pian piano raggiunti, sebbene non tali da eliminare la povertà per il 2030, siano stati vanificati dalla diffusione del virus SARS-CoV-2, con disparità tra paesi in grado o meno di mettere in atto misure di protezione sociale.

Anche nel monitoraggio italiano dell’ISTAT, sempre del 2021, si evidenza che la diffusione del COVID-19 ha avuto “un impatto significativo sulla mancata richiesta di prestazioni sanitarie. Se, nel 2019, il 6,3% delle persone dichiaravano di aver rinunciato a una visita medica pur avendone bisogno, nel 2020 la quota è salita al 9,6%. Tra questi, circa la metà ha segnalato come causa un problema legato al COVID-19”. Inoltre, colpisce il dato relativo alla povertà assoluta: nel 2020 oltre 2 milioni di famiglie (pari al 7,7%), per un totale di oltre 5,6 milioni di individui si sono trovate in condizioni di povertà assoluta, con l’incidenza che aumenta in maniera più significativa soprattutto nel Nord-Ovest e nel Nord-Est d’Italia.

Ma quali sono i traguardi di questo obiettivo? Questi possono essere riassunti come segue:

  • Entro il 2030, eliminare la povertà estrema per tutte le persone in tutto il mondo, guardando soprattutto quella fascia della popolazione che vive con meno di 1,25 dollari al giorno (pari a circa 1,14 euro);
  • Entro il 2030, ridurre di almeno la metà il numero di uomini, donne e bambini di tutte le età che vivono in povertà in tutte le sue forme, inclusa quella relativa alla fame e alla malnutrizione;
  • Adottare a livello nazionale sistemi adeguati di protezione sociale e misure di sicurezza per tutti, raggiungendo entro il 2030 le persone più povere e vulnerabili di tutte le età;
  • Favorire l’uguaglianza dei diritti per tutti gli uomini e donne di tutte le età, soprattutto per i più poveri e vulnerabili, nell’accesso alle risorse economiche, ai servizi di base, alla proprietà privata, alle tecnologie e alle risorse naturali nonché alle risorse finanziarie (questo traguardo suggerisce anche un collegamento con l’obiettivo 5 che analizzeremo in successivi articoli);
  • Entro il 2030, rafforzare la resilienza dei poveri e di coloro che si trovano in situazioni di vulnerabilità, riducendo anche la loro esposizione ad eventi climatici estremi (collegamento con l’obiettivo 13), catastrofi e shock economici, sociali e ambientali.

Leggendoli sembrano essere ancora molto lontani, tenuto conto dell’attuale monitoraggio internazionale e nazionale e gli eventi che ci stanno travolgendo.

Sconfiggere la fame – traguardi

Per quanto riguarda l’obiettivo 2, ossia sconfiggere la fame, l’agenda ONU ci ricorda che “i nostri suoli, fiumi, oceani, foreste e la nostra biodiversità si stanno degradando rapidamente. Il cambio climatico sta esercitando pressioni crescenti sulle risorse dalle quali dipendiamo, aumentando i rischi associati a disastri ambientali come siccità e alluvioni.”. In questo quadro, la gestione dell’agricoltura, silvicoltura e pesca deve essere più mirata ed efficace per offrire cibo sempre più sano e nutriente nonché generare redditi adeguati al sostentamento, riducendo così la povertà (precedente obiettivo). In altre parole, si richiede “un cambiamento profondo nel sistema mondiale agricolo e alimentare” per sfamare milioni di persone che soffrono la fame. In tal senso, si ritiene che “Il settore alimentare e quello agricolo offrono soluzioni chiave per lo sviluppo, e sono vitali per l’eliminazione della fame”.

I traguardi di questo obiettivo sono anch’essi piuttosto ambiziosi:

  • Entro il 2030, porre fine alla fame e garantire a tutte le persone, in particolare ai poveri e le persone più vulnerabili, un accesso sicuro a cibo nutriente e sufficiente;
  • Entro il 2030, porre fine a tutte le forme di malnutrizione;
  • Entro il 2030, raddoppiare la produttività agricola e il reddito dei produttori di cibo su piccola scala, anche attraverso un accesso sicuro ed equo a terreni, ad altre risorse, a conoscenze, a servizi finanziari, a mercati e opportunità; questi primi tre traguardi sono sicuramente collegati al secondo traguardo del precedente obiettivo 1;
  • Entro il 2030, garantire sistemi di produzione alimentare sostenibili, implementando pratiche agricole che da un lato aumentino la produttività e la produzione e dall’altro aiutino a proteggere gli ecosistemi, rafforzando la capacità di adattamento ai cambiamenti climatici e a particolari condizioni meteorologiche;
  • Mantenere la diversità genetica delle sementi, delle piante coltivate, degli animali da allevamento e domestici e delle specie selvatiche affini, anche attraverso l’istituzione di banche di semi e piante diversificate, opportunamente gestite a livello nazionale, regionale e internazionale.

Fortunatamente in Italia la situazione rispetto a questi traguardi non è così negativa come per altri obiettivi già analizzati. Infatti, l’ISTAT ci dice che “l’1,6% delle famiglie italiane presenta segnali di insicurezza alimentare, cioè dichiara di non aver avuto, in alcuni periodi dell’anno, denaro sufficiente per comprare cibo e di non potersi permettere un pasto proteico almeno due volte a settimana”. Il dato non è così sfavorevole, ma per la prima volta dal 2013 si registra un leggero rialzo. Gli indicatori di pressione agricola sull’ambiente sono buoni rispetto alla media UE mentre non è incoraggiante il dato relativo ai bambini in sovrappeso: nella fascia d’età tra 3-5 anni uno su tre lo è; scende la proporzione (uno su quattro) se si considerano adolescenti tra i 3-17 anni. Purtroppo per questo dato si è proprio invertita la tendenza positiva che si era registrata qualche anno fa.

Guardando a un contesto più globale, le nazioni unite dipingono uno scenario più critico. La crisi COVID-19 ha posto ulteriori difficoltà: ci si aspetta infatti che le condizioni di malnutrizione si aggravino a causa della perdita di reddito delle famiglie (povertà – obiettivo 1), della mancanza di cibo nutriente disponibile e accessibile, della ridotta attività fisica e delle interruzioni dei servizi nutrizionali essenziali. Inoltre, colpisce il dato sui piccoli allevatori: 11 paesi mostrano che la produttività media del lavoro dei piccoli produttori alimentari (che sono la maggior parte dei produttori di cibo nei 37 paesi analizzati) è inferiore a quella dei produttori su larga scala. Inoltre, i produttori su larga scala guadagnano da due a tre volte il reddito annuale dei piccoli agricoltori. Se i piccoli agricoltori sono donne i dati peggiorano ancora, nemmeno a dirlo!

Alla luce di quanto fin qui discusso, vogliamo ancora una volta provare a presentare una lista non esaustiva di possibili dati per i due obiettivi che se aperti potrebbero aumentare la consapevolezza e potrebbero essere utilizzati per prendere decisioni più informate a sostegno di quanti realmente hanno bisogno di aiuti per vivere una vita dignitosa e sostenibile.

Quali open data per i due obiettivi

Ci possono essere diversi dati da aprire che contribuiscono a calcolare alcuni degli indicatori di monitoraggio previsti per gli obiettivi 1 e 2. Si vuole precisare che gli indicatori di tutti i traguardi di tutta l’agenda si basano principalmente su dati statistici, mentre nella nostra analisi ci riferiamo a dati grezzi che, messi insieme ad altri, possono appunto facilitare o contribuire al calcolo degli indicatori. Fortunatamente nel nostro Paese dati statistici, che in questi due obiettivi sono particolarmente rilevanti (e.g., percentuale delle famiglie con segnali di insicurezza alimentare, eccesso di obesità tra i bambini di 3-5 anni d’età, percentuale di popolazione che vive al di sotto della soglia di povertà nazionale, per sesso ed età, numero totale di famiglie con connessione a banda larga fissa e/o mobile, ecc.), sono aperti dall’ISTAT, nonostante forse qualche miglioramento sui meccanismi di divulgazione e pubblicazione sarebbe auspicabile l’ente lo considerasse.

Oltre ai dati statistici i seguenti possono essere rilevanti per entrambi gli obiettivi:

  • dati sulle dichiarazioni dei redditi (questi dati possono contribuire al calcolo dell’indicatore 1.1.1 – Percentuale della popolazione che vive sotto la linea di povertà internazionale per sesso, età, stato occupazionale e posizione geografica);
  • dati sul reddito di cittadinanza suddivisi per età, genere, e luogo (indicatore 1.2.1 – Percentuale della popolazione che vive sotto la soglia di povertà nazionale, per sesso ed età)
  • dati sui quartieri dei comuni con più alto tasso di povertà tra la popolazione (indicatore 1.2.1);
  • dati satellitari in grado di rilevare aree povere territoriali (e.g., aree con scarsa illuminazione, aree con strade asfaltate, ecc.). In questo senso piattaforme, già menzionate in precedenti articoli, come Copernicus possono essere utilizzate per ottenere questi tipi di dati;
  • dati relativi ai sussidi erogati suddivisi per età, genere e luogo (indicatore 1.2.2 – Proporzione di uomini, donne e bambini di tutte le età che vivono in povertà in tutte le sue dimensioni secondo le definizioni nazionali)
  • dati sui servizi pubblici e loro uso (questi dati con quelli precedenti sono stati anche elencati per l’obiettivo 16 già analizzato);
  • dati su strutture che si occupano di interventi per la povertà e l’inclusione sociale per diverse tipologie di popolazione (indicatore 1.3.1 – Percentuale della popolazione coperta da piani/sistemi di protezione sociale, per sesso, distinguendo bambini, disoccupati, anziani, persone con disabilità, donne incinte, neonati, vittime di infortuni sul lavoro, poveri e vulnerabili);
  • dati relativi alle condizioni meteorologiche e in particolare all’agrometeo;
  • dati su eventi estremi (e.g., inondazioni, siccità) con impatti su terreni agricoli e popolazione. Questi datisono utili per il calcolo dell’indicatore 1.5.1 dell’obiettivo 1 – Numero di morti, persone scomparse e persone direttamente colpite, attribuite ai disastri per 100.000 abitanti ma anche dell’indicatore 2.4.1 – Proporzione di area agricola in agricoltura produttiva e sostenibile);
  • dati relativi agli allevamenti di animali (anagrafiche, eventi della vita), suddivisi per aziende zootecniche (indicatore 2.5.2 – Percentuale di razze locali classificate a rischio di estinzione);
  • dati di salute degli animali d’allevamento;
  • dati relativi alle aziende agricole (vi ricordate il registro imprese da aprire anche rispetto ai dataset di alto valore della Direttiva Europea sugli open data 1024/2019? Questi dati sono molto importanti per questi due obiettivi, per esempio per il calcolo degli indicatori 2.3.1 e 2.3.2, ovvero, rispettivamente, il volume di produzione per unità di lavoro per classi di dimensioni dell’impresa agricola/pastorale/forestale e il reddito medio dei produttori di cibo su piccola scala);
  • dati relativi alle colture e all’uso di pesticidi;
  • dati relativi ai prezzi di prodotti alimentari (indicatore 2.c.1 – anomalie nei prezzi dei prodotti alimentari);
  • dati sui valori nutrizionali dei prodotti alimentari;
  • dati sui prodotti DOP e IGP e loro consumo;
  • dati relativi alla pesca (e.g., diario di bordo della pesca).

Quali iniziative open data esistono per gli obiettivi 1 e 2

Nell’ambito del primo obiettivo, sicuramente enti come INPS e ISTAT in Italia rilasciano dati statistici per valutare indicatori di povertà e di accesso a sussidi e prestazioni varie istituiti nel tempo come forme di aiuto per la povertà (e.g., il reddito di cittadinanza, reddito di emergenza). Ci sono poi altre regioni che pubblicano alcuni dei dataset prima elencati, ma come spesso accade, la pubblicazione è disomogenea su scala nazionale, rendendo analisi più complesse molto difficili da realizzare. Il Ministero del Lavoro ha una sezione web che è “rivolta agli operatori dai servizi dei Comuni competenti per il contrasto alla povertà”. La sezione rimanda a un report nazionale e regionale sul reddito di cittadinanza: tante belle infografiche imprigionate in diversi file PDF. Manca quindi totalmente il concetto di dato machine-readable messo a disposizione per il riutilizzo. Non è nemmeno ben chiara la licenza con cui questi report vengono rilasciati. Nel sito web spicca un “Legal e Privacy” (perché poi Legal se siamo in Italia?) ma all’interno chi vi scrive non ha visto una chiara licenza per il riutilizzo dei dati del sito.

Nell’ambito dell’obiettivo 2, si registrano diverse iniziative internazionali e nazionali che mirano ad aprire dati nel contesto agricolo. Per esempio GODAN, il programma Global Open Data for Agriculture and Nutrition, è diventato una risorsa centralizzata per l’agricoltura e la sicurezza alimentare con un insieme di fonti che forniscono dati aperti su questi temi.

Un progetto molto interessante italiano, già raccontato in alcuni articoli di questa rivista, è il progetto LEO che mira ad aprire tutta una serie di dati anche sopra elencati nell’ambito zootecnico (e.g., anagrafiche animali d’allevamento, dati climatici, dati relativi alla salute degli animali, dati di laboratorio eseguiti rispetto a campioni di latte e non solo degli animali, anagrafiche delle aziende zootecniche, ecc.). Una fonte preziosa di dati aperti, gestita dal Ministero dell’Agricoltura e dall’Associazione Italiana Allevatori nonché Bluarancio. Il progetto sembra nella fase di produzione dei dati, sia come dati aperti a 3 stelle (e.g., disponibili in formati aperti come CSV/JSON, ma con una licenza aperta non specificata), sia come dati aperti di tipo linked data ossia 5 stelle, il massimo livello di qualità raggiungibile secondo l’inventore del Web Tim Berners-Lee e per i quali sembra esserci una licenza aperta associata. Sui Linked Open Data, il sito non mostra ancora molto, solo alcune query definite mediante l’uso dello standard SPARQL (linguaggio e protocollo usato per interrogare dati aperti di tipo linked). Tuttavia, da questa sezione ci sembra di vedere che esistano più di 2.5 miliardi di triple (il modello dati dei linked open data è basato su triple del tipo: soggetto-predicato-oggetto). Un numero enorme, il più alto numero di linked open data esistente nel nostro paese, al meglio delle conoscenze di chi vi scrive, se questi numeri sono confermati. Insomma, un progetto da tener d’occhio sicuramente per vedere i suoi sviluppi futuri e assolutamente in linea con quanto discusso nell’ambito dell’obiettivo 2.

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