Misurare il benessere soggettivo. Indicatori e modelli per la rappresentazione di un concetto multidimensionale.

Paola Conigliaro – Istat

La crescente attenzione ai temi della qualità della vita e del benessere ha comportato un sempre più ampio utilizzo di indicatori soggettivi. Il Rapporto Stiglitz (2009) sancisce quanto ormai consolidato in letteratura, ovvero la necessità di analizzare la condizione soggettiva utilizzando indicatori in grado di rilevare sia aspetti di valutazione consapevole sia stati emotivi. Successivamente, è individuata anche una terza prospettiva: l’eudaimonica. Le tre dimensioni sono richiamate anche nelle Linee guida sul benessere soggettivo dell’OECD (2013). Tali dimensioni sono in relazione ma non fungibili, e si articolano a loro volta in sottodimensioni. Le linee guida raccomandano di individuare indicatori che consentano di preservare la multidimensionalità del concetto e l’utilizzo di opportuni strumenti di rilevazione e analisi.

La misurazione della dimensione valutativa (o cognitiva) ha una tradizione consolidata nelle statistiche sociali e si esprime attraverso la soddisfazione per la vita nel complesso o per determinati aspetti della vita. Nel processo valutativo l’intervistato mette in atto una comparazione con una condizione che ritiene idonea o desiderabile, considerati i propri bisogni, le condizioni passate, le aspirazioni, i risultati conseguiti da altre persone che si ritengono più prossime e significative (Michalos 1985). Una tipica domanda è: “Attualmente quanto si ritiene soddisfatto della sua vita nel complesso?”. Gli item di risposta possono consistere in numeri, scale verbali o grafiche. Secondo alcuni autori una scala a 7 livelli dovrebbe essere più precisa e attendibile, ma sovente troviamo la scala 0-10. Per una rappresentazione sintetica di questo item si usa spesso la media aritmetica. Molti studiosi dubitano della correttezza di questa scelta, ritenendo che la variabile non sia propriamente continua e preferiscono descrivere il fenomeno mediante la distribuzione delle percentuali di risposta per le diverse modalità.

La seconda dimensione del benessere soggettivo – quella emotiva – riguarda i cosiddetti affects e può essere intesa come espressione di tratti caratteriali individuali. Come indicatori di stato emotivo, gli studi sociali sovente adottano strumenti mutuati dalla psicometria. Ad esempio la batteria di quesiti sulla salute mentale del questionario SF-36 (Ware e al. 1993), rileva cinque emozioni, due positive e tre negative. Le sei possibili modalità di risposta (da non aver mai provato una emozione all’essere sempre in quello stato) sono numerate, ma hanno soltanto la forma di variabili quantitative. Ware, tuttavia, sintetizza la salute mentale calcolando la media dei valori espressa da ciascun rispondente. Questo metodo di sintesi assume che le modalità siano quantitative e continue e che l’esperienza di una emozione negativa possa essere sottratta all’esperienza di una positiva, generando così una misura bilanciata dello stato emotivo (compensazione). Le emozioni risiederebbero quindi su un unico continuum costituito dalla variabile latente di stato emotivo (o salute mentale) non definita ma approssimata dal set di indicatori prescelto. Questi assunti sono tipici di un approccio riflessivo al concetto (Maggino 2017). In un modello riflessivo ci si aspetta un’alta correlazione tra gli indicatori (coerenza interna del modello). Una informazione che può aiutarci a comprendere se delle misure rientrino in un continuum o costituiscano caratteristiche non compensabili di un fenomeno è quindi la correlazione lineare tra variabili. Tuttavia, se prendiamo ad esempio i microdati relativi al benessere soggettivo dell’indagine Eu-SILC (2013), vediamo che i coefficienti di correlazione calcolati su una popolazione di oltre 15.000 rispondenti hanno una certa consistenza soltanto nelle coppie di items giù/triste e sereno/felice e per la Soddisfazione per la vita e il Senso della vita (Tavola 1).

La variabile Senso della vita viene considerata come indicatore dello stato di eudaimonia, il terzo “pilastro” del benessere soggettivo (Eurostat 2013). Essa consiste in uno stato di buona funzionalità psicologica, che va oltre la valutazione cosciente o la percezione emozionale, e riguarda la realizzazione del proprio potenziale individuale. Il suo studio consente di cogliere aspetti del benessere fondati sulle relazioni intersoggettive, quali i valori condivisi, il riconoscimento sociale, le appartenenze. Questa condizione è rilevata tanto con quesiti diretti quanto con l’osservazione di comportamenti, atteggiamenti, relazioni e risultati. Sono ancora molti i passi da compiere per l’operazionalizzazione del concetto di eudaimonia, e per l’individuazione di indicatori condivisi. Gli studi si estendono anche su altri concetti, ad esempio il flourishing.

 

Tavola 1 – Correlazione (a) Tau-b di Kendall tra: Soddisfatti per la vita, Senso della vita e i cinque stati emotivi  – Agitato, Giù, Sereno, Triste, Felice

conigliaro 1

Elaborazioni su dati: EU SILC 2013
  • Le correlazioni sono significative, p.value=0,01

 

Assumendo l’obiettivo di preservare il patrimonio informativo delle molte sfumature definite dall’insieme di caratteri ordinali tra loro non fortemente correlati, implicitamente adottiamo un modello concettuale formativo. Il concetto che studiamo è formato dagli elementi che lo descrivono, dai suoi indicatori. I metodi che utilizziamo per una sua rappresentazione sintetica della informazione acquisita devono tener conto delle caratteristiche degli indicatori ed essere in grado di salvaguardare il ruolo informativo di ciascuna dimensione. Anche grazie alla possibilità di effettuare con dei semplici computer calcoli sempre più complessi, possiamo scegliere tra diversi metodi di elaborazione delle combinazioni di risposte. Ad esempio, possiamo ottenere l’ordinamento in base al conteggio (Alkire e al. 2015) di risposte negative e positive (prevalentemente compensativo) oppure processi di ordinamento che consentono di distinguere le diverse combinazioni di risposta (non compen­sativi), come la metodologia Poset, Partially Ordered Set (Fattore e al. 2015)

 

  • Riferimenti bibliografici

Alkire S., Foster J. E., Seth S., Santos M. E., Roche J. M., and Ballon P.. 2015. “Multidimensional Poverty Measurement and Analysis: Chapter 5 – The Alkire-Foster Counting Methodology.” OPHI WORKING PAPER N.86 , https://ophi.org.uk/resources/ophi-working-papers/

Brulé G., Maggino F. (ed). 2017. Metrics of Subjective Well-Being: Limits and Improvements. Happiness Studies Book Series. Springer

Eurostat. 2013. Eu-Silc Module on Wellbeing – Assessment of the Implementation. http://ec.europa.eu/eurostat/documents/1012329/1012401/2013+Module+assessment.pdf

Fattore M., Maggino F., Arcagni A.. 2015. “Exploiting Ordinal Data for Subjective Well-being Evaluation.” In  G. Kalton, C. Mackie, W. Okrasa (ed). The measurement of Subjective Well-being in Survey Research. Statistic in Transition 16(3): 400-428

Maggino F. (ed). 2017. Complexity in Society: From Indicators Construction to their Synthesis. Social Indicators Research Series, Vol. 70. Springer

Michalos A. C. 1985. “Multiple Discrepancy Theory.” In Social Indicator Research 16(4):347-413

OECD. 2013. Guidelines on Measuring Subjective Well-being. Paris: OECD Publishing

Stiglitz J. E., Sen A., e Fitoussi J. P. 2009. Report by the Commission on the Measurement of Economic Performance and Social Progress. Insee (http://www.insee.fr/fr/publications-et-services/dossiers_web/stiglitz/doc-commission/RAPPORT_anglais.pdf )

Ware J. E., Snow K. K., Kosinski M., and Gandek B. 1993. SF-36 Health Survey – Manual and Interpretation Guide. Boston: Nimrod Press

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