COVID-19: Autorizzazioni di apertura e interrelazioni tra attività produttive: il caso dei contratti di rete

Fabio di Sebastiano, Alessandro Rinaldi
Per aumentare il distanziamento sociale durante l’emergenza COVID-19, il Governo ha indicato i codici ATECO 2007 delle imprese autorizzate ad operare, decretando la sospensione delle altre attività. La presenza di forti interrelazioni fra attività autorizzate e non mette a rischio il funzionamento delle prime.



L’impatto della pandemia sui sistemi di istruzione superiore europei

Laura Antonucci
La pandemia sta avendo un impatto forte su sistemi di istruzione superiore europei che cercano di reagire adottando misure ad hoc per realizzare il distanziamento sociale necessario per impedire la diffusione del virus. Di seguito si riporta una panoramica delle misure che le diverse istituzioni di formazione superiore stanno adottando per far fronte all’emergenza.


L’impatto differenziale del Covid-19 secondo i gruppi sociali

Ignazio Drudi, Giorgio Tassinari
Nell’articolo si affronta il tema dell’impatto differenziale dell’epidemia di COVID-19 e si tratteggiiano alcune linee di ricerca.
Il concetto di classe sociale è inteso in senso marxiano-weberiano, ovvero come rapporto con i mezzi di produzione e in termini di potere/prestigio.
Gli aspetti trattati riguardano la mortalità differenziale dovuta al COVID-19 e l’impatto della chiusura degli istituti scolastici sulla povertà educativa.



Il cambiamento degli stili di vita e l’impatto della pandemia di COVID-19 sulla mobilità

Francesco Finazzi, Alessandro Fassò
La pandemia innescata dal virus SARS-CoV-2 ha obbligato i governi di molti stati ad introdurre misure di distanziamento sociale che si sono tradotte in limitazioni alla mobilità personale mai adottate prima in tempo di pace. In assenza di un vaccino o cure efficaci, limitare l’interazione tra individui è infatti uno dei pochi strumenti per contrastare l’epidemia e per progettare un rientro alla normalità.


Le condizioni finanziarie delle famiglie europee di fronte alla pandemia

R. Gambacorta, A. Rosolia, F. Zanichelli
Tutte le economie avanzate hanno ormai adottato misure variamente restrittive per contenere la diffusione del contagio da coronavirus. Tali misure tentano di bilanciare l’esigenza di tutelare la popolazione con quella di non azzerare del tutto il tasso di attività economica garantendo, in particolare, l’offerta di beni e servizi essenziali; la loro severità viene pertanto progressivamente adeguata all’evoluzione del contagio. Ciononostante esse hanno profonde ricadute sulle opportunità lavorative e la capacità reddituale di larga parte della popolazione e il loro prolungarsi acuirebbe situazioni di disagio economico preesistenti e ne creerebbe potenzialmente di nuove.


L’impatto di breve periodo del Covid-19 sulla ricerca di lavoro

Francesco D’Amuri, Eliana Viviano
L’articolo analizza gli effetti dell’attuale epidemia di Covid-19 sull’offerta di lavoro, concentrandosi sull’Italia, il primo paese occidentale ad essere gravemente colpito. Si rileva un calo senza precedenti della ricerca di lavoro a seguito dell’epidemia utilizzando come indicatore dell’intensità della ricerca di lavoro su Internet ad alta frequenza. La conferma di tale tendenza nei prossimi mesi darebbe un contributo negativo alla variazione del tasso di disoccupazione, mitigandone l’aumento in presenza di un probabile calo marcato dei livelli di occupazione.


L’intelligenza artificiale come tool di early warning COVID19

Alessandro Massaro
Gli algoritmi di apprendimento supervisionato di Intelligenza Artificiale Supervisionata (IA) potrebbero supportare le misure di emergenza di epidemia/pandemia, prevenendo i rischi di infezione da virus COVID19, fornendo nello stesso tempo un sistema di supporto alle decisioni utile alla gestione stessa dell’emergenza.Diversi dati possono essere elaborati mediante algoritmi di IA, potendo così acquisire informazioni utili per il contenimento del COVID19.



CO.ME.TA. – COvid19 MEdia monitoring Textual Analysis

E. Zavarronene, G.Grassia, M. Marino, R.Mazza, N.Canestrarin, R.Cataldo
La dashboard testuale CO.ME.TA. consente di analizzare il sentiment dell’opinione pubblica rispetto alla pandemia, sulla base di alcuni media: Il Corriere, Il Sole 24ore, Repubblica, Fanpage, Twitter, The Guardian e NYTimes.


Text Mining delle ricerche su COVID-19: Cosa, Chi e Dove

Manlio Migliorati, Maurizio Carpita
L’emergenza sanitaria mondiale causata in questi primi mesi del 2020 dal nuovo coronavirus COVID-19 rende ancor più importante la disponibilità di informazioni scientifiche affidabili, in primo luogo per favorire i contatti tra gruppi di ricerca che si occupano dello stesso tema ma anche per contrastare la diffusione di fake news. In uno scenario ancora di piena epidemia, uno dei problemi più rilevanti è quello di far circolare in tempi brevi la conoscenza sulle ricerche in corso, così da permettere a chi da varie prospettive affronta complesse criticità sanitarie, economiche e sociali di prendere decisioni il più possibile consapevoli e di conoscere le possibili soluzioni già sperimentate da altri.


Un modello per la stima dell’andamento del contagio da COVID-19 in Italia

Federico Brogi, Barbara Guardabascio
Mediante un modello molto parsimonioso si stima l’evoluzione del tasso di diffusione del COVID-19, l’effetto, in tempo reale, di ogni misura governativa sulla diffusione del virus e la possibile data di uscita. Elaborato a due settimane dall’inizio dell’epidemia in Italia, e aggiornato in questi giorni (5 aprile NdR), il modello conferma la sua solidità nel prevedere l’andamento del tasso di diffusione. Si rivela, inoltre, un valido framework teorico, altamente replicabile sostituendo i dati sui casi in Italia con quelli di diversi paesi, e in grado di offrire indicazioni chiare in termini di elaborazione delle politiche.


Curve del contagio a confronto: una sintesi a livello mondiale

S. De Iaco, S. Maggio, G. Giungato, M. Palma, D. Pellegrino, D. Posa
L’emergenza sanitaria provocata dall’evoluzione dei contagi da COVID-19 (acronimo di COronaVIrus Disease 19), in rapida e continua crescita in tutto il mondo, richiede una dettagliata disamina dei dati. Il presente lavoro si propone un confronto tra i differenti scenari che nel panorama mondiale hanno delineato la curva del contagio fino allo stato attuale. In particolare, per il periodo gennaio-marzo 2020, sarà analizzato l’andamento temporale del tasso di prevalenza e del tasso di letalità del COVID-19 e sarà proposto l’adattamento di modelli stocastici a scopi previsionali. Le evidenze empiriche potranno delineare similarità e differenze nelle curve di diffusione dei contagi, consentendo così proiezioni attendibili nel breve termine per i principali paesi coinvolti nell’emergenza pandemica.


Un mese di Covid-19 in Italia: una guida alla lettura dei dati per bloccare la disinformazione

Mariangela Sciandra, Alice Blandino
A un mese dal primo paziente risultato positivo a Codogno, cosa è successo in Italia? Le regioni che per prime hanno registrato contagi sono state Lombardia, Veneto ed Emilia-Romagna.
Dopo un mese (Fig. 1) tutte le regioni d’Italia sono interessate dal fenomeno Coronavirus. Lombardia, Veneto ed Emilia-Romagna sono tra le prime per numero di contagi.
Il Nord Italia presenta il numero più elevato di casi di Coronavirus, la Lombardia la regione più colpita.



Letalità del COVID-19 nelle regioni italiane: sottostima dei casi positivi o carenza di strutture?

Giovanni Busetta, Maria Gabriella Campolo, Demetrio Panarello
Il tasso di letalità associato al nuovo Coronavirus SARS-CoV-2 in Italia è attualmente il più alto al mondo. Tasso di letalità che molti studiosi affermano essere irreale. La difficoltà nel conoscere esattamente il numero dei contagiati comporta una stima della letalità basata soltanto sui pazienti effettivamente confermati a seguito del tampone, il che comporta una sovrastima del relativo tasso. Scarsità di risorse e di tempo hanno costretto molte regioni a procedere con la sola verifica di soggetti che presentavano già dei sintomi. La presenza di pazienti asintomatici nella popolazione aggrava ancor di più la situazione. Se, da un lato, la verifica degli effettivi positivi potrebbe far abbassare il tasso di letalità, dall’altro analizzare anche il modo in cui si è fronteggiata l’epidemia a livello di strutture ospedaliere potrebbe dare una visione più completa del fenomeno, al fine di rendere quest’esperienza un insegnamento per affrontare le nuove sfide che potrebbero presentarsi in futuro.


Cosa succede dopo il picco

Michela Baccini, Giulia Cereda, Cecilia Viscardi, Fabrizia Mealli
Il nuovo coronavirus (il cui nome scientifico è SARS-CoV-2) è un virus che si contraddistingue per la forte contagiosità. La malattia COVID19 ad esso associata può comportare la necessità di ricovero in terapia intensiva e, nei casi più gravi, può condurre alla morte. In assenza di una cura efficace e/o di un vaccino, l’unica possibilità di arginare la diffusione dell’epidemia risiede nel distanziamento sociale (Lin et al., 2010). Seguendo l’esempio della Cina, l’Italia ha quindi attuato un graduale “lockdown”, iniziando da piccole aree per poi estendere le misure di contenimento a tutta la nazione. In queste brevi note proponiamo un metodo, basato su un modello SIRD calibrato sul numero di decessi giornaliero, che può essere impiegato per monitorare gli effetti e valutare l’impatto a breve e medio termine delle politiche di contenimento sull’evoluzione dell’epidemia e sul sistema sanitario. Il modello è qui applicato ai dati della regione Toscana.





COVID-19 e statistici

Bruno Chiandotto
In questa pandemia gli organi di governo devono ricorrere a strumenti avanzati di inferenza statistica causale quali i modelli ad equazioni strutturali. Tali modelli consentono di valutare l’effetto, diretto e indiretto (e le loro interazioni), di altri fattori causali che possono incidere in modo anche molto rilevante sull’evoluzione del fenomeno. L’impiego di modelli ad equazioni strutturali, inquadrato in una prospettiva decisionale di analisi statistica dei dati, consente una valutazione simultanea dell’impatto sanitario, di quello economico e di quello socio-psicologico, di tutti i fattori causali.


Robbayes-C19: Analisi Bayesiana robusta dei dati di medio periodo del Covid-19 in Italia

Laura Ventura, Walter Racugno
Allo scopo di studiare l’evoluzione dei dati sui decessi e sui ricoveri in terapia intensiva forniti dalla Protezione Civile nel periodo 24 febbraio – 30 marzo 2020 è stato adottato un modello di regressione nonlineare. Questo tipo di modelli è spesso utilizzato per curve di crescita/decrescita in ambito farmacologico ed epidemiologico dove i parametri del modello forniscono interessanti interpretazioni per la comprensione della evoluzione del fenomeno in studio, quali ad esempio l’asintoto orizzontale e il punto di flesso.


Modelli univariati e multivariati per serie storiche di conteggi con applicazione a COVID-19

Francesco Bartolucci, Fulvia Pennoni, Antonietta Mira
Mediante un modello Multinomiale autoregressivo che considera simultaneamente le diverse tipologie di pazienti ed include anche i deceduti e i guariti come categorie di osservazione è possibile studiare, giorno per giorno, le transizioni tra i diversi status del modello SIRD e di prevedere in modo attendibile, almeno nel breve termine, il fabbisogno di posti letto in ospedale ed in terapia intensiva.


Studiare in corsa l’epidemia: modelli statistici per la previsione giornaliera delle caratteristiche dell’epidemia di Covid-19

Fabio Divino, Gabriele Fabozzi, Alessio Farcomeni, Giovanna Jona Lasinio, Gianfranco Lovison, Antonello Maruotti
Lo studio dell’epidemia di Covid-19 è un tema di ricerca urgente dal quale la comunità statistica non può sottrarsi. In questo lavoro si espongono alcuni approcci metodologici adottati dal gruppo di ricerca StatGroup-19. Vengono ricalcati i metodi adottati ed il percorso logico che ha portato alla scelta di determinati modelli, le insidie dovute alla qualità e definizione dei dati ed infine ad alcune prime stime sul momento di picco dell’epidemia in Lombardia.



 “SmuovilaScuola”: un progetto per il benessere dei bambini a scuola

Elisabetta Corti, Milena Ronchi, Elisabetta Biraghi, Carlotta Galeone
L’organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) raccomanda che i bambini di età compresa tra i 5 e i 17 anni svolgano almeno 60 minuti al giorno di attività fisica moderata per prevenire le malattie cardiovascolari, il sovrappeso, l’obesità e le infiammazioni croniche. L’OMS, nel documento ‘Global recommendations on Physical activity for Health’ del 2010, sottolinea come qualsiasi tipo di attività motoria sia prevenzione primaria per la salute. La pratica dell’attività fisica deve essere svolta nei diversi contesti in cui si entra a contatto ogni giorno, compresa la scuola, la famiglia, la comunità, l’ambiente lavorativo o sportivo.


Un approccio composizionale allo studio del microbioma

Gianna S. Monti
I dati composizionali sono osservazioni multivariate il cui contenuto informativo è strettamente legato al rapporto tra le componenti, altresì dette parti. Tipicamente una composizione è rappresentata da un vettore di proporzioni, o di percentuali, ma anche da esiti di misurazioni espresse in altre unità di misura come mg / kg o mg / l che riflettono la natura relativa del dato in analisi. La scala relativa può essere spiegata attraverso un esempio: si pensi dapprima all’aumento di una probabilità da 0,05 a 0,1 (in termini relativi si tratta di raddoppio) e la si confronti con l’aumento di una probabilità da 0,5 a 0,55 (in termini relativi il 10% in più), anche se le differenze assolute sono le stesse in entrambi i casi, rendendo fuorviante il loro confronto.