Il Paese migliore in cui migrare? Lo consiglia un algoritmo di Unibz

Le migrazioni internazionali sono uno dei temi che maggiormente hanno ricevuto l’attenzione dell’opinione pubblica negli ultimi anni. Al mondo, secondo il rapporto più recente dell’OIM, sono 272 milioni le persone che vivono in un Paese dove non sono nate. Persone che si sono spostate con la speranza di una nuova vita, una decisione che però non sempre necessariamente coincide con un effettivo miglioramento della loro esistenza. Come ridurre il rischio e ottimizzare la decisione sul luogo più adatto in cui stabilirsi? Un aiuto potrebbe venire da una ricerca sviluppata alla Facoltà di Scienze e Tecnologie informatiche da alcuni ricercatori, essi stessi con background migratorio. Un team composto dallo studente di laurea magistrale Ayoub El Majjodi, assieme ai ricercatori Nabil El Ioini e Mehdi Elahi della Facoltà di Scienze e Tecnologie informatiche, ha cercato di creare un modello predittivo in cui le preferenze e i limiti specifici delle persone intenzionate a migrare potessero essere sfruttati per consigliarle in merito a una decisione che può cambiare loro la vita in peggio o in meglio. In altre parole, i ricercatori hanno studiato un sistema che “cattura” i desideri degli utenti, impara le loro preferenze e crea in modo intelligente una classifica personalizzata dei paesi più adatti alle esigenze e alle competenze e possibilità di ogni utente.

Unibz, la metodologia utilizzata per la creazione dell’algoritmo

In generale, per capire cosa rende un paese una destinazione desiderabile, i ricercatori hanno effettuato alcuni sondaggi con gruppi di utenti che hanno dovuto indicare quali argomenti sono stati fondamentali nella loro scelta di emigrare: le opportunità di lavoro (72%), le chance di formazione (46%), l’atmosfera lavorativa (44%), il sistema sanitario (43%), le disparità di reddito (37%), l’instabilità politica (26%), il tasso di criminalità (26%), i conflitti sociali (22%), le similitudini culturali e linguistiche (21%), guerra e dittatura (16%), familiari all’estero (8%), distanze più brevi (6%). Per questi sondaggi era stato creato un modello dinamico. Dopo la registrazione, l’utente ha dovuto interagire fornendo informazioni di base e rispondendo a un breve questionario su sé stesso. Ciò consente al sistema di riconoscere i tratti della personalità dell’utente. Successivamente, agli utenti è stato chiesto di inserire fino a tre fattori-chiave tra gli argomenti che hanno pesato di più nella decisione sul Paese in cui emigrare.

Quando le preferenze vengono immagazzinate dal sistema, l’algoritmo di raccomandazione utilizza le preferenze per generare consigli su misura per l’utente. Le raccomandazioni sono presentate sotto forma di tre diverse liste, ciascuna generata da un diverso algoritmo di raccomandazione. Nella ricerca, all’utente è stato chiesto anche di compilare un questionario per valutare la qualità delle raccomandazioni. “Bisogna pensare al nostro sistema allo stesso modo dei sistemi di raccomandazione già noti”, afferma Nabil El Ioini, “sulla base di preferenze specifiche, l’utente riceve raccomandazioni che corrispondono ai suoi gusti. Da ciò discende la percezione che, attraverso la personalizzazione, il sistema mi capisca”.  Lo studio dell’utente ha così determinato la qualità della raccomandazione, valutando i valori di accuratezza, varietà, novità (cioè suggerendo anche Paesi che l’utente non conosceva nemmeno), soddisfazione e capacità di comprendere le particolari preferenze dei diversi utenti. Nel 2018, l’Organizzazione internazionale per le migrazioni (OIM) ha pubblicato un rapporto annuale sulle migrazioni nei principali Paesi di destinazione dei migranti internazionali e l’elenco dei Paesi è stato inserito nello studio. “I risultati sono stati promettenti e mostrano il potenziale di raccomandazioni personalizzate in questo settore, certamente finora poco studiato”, puntualizza El Ioni.

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I soggetti del sondaggio sono stati contattati tramite social network come LinkedIn. I partecipanti sono stati 281, da 55 Paesi (dal Pakistan all’Austria, dagli USA alla Tunisia). Il 67% ha indicato le preferenze e compilato il questionario di valutazione finale. Il 71% dei partecipanti era di sesso maschile, il 27% di sesso femminile e il 2% si è rifiutato di fornire informazioni in proposito. Anche l’età era molto varia: il 5% aveva 18 anni, il 42% 18-24 anni, il 39% 25-35 anni, il 9% 35-45 anni, il 4% 45-55 anni e solo l’1% oltre 55 anni.

Il risultato e gli sviluppi futuri

I ricercatori hanno sviluppato un nuovo sistema di raccomandazione che può supportare il processo decisionale delle persone decise a emigrare in un nuovo Paese, avanzando proposte e imparando dalle preferenze ottenute e, così, costruendo infine un modello che genera raccomandazioni personalizzate. Il campo della ricerca sull’immigrazione è complesso e sensibile, il che rappresenta una ragione per osare un primo passo verso l’esplorazione delle potenzialità dei sistemi di raccomandazione in questo settore. L’approccio di raccomandazione utilizzato dagli autori della ricerca porta ad affermazioni esplicite come suggerito nella letteratura classica dei sistemi di raccomandazione. Per il futuro, i ricercatori hanno in programma di riprogettare il loro prototipo e di implementare una nuova versione del sistema con una nuova interfaccia utente che offra funzionalità aggiuntive, basate su set di dati più ampi.