Per chi cerca un lavoro, e anche per chi lo offre, il punto di riferimento è ormai Internet, ovvero i Social network specializzati e i siti di annunci online. Ed è qui che bisogna guardare per avere un quadro completo e tempestivo delle dinamiche in atto sui diversi territori.
Lo ha fatto la Regione Piemonte attraverso il CSI – che raccoglie oltre 100 enti pubblici consorziati – dando vita a un progetto di ricerca che si è proposto di monitorare le informazioni presenti sul Web e di metterle a confronto con le statistiche provenienti da dati “ufficiali” (come le comunicazioni obbligatorie che la PA richiede) che già venivano raccolti e analizzati da anni dal CSI.
Dal punto di vista informatico si tratta di utilizzare i più avanzati software di Business Analytics per analizzare dati “non strutturati” e mettere i risultati a confronto con quelli che emergono dalle analisi di quelli “strutturati” (circa 8 milioni di record) presenti nei data base del CSI, che da tempo lavora per armonizzare e mettere in rete le banche dati dei centri dell’impiego.
L’obiettivo del progetto è stato dunque quello di definire nuovi modelli di analisi su un tema tanto rilevante come quello dell’occupazione, modelli che possano essere ripresi da altre PA italiane, valorizzando così un patrimonio di dati pubblici di grande rilevanza, sulla scia degli Open Data che le regioni più virtuose stanno rendendo disponibili.
Perché è così importante l’analisi dei dati del Web? «Conoscere puntualmente la realtà significa migliorare le decisioni politiche e orientare gli interventi della PA verso le persone e le aziende – spiega Giuliana Bonello, Responsabile Demand Management del CSI-Piemonte –, oltre che saper individuare e anche prevedere le crisi che si manifestano sul territorio, a livello provinciale e regionale. Dallo scorso marzo i risultati consolidati dello studio sono on line sul portale “I numeri del lavoro”: sono esportabili e accessibili con diversa granularità, e consentono di effettuare statistiche, confronti con estero e via dicendo».
A questa componente on line dello studio, si è affiancata una nuova analisi, che ha preso in considerazione il sito monster.it per studiare la struttura della domanda di lavoro, e il social network LinkedIn per indagare la discussione in rete attraverso l’analisi semantica. Lo studio è stato svolto dal CRISP, centro di ricerca dell’Università Bicocca, grazie a strumenti analitici messi a disposizione da SAS e adatti al trattamento di grandi moli informative (Miner, Guide, Sentiment Analysis Studio, Workbench e Visual Analytics).
Sono stati “passati al setaccio” circa 2.000 annunci di lavoro e circa 1.200 discussioni su “offerta di lavoro”, relativi al periodo tra ottobre e novembre 2012, analizzando in particolare autocandidature, offerte di lavoro in generale (destinatari, luoghi, tipologia di contratto), annunci in cui è richiesta la conoscenza di lingue straniere, scambio di informazioni e consigli tra chi ricerca lavoro.
«In questo modo vengono prese in considerazione informazioni qualitative che prima non erano analizzate, ad esempio gli skill attitudinali, e questo permette di avere una visione più completa – specifica Mario Mezzanzanica, Professore associato di sistemi informativi dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca – CRISP, che ha condotto la ricerca.
Cosa è emerso, dunque, dall’analisi? Innanzitutto, spiega Mezzanzanica, «Abbiamo valutato analogie e differenze nelle due classificazioni – web e Istat – al fine di comprendere quanto il modello teorico si avvicini alla realtà, riscontrando distribuzioni territoriali equivalenti nelle diverse province del Piemonte. Ciò significa che la popolazione sul web ha forti affinità con l’universo osservato tramite le statistiche ufficiali, ma nel contempo emerge che il web si rivolge maggiormente a un livello di skill medio alto e i contratti offerti sono prevalentemente temporanei. Inoltre, il web aggiunge valore informativo, consente infatti di ampliare le informazioni relative agli skill, in particolare sulle attitudini e sullo stile di lavoro. Le informazioni raccolte potrebbero contribuire quindi da una parte a migliorare i sistemi classificatori e dall’altra ad aggiungere dati qualitativi sulla domanda di lavoro non reperibili nei sistemi amministrativi».
Si tratta, dunque di una sperimentazione che ha indicato una strada percorribile che potrebbe portare la PA a fare passi in avanti grazie alle tecnologie di Business Analytics più avanzate.
La PA può utilizzare le informazioni così raccolte e analizzate per ragionare sui servizi che eroga, per deciderne l’evoluzione e indirizzare servizi quali la formazione professionale verso le necessità reali, soprattutto dei giovani.
