L’esitazione di fronte ai vaccini è un problema di salute pubblica noto già prima della pandemia. Gli algoritmi di machine learning applicati ai dati amministrativi possono aiutare a prevedere le aree a maggior rischio, dove indirizzare gli interventi.
Autore: Raffaele Lagravinese
Raffaele Lagravinese è Ricercatore RTD B in Economia Politica presso il Dipartimento di Economia e Finanza, Università di Bari “A. Moro”. I suoi principali interessi di ricerca riguardano la finanza locale, le disuguaglianze territoriali, l’economia sanitaria e l’economia dell’istruzione. In passato ha svolto periodi di ricerca presso le Università di Cambridge, York, LSE. Ha insegnato a contratto corsi di economia presso le Università di Roma Tre e Brunel Business School di Londra.
I dissesti finanziari degli enti locali sono diffusi, con ovvie conseguenze negative per le comunità amministrate. L’integrazione tra l’enorme quantità di dati disponibili e l’intelligenza artificiale permette però di prevederli. E dunque di prevenirli.
Nel 2018 in Italia si sono giocati quasi 107 miliardi di euro. Ma se i più ricchi restano sui giochi tradizionali, sono i più poveri a dedicarsi a scommesse e slot-machine. I risultati di uno studio sugli effetti distributivi del gioco d’azzardo.