Oggi vi parlo di Kieran Healy, un professore di Sociologia della Duke University. Il suo ambito di ricerca è molto specifico, ma è anche impegnato nelle tecniche e metodi di visualizzazione dei dati. Ne sono venuto a conoscenza proprio per quest’ultima attività. Naturalmente ha anche un blog e l’ultimo suo post mi sembra particolarmente interessante. Ne cito alcuni passaggi, ma vi invito a leggerlo tutto.

Sempre di Healy raccomando la lettura di The Plain Person’s Guide to Plain Text Social Science, buono per tutti, ottimo per chi si sta avventurando nel mondo dell’università. ¹

With a laptop, some free software, and a cup of coffee, I can examine what ought to seem like a staggering amount of information.

People sometimes think (or complain) that working with quantitative data like this inures you to the reality of the human lives that lie behind the numbers.

I find that far from distancing you from questions of meaning, quantitative data forces you to confront them. The numbers draw you in. Working with data like this is an unending exercise in humility, a constant compulsion to think through what you can and cannot see, and a standing invitation to understand what the measures really capture—what they mean, and for whom.

I sit at my kitchen-counter observatory and look at the numbers. Before my coffee is ready, I can quickly pull down a few million rows of data courtesy of a national computer network originally designed by the government to be disaggregated and robust, because they were convinced that was what it would take for communication to survive a nuclear war. I can process it using software originally written by academics in their spare time, because they were convinced that sophisticated tools should be available to everyone for free. Through this observatory I can look out without even looking up, surveying the scale and scope of the country’s ongoing, huge, avoidable failure. Everything about this is absurd.

Rapportino ¶

Uno sguardo al mondo ¶

Ho introdotto come nuova fonte di dati Our World inData, che riporta qualche dato demografico in più. Se li trovaste interessanti, potremmo provare a fare qualche confronto.

Come si vede nella tabella seguente il reddito e i letti in ospedale non sono tutto. La tebella è ordinata per numero di decessi per milione di abitanti.

Paese	Casi/m	Decessi/m	PIL pro capite	Letti/100000
San Marino	19476.676	1208.079	56861.47	3.80
Belgium	4876.007	794.848	42658.58	5.64
Andorra	9862.156	660.056	NA	NA
Spain	5022.458	612.304	34272.36	2.97
Italy	3781.861	539.448	35220.08	3.18
United Kingdom	3744.435	536.088	39753.24	2.54
France	2214.770	433.396	38605.67	5.98
Sweden	3248.648	388.639	46949.28	2.22
Sint Maarten (Dutch part)	1818.947	349.799	36327.23	NA
Netherlands	2619.685	337.788	48472.54	3.32
United States	4838.131	290.046	54225.45	2.77
Jersey	3027.521	286.924	NA	NA
Isle of Man	3951.451	282.246	NA	NA
Montserrat	2200.440	200.040	NA	NA
Guernsey	3758.277	193.882	NA	NA
Switzerland	3538.458	189.151	57410.17	4.53
Luxembourg	6359.674	174.141	94277.96	4.51
Ecuador	2030.713	173.214	10581.94	1.50
Canada	2185.055	165.591	44017.59	2.50
Bermuda	2055.467	144.523	50669.32	NA

In questa tabella l’ordinamento è per numero di casi per milione di abitanti.

Paese	Casi	Decessi	Densità popolazione	Età mediana
San Marino	19476.676	1208.079	556.667	NA
Vatican	14833.128	0.000	NA	NA
Qatar	14050.732	6.593	227.322	31.9
Andorra	9862.156	660.056	163.755	NA
Luxembourg	6359.674	174.141	231.447	39.7
Iceland	5283.514	29.302	3.404	37.3
Singapore	5200.724	3.933	7915.731	42.4
Spain	5022.458	612.304	93.105	45.5
Bahrain	4944.807	7.055	1935.907	32.4
Belgium	4876.007	794.848	375.564	41.8
United States	4838.131	290.046	35.608	38.3
Kuwait	4581.131	32.308	232.128	33.7
Gibraltar	4481.914	0.000	3457.100	NA
Isle of Man	3951.451	282.246	147.872	NA
Faeroe Islands	3826.870	0.000	35.308	NA
Italy	3781.861	539.448	205.859	47.9
Guernsey	3758.277	193.882	NA	NA
United Kingdom	3744.435	536.088	272.898	40.8
Falkland Islands	3732.415	0.000	NA	NA
Switzerland	3538.458	189.151	214.243	43.1

La situazione italiana ¶

Questa tabella indica la variazione settimanale del totale dei positivi. Il grafico successivo rappresenta questi dati.

settimana	min	mean	max
1	0	193.71	528
2	258	687.14	1326
3	529	2085.75	2853
4	2648	3906.43	4821
5	1648	3587.14	4492
6	1941	2522.71	2972
7	880	1489.86	1996
8	-20	660.14	1189
9	-851	-346.29	256
10	-3106	-833.29	-199
11	-6939	-2498.86	-836
12	-4370	-2276.43	-1222
13	-2377	-1760.20	-1424

Più le barre puntano verso il basso, meglio è.

La tabella che segue riporta la variazione del numero dei decessi per settimana. Notare la colonna centrale. A seguire il grafico corrispondente.

settimana	min	mean	max
1	2	4.86	8
2	18	47.43	133
3	97	224.00	368
4	345	559.86	793
5	662	787.71	969
6	525	704.57	837
7	431	563.14	619
8	433	521.29	602
9	260	409.00	534
10	174	300.29	474
11	165	237.14	369
12	99	181.14	262
13	119	145.60	162

settimana	min	mean	max
1	78	240.86	566
2	342	811.57	1492
3	977	2575.62	3590
4	3526	5135.29	6557
5	4050	5401.71	6153
6	3599	4401.14	4805
7	3039	3852.71	4694
8	2256	3101.71	3786
9	1739	2598.00	3370
10	1221	1789.14	2091
11	744	1125.14	1444
12	451	867.43	1402
13	642	688.20	813

Uno sguardo alle Regioni ¶

Le tabelle che seguono usano due scale diverse per rappresentare i dati e si riferiscono all’ultima data disponibile. Nella prima la scala è non logaritmica e la maggioranza delle regioni sono raggruppate in basso e a sinistra, mentre spicca il dato Lombardia. Nella seconda la scala è logaritmica in base 10 (potenze di 10) per rendere più leggibili i dati. In entrambe il diametro dei punti è proporzionale al numero di nuovi decessi.