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29/05/2012 Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica, Università "Ca' Foscari" di Venezia
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Donne e Tecnologie Informaticheun approfondimento quantitativo e qualitativo
Emanuela Boschetto, Antonio Candiello, Agostino Cortesi e Fabio Fignani
DAIS – Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica,Università “Ca’ Foscari” di Venezia
29/05/2012 Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica, Università "Ca' Foscari" di Venezia
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Sommario
1. gender gap nella formazione logico-matematica
2. formazione: confronto Veneto - Regioni EU3. gender gap nell’alta formazione ICT
4. cause del gender gap: i modelli di genere
5. ICT & occupabilità
6. perché ridurre il gender gap7. quali profili professionali nell’ICT8. ICT: inquadramento nel contesto europeo
9. eterogeneità del Veneto: viste dal web
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AMBIENTALI,
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Donnee Tecnologie Informatiche
1. Gender gap nella
formazione logico-matematica
• I risultati INVALSI evidenziano un sistematico differenziale di genere in italiano (favorevole alle femmine) ed in matematica (favorevole ai maschi)
• distribuzione dei punteggi ottenuti ai test INVALSI 2009-2010 mediati su tutte le province aggregati per italiano (Ita) e matematica (Mat) e differenziati per genere (M/F)
Invalsi - Distribuzione M/F (totali)
0
5
10
15
20
25
30
35
Frequenze
Dis
trib
uzio
ne
Ita-M
Ita-F
Mat-M
Mat-F
57,2959,17Mat
71,4469,30Ita
FM
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DIPARTIMENTO
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AMBIENTALI,
INFORMATICA e
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Donnee Tecnologie Informatiche
Alle origini del Gender Gap
nell’ICT
• Il gender gap sulle materie logico-matematiche indirizza tutte le scelte successive
• Si traduce in una maggiore preferenza dei maschi per gli studi tecnico-scientifici e delle femmine per gli studi umanistici
• La sua comprensione è quindi necessaria al fine di poter intervenire sul gender gap tecnologico
• Si tratta di un differenziale che ha radici culturali, piùche biologiche.
• È una preferenza indotta dal contesto sociale e familiare che disapprova una ragazzina troppo preparata nelle materie logiche e preferisce per lei delle competenze piùvicine al linguaggio.
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2. Formazione avanzata: confronto Veneto Regioni EU
• persone con qualificazione formativa avanzata: percentuali e posizione del Veneto in classifica (248/304) – Eurostat, edat_lfse_11, età 25-64
NUTS2 (Regioni Europee) 2010-f Classifica 2010-m Classifica 2010-tot Classifica
UKI1 - Inner London 52,7 1 53,4 1 53,1 1
BE31 - Prov. Brabant Wallon 50,9 2 48,1 2 49,5 2
NO01 - Oslo og Akershus 49,9 3 45,9 4 47,9 3
DK01 - Hovedstaden 47,4 4 40,9 15 44,1 5
SE11 - Stockholm 47,3 5 37,8 25 42,5 8
FI18 - Etelä-Suomi 47,0 6 36,0 33 41,5 11
BE24 - Prov. Vlaams-Brabant 46,5 7 42,7 8 44,6 4
ES21 - País Vasco 43,6 8 44,6 5 44,1 6
UKM6 - Highlands and Islands 43,2 9 31,5 67 37,6 26
…
ITD4 - Friuli-Venezia Giulia 15,4 246 11,5 281 13,5 260
GR24 - Sterea Ellada 15,3 247 16,3 218 15,9 236
CZ08 - Moravskoslezsko 15,2 249 15,6 224 15,4 242
ITD3 - Veneto 15,2 248 12,5 269 13,8 256
AT12 - Niederösterreich 15,1 250 20,8 177 17,9 217
AT31 - Oberösterreich 15,0 251 20,0 186 17,5 222
GR25 - Peloponnisos 15,0 252 15,9 219 15,5 239
ITC1 - Piemonte 14,9 253 13,2 258 14,1 252
ITG2 - Sardegna 14,9 254 9,8 296 12,3 271
AT33 - Tirol 14,8 255 19,7 189 17,2 224
AT22 - Steiermark 14,6 256 16,4 216 15,5 240
…
TRA2 - Agri 3,5 302 9,4 298 6,4 304
TRC3 - Mardin 3,4 303 10,2 290 6,7 303
TRB2 - Van 3,1 304 10,5 289 6,8 302
248° posizione(formazione terziaria)
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Minore qualificazione: confronto Veneto Regioni EU
• persone con minore qualificazione formativa secondaria: percentuali e posizione del Veneto in classifica (236/300). Eurostat, edat_lfse_09, età 25-64
NUTS2 (Regioni Europee) 2010-f Classifica 2010-m Classifica 2010-t Classifica
CZ01 - Praha 4,9 1 1,8 1 3,3 1
DEG0 - Thüringen 5,2 2 4,8 3 5,0 5
DE42 - Brandenburg - Südwest 6,1 3 5,7 9 5,9 7
SK01 - Bratislavský kraj 6,3 4 5,2 8 5,8 6
DE41 - Brandenburg - Nordost 6,5 5 7,0 15 6,7 10
DEE0 - Sachsen-Anhalt 6,6 6 5,8 11 6,2 8
DE80 - Mecklenburg-Vorpommern 6,8 7 5,8 12 6,3 9
PL22 - Slaskie 8,8 9 6,0 13 7,5 14
PL21 - Malopolskie 8,8 8 9,0 20 8,9 18
…
ITD1 - Provincia Autonoma Bolzano/Bozen 41,8 232 47,5 242 44,7 240
GR43 - Kriti 42,2 233 46,7 238 44,5 239
ES24 - Aragón 42,6 235 40,5 224 41,5 232
ITE1 - Toscana 42,6 234 47,6 243 45,1 242
ITD3 - Veneto 43,0 236 41,9 226 42,4 235
FR83 - Corse 43,2 237 45,3 233 44,1 238
ES23 - La Rioja 43,7 239 46,4 237 45,1 241
…
TRA2 - Agri 90,1 298 72,9 293 81,6 303
TRC3 - Mardin 90,9 299 69,7 288 80,5 300
TRB2 - Van 91,6 300 72,3 292 81,9 304
236° posizione(minore qualificazione)
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3. gender gap nell’alta formazione ICT
• circa quindicimila studenti in Italia (circa millein Veneto) nelle classi universitarie:– “Ingegneria dell’Informazione”– “Scienze e tecnologie informatiche”
• circa millecinquecento docenti in Italia (circa cento in Veneto) nei settori disciplinari:– INF/01 Informatica, – ING-INF/05 Sistemi di Elaborazione delle
Informazioni
• il gender gap è piuttosto marcato sia tra gli studenti che tra i docenti
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Donnee Tecnologie Informatiche
Immatricolati ICT – Italia
13.47212.752
10.765
12.645
2.588 2.584 2.3932.887
0
2.000
4.000
6.000
8.000
10.000
12.000
14.000
16.000
2007/8 2008/9 2009/10 2010/11
Anno Accademico
Imm
atr
ico
lati
Maschi
Femmine
• Evoluzione, per genere, degli immatricolati nelle classi universitarie di informatica in Italia
• “Ingegneria dell’Informazione” e “Scienze e tecnologie informatiche”
• nostra rielaborazione su dati dell’Anagrafe Studenti MIUR, anagrafe.miur.it.
F/M ∼∼∼∼ 20% !
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Immatricolazioni – Italia
• il 10% dei maschi si iscrivono ad Informatica• meno del 2% delle donne si iscrivono ad Informatica
• immatricolazioni in Italia, per area e genere in Italia, A-A 2010-2011 – nostra rielaborazione su dati dell’Anagrafe Studenti MIUR
Immatricolati Italia Femmine % su F Maschi % su M Totale g=F/M
Area Sanitaria 22.343 13,87% 11.767 9,30% 34.110 189,9%
Area Scientifica 37.115 23,04% 58.291 46,07% 95.406 63,7%
Area Sociale 63.834 39,62% 46.487 36,74% 110.321 137,3%
Area Umanistica 37.806 23,47% 9.982 7,89% 47.788 378,7%
Totale Italia 161.098 100,00% 126.527 100,00% 287.625 127,3%
Ingegneria dell'Informazione 2.361 1,47% 9.051 7,15% 11.412 26,1%
Scienze e tecnologie informatiche 526 0,33% 3.594 2,84% 4.120 14,6%
Totale Informatica Italia 2.887 1,79% 12.645 9,99% 15.532 22,8%
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INFORMATICA e
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Immatricolati ICT – Veneto
842 815872
783
182147 141 144
0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1.000
2007/8 2008/9 2009/10 2010/11
Anno Accademico
Imm
atr
ico
lati
Maschi
Femmine
• Evoluzione, per genere, degli immatricolati nelle classi universitarie di informatica in Italia– “Ingegneria dell’Informazione”– “Scienze e tecnologie informatiche”
• nostra rielaborazione su dati dell’Anagrafe Studenti MIUR, anagrafe.miur.it.
F/M ∼∼∼∼ 18% !
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INFORMATICA e
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Donnee Tecnologie Informatiche
Immatricolati Veneto Femmine % su F Maschi % su M Totale g=F/M
Area Sanitaria 1.556 13,91% 696 8,91% 2.252 223,6%
Area Scientifica 2.373 21,22% 3.929 50,28% 6.302 60,4%
Area Sociale 3.379 30,21% 2.149 27,50% 5.528 157,2%
Area Umanistica 3.877 34,66% 1.040 13,31% 4.917 372,8%
Totale Veneto 11.185 100,00% 7.814 100,00% 18.999 143,1%
Ingegneria dell'Informazione 118 1,05% 489 6,26% 607 24,1%
Scienze e tecnologie informatiche 26 0,23% 294 3,76% 320 8,8%
Totale Informatica Veneto 144 1,29% 783 10,02% 927 18,4%
Immatricolazioni – Veneto
• il 10% dei maschi si iscrivono ad Informatica• meno del 2% delle donne si iscrivono ad Informatica
• immatricolazioni in Italia, per area e genere in Italia, A-A 2010-2011 – nostra rielaborazione su dati dell’Anagrafe Studenti MIUR
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Docenti ICT – Italia
• suddivisione per genere del personale docente universitario
• informatica: settori disciplinari INF/01 ed ING-INF/05• per grado di avanzamento carriera (ricercatore, associato, ordinario)• gap = F/M < 30% per ricercatori & associati e < 20% per gli ordinari
• dati a febbraio 2012 – nostra rielaborazione su dati MIUR
0
100
200
300
400
500
600
700
800
Ricercatore Associato Ordinario
Femmine
Maschi
F/M < 30% F/M ∼∼∼∼ 20%
F/M < 30%
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INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
0
5
10
15
20
25
30
35
40
45
Ricercatore Associato Ordinario
Femmine
Maschi
Docenti ICT – Veneto
• suddivisione per genere del personale docente universitario
• informatica: settori disciplinari INF/01 ed ING-INF/05• per grado di avanzamento carriera (ricercatore, associato, ordinario)• gap = F/M ∼∼∼∼ 50% per i ricercatori e ∼∼∼∼ 20% per associati & ordinari
• dati a febbraio 2012 – nostra rielaborazione su dati MIUR
F/M < 20% F/M ∼∼∼∼ 20%
F/M ∼∼∼∼ 50%
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4. Cause del gender gap: i
modelli di ruolo
Il gruppo più influente (64%) nei modelli di ruolo, i genitori, influisce sul giudizio riguardo alla capacità maschile o femminile di lavorare nelle ICT(solo il 2% delle studentesse è influenzata dagli insegnanti):
• entrambi i modelli di ruolo femminile che maschile considerano le professioni nelle ICT come più adatte agli uomini;
• nessuno che si riferisca ai modelli di ruolo femminili crede che le donne siano a loro agio nelle professioni ingegneristiche;
• nessuno che si riferisca ai modelli di ruolo maschili pensa che le donne siano maggiormente portate all’ingegneria o alle professioni di software development; meno del 10% di loro valuta le donne maggiormente portate per il ruolo di network consulting engineer.
• se pure la vendita è considerato ambito più confacente al genere femminile, solo il 15% di entrambi i genitori pensano che le donne possano competerecon gli uomini nelle professioni ICT
• Cfr. Insight – Observatory for new technologies and education, White Paper – Women and ICT. Why are girls still not attracted to ICT studies and careers?, 2009
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5. ICT & occupabilità
È utile valutare la condizione occupazionale per genere dei laureati:
• ad un anno dalla laurea triennale, la percentuale complessiva tra occupati e iscritti alla specialistica (“studiano o lavorano”)
• ad un anno ed a tre anni dalla laurea
magistrale, la percentuale di occupati
(“lavorano”) ed il relativo reddito mensile
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INFORMATICA e
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Donnee Tecnologie Informatiche
Analisi per settori e
localizzazione
Gli esiti occupazionali sono posti a confronto per:• Italia Vs Veneto
• Tutte Vs Informatica
Informatica è definita come segue:• le classi triennali di laurea in informatica:
– ingegneria dell’informazione (L-8, 9) e – scienze e tecnologie informatiche (L-31, 26);
• le classi specialistiche di laurea in informatica: – ingegneria informatica (LM-32, 26),– informatica (LM-18, 23/S) – metodologie informatiche per le discipline umanistiche (LM-
43, 24/S)
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AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Occupazione/continuazione (ad un
anno) per le lauree triennali
• quota % complessiva tra occupati ed iscritti (alla specialistica)• ad un anno dalla laurea triennale
• per genere ed ambito (Italia, Veneto, Corsi di Laurea in Informatica)• la quota supera abbondantemente il 90% per le laureate venete in
informatica; il gender gap in questo caso è positivo
• in “zona 100%” per l’Ateneo padovano
• nostre elaborazioni su dati AlmaLaurea, indagine 2010
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
Veneto Informatica Veneto Italia Informatica Italia
LavStu-M
LavStu-F
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AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
Veneto Informatica Veneto Italia Informatica Italia
Lavora-M
Lavora-F
Esiti occupazionali (ad un
anno) delle lauree magistrali
• quota % complessiva di occupati
• ad un anno dalla laurea magistrale
• per genere ed ambito (Italia, Veneto, Corsi di Laurea in Informatica)• la quota sfiora l’80% per le laureate venete in informatica
• il gender gap in questo caso è positivo
• nostre elaborazioni su dati AlmaLaurea, indagine 2010
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
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Donnee Tecnologie Informatiche
0,00%
10,00%
20,00%
30,00%
40,00%
50,00%
60,00%
70,00%
80,00%
90,00%
100,00%
Veneto Informatica Veneto Italia Informatica Italia
Lavora-M
Lavora-F
Esiti occupazionali (a tre anni)
delle lauree magistrali
• quota % complessiva di occupati
• a tre anni dalla laurea magistrale
• per genere ed ambito (Italia, Veneto, Corsi di Laurea in Informatica)• si noti la piena occupazione per le laureate venete in informatica
• il gender gap in questo caso è positivo
• nostre elaborazioni su dati AlmaLaurea, indagine 2010
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INFORMATICA e
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Donnee Tecnologie Informatiche
Redditi ad un anno dalle
lauree magistrali
• reddito dei laureati occupati• ad un anno dalla laurea magistrale
• per genere ed ambito (Italia, Veneto, Corsi di Laurea in Informatica)• riemerge il gender gap• il gap è maggiore in Veneto
• nostre elaborazioni su dati AlmaLaurea, indagine 2010
€ 0,00
€ 200,00
€ 400,00
€ 600,00
€ 800,00
€ 1.000,00
€ 1.200,00
€ 1.400,00
Veneto Informatica Veneto Italia Informatica Italia
Mensile-M
Mensile-F
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AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
€ 0,00
€ 200,00
€ 400,00
€ 600,00
€ 800,00
€ 1.000,00
€ 1.200,00
€ 1.400,00
€ 1.600,00
Veneto Informatica Veneto Italia Informatica Italia
Mensile-M
Mensile-F
Redditi a tre anni dalle lauree magistrali
• reddito dei laureati occupati• a tre anni dalla laurea magistrale
• per genere ed ambito (Italia, Veneto, Corsi di Laurea in Informatica)• si riduce il gender gap• il gap è contenuto (-10%) per le laureate venete in informatica
• nostre elaborazioni su dati AlmaLaurea, indagine 2010
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6. Perché ridurre il gender gap
nell’ICTIl settore delle ICT è di crescente importanza strategica per le
economie avanzate, quale fattore di innovazione che opera sotto diversi punti di vista, stanti:
• la trasversalità di tale complesso tecnologico, che induce e favorisce l’innovazione dall’interno in ogni comparto industriale e/o dei servizi (visione micro);
• la sua connotazione quale primaria infrastruttura in grado di facilitare le comunicazioni ed ampliarne le possibilità, avvicinando cosìimprese, cittadini e pubbliche amministrazioni (visione macro);
• la positiva sinergia dell’interazione delle tecnologie informatiche (soft) con le tecnologie meccaniche (hard), alla base della cosiddetta green economy e della visione delle smart cities;
• la comunque significativa valenza quale settore economico a séstante, attorno al 5% del PIL in Europa, che supera il 6% per Usa, Cina, Giappone ed oltre il 10% a Taiwan
Per rendere le competenze ICT diffuse e disponibili
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Donnee Tecnologie Informatiche
Totale Uomini Donne Totale Totale
(20-64) (55-64) (20-29)
(donne) (anziani) (giovani)
EU27 68,80 75,10 62,10 46,30 61,60
Belgio 67,60 73,50 61,60 37,30 61,00
Re. Ceca 70,40 79,60 60,90 46,50 58,40
Danimarca 76,10 79,00 73,10 57,60 71,00
Germania 74,90 80,10 69,60 57,70 69,50
Irlanda 64,90 69,40 60,40 50,00 61,00
Grecia 64,00 76,20 51,70 42,30 54,00
Spagna 62,50 69,10 55,80 43,60 54,30
Francia 69,20 73,80 64,90 39,70 62,80
Italia 61,10 72,80 49,50 36,60 47,80
Olanda 76,80 82,80 70,80 53,70 78,70
Austria 74,90 80,20 69,60 42,40 74,60
Polonia 64,60 71,60 57,70 34,00 60,30
Portogallo 70,50 75,40 65,60 49,20 62,60
Svezia 78,70 81,70 75,70 70,50 66,50
Regno Unito 73,60 79,30 67,90 57,10 71,10
Tasso di occupazione (2010, dati Eurostat)
Migliorare la produttività? Come?
• tre leve:– donne
– anziani
– giovani
• Esempio: +15% di tasso di occupazione = 6 mln
occupati = 400 mld € � PIL +30%
Tasso di occupazione
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
7. Quali profili professionalinell’ICT ?
• dati per l’Italia. Fonte: indagine ICT Professioni e Carriere, LineaEDP, 2010
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
ICT professionals
(per Eurostat)
• Computing services managers• Computer systems designers, analysts and programmers• Computing professionals not elsewhere classified• Electronics and telecommunications engineers• Electronics and telecommunications engineering
technicians• Computer assistants• Computer equipment operators• Broadcasting and telecommunications equipment
operators
• “Eurostat Methodological manual for Information Society Statistics”(numeri: ISCO Unit Groups , 4-digit level)
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
8. ICT: inquadramento nel
contesto europeo
• Quota femminile dei professionisti in Italia, Francia, Spagna nell’ICT e fuori dell’ICT. Dati 2006 del Rapporto 2007 delle Professioni ICT, Cantiere dei Mestieri ICT. Fonte: Organization Design & Management. Grafico estratto da “Il sistema delle competenze ICT Italiane a confronto con quelle Spagnole e Francesi”, 2007.
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Spesa ICT in % del PIL
0,0
1,0
2,0
3,0
4,0
5,0
6,0
7,0
8,0
2006 2007 2008 2009 2010
EU27
Germany
France
Italy
UK
• EU27: ∼∼∼∼5%; Italia: ∼∼∼∼4%; UK: ∼∼∼∼7%
• Usa, Cina, Giappone >6%; Taiwan >10%
• Information technology expenditure in millions of euro and as a percentage of GDP. Eurostat, isoc_si_ite, 2006-2010.
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
9. Eterogeneità del Veneto:
viste dal web
• nel seguito illustriamo i risultati di alcune ricerche sperimentali effettuate utilizzando webbots, wrappers, data scrapers e spiders
• i dati sono geo-referenziati per comune
• sono estratti dal web indifferenziatoindicatori di:– lavoro, – vivacità culturale,– viaggi / tempo libero.
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Indicatore "proxy" curricolare
“nata a”
“nato a”
• un CV, anche sul web, contiene l’indicazione “nato a” o “nata a”• l’indicatore esprime la tendenza relativa all’offerta di lavoro
• il rapporto medio è F/M = 30%; Venezia presenta i valori migliori
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Indicatore "proxy" culturale
“interessata a”
“interessato a”
• Si ricercano termini (“interessato/a” + plurali) sul web relativi a preferenze
• l’indicatore esprime la tendenza relativa agli interessi culturali
• il rapporto medio è F/M < 10%; Verona presenta i valori migliori
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DIPARTIMENTO
DI SCIENZE
AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Indicatore "proxy" per la mobilità
“andata a”
“andato a”
• per informazioni sui viaggi, si cercano “stato/a a” / “andato/a a” e plurali• l’indicatore esprime la tendenza relativa alla mobilità
• il rapporto medio è F/M = 30%; Venezia presenta i valori migliori
“stata a”
“stato a”
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DIPARTIMENTO
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AMBIENTALI,
INFORMATICA e
STATISTICA
Donnee Tecnologie Informatiche
Grazie per l’attenzione
Emanuela Boschetto, Antonio Candiello, Agostino Cortesi e Fabio Fignani
DAIS – Dipartimento di Scienze Ambientali, Informatica e Statistica,Università “Ca’ Foscari” di Venezia