Can Poverty Be Reduced by Acting on Discrimination? An Agent-based Model for Policy Making

Sintesi Tecnica: La povertà può essere ridotta agendo sulla discriminazione? Un modello basato su agenti per il processo decisionale politico

Definizione del problema
Il documento affronta il rallentamento dei tassi di riduzione della povertà globale, suggerendo che gli approcci redistributivi tradizionali potrebbero perdere efficacia. Gli autori postulano che la discriminazione contro i poveri, definita "aporofobia", agisca come un significativo impedimento alla mitigazione della povertà. Sebbene la letteratura suggerisca che l'aporofobia renda le politiche di mitigazione della povertà poco popolari e difficili da implementare, manca una prova empirica che dimostri un legame causale tra aporofobia e l'aumento della povertà o della disuguaglianza di ricchezza. Il problema centrale è l'assenza di strumenti computazionali per valutare come i quadri giuridici discriminatori influenzino la distribuzione della ricchezza prima che le politiche vengano attuate.

Metodologia
Gli autori propongono l'Aporophobia Agent-Based Model (AABM), una simulazione multi-agente progettata per fornire prove computazionali della correlazione tra aporofobia e povertà. Il modello è costruito utilizzando la libreria Python Mesa e integra tre componenti distinte:

1. Profili degli Agenti: Gli agenti rappresentano i cittadini con profili socio-economici e demografici unici (età, genere, stato, ricchezza, reddito, posizione) istanziati da dati reali per quattro distretti di Barcellona (Sarrià-Sant Gervasi, Gràcia, Les Corts ed Eixample).
2. Processo Decisionale Autonomo (Modello basato sui bisogni): Gli agenti possiedono il "libero arbitrio" e prendono decisioni basate su una versione modificata del modello basato sui bisogni di Dignum et al., ispirata alla gerarchia di Maslow.
   • Bisogni: Gli agenti gestiscono i "bisogni di carenza" (fisiologici, sicurezza, appartenenza, stima) che decadono nel tempo. I bisogni di crescita (autorealizzazione) sono esclusi per concentrarsi sulla sopravvivenza di base.
   • Deliberazione: Ad ogni passo temporale (partendo dalle ore 17:00), gli agenti calcolano un punteggio per le azioni disponibili in base all'urgenza dei bisogni insoddisfatti, all'importanza delle categorie di bisogni e alla soddisfazione attesa da un'azione. Selezionano l'azione con il punteggio più alto.
   • Vincoli: Le azioni sono vincolate dallo stato dell'agente (ad esempio, solo gli agenti occupati possono lavorare), dalla capacità finanziaria e dalla posizione fisica.
3. Ambiente Regolatorio: Il modello incorpora un insieme di norme legali (politiche) come precondizioni e postcondizioni. Tali norme sono etichettate come Aporofobiche (Apo) o Non-Aporofobiche (Non-Apo) sulla base della collaborazione con ONG specializzate.
   • Esempi Non-Apo: Sussidi di disoccupazione, reddito vitale minimo e fornitura di spazi di vita dignitosi per i senzatetto.
   • Esempi Apo: Multe per dormire in strada o rubare cibo, commutazione delle multe in detenzione ed espulsione per fallimento.
     Il modello assume una perfetta adesione a queste regole da parte degli agenti e un'implementazione impeccabile da parte del sistema, astraggendo il processo legislativo per concentrarsi sugli effetti delle politiche.

Configurazione Sperimentale
Lo studio utilizza uno scenario di "prova di concetto" con $N=100$ agenti simulati su $T=2880$ passi temporali (equivalenti a 4 mesi). I ricercatori hanno testato l'insieme delle parti di sei norme specifiche ($2^6 = 64$ combinazioni). Per ogni combinazione, sono state eseguite 10 iterazioni per tenere conto della variabilità stocastica, con un risultato di 1.000 agenti per configurazione. La metrica primaria di valutazione è il coefficiente di Gini, che quantifica la disuguaglianza di ricchezza, insieme alla proporzione di agenti che terminano in uno stato di "fallimento" (ricchezza $\le$ 0).

Risultati Chiave
I risultati della simulazione forniscono prove computazionali che collegano le politiche aporofobiche a un aumento della disuguaglianza di ricchezza:

• Effetti delle Norme Individuali: La maggior parte delle norme individuali ha aumentato il coefficiente di Gini rispetto a un baseline senza regole. Solo la Norma 1 (sussidi di disoccupazione) ha ridotto la disuguaglianza. La Norma 5 (commutazione delle multe in detenzione) ha causato l'aumento più significativo della disuguaglianza (+18,3%).
• Effetti Collettivi (Apo vs. Non-Apo):
  • L'implementazione del sottoinsieme Non-Apo (Norme 1, 2, 3) ha ridotto il coefficiente di Gini del 18,8%, portando a una distribuzione più egualitaria. Ha ridotto significativamente la proporzione di agenti in fallimento (dal ~24% al ~7%).
  • L'implementazione del sottoinsieme Apo (Norme 4, 5, 6) ha aumentato il coefficiente di Gini del 20,8%, portando a una maggiore disuguaglianza e a un forte aumento di senzatetto e fallimenti (39,3% degli agenti).
• Correlazione con l'Aporofobia: È stata osservata una chiara correlazione positiva tra la proporzione di norme aporofobiche in un mix di politiche e il risultante coefficiente di Gini. Il Gini più basso (0,405) è stato ottenuto con il sottoinsieme Non-Apo, mentre il più alto (0,600) è derivato da un mix contenente il 60% di norme aporofobiche. La Norma 1 è stata identificata come un driver critico per esiti egualitari.

Significatività e Rivendicazioni
Il documento sostiene di essere il primo a fornire prove empiriche e computazionali della relazione tra l'aporofobia e l'aumento dei livelli di disuguaglianza di ricchezza. La sua significatività risiede in:

1. Novità: Introduce una nuova prospettiva sulla riduzione della povertà trattandola come un problema sociale influenzato da credenze discriminatorie codificate nella legge, piuttosto che esclusivamente come un problema di redistribuzione delle risorse.
2. Strumento Politico: Dimostra l'utilità della Modellazione Basata su Agenti (ABM) come strumento non invasivo per prevedere gli effetti sociali delle politiche pubbliche e identificare conseguenze negative impreviste (ad esempio, come le multe per l'homelessness esacerbino la povertà).
3. Contributo agli SDG: I risultati supportano l'obiettivo di sviluppo sostenibile delle Nazioni Unite per l'eradicazione della povertà, suggerendo che l'efficace formulazione delle politiche debba affrontare la discriminazione istituzionale (aporofobia) insieme alla redistribuzione economica.

Gli autori mantengono un tono modesto, riconoscendo che il modello è una "prova di concetto" con limitazioni, come la necessità di una popolazione sintetica più robusta e l'attuale esclusione di indicatori di povertà multidimensionali oltre alla distribuzione della ricchezza. Inquadrano il lavoro come una base per una nuova generazione di politiche di riduzione della povertà che affrontino attivamente la discriminazione.