Come rappresentare i dati: migranti, partenze, destinazioni, percorsi

Come rappresentare i dati: migranti, partenze, destinazioni, percorsi

Se seguiamo solo i sommari dei telegiornali, associamo la parola migrante a eventi eccezionali, in genere tragedie. Eppure basta sfogliare un dizionario per scoprire che il termine non indica un comportamento straordinario, ma la normalità della vita: gli spostamenti degli uccelli, scanditi dalle stagioni, quelli delle popolazioni nomadi, altrettanto regolari. Ci si muove per curiosità, amore, esigenze di lavoro o familiari, si rincorre un’idea, una speranza, si fugge da qualcosa o qualcuno.

PeopleMovin è un interessante progetto di Carlo Zapponi che ci illumina sulla portata del fenomeno. L’iniziativa mostra il flusso dei migranti utilizzando i dati disponibili nell’International Migrant Stock, dove sono raccolte le statistiche delle persone che vivono in una nazione diversa da quella in cui sono nate.

peoplemovin

Nel 2010, la popolazione mondiale era composta da quasi sette miliardi di individui. Di questi, oltre il tre per cento (3%) erano migranti (oltre 215 milioni, quattro volte la popolazione italiana).

Solo l’otto per cento (8%), però, erano rifugiati o richiedenti asilo (circa 16,3 milioni). Arrivavano per la maggior parte dall’Africa del nord e dal Medio Oriente (65%). A seguire, l’Asia del sud (20%), l’Africa sub-sahariana (17%) e l’Asia orientale (8,8%).

Le principali destinazioni erano gli Stati Uniti (quasi 43 milioni), la Federazione Russa (oltre 12 milioni), la Germania (circa 10,7 milioni), l’Arabia Saudita, il Canada, il Regno Unito e la Spagna (circa 7 milioni). L’Italia arrivava dodicesima (4,4 milioni), dopo l’Ucraina.

Le nazioni con più emigranti erano il Messico, l’India e la Federazione Russa (oltre 11 milioni di persone), seguite dalla Cina (8 milioni). L’Italia era quattordicesima (oltre 3 milioni), tra la Germania e la Polonia, e ben oltre la Romania e l’insieme degli Stati nati dalla disgregazione della Jugoslavia.

È interessante anche scoprire i principali corridoi di migrazione. Il canale più affollato era quello dal Messico agli Stati Uniti (oltre 11 milioni). Seguivano i vari punti d’accesso e uscita dalla Federazione Russa, intervallati dal corridoio turco-tedesco (quasi 3 milioni). C’erano più italiani in Germania che rumeni in Italia (circa 800.000 persone). Avevamo ingressi significativi da Albania e Marocco, e uscite verso la Francia.

Presentare i dati in questo modo, però, può risultare poco efficace. Ecco dunque l’adozione di uno slopegraph (una sorta di “diagramma alluvionale” con solo due dimensioni) che mostra le connessioni tra due Stati. A sinistra, ci sono i Paesi da cui si emigra. A destra, le destinazioni. Lo spessore della linea di collegamento è proporzionale alla quantità di persone che si è spostata.

Clicchiamo sull’Italia nella colonna a sinistra.

peoplemovin.Italia.emigranti

La tabella riassuntiva mostra la popolazione italiana e il totale degli emigranti. La destinazione di gran lunga preferita era la Germania. Se però osserviamo il grafico, vediamo che i nostri connazionali erano sparsi per tutto il globo, dall’Albania al Venezuela.

Se invece cerchiamo il nostro Paese nella colonna a destra, ci accorgiamo che oltre ai soliti noti ospitavamo anche persone in arrivo da quasi tutto il mondo (l’unica eccezione erano le ex colonie francesi).

peoplemovin.Italia.immigrati

Se si compie la stessa operazione per altre nazioni, si scopre che la rete di connessioni che legava (e lega) i popoli della Terra era (ed è) davvero fitta.

connected people photo

 

Nota:

La principale fonte dati utilizzata dal progetto PeopleMovin è la Bilateral Migration Matrix, prodotta da The World Bank. Oltre a fornire prestiti e crediti a tasso zero, o molto basso, ai Paesi in via di sviluppo, World Bank mette a disposizione degli stessi analisi, conoscenze ed esperienze utili a combattere la povertà.

 

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