Il progetto MAP-MO – Modena’s Marginalization Awareness Project propone la creazione di un’infrastruttura conoscitiva innovativa, basata sui dati e partecipativa nel distretto socio-sanitario di Modena. Il suo obiettivo è generare informazioni continue e di alta qualità sulle condizioni socio-economiche degli adulti che vivono in condizioni di grave marginalità, una popolazione difficile da raggiungere, altamente eterogenea e profondamente radicata nel contesto socio-economico locale.

Il progetto affronta un rilevante vuoto di conoscenza combinando tecnologie di intelligenza artificiale all’avanguardia con un modello di governance collaborativa. A differenza degli osservatori tradizionali, MAP-MO è concepito come un sistema partecipativo di produzione della conoscenza, in cui i dati sono co-generati e validati da attori istituzionali (Comune di Modena, AUSL Modena) e organizzazioni del Terzo Settore (unità di strada, strutture di accoglienza, centri di supporto). Questo processo di co-produzione garantisce sia la robustezza dei dati sia la loro rilevanza per la definizione delle politiche e la progettazione dei servizi.

Sulla base dei risultati promettenti di un progetto pilota dipartimentale FAR 2024–2025, che ha testato la fattibilità della profilazione della popolazione senza dimora attraverso l’uso di dati amministrativi e qualitativi, MAP-MO prevede un ampliamento delle attività attraverso: i) l’implementazione di strumenti di integrazione e pulizia dei dati basati sull’IA, sfruttando Large Language Models (LLM) pre-addestrati e sistemi agent-based per combinare fonti eterogenee e garantire dataset affidabili per analisi predittive; ii) lo sviluppo di modelli predittivi della distribuzione spaziale, dei bisogni e delle traiettorie di accesso ai servizi dei gruppi marginalizzati, al fine di consentire interventi proattivi e basati su evidenze; iii) l’introduzione di agenti di IA come intermediari intelligenti, capaci di estrarre autonomamente informazioni rilevanti, attivare i modelli di machine learning più appropriati e tradurre output complessi in insight chiari e interattivi per decisori politici e operatori.

L’impatto atteso è duplice. In primo luogo, il progetto mira ad avanzare lo stato dell’arte nell’uso dell’IA e degli agenti basati su LLM per la ricerca sulle politiche sociali, con un forte potenziale di replicabilità in altri contesti urbani europei. In secondo luogo, il progetto si propone di rafforzare la governance locale del welfare, fornendo a decisori politici, autorità sanitarie e attori del Terzo Settore una base di evidenze condivisa, adattiva e operativa per affrontare in modo più efficace la marginalità.

Grazie all’impegno consolidato dei principali stakeholder locali e alla disponibilità di fonti di dati diversificate, il progetto risulta altamente fattibile. Allo stesso tempo, la sua innovazione metodologica e il suo impianto interdisciplinare lo rendono scalabile e trasferibile ben oltre il caso di Modena. Inoltre, MAP-MO fungerà da piattaforma scientifica e formativa, favorendo la collaborazione tra ricercatori e operatori e rafforzando i processi di capacity building nella governance del welfare basata sui dati. In questo modo, il progetto si configura come un modello pionieristico per l’integrazione di approcci partecipativi, intelligenza artificiale e analisi predittive nella governance delle vulnerabilità sociali.

Responsabile: Giovanni Gallo

Componenti: Bianca Balsimelli Ghelli, Giovanni Simonini

Partner: Dipartimento di Ingegneria “Enzo Ferrari”, Comune di Modena, Fondazione Marco Biagi

Tipologia di progetto: FAR 2025 interdisciplinare

Durata: 02.02.2026-01.02.2028

Parole chiave: SDG Goal 10: Reduced inequalities, Goal 11: Sustainable cities and communities, Goal 3: Good health and well-being