L'epidemia di Covid-19 ha avuto un impatto tutt'altro che geograficamente omogeneo, anche all'interno della maggior parte delle zone infette. Uno studio dei ricercatori Francesco Armillei e Francesco Filippucci analizza le correlazioni di questa eterogeneità a livello molto granulare, basandosi su un nuovo dataset con ampie informazioni sui Comuni italiani.

Quali evidenze sulla popolazione?

L'utilizzo di una metodologia di apprendimento automatico (machine learning), in seconda battuta, aiuta a prevedere le aree ad alto rischio di decessi correlati a Covid indipendentemente dalla vicinanza spaziale all'infezione.

Il dibattito di Gianluca e Thomas con gli autori apre nuove possibilità di analisi e di studio utili alla gestione della pandemia nel futuro prossimo.

Da non perdere.

Francesco Armillei, assistente di ricerca presso la Fondazione Rodolfo deBenedetti. Laureato in Economia, Mercati e Istituzioni presso l'Università di Bologna. Attualmente studente magistrale in Economic and Social Sciences presso l’Università Bocconi. E' membro ed è stato il coordinatore di Tortuga, il primo think-tank di studenti di economia d’Italia (@Tortugaecon )
Su Twitter è @FArmillei

Francesco Filippucci, PhD alla Paris School of Economics, specializzato in economia del lavoro (in particolare politiche attive e formazione) ed economia pubblica. Ha studiato in Bocconi, a Berkeley e a Yale, e ha precedentemente lavorato come consulente. Fondatore del think tank Tortuga e del Local Opportunities Lab (localopportunitieslab.it).
Su Twitter è @f_filippucci