Le statistiche (i numeri) aiutano a capire il mercato del lavoro o servono a confondere?

Negli ultimi tre anni la crescente disponibilità di informazioni statistiche, originate sia dalle rilevazioni ufficiali che dal riuso a fini conoscitivi dei dati amministrativi, ha determinato forti progressi nella conoscenza analitica del mercato del lavoro consentendo tra l'altro l'individuazione precisa, non generica, dei soggetti interessati dalle politiche del lavoro, attive e passive. L'abbondanza di dati ha provocato però anche fraintendimenti, semplificazioni indebite, manipolazioni dilettantesche, a volte con implicazioni banali, altre con esiti chiaramente erronei, alimentando comunque narrazioni assolutamente divergenti, cosicché da più parti viene chiesta "maggiore chiarezza".

La via di uscita non sta in un'impossibile semplificazione, che significherebbe comunque impoverimento informativo ma in una sempre maggior trasparenza dei processi produttivi e dei presupposti metodologici delle statistiche nonché in un dibattito pubblico più informato e svincolato dall'ossessione di contestare i numeri per nascondere l'incapacità di differenziare valutazioni, obiettivi e proposte. [Testo dell'editore].

In the last three years, the increasing availability of statistical information, both from official surveys and from the re-use of administrative data for information purposes, has led to strong progress in the analytical knowledge of the labour market, allowing, among other things, the precise, non-generic identification of those involved in labour market policies, both active and passive. However, the abundance of data has also provoked misunderstandings, undue simplifications, amateur manipulations, sometimes with trivial implications, others with clearly erroneous results, feeding in any case totally divergent narratives, so that many people are asking for "greater clarity".

The way out does not lie in an impossible simplification, which would mean information impoverishment, but in increasing transparency of the production processes and methodological assumptions of statistics and in a more informed public debate free from the obsession to challenge the numbers in order to conceal the inability to differentiate assessments, objectives and proposals. [Publishers' text].