La scuola vista dal web: comunicazione, identità e cultura nei siti internet delle scuole superiori di Milano

 12. Metodologia usata ai fini dell'individuazione dei tipi ideali di sito 

 12.1. L'analisi statistica a carattere esplorativo 

La prima fase, effettuata nel trimestre aprile-giugno 2004, aveva lo scopo di rilevare per ogni indicatore dato quali fossero la media, la mediana, la moda e la deviazione standard per dare una visione d'insieme di come i siti vengono normalmente costruiti e di quali siano i loro contenuti tipici.

La seconda fase, di carattere esplorativo, può invece essere suddivisa in due passi:

• verificare se gli indicatori utilizzati nelle singole categorie siano validi e significativi raffrontandoli con l'opinione che si ha dei siti rispetto le singole macro-categorie,
• delineare dei gruppi omogenei (idealtipi) e assegnarvi i singoli siti.

 
 12.2. L'indicizzazione della valutazione soggettiva 

L'analisi sistematica dei 48 siti scolastici è consistita nella rilevazione del contenuto dei siti secondo gli indicatori e descrittori che sono stati prospettati nel capitolo 9 di questo lavoro.

Sono state poi indicizzate le valutazioni soggettive relative alle macro-categorie individuate per l'analisi:

• essenzialità - complessità,
• formalità - informalità,
• continuità - discontinuità,
• trasparenza - occultamento,
• focalizzazione - genericità,
• promozionalità - non promozionalità,
• problematicità - non problematicità.

Le valutazioni soggettive sono state indicizzate e graduate da 1 a 7 secondo il seguente criterio:

• 1 per la massima essenzialità e 7 per la massima complessità,
• 1 per la massima formalità e 7 per la massima informalità,
• 1 per la massima discontinuità e 7 per la massima continuità,
• 1 per il massimo occultamento e 7 per la massima trasparenza,
• 1 per la massima genericità e 7 per la massima focalizzazione,
• 1 per la massima non promozionalità e 7 per la massima promozionalità,
• 1 per la massima non problematicità e 7 per la massima problematicità.

Il numero 4 è venuto a rappresentare sempre la posizione intermedia.

Il range di valutazione soggettiva è venuto a comprendere i valori: 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7.

Si è scelta una scala da 1 a 7 - invece che da 1 a 5, ovvero la scala di valori utilizzata per il resto dell'indagine - perché si è ritenuto che consentisse un margine maggiore di giudizio differenziato.

 
 12.3. La verifica della significatività degli indicatori 

Ai fini della verifica dei singoli indicatori si è proceduto al calcolo della correlazione media, nei 48 siti, tra i valori rilevati per gli indicatori e il valore del "giudizio soggettivo" relativo alle categorie di appartenenza degli indicatori in esame.

Si è utilizzata la metodologia statistica detta "regressione multipla", nella versione "Stepwise", che consente di selezionare tra tutti gli indicatori presenti in una singola categoria solo quelli che sono contemporaneamente significativi e non correlati tra loro.

Vengono cioè esclusi sia gli item che mostrano bassa capacità esplicativa, sia quelli ad alta capacità esplicativa che, essendo simili ad altri item, ne costituiscono, ai fini statistici, un inutile doppione.

Il numero di indicatori complessivamente selezionati è risultato essere 21 sui 63 iniziali, con una presenza per categoria variabile da 6 (Cat. PM - Promozionalità - non promozionalità) a 1 (Cat. PB - Problematicità - non problematicità). Nel corso dell'analisi statistica:

• si è riscontrato che alcuni indicatori precedentemente inseriti in una categoria mostravano una più marcata correlazione con un'altra categoria e quindi sono stati spostati in essa;
• sono state scorporate da una iniziale categoria nominata promozionalità - problematicità le due categorie promozionalità -non promozionalità e problematicità - non problematicità, perché si è rilevata la non monotonia della macro-categoria presa in considerazione inizialmente;
• si è soppressa una iniziale macro-categoria denominata elitarietà - democraticità, poiché presentava forti correlazioni con la macro-categoria formalità - informalità, a cui sono stati accorpati alcuni indicatori marginali.

Un altro risultato interessante derivante da questa prima analisi statistica ha permesso di rilevare come la capacità esplicativa complessiva degli indicatori utilizzati variasse in modo significativo a seconda della categoria considerata, da un massimo del 86% per la categoria PM - Promozionalità - non promozionalità ad un minimo del 50% per la categoria PB - Problematicità - non problematicità.

Di seguito si mostra la capacità esplicativa complessiva degli indicatori per categoria, ordinati per valori decrescenti di significatività:

1. Cat. PM - Promozionalità - non promozionalità 86%,
2. Cat. FG - Focalizzazione - genericità 73%,
3. Cat. EC - Essenzialità - complessità 72%,
4. Cat. TO - Trasparenza - occultamento 69%,
5. Cat. FI - Formalità - informalità 67%,
6. Cat. CD - Continuità - discontinuità 64%,
7. Cat. PB - Problematicità - non problematicità 50%.

Se ne deduce che, mentre per la categoria PM - Promozionalità - non promozionalità gli item utilizzati risultano molto esplicativi e gli item delle seguenti cinque categorie sono soddisfacenti, per la categoria PB - Problematicità - non problematicità gli item sono appena sufficienti.

Nel caso di future ricerche (che utilizzassero la stessa categorizzazione qui utilizzata) sarebbe sicuramente molto proficua l'introduzione per tale categoria di altri indicatori che consentissero di incrementare la significatività dei risultati riscontrati.

 
 12.4. L'analisi gerarchica 

Nella fase di accorpamento per tipologie in idealtipi si è fatto uso della metodologia statistica denominata analisi gerarchica o a cluster.

Tale metodologia consiste nell'aggregazione ricorsiva degli oggetti analizzati - nel nostro caso i siti - a partire da quelli che possiedono i valori degli input più simili, via via accorpando gruppi più numerosi.

Con tale metodologia, dato il numero di gruppi (o cluster) desiderati, si possono assegnare i singoli siti ad ognuno di essi con una procedura statistica che riduce al minimo possibile l'errore di assegnazione complessivo dei siti ai vari gruppi.

Per poter effettuare questo tipo di procedimento è stato utilizzato il programma freeware di statistica OS3 di William G. Miller.

Il problema che si presenta è quello della scelta del numero di raggruppamenti da adottare: si passa qui infatti da un massimo di 47 gruppi fino ad un minimo di 2 gruppi.

L'analisi visiva della curva "Errore vs. Numero cluster", tracciata mediante tale metodologia, ha consentito di rilevare che una suddivisione in quattro cluster permetteva già di ridurre significativamente l'errore anche utilizzando un numero abbastanza limitato di gruppi.

Poteva essere conveniente il ricorso ad un numero maggiore di cluster solo in corrispondenza delle pendenze della curva a sei o ad undici cluster affinché si potesse evidenziare un significativo miglioramento nella classificazione.

Si è alla fine adottata la classificazione in sei cluster perché è quella che è risultata più promettente, nella verifica empirica dei siti implicati nei raggruppamenti, al fine della suddivisione degli stessi in tipi ideali significativi.

Dal punto di vista metodologico è importante rilevare che i due passi dell'analisi statistica esplorativa sono strettamente legati.

In particolare l'analisi gerarchica è sensibile alla scelta degli indicatori usati come input.

Tale sensibilità non riguarda il livello di precisione della stima o della rilevazione dei valori degli input: l'algoritmo di calcolo è estremamente robusto e si può ottenere una buona e stabile classificazione anche con valori e misurazioni approssimate.

La sensibilità riguarda invece la scelta degli indicatori da usare, e a tale proposito la metodologia di calcolo dei cluster non dice niente: se si usano indicatori irrilevanti la classificazione ottenuta è irrilevante, se si utilizzano indicatori validi la classificazione ottenuta ha un reale valore esplicativo.

È quindi la verifica della correlazione tra gli indicatori usati e l'opinione complessiva sulle macro-categorie che consente di fornire un input valido: l'alta correlazione richiesta tra i valori degli indicatori e i valori del "giudizio complessivo" per macro-categoria assicura che gli item prescelti siano rilevanti.

L'esclusione di indicatori correlati tra loro assicura invece una descrizione al tempo stessa economica e ricca dell'universo trattato.

Gli input utilizzati per ogni sito sono i valori dei 21 indicatori selezionati con la prima procedura, più i valori dei "giudizi soggettivi" relativi alle 7 categorie di valutazione.

Ciò genera quindi un universo statistico a 28 dimensioni.

La scelta di affiancare, nell'analisi statistica, indicatori analitici (gli indicatori specifici) ed indicatori sintetici (giudizi soggettivi) consente la creazione di un solido modello statistico, al tempo stesso dettagliato ed olistico.

In tale modello una singola misurazione puntuale estrema di un indicatore non stravolge il risultato complessivo, perché viene parzialmente compensata da un "giudizio soggettivo" tipicamente più equilibrato.

D'altra parte il maggiore livello di dettaglio degli indicatori analitici permette una più fine discriminazione tra i siti con valori di "giudizi soggettivi" simili o identici.

A questo punto viene elaborata un'analisi qualitativa dei singoli gruppi creati.

Si creano delle tipologie ideali a cui ricondurre i cluster selezionati.

Gli idealtipi possono essere ricondotti all'analisi statistica effettuata, in quanto suffragati dai dati rilevati a cui sono riconducibili, al di là della variabilità presente tra i siti classificati nella stessa tipologia.