Evaluare infografic Monitor Social – vmg vs locuri de muncă

Utilizarea datelor statistice pentru a prezenta evoluții sociale în mass media este o provocare pentru identificarea acelui echilibru între discursul științific specializat și limbajul comun, necesar pentru transmiterea adecvată a mesajului. Una dintre încercările instituționalizate este Monitor Social, un proiect al Fundației Friedrich-Ebert-Stiftung care „își propune să prezinte realitățile sociale românești în cifre și date pentru a încuraja dezbaterea publică informată(“Monitor Social – Despre,” n.d.). Modalitatea prin care este realizat acest deziderat ia forma unor infografice care combină datele statistice cu imaginile pentru a livra o analiză sub forma unui mesaj accesibil.

Unul dintre materialele recente intitulat „Beneficiari de Venit Minim Garantat vs LOCURI DE MUNCĂ” (alegerea literelor mari aparține autorilor) face obiectul acestui material în care vom analiza maniera de prezentare a datelor și concluziile pentru a oferi o alternativă de realizare a infograficului care utilizează mai eficient informațiile. Pentru că metodologia prin care a fost creat infograficul nu este disponibilă, vom utiliza analizele statistice pe care le considerăm adecvate pentru a sugera modalitatea în care acesta poate fi îmbunătățit și a întări concluziile.

Infografic 1 Imaginea originală a infograficului „Beneficiari de Venit Minim Garantat vs LOCURI DE MUNCĂ”. Sursa: Monitor Social

Probabil o atenționare pe care este rezonabil să o facem înainte de a porni la drum este aceea a reducționismului analizei. Cele două variabile utilizate, locurile de muncă și venitul minim garantat, sunt extrase dintr-un univers social complex. Interacțiunile dintre factorii economici, juridici, politici sau spirituali reclamă o abordare nuanțată atunci când luăm în discuție cauzalitatea socială. Nu este cazul însă să complicăm lucrurile și să pretindem că avem toate răspunsurile. Ca să-l cităm pe Einstein, imaginația este mai importantă decât cunoașterea (Chet, 2016).

Monitor Social pune la dispoziție indicatorii cheie utilizați și datele, (deși utilizează definiția INS referitoare la resursele de muncă, datele referitoare la populație nu sunt disponibile sau citate; am utilizat indicatorul  FOM101A din 2017, vezi (“Indicator FOM101A,” n.d.))  prima afirmație stabilind existența unei corelații negative între vmg și locurile de muncă la nivel de județ. Calcularea indicelui de corelație Pearson susține această afirmație, valoarea de – 0,451 și existența unei valori a semnificației statistice mai mici de 0,05 fundamentând faptul că resursele disponibile de muncă sunt invers proporționale cu vmg-ul. Mici inconsistențe între date și imaginea din infografic (în cazul variabilei locuri de muncă la județul Alba valoarea din tabel este 1,37, cea din imagine 1,42, la județul Bistrița-Năsăud 1,42 versus 1,43) nu influențează semnificativ rezultatele analizelor.

Grafic 1 Scatterplot între variabilele vmg și locuri de muncă

În scatterplot-ul alăturat putem vedea că relația nu este liniară (am utilizat linia LOWESS pentru a aproxima raportul), de aceea am folosit graficul coordonatelor paralele pentru a vizualiza legătura dintre vmg, locurile de muncă și populația la nivel de județ. În cazul variabilei locurilor de muncă putem observa că există un număr limitat de județe (Arad, Sibiu și Prahova) și Municipiul București care au o ofertă ridicată, distribuția fiind alungită la dreapta (deviația standard 1,15 și un Skewness pozitiv de 1,96). În cazul vmg-ului, distribuția se apropie mai mult de cea normală, deviația standard fiind 10,42 iar Skewness-ul pozitiv de 0,68). Este important să reținem acest aspect pentru că Arad, Prahova, Sibiu și București sunt identificați ca outlieri în cazul variabilei loc de muncă, iar Buzău, Mehedinți, Teleorman și Vaslui în cazul variabilei vmg. În momentul în care calculăm însă distanța Mahalanobis pentru a identifica outlierii spațiului multivariat al variabilelor loc de muncă și vmg, nu obținem nici un județ cu valori aberante.

Dacă infograficul celor de la Monitor Social s-ar fi oprit aici nu ar fi existat acest material. Datele sunt însă localizate la nivel de județ și poziționările regionale joacă un rol important în interpretarea informațiilor și, adeseori, în stereotipizarea acestora. Astfel, Monitor Social alege să nominalizeze trei județe Arad, Prahova și Sibiu, împreună cu Municipiul București, pentru a susține existența unor „relativ puține familii beneficiare ale vmg”, combinată cu o „ofertă de locuri de muncă (…) bogată numeric”, demarcându-le cu culoare verde. În sens invers, județele Teleorman, Buzău, Vaslui și Mehedinți sunt nominalizate prin culoarea roșie, selecția acestora fiind explicată prin „relativ multe familii beneficiare ale vmg” și „ofertă de muncă (…) relativ redusă”. Obținem aceste date dacă folosim clusterele ierarhice sau deviația standard pentru fiecare variabilă. Cu alte cuvinte, este utilizată codificarea prin culori pentru a stabili „premianți” și „pierzători”, pe aceeași logică a învinovățirii beneficiarilor de asistență socială.  Dinamica vmg-loc de muncă în societatea românească este puternic influențată de percepția negativă a beneficiarilor, una dintre evoluțiile prin care este propusă modificarea Legii 416/2001 prevăzând că refuzarea unui loc de muncă atrage încetarea dreptului la ajutor social (vezi PL-x nr. 192/2018 ( ALDE, 2016), aflat la momentul scrierii acestui material în faza de promulgare).

Grafic 2 Coordonate paralele între variabilele vmg, loc de muncă și populație (valori standardizate)

Considerăm că modalitatea de vizualizare a informațiilor este insuficient fundamentată prin analiza oferită. În primul rând ține cont doar de valorile pe scala individuală a fiecărei variabile. În al doilea rând, este arbitrară, livrând un mesaj care nu este rezultatul datelor specifice. Dacă utilizăm mărimea valorilor pe fiecare scală, de exemplu cea mai mică rată a gospodăriilor beneficiare de vmg, avem județele Cluj-Napoca, Ilfov, Timiș și Municipiul București. În cazul unei ofertei de muncă numeric slabă, avem județele Bacău, Botoșani, Giurgiu și Mehedinți. Așadar, o hartă diferită a județelor unde corelația negativă se păstrează local. În al treilea rând, poate cel mai important, este faptul că Monitor Social alege să nu utilizeze o altă informație relevantă, cea a spațialității geografice. Utilizând o hartă unde județele sunt unități administrative ale unei realități geografice, nu doar nume, este important să utilizăm analize care includ poziționarea, numărul de vecini sau contiguitatea.

Conturarea din punct de vedere vizual a informațiilor poate urma două strategii principale. Cea a selectării județelor care se abat de la medie și constituie un profil unic al interacțiunii dintre variabile (strategia aleasă parțial de Monitorul Social pentru realizarea infograficului) sau încercarea de a grupa județele în încercarea de a oferi o explicație care poate depăși granițele acestora, căutând punctele comune. Am ales să utilizăm interacțiunea dintre variabile combinată cu localizarea geografică, măsura asociației spațiale bivariate local Moran I capturând tiparele comune spațiale prin calibrarea covariației numerice (asociației punct-cu-punct, în cazul nostru particular județele) și clusterele spațiale (asociația spațială) (Lee, 2001). Așadar, această tehnică statistică ne va indica autocorelația spațială dintre locurile de muncă și vmg, indicând județele unde valorile sunt semnificative statistic. Obținem în acest fel o hartă a județelor unde resursele de muncă disponibile din județele Arad, Timiș și Municipiul București sunt mai mari comparativ cu județele învecinate, în timp ce în județele Galați, Olt și Vrancea putem remarca o precaritate a acestora. Județul Alba este excepția unde constatăm o autocorelație spațială pozitivă, putând observa faptul că există un număr mare de gospodării beneficiare de vmg concomitent cu o ofertă de muncă ridicată.

Harta 1 Asociația spațială bivariată Moran I dintre variabilele vmg și loc de muncă
Harta 1 Asociația spațială bivariată Moran I dintre variabilele vmg și loc de muncă

Așadar, selecția județelor din setul de date disponibile se suprapune parțial cu infograficul realizat de Monitor Social. Reținem că analiza este locală, prin urmare ne indică o problemă la nivel de județ. O explicație mai completă pentru aceste date putem obține doar dacă introducem informații noi sau dacă fragmentăm unitatea de analiză de la județ la unități administrative mai mici. Pentru a extinde analiza utilizând doar variabilele vmg și locuri de muncă este necesar să vedem dacă există o grupare semnificativă a datelor la nivel regional. Am ales pentru început analiza clusterelor ierarhice (vezi imaginea de mai jos). Aceasta împarte județele în grupuri omogene prin măsurare similarității (sau a diferențelor), informațiile despre clustere fiind utilizate pentru generarea de ipoteze. Remarcăm imediat excentricitatea Municipiului București (cu bleu pe hartă), dar și județele Arad, Prahova și Sibiu unde știm că există ofertă de muncă ridicată și puține gospodării beneficiare de vmg. Elementele regionale pe care le putem constata sunt concentrarea în sudul Moldovei și sud-vestul Munteniei a unor județe unde numărul mare de gospodării beneficiare de vmg se combină cu precaritatea locurilor de muncă disponibile. Pentru realizarea finală a infograficului am ales analiza de componente principale deoarece, similar cu analiza clusterelor ierarhice, capturează varianța totală a datelor în câteva dimensiuni.

Harta 2 Clustere ierarhice între variabilele vmg și loc de muncă
Harta 2 Clustere ierarhice între variabilele vmg și loc de muncă
Grafic 3 Scatterplot între variabilele vmg și urbanizare
Grafic 3 Scatterplot între variabilele vmg și urbanizare

Concluzia că „oferta limitată de locuri de muncă duce la înmulțirea situațiilor care fac necesară asistența familiilor de către stat” intră în sfera plauzibilității. Afirmația referitoare la refuzarea locurilor de muncă nu are însă nici un fundament, variabilele analizate nu examinează comportamentul de acest tip. Așa cum am spus la începutul acestui material, câmpul social este complex și am putea face mai multe inferențe, cum ar fi gradul de urbanizare, rata migrației, nivelul educațional etc. Pentru exemplificare, în graficul din stânga, scatterplot-ul dintre vmg și urbanizare la nivel de județ indică o corelație negativă, semnificativă statistic, între variabile.

În imaginea de mai jos puteți vedea propunerea pe care o facem pentru îmbunătățirea infograficului de la Monitor Social. Pe scurt despre metodologie: am utilizat analiza de componente principale deoarece analizele spațiale sugerează că relația dintre vmg și locurile de muncă este influențată decisiv și de alte variabile; deviația standard ne furnizează cinci dimensiuni. Analiza rezultatelor ne indică o concentrare a unui număr relativ mare de gospodării beneficiare de vmg în județele din sudul Moldovei, Mehedinți și Teleorman, pe fondul precarității locurilor de muncă disponibile. Dezvoltările ulterioare vor trebui să identifice sensul corelației și să precizeze ce alte variabile influențează această relație.

Propunere alternativă infografic sociologic.ro
Propunere alternativă infografic sociologic.ro

În acest text nu am găsit acel echilibru dintre discursul specializat și accesibilitatea mesajului de care aminteam la început, deoarece am dorit să punem accent pe metodologie. În final, infograficul pe care-l propunem păstrează definițiile, datele și concluziile pe care le considerăm corecte și relevante. Nu am schimbat radical design-ul acestuia și nu am adăugat informații noi pentru a nu altera sensul inițial, intenția nu este de a crea unul original, ci mai informativ. Sperăm ca cititorii și autorii inițiali ai infograficului să găsească acest demers util.

 

Bibliografie

ALDE, . Proiect de Lege pentru modficarea şi completarea Legii nr.416/2001 privind venitul minim garantat, Pub. L. No. 192/10.04.2018 (2016). Camera Deputaților.
Chet, . (2016, October 18). Imagination and knowledge. Retrieved July 10, 2018, from http://www.sciencemusings.com/blog/2006/10/imagination-and-knowledge.html
Indicator FOM101A. (n.d.). Retrieved July 5, 2018, from http://statistici.insse.ro/shop/
Lee, S.-I. (2001). Developing a bivariate spatial association measure: An integration of Pearson’s r and Moran’s I. Journal of Geographical Systems, 3(4), 369–385.
Monitor Social – Despre. (n.d.). Retrieved July 3, 2018, from https://monitorsocial.ro/despre/
%d blogeri au apreciat: