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Abstract

Textual comprehension is often not adequately acquired despite intense didactic efforts. Textual comprehension quality is mostly evaluated using subjective criteria. Starting from the assumption that word usage statistics may be used to infer the probability of successful semantic representations, we hypothesized that textual comprehension depended on words with high occurrence probability (high degree of familiarity), which is typically inversely proportional to their information entropy. We tested this hypothesis by quantifying word occurrences in a bank of words from Portuguese language academic theses and using information theory tools to infer degrees of textual familiarity. We found that the lower and upper bounds of the database were delimited by low-entropy words with the highest probabilities of causing incomprehension (i.e., nouns and adjectives) or facilitating semantic decoding (i.e., prepositions and conjunctions). We developed an openly available software suite called CalcuLetra for implementing these algorithms and tested it on publicly available denotative text samples (e.g., articles, essays, and abstracts). We propose that the quantitative model presented here may apply to other languages and could be a tool for supporting automated textual comprehension evaluations, and potentially assisting the development of teaching materials or the diagnosis of learning disorders.

Introduction

Textual comprehension is a cornerstone of learning that contributes to a range of educational and developmental phenomena, including language acquisition, building vocabulary and literacy (Nowak et al., 2000). Currently, a major limitation in the field is that skills and competencies associated with textual comprehension tend to be evaluated via the use of subjective criteria, typically related to outcomes, such as spelling test scores (Sigman et al., 2014).

Textual comprehension is often defined as mental representations made by semantic connections in a text wherein codes are translated and combined (Kendeou et al., 2014). This process is determined not by concepts of reading difficulty but by rules pertaining to statistical linguistics. Features such as entropy, fatigue and ultimately comprehension, can thus be gauged from the mathematical relations of word usage. Zipf ( 1935) established specific laws on word frequency over a body of textual information. He observed that only a few words are used often, and a higher number is used very rarely. These rules were mathematically formalized, and it was noted that the most common words in a text corpus occurred twice as often as the second most frequently used word and this pattern repeated itself for subsequent frequency rankings (the word in the position n appears 1/n times as often as the most frequent one).

Shannon ( 1948) further described how statistical linguistics impact on the user and communicator, specifically in relation to entropy and fatigue. He proposed a five-point law by which accuracy and scores can be estimated and configured owing to the conformity of the text (Shannon, 1948). First, the information source which produces a message or sequence of messages must be communicated to a receiving terminal. Second, a transmitter that operates on the message being transmitted must in some way produce a signal transference suitable for transmission over the given channel. Third, the channel itself must then act as a means to mediate the transmitted signal from the transmitter to the receiver. Fourth, the receiver ordinarily performs the inverse operation of the transmitter, in turn reconstructing the message sent from the original signal. The fifth and final element was the destination, which was comprised of the intended person, reader or observer. These functions are the overarching process framework in which Zipf's equation on textual comprehension operates.

Information theory-based studies have thus sought to measure the amount of information, informational entropy (Montemurro and Zanette, 2002, Montemurro and Zanette, 2011, Debowski, 2011, Kalimeri et al., 2015) and semantic information in a message (Bar-Hillel and Carnap, 1952, D'Alfonso, 2011, Bao et al., 2011, Marcelo and Damian, 2010), showing-from databases of texts-the universality in entropy across languages and a link between semantic information and statistical linguistics (Montemurro and Zanette, 2016, Montemurro, 2014). For example, linguistic analysis has found that the letter a is frequently used in English; however, it contains little information and has high entropy as the more similar are the letter occurrences, the higher is the entropy (Rosenfeld, 2000). However, these principles have yet to be systematically applied for the development of software suites capable of objectively extracting statistical patterns from text databases and using them to infer textual comprehension.

Another issue in the field is the scarcity of instruments developed for non-English languages. In this study, we focused on the Portuguese language. Some tools designed for English, such as the Flesch-Kincaid grade level and Coh-Metrix measurements, have been adapted to evaluate textual intelligibility in Portuguese (Gasperin et al., 2009). Although English has complex computational constructions, it has been observed that these are used infrequently (Thorne and Szymanik, 2015). However, despite these tools and the recent availability of Portuguese words repositories (Ferreira, 2014, Wiktionary, 2017, Mark, 2011, Github, 2017), there have been relatively few systematic analyses of the correlation between letter occurrences and syllabic structures in Portuguese (Hartmann et al., 2014, Soares et al., 2017, Rabêlo and Moraes, 2008).

Using an information theory-based approach, we developed a software tool (CalcuLetra) for quantifying average textual reading comprehension difficulty, measured under the premise that the words most frequently used in writing are the words most familiar to readers. We hypothesized that the level of reading comprehension was related to high probability (high degree of familiarity), low-entropy words, which was tested using information theory's objective quantitative parameters for given word occurrences in a bank of academic theses in Portuguese. We consider entropy as a degree of uncertainty about textual comprehension. Therefore, a highly comprehensible text would be defined by having many low-entropy, high probability words. We also collected samples of Portuguese denotative texts (e.g., articles, essays, and abstracts) as a test database for the developed software. We propose that the quantitative model presented in this paper can objectively evaluate the relative complexity of a given text, thus, constituting an objective evaluation tool for textual semantic decoding and comprehension level complexity.

Methods

Model parameters

We assumed each word's frequency f and occurrence probability P determined a corresponding knowledge probability P k and unknowledge probability P u from the correlation of scales between 0 ≤  P ≤ 4.987 and 0 ≤  P k ≤ 100%, with the average occurrence probability being P a = 0.003 ( P k = 50%) and P u = 100− P k. Given their irregular distribution, the words were divided into two groups G1 (50% ≤  P k ≤ 100%) and G2 (0 ≤  P k ≤ 50%) to avoid distortions in the mean. Thus, using linear interpolation, for G1, \(Pk = \frac{{\left( {{\mathrm{P}} {\,-\,} 0.003} \right) \times 50}}{{4.987}} + 50\) and for G2, \(Pk \,=\,\frac{{{\mathrm{P}} \times 50}}{{0.003}}\). The information quantity I =  log(1/P u) and information entropy h =  I  ×  P u were also measured for each word (Rosenfeld, 2000). Equivalence formulas had to be obtained as different letters could have similar entropies but generate words that have different degrees of familiarity. This implies that the amount of information and entropy could be the same in texts with different comprehension difficulty classifications. For example, both isolated letters such as c and m have similar informational entropy, thus both their amount of information and entropy can be the same for an easily comprehensible text or not. However, in a given text we can have more unusual words with the letter c than the letter m with different entropies. Thus, variables P k and P u needed to be formulated to establish entropy in semantic-communication terms. It was necessary to correct any misrepresentation of the words that were more likely to appear in texts at lower reading levels. Such inferences were confirmed using probabilistic averages for text quantification in a relatively broad database rather than focusing on isolated words.

CalcuLetra

All equations, words and their respective quantitative parameters were stored in the software suite CalcuLetra, which we have made openly available ( https://github.com/LouiseBogea/CalcuLetra). From a text, it shows the number of letters, words, sentences and paragraphs, as well as letter or word frequency f and occurrence probability P. From each word it also shows the knowledge probability P k and unknowledge probability P u, information quantity I and entropy h. From each variable, it shows the minimum, maximum and average values. Thus, the average P k of a text was calculated from the sum of each word's P k. The stored P k values did not change when new text samples were entered. Words in the entered texts not stored in CalcuLetra are automatically excluded to avoid distortions in quantification analysis. We can import a.xls or.csv file to expand the CalcuLetra database or to reset it. Thus, we collected denotative texts samples in Portuguese ( n = 3330) as test data and inserted to CalcuLetra to validate the quantitative model. Further information about the text sample sources is given in Supplementary Table S3.

Sample selection

Academic theses published during the last 10 years (2007-2017) were manually collected ( n = 1032) from the Brazilian Digital Library of Theses and Dissertations and in the Digital Library of Theses and Dissertations at the University of São Paulo (USP). Their word usage statistics were fully quantified ( n = 33,101) and used as training data. Further information about the repositories is shown in Supplementary Tables S1 and S2. Foreign and misspelled words or words not included in Portuguese dictionaries were manually removed as were figures, proper nouns, numbers and other symbols (e.g., () [] { }? + // = *<>:; ' % @! # - & |) to avoid any discrepancies in the statistical analyses. Words were categorized as either denotative or connotative based on their explicit definitions in dictionaries. We chose academic theses (denotative language) to avoid analysis errors caused by the figurative meaning of words.

Model application

Training words were stored in the information-processing software CalcuLetra, which was developed for this study using C#, Microsoft Visual Studio 2012, with SQL Server Management Studio 2012 being used to manage the database. SQL was used to filter out words that had 17 or more letters, those that occurred less than 4 times and those that had an occurrence probability of P  ≤ 0.0001 due to misspelling or mixed words. Duplicate words, prefixes and suffixes were also removed by their very low occurrence to avoid distortions in the mean (e.g., pós-, sub-, vice-, intra-, inter-, pro-, pre-, anti-, ante-, -mente, -issimo, -oso, -osa).

Validation and data analysis

BioEstat 5.3 was used to evaluate comparisons within the training database and between quantitative parameter analyses, with the emphasis placed on P k and h variations (Ayres et al., 2007). A decision tree was used to establish the P k and P u ranges in relation to entropy (Breiman, 2017). This is a commonly used predictive/exploratory alternative for regression and classification problems, as decision trees can handle both categorical and numerical variables using both classification and regression. The decision trees algorithm assisted in predicting and classifying the data based on the values of the response variables. It also executed successive binary partitions to obtain subsets that are increasingly homogeneous concerning the response variable and placed the results in a hierarchical tree of decision rules for prediction or classification, with each data point partition being a node. There are internal nodes and terminal nodes, which are called leaves. The main steps in the algorithm were: (1) generating the root node (from the entire database); (2) determining the best way to divide the data into two groups (find the nodes to be divided); (3) choosing an attribute that best classified the data by considering the single paths between the root nodes and each subsequent node; and (4) creating and designing the nodes and the associated branches. The algorithm then returned to step 2.

If all cases in each terminal node show identical values, the impurity of the node will be minimal; the homogeneity will be maximal and the prediction will be perfect. One way to control division is to allow the division to continue until all terminal nodes are pure or contain no more than a specified minimum number of cases or objects. In most cases, the interpretation of summarized results in a relatively simple tree. Thus it is useful not only for rapid classification of new observations but can also often produce a much simpler model to explain why these observations are classified or predicted in a particular way.

Because decision trees are nonparametric, they do not assume an underlying distribution and can provide a relatively unbiased initial inspection of the training data, providing an image of the structure and thereby improving the interpretation of the results. Here, the quadratic relationships between entropy and P k were modeled using a Gaussian regression model (Montgomery et al., 2006). Deviation measures were found, including the mean absolute deviation (MAD), the simple mean of the absolute differences between real and adjusted values; mean square deviation (MSD), the simple mean square of the differences between actual and adjusted values; and mean absolute percent error (MAPE), the percentage error between the actual and adjusted values.

As the test data was inserted in CalcuLetra, each text's readability was determined by each word's objective parameters from the stored database and their average P k compared to quantify the comprehension difficulty. To identify the approximate points at which there was a change in the slope between the number of denotative texts inserted in CalcuLetra and the average knowledge probabilities, a binary segmentation method was used that identified the changes in the mean and variance of the knowledge probabilities as the number of texts grew (Scott and Knott, 2006). For each change point interval, the relationship between the knowledge probabilities and texts was described using linear regressions. For all analysis, including tables and figures, we used R (version 3.2.4) (R Core Team, 2013).

Results

Representative word groups

We considered the upper and lower bounds of the training database as the most relevant (Fig. 1), as they showed the words with a P k ≥ 0.7 (G1) that contributed to comprehension and those with a P u  ≥  0.3 (G2) which were likely to cause a communication failure.

Distributions of the probabilities, information, and entropy for each word stored in CalcuLetra. a, b Harmonic distribution of entropy, except for deviations in G1 ( P k ≥ 0.7), which predominantly included conjunctions, prepositions, and articles. This is due to a lack of data in this group; inverse results for b. The distributions had two atypical points: there was an observation that presented a high value for P k (99.97) and a low value for h (0.31), and there was an observation with a high value for P u (100.00) and a null h (0.00). c Around 17.33% of the texts had entropy measures greater than 10, and these were also the texts with the lower word counts. For instance, entropy equaled 10 when the number of words was 3259, and the entropy equaled 5 when the number of words was 5724. A four-word count was associated with maximum entropy (53.05). d Monotonic decreasing and non-linear relationships between the variables. When P u was maximized, I was minimized

In the dispersion chart that connects the data pairs, we found a positive and significant correlation ( r = 0.99, p-value < 0.001) between the entropy and P k, i.e., the greater the entropy, the greater the P k and vice versa. Conversely, we found a significant negative correlation ( r = −0.99, p-value < 0.001) between the entropy and P u, i.e., the higher the entropy, the lower the P u and vice versa.

In Fig. 2, we evaluated the cut-offs for P k (a,c) and P u (b,d), for which the entropy distribution was homogeneous by employing a machine learning regression tree technique, with the stipulation that the minimum number for the group division be 5000 to avoid an overly large tree, facilitating data interpretation. Classification and regression tree algorithms aim to achieve the best possible predictive accuracy. Thus, the division at each node was found and generated improvement in forecast accuracy by finding sub-groups in which the groups are homogeneous (intra-group) and heterogeneous (inter-group). Operationally, the most accurate forecast was defined as the one with the lowest rate of classification errors.

Regression tree ( a, b) for entropy as a response variable and knowledge probability as an explanatory variable, also probability of being unknown as an explanatory variable, and descriptive of variables in boxplots ( c, d). In each sheet, entropy is represented as follows: h  = leaf mean. Such tree method results can be summarized in a series of logical if-then conditions, unlike the usual regression models that define a prediction equation for the relationship between variables. In addition, there is no implicit assumption that the relationships between the predictor variable and the dependent variable are linear

As Fig. 2 shows, from the cut-off points identified by the regression tree (panels 2a, b), entropy was described in the bands for knowledge probability (Table 1) and for the probability of being unknown (Table 2). Also, descriptive of each variable is represented in boxplots (panels 2c, d). Further information about boundaries in boxplots is shown in Supplementary Table S4.

Table 1 Description of entropy by knowledge probability

Table 2 Description of entropy by the probability of being unknown

Quadratic regression

To describe the relationship between the entropy and the knowledge probability, we used a quadratic regression model to determine the knowledge probability value that maximized entropy, with the knowledge probability variable being centered on the average. The adjusted model was found to have a variance inflation factor of 6.24, indicating the absence of multicollinearity, and thus was considered to be well adjusted (Fox, 2008). Therefore, the model equations-Eq. ( 1) for entropy h and knowledge probability P k and Eq. ( 2) for unknown probability P u-were defined as follows:

$$\begin{array}{l}\overline {Pk} { \,=\,}Pk - 3.210436\\ \widehat h{ \,=\, }4.6457866 + 1.4350649^ \ast \overline {Pu} - 0.0101171^ \ast \overline {Pu} ^2\end{array}$$

$$\begin{array}{l}\overline {Pu} {\,=\,}Pu - 96.78956\\ \widehat h{ \,=\,}4.6457866 - 1.4350649^ \ast \overline {Pu} - 0.0101171^\ast \overline {Pu} ^2\end{array}$$

In this sense, when P k increased by 10 units, h had an average increase of approximately 13.92 units. This function allowed for the maximum points to be identified and the entropy to be estimated from the knowledge probability. It was found that the position that maximized entropy was a knowledge probability of 70.92% ( P u = 30.74%); as after this value, as P k or P u increased, h tended to decrease Table 3.

Table 3 Bounds of the training database

Figure 3 shows the comparison of actual and adjusted values for P k (a) and P u (b). Note that after the inflection point, the adjusted curve did not exactly follow the actual curve because of the small number of points examined in this range. This was the main limitation of the training database; however, despite the missing values in G1 ( P k ≥ 0.7), it was possible to infer that h tended to decrease for familiar words.

Adjusted regression model: knowledge probability a and probability of being unknown b. The adjusted values by the regression analysis show that the model can accurately reproduce the actual entropy values. The adjusted model shaped the data characteristics up to a 60% knowledge probability. The lack of adjustment for the higher values of P k reflected the lack of samples with probabilities higher than 60% and the presence of atypical observations ( P k = 99.97 and h  = 0.31)

We found MAD and MSD estimates to be low, suggesting proximity between the adjusted values and the actual data. Also, the MAPE estimate was that the forecast was on average 3.009% incorrect, which is satisfactory for terms of fit quality.

Quantification of the texts in CalcuLetra

Test data (e.g., articles, essays, abstracts, and news) were entered in CalcuLetra ( n = 3330) in order to extract the quantitative word values based on the stored objective parameters in the training database (Fig. 4). This process inferred the difficulty of semantic comprehension by the average P k values. Texts were already organized syntactically in standard Portuguese. We could set P k ≤ 0.3 for texts with a higher chance of causing incomprehension.

Random register of denotative texts in CalcuLetra and the average P k correlations. The average P k for the test data was 0.3 ≤  P k ≤ 0.5, and texts with an average P k ≤ 0.3 were unlikely to be understood by most neuro-typical readers. The statistical significance level was set at P k ≥ 0.23. The total range for the average P k values was from 0.23 to 0.69, and the overall average P k was 0.42. In the comparison of actual and adjusted P k values, the mean percentage error was very low, indicating almost perfect prediction. MAD (0.024) and MSD (0.002) estimates were low, suggesting that the adjusted values were in close proximity to the real data. Also, the MAPE estimate indicated that the average forecast was incorrect by 0.064%

We used a binary segmentation method to identify the changes in the mean and variance of P k as the number of texts grew (Scott and Knott, 2006). Similar to decision trees, this method searches for the values that make the groups more homogeneous in relation to the mean and variance internally and are heterogeneous between the groups. In this way, we identified points 24, 551, 2724, 3152, 3295, and 3330. Note that within each change point range, the relationship between P k and the texts was strictly linear. Therefore, the six linear regressions were adjusted according to the time intervals identified in the change points. When the number of texts increased by 10 units in the interval [1; 24], P k increased by 3.00 units on average; in the interval (25; 551), P k increased by 0.03 units on average; in the interval (552; 2724), P k increased by 0.10 units on average; in the interval (2725; 3152), P k increased by 0.03 units on average; in the interval (3153; 3295), P k increased by 0.30 units on average; in the interval (3296; 3330), P k increased by 3.00 units on average. In all models, the R² value was perfect as one variable thoroughly explains the variability in the other.

Discussion

Textual complexity analyses often include several domains (Crossley et al., 2017). In this paper, comprehension difficulty was quantified in order to infer an objective measure of the complexity of denotative written material in Portuguese using texts related to educational language standards. Text comprehension was estimated based on the correlations between the semantic representations of the words and their respective probabilities to ensure that the textual complexity was related to the semantic entropy of the words and their familiarity degree. To the best of our knowledge, this was the first investigation on Portuguese textual comprehension difficulties using quantitative methods and objective parameters. The use of a quantitative model that incorporates comprehension in terms of word complexity measures may help overcome many of the problems associated with the reliance on qualitative standards and subjective evaluations (Gathercole and Alloway, 2006). Importantly, entropy analysis in our model revealed that the relationship between word comprehensibility and probability is not linear (Smith, 2012). This means that word features, such as a word's relationship to the sentence, is non-linearly related to textual features, such as occurrence. The model presented here can elucidate that relationship through the use of regression analysis (Gastón and García-Viñas, 2011).

We chose academic texts due to their potentially more comprehensive vocabulary and lower use of figurative language. We acknowledge that using a corpus of academic words may have biased our sampling, as it is possible that university students intentionally use unusual words to demonstrate a more elaborate vocabulary. There is a possibility that we did not accurately sample more common words that would exhibit higher degrees of familiarity. However, we highlight that one can use any corpus (including from other languages) as training data for CalcuLetra to quantify textual comprehension difficulty. Corpus selection by itself does not directly impact the validity of our quantitative model, and future studies may systematically address how the training dataset can affect comprehension estimates.

Our results found that textual labor was quantifiable by a low degree of familiarity, a low amount of information, and low entropy, which together predicted a high incomprehension probability (summarized in Fig. 5). In a study of word frequency in books, the amount of information in 300 to 3000 unpredictable words was reported to be 0.2 bits per word, which was congruent with the findings in our dataset (Marcelo and Damian, 2010). Our results are also consistent with several available Portuguese word-frequency lists (Ferreira, 2014, Wiktionary, 2017, Mark, 2011, Github, 2017).

Overview of the database parameters. Lower and upper bounds of the training database were delimited by low-entropy words with the highest probabilities of causing incomprehension (i.e., nouns and adjectives) or facilitating semantic decoding (i.e., prepositions and conjunctions). Despite the missing values in G1( P k ≥ 0.7), the score resulted from eliminated words at the bounds. This avoided distortions in the mean, while the linear interpolation made in this range could be deduced based on the harmonic distribution that was established in other bands

Previous studies have shown that complex aspects of information organized in symbolic sequences can be quantified (Montemurro and Zanette, 2002, Montemurro and Zanette, 2011, Debowski, 2011, Kalimeri et al., 2015). In this work, we ranked semantic decoding difficulties using established equivalence formulas. Differently from other research that sought to quantify the entropy of word order in sentences, the results of which showed that there was constant relative entropy despite vocabulary diversity, this study set the average ratio for the Portuguese denotative text comprehension (Montemurro, 2014). In using an average ratio for text comprehension, deviations due to vocabulary diversity can be overcome. While this may suggest that the parameters may only function and possibly depend on the restricted description of a language, this can be altered to suit any specified vernacular. In this sense, the findings of the research are not restricted to Portuguese comprehension, and parameters can be applied to any linguistic modality that incorporates a defined semantic code (language) (Zwaan, 2016). This generalizability is because, despite the known differences in structure and vocabulary of any given language system, the impact of word order within the structure of the language is thought to be a statistical linguistic universal (Fox, 2008). In deviating from reliance on word ordering and concentrating instead upon a quantified flow of informatics sequencing, word usage and cognitive forms such as repetition and rehearsal are acknowledged in the function of comprehension (Zwaan, 2016). As described, we can speculate on several applications for our software suite. For example, an objective quantification of textual comprehensibility could be used to the development of diagnostic and therapeutic tools for learning disorders such as dyslexia (Harley and O'Mara, 2016). Thus, the use of a quantitative tool that identifies words in relation to their embedded discourse might provide a valuable objective guideline for the quantitative evaluation of learning disorder severity, considering current therapeutic practices are based mainly on qualitative measures (Kirkby et al., 2011). In addition, by using the regression analysis technique employed in this study, it may be possible to estimate the optimal rate of acquiring a new word from textual representations concerning its occurrence throughout different texts, which could be used as benchmarks for clinical studies and diagnostics (Oliveira and Gomes, 2010).

Our software might also be used in standard education. In the latest edition of the Programme for International Student Assessment (2015), Brazil ranked 59th in reading out of 70 countries, revealing that many students have insufficient comprehension skill. The National Indicator of Functional Literacy (INAF) reports that 68% of the 30.6 million Brazilians between 15 and 64 years old who have studied up to 4 years, and 75% of the 31.1 million who have studied up to 8 years, remain at basic literacy levels. The use of inadequate teaching material and improper screening for learning disabilities are likely contributors to these failures in public education outcomes. Specifically, the annual National Textbook Program (PNLD) has been heavily criticized, especially regarding the creation and selection of textbooks (Di Giorgi et al. 2014). Using CalcuLetra, teachers might perhaps select more appropriate course material based on quantitative entropy parameters (Cidrim and Madeiro, 2017). Of course, which entropy levels might be best suited for specific grades or educational goals would have to be empirically determined. CalcuLetra could also be applied for the creation of textbooks, essay materials, and the evaluation of automated textual comprehension and student production. It could also be used to quantify the functional acquisition of specific vocabularies using different training datasets. While our model was not yet been fitted nor compared to the comprehension of actual human readers, it is plausible that it could be used to monitor the development of a given student's textual comprehension skill by analyzing the production of the student with progressively complex training datasets inserted in CalcuLetra. Understanding trends and differences in textual representation can also add to ongoing theoretical debates about the role of automated textual analysis in education. Indeed, automated textual analyses may contribute to exploring intersectional perspectives on social groups studying in Portuguese, such as specific ethnic groups and individuals with learning disabilities.

Conclusions

By applying information theory principles, we developed a new textual analysis software suite ( CalcuLetra) and demonstrated that the comprehension of Portuguese denotative texts could be quantified using objective parameters. Our results revealed groups of words with low entropy that either cause incomprehension or facilitate semantic decoding. We propose that the methodology and software developed may eventually be used as an auxiliary evaluation tool for teaching materials and textual comprehension assessments, as well as for the study and therapy of learning disorders. This model may also be adapted to other languages to evaluate the difficulty of semantic decoding and semantic complexity.

Data availability

The datasets generated and/or analyzed during the current study, and the relevant code, are available on https://github.com/LouiseBogea/CalcuLetra.

Acknowledgements

This study has been funded by the Federal University of Pará (UFPA) through the Pro-rectory of Research (PROPESP). MSF is a research fellow of the National Council for Research and Development (CNPQ). The funding providers had no role in the study design, data collection, and analysis, decision to publish, or preparation of the paper. Funding provider's websites: http://www.ufpa.br/, http://www.cnpq.br/.

Author information

Affiliations

1. Institute of Biological Sciences, Federal University of Pará, Belém, Pará, Brazil

Louise Bogéa Ribeiro, Anderson Raiol Rodrigues & Manoel da Silva Filho

2. Contemporary Art Museum, Federal University of Pará, Belém, Pará, Brazil

Louise Bogéa Ribeiro

3. Institute of Health Sciences, Federal University of Pará, Belém, Pará, Brazil

Anderson Raiol Rodrigues

4. National Institute on Drug Abuse Intramural Research Program, National Institutes of Health, Baltimore, USA

Kauê Machado Costa

Contributions

LBR, ARR, KMC, and MSF designed the research. LBR developed the new algorithm, wrote all the code, conducted the research, analyzed the data, interpreted the results, and wrote the first draft of the paper. ARR, KMC, and MSF supervised the study and contributed to the final version of the paper.

Corresponding author

Correspondence to Manoel da Silva Filho.

Ethics declarations

Competing interests

The authors declare no competing interests.

Additional information

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Ribeiro, L.B., Rodrigues, A.R., Costa, K.M. et al. Quantification of textual comprehension difficulty with an information theory-based algorithm. Palgrave Commun 5, 103 (2019). https://doi.org/10.1057/s41599-019-0311-0
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DOI: https://doi.org/10.1057/s41599-019-0311-0

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Quantification of textual comprehension difficulty with an information theory-based algorithm - Humanities and Social Sciences Communications

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Textual comprehension is often not adequately acquired despite intense didactic efforts. Textual comprehension quality is mostly evaluated using subjective criteria. Starting from the assumption that word usage statistics may be used to infer the probability of successful semantic representations, we hypothesized that textual comprehension depended on words with high occurrence probability (high degree of familiarity), which is typically inversely proportional to their information entropy.

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In 2005, 17-year-old aspiring footballer Alessio Rossi tore two ligaments in his right ankle during training for lower league Italian football club USD Olginatese. The injury ended his dream of playing at the highest level. Today, Rossi is a postdoctoral researcher at the University of Pisa, Italy, where he collects and analyses reams of data to help prevent players at top teams getting injuries of their own.

When Rossi was playing, his coaches' instincts and experiences were all they had to predict whether he might receive an injury. Now, a footballer training with top-level teams, such as those in the English Premier League, will wear a tight top under their jersey outfitted with GPS, an accelerometer, a gyroscope and a digital compass. While they run drills, the sensors track their heart rate, speed and distance covered.

"We follow a team for an entire season, recording GPS data during training and matches," Rossi explains. He then uses machine learning to try to detect patterns. "This gives us the probability that a player will get injured in the next days or next weeks."

These data reveal an athlete's workload - how often they train and how intensely. Just enough training can pave the way to medals, but too much puts pressure on the body and can lead to injuries. Coaches have always taken into account the condition of players when scheduling training sessions. Now they can calculate more precisely the probability that individual athletes will get injured during the next match, the next week or the next month.

Professional footballers experience between 2.5 and 9.4 injuries per 1,000 hours of exertion ( D. Pfirrmann et al. J. Athl. Train. 51, 410-424; 2016), about one-third of which are from overuse and therefore potentially predictable. Most injuries last about a week, but recurrent ones - about 15% of the total - often require more rest. During this time, the player's physical and mental conditioning declines, and their careers might suffer as a result of damage to their reputation or concerns over their ability to fully recover. Their time off might also increase their teammates' workload, increasing the likelihood of injuries throughout the squad.

The problem is even worse outside elite athletics. Youth sport, for instance, is experiencing "a pandemic of injuries", says Dhruv Seshadri, a biomedical engineer at Case Western Reserve University in Cleveland, Ohio. Athletes as young as 10 are pushing themselves harder, trying to propel themselves towards a career in professional sports. The rate of injury for youth football players, for example, can be as high as 19.4 injuries per 1,000 hours of exertion.

Sports scientists started using data analytics such as those Rossi employs only in the past decade, but the hope is that the approach could save careers and money, as well as improve results. Researchers and coaches are working to develop methods of collecting and analysing the quantity of data required to make predictions, not only for team sports such as football or basketball, but also for events such as figure skating or tennis, in which people often compete as individuals.

A multivariate approach

Assessing workload and predicting injuries the old-fashioned way - through experience - has some value, but also limitations. Rossi's aim is to help coaches combine what their gut is telling them with what the data reveals. To do that, the first step is to collect as much information as possible.

In a trial, his team used a sensor package inserted into clothing to monitor 26 elite football players, recording 931 individual training sessions over the course of 23 weeks ( A. Rossi et al. PLoS ONE 13, e0201264; 2018). From this, the researchers extracted 12 variables, including total distance run, distance run faster than 5.5 metres per second, and the number of high-intensity accelerations and decelerations, which put extra stress on the body.

In other sports, the most useful data to gather might differ. Baseball players, for instance, can wear smart sleeves with accelerometers that measure joint angles, velocity and stress, whereas figure skaters can attach accelerometers and gyroscopes to their hips to record jumps. Earrings, bodysuits, vests or bands can measure heart rate and oxygen saturation, and wristbands can record sleep quality and body temperature. Some sports scientists also incorporate contextual data, such as a player's mood, body mass index and previous injuries, as well as how much water players have drunk in a given period and how far they have travelled recently by bus or by plane.

This multivariate approach is key to predicting injuries, says Derek McHugh, a data scientist at Kitman Labs in Dublin. The sports analytics company partners with professional football, basketball and ice hockey teams. "In the last five or ten years, teams have been capturing huge volumes of data," McHugh says. But having that information is one thing; making sense of it is another. "There's a gap between how much data we've been capturing and what's actually been done with it," he says. "We're trying to fill that gap using machine learning."

The value of reasoning

In Rossi's trial, he used decision-tree classifiers - a supervised machine-learning technique that involves asking a series of questions based on different variables to reach a conclusion. The variables in Rossi's model include an athlete's previous health issues, the total distance they have covered in a training session and the distance covered at high speed. By asking a series of questions of the data, the system is able to predict 80% of injuries - although for some recurrent health issues, such as specific sprains and strains, the system can spot the warning signs almost every time.

Other researchers use variations on Rossi's decision-tree-based method, such as 'random forest' or 'gradient boosting' techniques, which use multiple decision trees to incrementally improve forecasts. Another machine-learning technology, known as deep neural networks, could yield even greater accuracy. The technique still relies on parameters such as previous injuries or total distance run, but in this case, the exact rules used to make predictions are not known by the data scientist. However, although neural networks are popular in many areas of science, Rossi thinks that the approach is not currently workable in sport. These algorithms are a black box - the reasoning behind their findings is not easily interpretable. Coaches want to know why an athlete might get hurt, not just that they will, he explains. "We prefer to reduce the performance of our algorithm, but to provide interpretable results."

McHugh agrees, stressing that the ability to explain how an algorithm reached the conclusion it did is paramount in team sports. "If a coach can't easily understand why the algorithm has arrived at its injury prediction, they can't begin to take action to mitigate an athlete's elevated risk," he says. "Similarly, when an athlete gets injured, they want to know what were the things that were under their control that contributed to that injury, and what they can do to avoid those in the future."

In individual sports such as figure skating, however, the machine-learning systems used by analysts such as Rossi are still out of reach. The relatively small amount of information that can be gathered from an individual means that analysis is often done manually, on a week-by-week basis, says Lindsay Slater, a sports scientist at the University of Illinois at Chicago. "The ultimate goal is to automate everything, but it's just difficult when everything is so unique to each skater," says Slater, who is also sports science manager for the US national figure skating team. Only as more athletes wear sensors will researchers have the chance to collect enough data to automate the process.

A possible solution would be to aggregate data from numerous teams and individuals practising the same sport. McHugh and Rossi both regard this as the ultimate goal of sport analytics - a step that could markedly improve injury predictions. But doing so will be a challenge. First, teams play at different levels and in different leagues. Second, sportspeople wear different devices, so manufacturers would need to agree to follow the same standards. And third, competitors would need incentives to share information that could improve their rivals' fitness as well as theirs.

The AI teammate

Sport is gradually entering a new era, in which artificial intelligence might act as an assistant coach. Algorithms could enable a teenager to train smarter and avoid a career-ending injury, or help a professional athlete to compete for a few years longer. But the technology's success depends, in part, on the ability of data scientists to convince coaches to include data in their decision process.

The teams that McHugh has worked with have seen a reduction in injuries of between 5% and 40%, he says. Yet, not every coach is happy to join forces with AI. "Coaches sometimes don't feel good, because it seems like trying to substitute the human element," Rossi says. But in reality, data is only a tool. "The interpretation of the results, the change of the training load, is done by coaches," he says.

McHugh agrees that people have to make the final call. "Once the injury probability for an athlete on a given day is output from an injury model, the athlete or coach must then decide whether the predicted risk is acceptable or not, usually depending on the context," he says. There might be a big game that day, and the player might be especially important to the team. "Even though the predicted injury probability may be as high as 70%, the coach may be willing to take that chance," he says.

The pitch to coaches should be that marrying their years of experience with the machine's analytical insights offers an advantage over relying entirely on intuition. As sensors become more accurate and wearable, and algorithms become more powerful, the accuracy of AI-powered predictions of injury will improve. "What wakes me up in the morning is the opportunity to help the athlete in ways that we couldn't do yesterday," says Seshadri. Still, in sports there will always be an element of surprise. "We control what we can, and know to expect the unexpected," says Slater.
doi: https://doi.org/10.1038/d41586-021-00818-1

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Data scientists are predicting sports injuries with an algorithm

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In 2005, 17-year-old aspiring footballer Alessio Rossi tore two ligaments in his right ankle during training for lower league Italian football club USD Olginatese. The injury ended his dream of playing at the highest level.

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Deep Blue vs. Kasparov scacco matto all’intelligenza umana

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Il campione del mondo sconfitto dal computer sulla lunghezza di sei partite:

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a chi di voi è interessato domini salute, segnalo questo progetto, il 4 e 5 maggio si è svolto un meeting a Roma. Il partner tecnologico italiano è uno spin off università SC di roma...magari ... create connessioni. Si tratta di https://www.neuroconnectbrain.com/

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AI-Mind | Artificial Intelligence for Dementia Prevention

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An innovative solution for early detection of dementia and mild cognitive impairment with artificial intelligence: 5 years, 15 partners, 5 hospitals, 4 companies, 1 NPO.

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Nuovi device digitali cambiano l'assistenza sanitaria e le polizze malattia

Sono sempre di più le compagnie di assicurazione che ridisegnano la propria offerta sulla base dell'utilizzo dei cosiddetti bracciali intelligenti (wearable device) che forniscono prove in tempo reale dell'attività fisica, dello stato di salute e degli stili di vita dei clienti. Con questa soluzione gli assicuratori riescono a definire al meglio il livello di rischiosità dei vari clienti e di premiare quelli che conducono una vita sana con consistenti sconti sulle polizze.

Nel momento in cui le economie occidentali fanno i conti con la crisi del welfare state, cresce la domanda di servizi innovativi per la salute e per l'assistenza, in particolare agli anziani o alle persone disabili che possono trovare le giuste risposte dal binomio tecnologia - assicurazione.

I dispositivi indossabili aiutano a tenere sotto controllo lo stato di salute generale, ad esempio misurando i battiti cardiaci piuttosto che il numero di passi percorsi nell'arco di una giornata, le calorie bruciate, favorendo così un'attività di prevenzione che spinge le persone verso uno stile di vita migliore.

Il mondo dei wearable device, semplici braccialetti o smartwatch collegati con smartphone o tablet, è in pieno sviluppo. Nel solo secondo trimestre dell'anno ne sono stati venduti oltre 21 milioni di unità (+5,5% rispetto al trimestre precedente), mentre le previsioni indicano un numero di oltre 500 milioni di wearable device in circolazione entro il 2021.

È proprio grazie a questi device che gli assicuratori raccolgono informazioni sui clienti, utili a ritagliare prodotti secondo le esigenze di diversi segmenti di persone, con tariffe personalizzate laddove si riducono i due maggiori rischi cui sono soggette le compagnie: il moral hazard e l'adverse selection.

La formula piace sempre di più ai consumatori che adottando uno stile di vita sano riescono a prevenire l'insorgere di malattie e possono più facilmente scegliere la soluzione assicurativa più adatta, risparmiando anche sul costo della polizza.

Qualcuno potrebbe non essere troppo contento nel trasmettere i propri dati biometrici e fisiologici alle compagnie, ma secondo alcune ricerche svolte negli Stati Uniti e in Europa non sembra rappresentare un problema per la maggioranza degli assicurati, a patto di poter ottenere sconti sulle coperture.

La sfida è comunque solo agli inizi. Di certo, l'offerta di soluzioni assicurative che incentivano l'utilizzo di braccialetti elettronici o altri dispositivi wearable enfatizza il ruolo sociale delle assicurazioni.

Questi sono alcuni esempi pratici di come lo strumento assicurativo e la tecnologia possano migliorare la qualità di vita delle persone. Ma siamo solo nella fase iniziale di una storia che sarà lunga e caratterizzata da ritmi velocissimi in termini di innovazione tecnologica.

Generali Vitality Gmbh è la business unit e centro di competenza per la diffusione del progetto Generali Vitality in Europa. Lo scopo di questa iniziativa di prevenzione educativa è di incentivare i partecipanti a migliorare la loro condizione generale di benessere, riducendo anche i costi per cure mediche. Infatti vi è un sistema premiante per coloro che si fanno regolarmente attività fisica, mangiano correttamente e fanno periodiche verifiche sanitarie. Dal 2016 questo programma è disponibile in Germania, Francia e Austria, e l'estensione ad altri paesi è prevista per il futuro. La gestisce lo sviluppo dei prodotti e la gestione dei programmi in tutta Europa.

Per ulteriori informazioni visita la pagina GENERALI GLOBAL LINES & VITALITY.

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Nuovi device digitali cambiano l'assistenza sanitaria e le polizze malattia Sono sempre di più le compagnie di assicurazione che ridisegnano la propria offerta sulla base dell'utilizzo dei cosiddetti bracciali intelligenti (wearable device) che forniscono prove in tempo reale dell'attività fisica, dello stato di salute e degli stili di vita dei clienti.

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Felici Giordano

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I read Milton Friedman's book "Free to Choose" at an age of 16 years old and ever since then I have been more or less obsessed with monetary theory and particularly the equation of exchange:

M*V=P*V

My view of the world obviously has developed over the 32 years since I read "Free to Choose", but I am still fully convinced that monetary policy failure historically has been the main cause of macroeconomic problems - whether it is inflation or recessions and depressions. In fact I am more so than ever.

When I started studying economics at the University of Copenhagen in the early 1990s my obsession with monetary matters continued. That more or less coincided with the publication of a paper, which had quite an impact on my general thinking of how to empirically think about monetary analysis.

The paper "M2 per unit of potential GNP as an anchor for the price level" was written by Jeffrey J. Hallman, Richard D. Porter and David H. Small and first published in 1989.

In the paper the authors introduced the concept of as a measure of where the price level would be in the "long run" (when monetary velocity and GDP was at their long term equilibrium levels). An updated version of the paper was also published in 1991.

Based on the equation of exchange this price level - P-star or P* - was calculated:

P* = M*V*/Y*

Where M is the present level of some monetary aggregate (in Hallman et al.'s paper M2 for the US), V* is the long-term trend level of money-velocity and Y* is potential GDP.

Hallman et al. argued that the actual price level, P, over time should converge towards P*.

Consequently, the gap between P and P* should be a useful indicator of future inflation. Hence, if P*>P then we should expect inflation to accelerate and if P<P* then inflation should decelerate.

This made a lot of sense in the late 1980s when we where in a situation where the Federal Reserve and other central banks had not formulated their nominal targets in any clear fashion and where monetary policy partly still was conducted through money base control.

However, starting from the early 1990s more and more central banks introduced inflation targeting and operationally started being exclusively focused on conducting monetary policy through interest rate controls it became (gradually!) clear to me that the P-star concept might not be useful any more as the price level would be anchored by the inflation target alone and causality in the model would be turned around and velocity would hence become a function of the inflation target.

Therefore, I more or less gave up on the P-star model and only occasionally revisited it when doing analysis of different Emerging and 'Frontier' markets, but for some reason my previous post on the McCallum rule made me think it could be fun to have a look at the P-star model using the 'outside base' (the money base minus excess reserves) as a measure of M in the model.

So this is what I am going to do in this blog post.
Calculating P-star based on the outside base
To calculate P-star we need an estimate of V* and Y*.

Y* is simply potential GDP and I here I use CBO's estimate of potential GDP, which I get from St. Louis Fed's FRED database.

In terms of V* I calculated V based on actual nominal GDP and the outside base (V=NGDP/Outside base).

And then I have de-trended that. I could have used a HP-filter or something similar, but instead I simply estimated a trend based on a linear, squadric and an inverse trend of V.

So now I have both V* and Y* and using the outside base as a measure of M I can calculate P*.

The graph below shows my measure of US P* since 1984 and the actual price level P (the GDP deflator).

The orange line, P, is the actual price level while the blue line is P* (P-star). The gap (%) between the two, is the green bars (p-gap).

One can think of the p-gap as a measure of excess liquidity in the economy and when p-gap is positive (negative) monetary conditions are 'easy' ('tight') and one should expect nominal demand and inflation to pick up (slow down).

It is notable that the p-gap turned negative ahead of the US recessions of '90-'91, 2000-1 and 2008-9 and in that sense has been a reliable leading indicator of recessions in the US for more than three decades.

But is it also a reliable indicator of inflation?

The simple answer is YES.

To test this I run a simple OLS-regression.

dp(t) = a + b*pE(t-1) + c*p-gap(t-4)

Where dp(t) is the quarterly change in the price level, pE(t) is inflation expectations of consumers (University of Michigan survey) and p-gap(t-4) is the price gap 4 quarters earlier. a, b and c are coefficients.

And here is the model output.

This isn't rocket science and will certainly not win me the Nobel Prize, but it is good enough for a blog post. What we see here is that p-gap is statistically significant and hence can be used to predict changes in inflation.

This makes me think that p-star could be a useful indicator for inflation also going forward and maybe it deserves a bit more attention that it has been getting - at for the past 20 year.

In fact I am tempted to say that p-star is no worse (or better) an indicator of the inflationary outlook than i was back in 1989 when it was first suggested.

I will try to do a bit more work on the p-star model going forward and maybe try to model p-star with other money supply measures and maybe for the euro zone as well.

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I read Milton Friedman's book "Free to Choose" at an age of 16 years old and ever since then I have been more or less obsessed with monetary theory and particularly the equation of exchange: M*V=P*V My view of the world obviously has developed over the 32 years since I read "Free to Choose", but...

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Felici Giordano

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Guest post: Misunderstanding Say’s Law of Markets (Garrett Watson)

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I have always wanted to promote the work of young scholars on this blog and have been grateful that a couple of gifted young economists have published guest posts on this blog. I want to continue t…

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Felici Giordano

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The Federal Reserve's mandate is clear - ensuring the maximum level of employment while at the same time ensuring price stability.

Over time the Fed's interpretation of this mandate has changed, but we can maybe get a bit closer by saying that the Fed has an ordering of the dual mandate.

First the Fed wants to insure that inflation (inflation expectations) over time is close to 2%.

Second, once this is the case the Fed will try to "push" economic activity in the "right" direction - meaning that the Fed will ease (tighten) monetary conditions if US unemployment is above (below) the structural level of unemployment (NAIRU).

This of course also is what is reflected in for example the traditional Taylor rule, where the Fed 'sets' its policy rate - the Fed Funds rate - to reflect both inflation relative to the inflation target and the output gap.

However, what is not often discussed is that the Fed does not actually 'set' interest rates. Or rather the Fed cannot just set a level of interest rates, which it likes.

Rather the Fed will have to set the interest rate relative to the structural level of interest rates - or what the Swedish economist Knut Wicksell termed the natural interest rate - or which is often today referred to as r*.

Hence, the task of the Fed is to set monetary conditions so to ensure that actual short-term interest rates are close to r*.

If the Fed tries to push interest rates significantly below r* for a sustained perioded by injecting large of amounts of liquidity into the economy then sooner or later we will get a spike in inflation.

Therefore, the Fed really isn't in control of interest rates - or at least the fed cannot independent of its inflation target set interest rates.

All the Fed can do is to shadow r* and thereby ensuring than inflation will be close to its inflation target.

The challenge for the Fed is that r* isn't constant over time.

Hence, we know both theoretically and empirically that the real interest rate has been moving up and down and is different from country to country.

Hence, r* reflects structural factors - such as demographics and productivity.

In this blog post the purpose is to try to help understand the development in r* over time and to assess what implications this has for present day monetary policy in the US.

To shed light on this matter I have estimated a rather simple, but nonetheless robust model for the development in the actual Fed Funds rate since the early 1960s. This is part of a bigger research project I am doing at Copenhagen Business School.

Normally models for the Fed funds rate is seen as 'policy rules'.

The purpose here is not to estimate a 'policy rule' but rather to think about the Fed's challenge to shadow r* by estimating a model for what the Fed historically has done with interest rates.
Estimating Fed's r*
Basically the starting point for the analysis is that the Fed is both 'targeting' real and nominal economic activity, which is that the dual mandate is about. Real economic activity in terms of the 'output gap' and nominal activity in terms of inflation.

However, we also know that this has been changing over time and the Fed's 2% inflation target is a fairly "new" target.

Furthermore, we also know that r* is not constant over time so even when inflation is at the inflation target and the output is closed (zero) then the Fed might have to change its policy rate to reflect changes in r* that are a result of for example higher saving in the US economy (for example due to consolidation of public finances) or to reflect higher or lower productivity growth.

To reflects these factors I have estimated a model for the Fed funds rate since 1962.

To explain the development in the Fed funds rate I use the following variables:

First of all I look at potential nominal GDP growth (relative to population) growth.

This of course partly reflects the Fed's inflation target and that we know from the so-called Fisher Equation that high inflation should cause higher nominal interest rates. Furthermore, this also captures the fact that higher productivity growth should be expected to lead to higher interest rates - as we for example recognize it from the so-called Solow growth model.

Second, I use population growth to capture both growth trends as well as for example the impact of changes in savings and risk appetite as a consequence of changes in demographic trends.

Third, even though the Fed's task is to ensure 'price stability' it has not always succeed in that. The opposite of price stability is price volatility and we therefore use a 10-year moving average of yearly changes in inflation to capture the degree of price (in)stability.

Finally, we also want to capture changes in investors' and consumers' optimism and pessimism and the general 'business cycle' and the general level of economic activity. I could have used unemployment or the output gap, but I also wanted to capture structural demographic trends so I have used the so-called employment-population ratio as an explanatory variable.
Estimation results
I don't want to bother the readers too much with the specific statistical tests, but what I have done is simply to run a simple linear regression explaining the (nominal) fed funds rate with the four variables discussed above. The estimation period is from 1962 and until today. I use quarterly data.

The graph below shows the actual Fed Funds rate and the predicted Fed Funds rate and we see the fit over nearly six decades is quite good (R2=0.8).

Furthermore, all four explanatory variables are strongly statistically significant and the sign on all four variables are as expected positive - meaning growth nominal GDP and population growth push up the Fed Funds rate as do higher inflation volatility and a high employment-population ratio.

Furthermore, it is notable that the model well captures the major trends in interest rates over the past six decades - higher interest rates in the 1970s and the decline in rates from the mid-80s and the 'flat lining' of rates over the 12-15 years.

I will not go in to too much detail in terms of the decomposition of what drives interest rates during the different periods and I will return to that in later work, but it is sufficient to say that the very low level of interest rates we have seen in the US since 2008 is more or less fully explained by the four explanatory factors - lower potential NGDP/capita growth, low population growth, low inflation volatility and a moderately low level of employment-population ratio.

Hence, the Fed funds rate is not low because the Fed's has "manipulated" interest rates and is not low because monetary policy is has been overly easy (if anything it has been too tight - at least until recently).

Rather, low interest rates in the past decade reflect economic conditions and mostly structural economic conditions - for example weak population growth and a declining labour force due to the aging of the US population (the baby boomers have been leaving the labour market).
Looking ahead - Fed will need to hike sooner rather than later
In response to the 'lockdown' crisis of 2020 the Fed has cut the Fed funds rate (and implemented quantitative easing). This is completely in line with what the prediction of the model have been.

In fact the model predicted that the Fed funds rate should have been cut to -3% (!) in the second quarter of 2020.

This of course didn't happen due to Zero Lower Bound on interest rates, but the Fed instead has opted to undertake significant quantitative easing of monetary policy. Hence, the money base has been expanded significantly. This in mind my undoubtably has been the right policy - at least in terms of the magnitude of monetary easing.

The predicted decline in the Fed funds rate primarily reflected a sharp drop in the employment-population ratio.

However, both of these variables are now clearly improving, but despite of that the Fed has so far insisted that we are far away from any rate hikes.

However, this week we have nonetheless seen quite a bit of a repricing of the markets' expectations for rate hikes.

To answer the question about the outlook for rates we can try to make a simulation based on the model we have estimated above.

What we will try to estimate is where the Fed Funds rate should be in 'steady state' - hence, once the US economy has moved out of the crisis and returned to the underlining trends that we saw prior to the 'lockdown shock' hit in 2020.

Lets have a look at the four explanatory variables.

First we see that potential nominal GDP growth (per capita) as calculated by the Congressional Budget Office (CBO) over the past decade has been stable around 3.0% - considerably lower than earlier decades. Hence, we use 3.0% as our measure of the long-term growth rate of potential NGDP growth (per capita).

Second, in terms of population growth we use a forecast of 0.7% annual population growth in the US - reflecting more or less most forecasts for US population growth over the coming decade.

Third, we assume that inflation volatility will remain low around the same level as we have seen over the past decade (0.25).

Finally, we assume the decline in the employment-population ratio will continue to reverse - reflecting the closing of the output gap.

Judging from recent economic data this recovery will be quite fast. For simplicity we assume that the employment-population ratio will return 60% by mid-2022. This is not necessarily a forecast of what will happen, but rather an assumption we use when making a simulation for the Fed Funds rate for the medium-term.
Fed Funds rate is heading back to 1.5% sooner than you think
If we assume that these for variables over the coming 4-6 quarters return to their steady-state levels then we can simulate what we should expect to see in terms of the Fed Funds rate.

The graph below illustrates that.

According to the simulation the Fed Funds rate should return to positive territory in the middle of this year. This can be interpreted as the Fed will end QE and change its forward guidance in a more hawkish direction and in the second half of the year we should actually see the Fed start hiking the Fed Funds rate.

During 2022 the Fed Funds rate should approach 1.5%.

This is of course a much more aggressive rate hike path than presently signalled by the Fed and expected by the market (around 100bp above market pricing in by the end of 2022).

However, it does not reflect an extreme assumption regarding the economy.

Rather the only thing we here assume is a return to 'normal' over the next 6-8 quarters and given what we are seeing in terms of the macro data at the moment and the planned major fiscal easing this certainly does not seem to be an overly optimistic take on the economic outlook. In fact it might be too pessimistic.

Furthermore, this does not reflect the change in the Fed's inflation target from a pure 2% inflation target to an average inflation target and it does not reflect any change in the risk premium on US debt despite a very significant expansion of US public debt.

So if anything there might be reason to speculate that the Fed could be forced to hike even faster than this simulation indicates.
What if the Fed fails to hike?
Fed officials continue to argue that there is no reason to hike rates any time soon. In fact Fed chairman Jerome Powell has argued that the Fed is not even thinking about thinking about hiking rates.

But what happens if the simulated path for the Fed Funds rate is right and the Fed despite of that sticks to the promise of not hiking rates?

Then the Fed effectively will be in a situation where it will try to keep r (significantly) below r*.

The Fed has tried such policies before in the later part of 1960s and going into the 1970s and the result was rather catastrophic - inflation rose sharply. As did economic volatility.

I certainly don't think that the Fed will repeat the mistakes of the 1970s - at least not to the same extent - but while the Fed mostly have erred on the downside (too tight monetary policy) over the past 12 years the opposite now seems to be the case.

Hence, during the next 2-3 quarters we will likely have a test of the Fed's commitment to it's 2% (average) inflation target. Will the Fed for example allow inflation expectation to increase above 3%?

Or - more likely - will the Fed reverse course once it realizes that the output gap will be closed already during 2021 and inflation risks will increase further if it refuse to hike rates.

Unfortunately, the Fed has continued the mistakes of the past and communicated its monetary policy stance in terms of its policy instruments rather than in terms of communicating in terms of its policy goals.

This means that we in 2021 are likely to see the Fed being forced to change its message quite a bit. I am tempted to say that this smells of the stop-go policies of the 1970s and even though the outcome is likely to be less catastrophic than during the 1970s we could very likely see an increase in financial market volatility as a result of this.

PS there are also some elements of what we saw during 2006-7 in what is happening in financial markets, but I do not expect the same outcome as in 2008-9, but I might return to that in a later post.

PPS I have done similar modelling on the US 10 year Treasury bond yield. See here.

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R* strikes back: The Fed will hike sooner rather than later

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The Federal Reserve's mandate is clear - ensuring the maximum level of employment while at the same time ensuring price stability. Over time the Fed's interpretation of this mandate has changed, but we can maybe get a bit closer by saying that the Fed has an ordering of the dual mandate.

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Gli Expected Goals cercano di rappresentare il potenziale offensivo prodotto da una squadra in una determinata partita o le occasioni da gol potenzialmente avute da un singolo giocatore. Il numero di xG (come vengono abbreviati) traduce i gol che ci si sarebbe aspettato che quella squadra o quel giocatore segnasse. Non c'è solo un modello di Expected Goals e il risultato ovviamente può variare a seconda dell'algoritmo che li calcola. Qui trovate una prima spiegazione del modello di Alfredo Giacobbe che utilizziamo sull'Ultimo Uomo.

Per i nostri lettori più maniacali abbiamo stilato la classifica aggiornata degli Expected Goals della Serie A, per squadra e giocatori (migliori 15). Fatene buon uso e non arrivate a conclusioni troppo facili confrontandola con la classifica reale.

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Gli Expected Goals cercano di rappresentare il potenziale offensivo prodotto da una squadra in una determinata partita o le occasioni da gol potenzialmente avute da un singolo giocatore. Il numero di xG (come vengono abbreviati) traduce i gol che ci si sarebbe aspettato che quella squadra o quel gi…

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Premessa

L'indice STAR_ICMi si basa sull'analisi della struttura della comunità di macroinverterati

Descrizione della comunità e del metodo

I macroinvertebrati bentonici sono popolamenti che vivono , per almeno una parte del loro ciclo vitale, su substrati disponibili dei corsi d'acqua utilizzando meccanismi di adattamento in grado di resistere alla corrente. Hanno dimensione generalmente superiore al millimetro di lunghezza e sono quindi visibili ad occhio nudo. I gruppi faunistici più frequenti sono: insetti (coleotteri, tricotteri, ditteri, efemerotteri, plecotteri) crostacei (gamberi, gammaridi), molluschi (bivalvi e gasteropodi), anellidi (vermi e sanguisughe), platelminti (planarie), più raramente celenterati, poriferi (spugne), briozoi e nematomorfi ( Fenoglio, 2009). Il ruolo trofico dei macroinvertebrati nei corsi d'acqua è quello di consumatori a tutti i livelli. Si ritrovano ad esempio organismi detritivori (es. chironomidi) e predatori (es. odonati, eterotteri) ed anche (es. sanguisughe). A loro volta essi rappresentano l'alimento preferenziale dei pesci.

I macroinvertebrati bentonici sono considerati buoni indicatori dello stato di qualità delle acque per numerosi motivi. I diversi gruppi presentano differenti sensibilità all'inquinamento, oltre che diversi ruoli trofici. Essendo difficilmente movibili indicano con immediatezza le eventuali alterazioni dell'ambiente; hanno un ciclo vitale lungo che permette di rilevare impatti minimi protratti nel tempo e sono facilmente determinabili e campionabili. Esistono numerosi metodi di bioindicazione basati sulla componente macrobentonica.

Fig.1 : Plecottero: Chloroperla, fam.Chloroperlidae, esempio di fam. sensibile all'inquinamento

Fig.2 : Ditteri: Fam. Simulidae, esempio di fam. tollerante l'inquinamento

In Italia fino all'abrogazione del D.Lgs 152/1999, il metodo di riferimento è stato l'Indice Biotico Esteso (I.B.E.) ( Ghetti, 1997). Tale metodo si basa sulla diversa sensibilità agli inquinanti di alcuni gruppi faunistici e sulla ricchezza in della comunità complessiva. Non prevede però una valutazione numerica dell'abbondanza di ogni singolo taxa rilevato.

La Direttiva 2000/60/CE ha introdotto una definizione dello stato di qualità dei corsi d'acqua basato su composizione e abbondanza delle comunità biologiche tra cui i macroinvertebrati bentonici. È stato quindi introdotto nella normativa italiana di riferimento con il D.Lgs 152/2006 un metodo in grado di soddisfare le richieste della direttiva europea.
Il decreto attuativo 8 novembre 2010 n. 260 recante "criteri tecnici per la classificazione dei corpi idrici superficiali per la modifica delle norme tecniche del decreto legislativo 3 aprile 2006 n. 152, recante norme in materia ambientale" prevede, relativamente alla comunità macrobentonica, l'utilizzo del sistema di classificazione , basato sul calcolo dell'indice multimetrico STAR di intercalibrazione.

Descrizione del campionamento di macroinvertebrati e calcolo dell'indice STAR_ICMi

Il metodo di campionamento utilizzato è di tipo multihabitat proporzionale (Buffagni et al. 2007). Il prelievo quantitativo di macroinvertebrati viene effettuato su una superficie nota in maniera proporzionale alla percentuale di microhabitat presenti nel tratto campionato. Nell'idroecoregione 1, in cui è situato l'intero territorio valdostano, è previsto il campionamento sui seguenti microhabitat minerali.
Tab.1: lista e descrizione dei microhabitat minerali (Buffagni et al.2007)
Il campionamento prevede l'individuazione, nel tratto di corso d'acqua monitorato, della sequenza riffle/pool riconoscibile dalla presenza di due aree contigue con caratteristiche di turbolenza, profondità, granulometria del substrato e carattere deposizionale/erosionale diversi. L'area di pool è caratterizzata da minor turbolenza e substrato costituito principalmente da materiale meno grossolano rispetto all'area di riffle; si presenta spesso come un'area relativamente profonda. L'area di riffle è caratterizzata da turbolenza più elevata rispetto all'area di pool e da una granulometria del substrato di dimensioni maggiori rispetto alla pool, dalla minor profondità e dalla minor presenza di depositi di detrito organico (Buffagni et al. 2007).

In relazione al tipo fluviale, il campione biologico deve essere raccolto nella sola area di pool o nella solo area di riffle. Qualora fosse impossibile individuare la sequenza riffle/pool, il campionamento viene effettuato in un tratto di torrente definito generico.

Lo strumento utilizzato per il campionamento è un retino immanicato modificato. La superficie di campionamento è di 0,1 m ². Ogni campione prelevato è costituito da 10 repliche distribuite proporzionalmente tra i microhabitat e le tipologie di flusso, con una superficie totale di campionamento di 1 m ². A.R.P.A. Valle d'Aosta utilizza un retino con superficie di campionamento di 0,05 m ² (Fig.3): le repliche vengono quindi effettuate in doppio per ottenere la superficie totale prevista.
Fig.3 : campionamento con retino immanicato modificato
Il principale criterio per il riconoscimento delle tipologie di flusso è la modalità di increspatura della superficie dell'acqua. Seguono i principali tipi di flusso rinvenibili nei fiumi italiani.
* I flussi caotico e cascata sono raramente associati a raccolta di campioni biologici per attività di monitoraggio
Fig.4 : Riconoscimento e conteggio in campo Tab.2 : lista dei tipi di flusso (Buffagni et al.2007)
Sul materiale raccolto si procede in campo ad un primo riconoscimento e conteggio (Fig. 4). La determinazione viene effettuata a livello di famiglia e in alcuni casi a livello di genere e completata in laboratorio tramite microscopio stereoscopico o microscopio ottico qualora ritenuto necessario. Per l'identificazione degli organismi sono utilizzate differenti chiavi dicotomiche. Vengono compilati elenchi faunistici e riportate le abbondanze dei taxa rinvenuti.
Tab.3 : metriche che compongono lo STAR_ ICM-i e peso loro attribuito nel calcolo (Buffagni et al. 2007)
Gli elenchi faunistici e le relative abbondanze sono elaborati secondo le indicazioni fornite dal D.M. 260/2010. Viene calcolato l'indice STAR_ICM-i ( Buffagni A., Erba S., 2007; 2008): un indice multimetrico composto da 6 metriche (Tab. 3) che descrivono i principali aspetti su cui la 2000/60/CE pone l'attenzione (abbondanza, tolleranza/sensibilità, ricchezza/diversità).

Tolleranza

Indice

ASPT

Intera comunità (livello di famiglia)

Armitage et al. 1983

0,333

Abbondanza/ Habitat

Abbondanza

Log ₁₀ (Sel_EPTD+1)

Log ₁₀ (somma di Heptagenidae, Ephemeridae, Leptophlebidae, Brachycentridae, Goeridae, Polycentropodidae, Limnephilidae, Odontoceridae, Dolichopodidae, Stratyomidae, Dixidae, Empididae, Athericidae e Nemouridae + 1)

Buffagni et al. 2004; Buffagni & Erba, 2004

0,266

Ricchezza/ Diversità

Abbondanza

1-GOLD

1-(Abbondanza relativa di Gastropoda, Oligochaeta e Diptera)

Pinto et al. 2004

0,067

Numero taxa

Numero totale di famiglie

Somma di tutte le famiglie presenti nel sito

Ofenböck et al. 2004

0,167

Numero taxa

Numero di famiglie EPT

Somma delle famiglie di Ephemeroptera, Plecoptera e Trichoptera

Böhmer et al. 2004

0,083

Indice diversità

Indice di diversità di Shannon-Wiener

Hering et al. 2004; Böhmer et al. 2004

0,083

Per una descrizione dettagliata delle metriche si rimanda alla bibliografia.
Le metriche, una volta calcolate, devono essere normalizzate, ovvero, il valore osservato deve essere suddiviso per il valore della metrica che rappresenta le condizioni di riferimento (fornito dal D.M. 260/2010). Il risultato, espresso tra 0 e 1, è chiamato (Rapporto di Qualità Ecologica) e deve essere moltiplicato per il peso attribuito ad ogni metrica. L'indice multimetrico finale è ottenuto dalla somma delle sei metriche normalizzate e moltiplicate per il proprio peso. Dopo il calcolo della media ponderata, il valore risultante viene nuovamente normalizzato con il valore proposto dal decreto, ottenendo così lo STAR_ ICM-i.
Tab.4: limiti di classe fra gli stati
In A.R.P.A. Valle d'Aosta l'indice è attualmente calcolato attraverso l'utilizzo di un software creato appositamente per l'archiviazione e l'elaborazione di dati ambientali relativi alle acque: Waterlab ( Gerbore J., 2010).

Sono forniti i valori di RQE relativi ai limiti di classe fra gli stati validi per l'indice STAR_ICMi, per la macrotipologia A2 (area geografica Alpina, siliceo) alla quale appartiene l'intero territorio regionale.

Applicazione in Valle d'Aosta

Si rimanda alla mappa interattiva per conoscere i risultati dei monitoraggi.

Bibliografia

Armitage, P.D., Moss, D.,Wright, J.F. Furse, M.T., (1983) The performance of a new biological water quality scores system based on macroinvertebrates over a wide range of unpolluted running-water sites. Water Res., 17, 333-347.
Bohmer, J., Rawer-Jost, C., Zenker, A., (2004). Multimetric assessment of data provided by water managers from Germany: assessment of several different types of stressors with macrozoobenthos communities. Hydrobiologia 516, 215-228.
Buffagni A. & Erba S., (2004) A simple procedure to harmonize class boundaries of European assessment systems. Discussion paper for the intercalibration process - WFD CIS WG 2.A ECOSTAT, 6 February 2004, 21 pp.
Buffagni, A., Erba, S., Cazzola, M., Kemp, J.L., (2004). The AQEM multimetric system for the southern Italian Appennines: assessing the impact of water quality and habitat degradation on pool macroinvertebrates in Mediterranean rivers. Hydrobiologia, 516, 313-329.
Buffagni A. & Erba S., (2007). Macroinvertebrati acquatici e direttiva 2000/60/EC (WFD) , Notiziario dei Metodi Analitici, marzo 2007 (1): 94-100.
Buffagni A., Erba S., (2008). Definizione dello stato ecologico dei fiumi sulla base dei macroinvertebrati bentonici per la 2000/60/CE(WFD): il sistema di classificazione MacrOper, IRSA-CNR, Notiziario dei Metodi Analitici, numero speciale 2008 24-46.
Fenoglio S., Bo T., (2009). Lineamenti di ecologia fluviale, Città Studi Edizioni 252pp.
Gazzetta Ufficiale della Comunità Europea N. L327 del 22/12/2000. Direttiva 2000/60/CE del Parlamento Europeo e del Consiglio del 23 ottobre 2000 che istituisce un quadro per l'azione comunitaria in materia di acque. 71 pp.
Gazzetta Ufficiale della Repubblica Italiana, Decreto Ministero dell'ambiente e della tutela del territorio e del mare 8 novembre 2010, n. 260. Regolamento recante "Criteri tecnici per la classificazione dello stato ecologico dei corpi idrici superficiali per la modifica delle norme tecniche del decreto legislativo 3 aprile 2006, n. 152, recante Norme in materia ambientale, predisposto ai sensi dell'articolo 75, comma 3, del decreto legislativo medesimo". 190 pp.
Gerbore J., (2010). Tesi di Laurea Magistrale: Waterlab, sviluppo di un sistema per la gestione dei dati ambientali relativi alle acque. POLITECNICO DI TORINO, III Facoltà di Ingegneria dell'Informazione, corso di Laurea in Ingegneria Informatica.
Ghetti P. F., (1997). Manuale di applicazione. Indice Biotico Esteso (I.B.E.). I macroinvertebrati nel controllo della qualità degli ambienti di acque correnti. Provincia Autonoma di Trento, 222 pp.
Hering, D., Moog, O., Sandin, L., Verdonschot, P.F.M., 2004. Overview and application of the AQEM assessment system. Hydrobiologia, 516, 1-20.
Ofenbock, T., Moog, O., Gerritsen, J., Barbour, M., (2004). A stressor specific multimetric approach for monitoring running waters in Austria using benthic macroinvertebrates. Hydrobiologia, 516, 251-268.
Pinto, P., Rosado, J., Morais, M., Antunes, I., (2004). Assessment methodology for southern siliceous basins in Portugal. Hydrobiologia, 516, 191-214.

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Metodi biologici - Macroinvertebrati e Indice STAR_ICMi descrizione della comunità e del metodo

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L'indice STAR_ICMi si basa sull'analisi della struttura della comunità di macroinverterati I macroinvertebrati bentonici sono popolamenti che vivono , per almeno una parte del loro ciclo vitale, su substrati disponibili dei corsi d'acqua utilizzando meccanismi di adattamento in grado di resistere alla corrente.

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Il 2020 ha segnato l'inizio della digitalizzazione di migliaia di esercenti e con essa la comparsa di nuovi acquirenti online. Questo fenomeno è continuato nel 2021 e continuerà anche nel 2022. Nell'articolo di oggi abbiamo riunito le opinioni di diversi esperti di e-Commerce che ci svelano le nuove tendenze, sfide ed opportunità per i venditori online.

INDICE AcrossLegalBlink

L'evoluzione delle strategie di advertising online per gli e-Commerce
Aproweb
La guerra delle piattaforme
Creative Words
Il futuro parla e-commerce... e avrà sempre più bisogno di essere tradotto
Flyer Tech

Hostinato

Hubitat

Jusan Network
Il Livestream Shopping e la "dimensione umana" dell'e-Commerce
La UX prima di tutto
PayPlug

teamblau

Qapla'

7180
Alla scoperta del Social Commerce Le nuove parole chiave da inserire nella cultura aziendale
Il tracciamento e la gestione dei dati personali degli utenti Il Buy Now Pay Later: la rivoluzione dei pagamenti nell'e‑Commerce Creare una fiducia sostenibile La spedizione come strumento di differenziazione e fidelizzazione Le parole chiave del 2022: integrazione e automazione

Edoardo Marrone, Direttore Commerciale di Across

Occupandoci principalmente di strategie di advertising, possiamo affermare che il 2020 è stato un anno chiave per l'e-Commerce. La situazione pandemica, che ha limitato agli estremi qualsiasi spostamento ed esperienza di acquisto in negozio, ha permesso invece a qualsiasi tipo di e-Commerce di conoscere un incremento del fatturato mai visto prima. Una crescita che ha coinvolto in particolare il settore Food&Beverage, storicamente molto difficile da far crescere online.

Tutto questo ha rimesso in discussione i paradigmi dell'advertising dedicato agli e-Commerce, spingendo a trovare nuove soluzioni e strategie per consolidare questa crescita e renderla effettiva anche nei prossimi anni, abituando il consumatore all'acquisto online di soluzioni innovative e prodotti di tutti i giorni.

Il trend per il 2022 per l'advertising dedicato agli e-Commerce consiste in un approccio orientato ai contenuti con il conversational marketing dell'Intelligenza Artificiale: questo nuovo canale è perfetto da integrare in strategie dedicate al rafforzamento della customer base, con risultati registrati nella customer care, nel database building e nel processo di fidelizzazione. Sono questi tre gli obiettivi che ci vengono richiesti maggiormente dagli e-Commerce che si rivolgono a noi per strutturare un progetto di advertising dedicato e davvero performante.

Nonostante l'incredibile crescita del settore, riteniamo che il prossimo futuro riservi molte sfide, soprattutto nel campo dell'advertising.

Ritornando ad acquistare nei negozi, è importante trasmettere un valore unico al proprio consumatore finale. Uno dei plus fondamentali per mantenere piacevole la user experience è la qualità della comunicazione "uno a uno" e dell'assistenza clienti, per cui i consumatori sono anche disposti a spendere di più.

Un'altra sfida lanciata agli e-Commerce è quella territoriale: quelli che scelgono un business local e si specializzano sul territorio, con servizi di delivery o dedicati alla persona, hanno l'opportunità di consolidare la propria posizione all'interno del mercato di riferimento con strategie di marketing mirate ed efficaci.

🤖 Lettura consigliata: Intelligenza artificiale, e-Commerce e chatbot

Daniele Rutigliano, fondatore e Amministratore unico di Aproweb e di Akkountweb

Il 2022 sancirà l'inizio ufficiale della terza Era del mondo e-Commerce, completamente diversa da quella che tutti noi conosciamo oggi.

Una ventina di anni fa i progetti di vendita online si contavano sulle dita di una mano: poche aziende potevano permettersi di investire tanto denaro per lo sviluppo di una piattaforma di e-Commerce su misura. La concorrenza era decisamente minore e il web rappresentava una miniera d'oro per chi era online.

Nel 2010 iniziano a diffondersi le prime piattaforme CMS di e-Commerce (Magento e Prestashop in primis), soluzioni già pronte, gratuite, distribuite sotto licenza open source e scaricabili con un click. Tali strumenti contribuiscono alla diffusione di massa del commercio elettronico in tutto il mondo, permettendo così a milioni di aziende di aprire una propria vetrina online con investimenti ridotti.

Oggi esistono forse troppi e-shop, molti dei quali costruiti in pochi giorni senza un business plan o una strategia alle spalle. Così l'unica guerra attuata da molti è quella dei prezzi (ringraziano i comparatori come Trovaprezzi e Google Shopping, ndr). Ma cosa succederà nel 2022?

Le software house delle principali piattaforme di e-Commerce hanno deciso di cambiare strategia rivoluzionando così il mondo delle vendite online. Se ieri offrivano i loro CMS gratuitamente e indistintamente a tutti, domani probabilmente li renderanno disponibili a pagamento e per pochi.

Punteranno sempre più ai seller di fascia alta, chiudendo la porta ai piccoli esercenti che per anni le hanno sostenute economicamente. Tutto ciò è ben evidente se si osservano alcune recenti acquisizioni (Magento e Prestashop, rispettivamente comprate da Adobe e da Mail Boxes Etc).

Il 2022 sarà l'anno in cui le piattaforme e-Commerce con licenza SaaA si diffonderanno a macchia d'olio. Si andrà verso un'era completamente diversa da quella che conosciamo.

Se da una parte le piattaforme in modalità software-as-a-service possono semplificare decisamente la messa online degli e-Commerce e contemporaneamente eliminare alcune problematiche tecniche (aspetti sistemistici legati all'hosting), dall'altra possono limitare fortemente la personalizzazione dello stesso e/o complicare la sincronizzazione con gli altri strumenti dell'ecosistema online. Nel 2022 la vendita online sarà ancora più complessa di oggi.

🛍️ Lettura consigliata: Quali prodotti dovresti vendere nel 2022?

Gabriele Ciuffreda, Social Media & Marketing Manager di Creative Words

L'e-Commerce nel 2022 si appresta ad essere, per il terzo anno di fila, forte protagonista tra i trend dei consumatori di tutto il globo. La Pandemia da COVID-19, insieme a una costante digitalizzazione, ha permesso all'e-Commerce di conquistarsi uno spazio di utenza anche tra i consumatori fino al 2019 "più scettici" o poco abituati agli acquisti online: basti pensare che solo in Italia, durante il primo mese di pandemia, il 31% delle persone dichiarava che avrebbe acquistato su Internet prodotti che solitamente avrebbe acquistato in negozio; nei mesi successivi, il solo settore alimentare ha saputo registrare aumenti di vendita online pari al 300%!

La presenza online delle aziende e la fiducia dei consumatori crescerà esponenzialmente. E in un mondo dove e-Commerce e digitalizzazione camminano a braccetto con la globalizzazione, è necessario introdurre un altro co-protagonista: la traduzione.

1. Secondo World Stat s, sono 4 miliardi le persone ad avere accesso a Internet. Di queste, solo il 25% parla inglese.

2. Secondo un sondaggio della Commissione Europea, il 90% degli utenti dell'UE svolge le ricerche sul browser nella propria lingua.

3. Secondo i dati rilevati da Common Sense Advisory, il 56% degli utenti ritiene più importante ricevere informazioni su un brand nella propria lingua, piuttosto che focalizzarsi sul prezzo di un articolo.

4. Il 42% degli utenti dell'UE non acquista un prodotto se non ne trova la descrizione nella propria lingua.

Se da una parte gli operatori di e-Commerce nel 2022 dovranno certamente continuare a sfruttare questo periodo così florido, dall'altra - laddove ci sia l'interesse e la volontà di internazionalizzare il proprio brand - sarà importante concentrarsi ancora di più su quegli aspetti linguistici e culturali che solo la traduzione e la localizzazione sono in grado di rispettare, usandole a proprio favore.

Se la traduzione è l'atto di partenza, la localizzazione è la fase successiva: è la trasformazione del testo in modo che si adatti e si conformi al contesto di riferimento, dopo averne studiato le caratteristiche e le sfumature linguistiche, tenendo conto non solo della lingua, ma anche della zona geografica, delle peculiarità culturali e sociali della stessa.

Localizzare vuol dire trasferire i valori del proprio brand in un'altra lingua di riferimento, garantendo all'utente e al consumatore un'esperienza che sia all'altezza del messaggio espresso nella lingua d'origine, evitando errori e passi falsi. In un sistema dove ogni singola conversione è un passo avanti verso il successo, la traduzione e la localizzazione sono fedeli alleati nel porsi al di sopra di una concorrenza sempre numerosa e agguerrita.

📚Lettura consigliata: Descrizioni prodotto: perché la traduzione non è sempre sufficiente

Marianna Chillau, CEO & CoFounder di FlyerTech, Presidente di 4eCom

Non c'è dubbio che il 2022 sarà l'anno del Livestream Shopping. Guardando alle nuove tendenze dell'e-Commerce, non si può non menzionare questo fenomeno che, partito in Cina, è ormai approdato anche da noi.

Portando lo streaming nell'e-Commerce, Il Livestream Shopping trasforma l'esperienza d'acquisto online grazie all'unione tra shopping e intrattenimento - si parla non a caso di " Shoppertainment". Per i merchant diventa infatti possibile vendere tramite dirette video sui social, su marketplace o direttamente sul sito e-Commerce, in una sorta di versione digitale dell'Home Shopping televisivo.

Le dirette - veri e propri show pensati per la vendita di diverse nicchie di articoli - possono essere tenute dai merchant stessi o da commessi, ma molto più spesso vedono partnership con influencer, che aiutano a raggiungere livelli di Engagement estremamente elevati. Si pensi all'influencer cinese Austin Li, che in una diretta del 2018 ha venduto 15 mila rossetti in appena 5 minuti.

Al cuore di questo nuovo canale, che registra tassi di conversione fino al 30%, c'è a ben vedere la capacità dello streamer di creare relazioni di valore con l'audience. In una live, il ruolo dello streamer è infatti centrale in almeno tre modi:

Mostrando e provando gli articoli in diretta, li rende più "tangibili" rispetto alle immagini statiche di una scheda prodotto

Rispondendo alle domande in chat, scioglie istantaneamente i dubbi che possono frenare gli acquisti

Parlando a tu-per-tu con gli utenti, rende l'esperienza d'acquisto interattiva, coinvolgente e più "umana"

Per i brand diventa così possibile nutrire community di utenti che non siano semplici follower, ma veri e propri fan. Ed è questo, in ultimo, a spiegare il successo e la rapida ascesa di questo nuovo modo di vendere online.

Solo negli ultimi 3 anni, stando a McKinsey, il mercato del live streaming in Cina è cresciuto di oltre il 280% arrivando a costituire il 10% delle vendite online totali - ma secondo Statista, già nel 2022 supererà il 20%. Negli USA, intanto, si prevede che raggiunga i 25 miliardi di dollari nel 2023. E in Europa?

Da noi il fenomeno è in una fase più embrionale, ma i segni della sua esplosione ci sono già tutti: il 70% dei consumatori è già fortemente interessato al live streaming ed entro il 2024 si prevede un pubblico di 160 milioni di utenti. C'è quindi una domanda che aspetta solo di essere soddisfatta, e la nascita di alcune piattaforme italiane come Marlene dimostra come anche il nostro mercato si stia muovendo chiaramente in questa direzione.

È quindi imprescindibile per gli eCommerce italiani prepararsi a questo nuovo trend che sta rivoluzionando il mondo del retail, aggiungendo una terza dimensione allo shopping online che potremmo chiamare il lato umano dell'e-Commerce.

° ° °

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Luca Vasirani, Co-Founder di Hostinato

I trend e-Commerce 2022 puntano tutti in un'unica direzione: il cliente al centro, sempre. Proprio sulla base delle abitudini di acquisto del cliente, ogni store online deve modulare la sua offerta per rispondere alle sue nuove aspettative che hanno preso forma nel 2021 e che nel 2022 saranno essenziali per vendere online.

Lo sviluppo di un e-Commerce non deve essere fine a sé stesso o limitato alla messa online di pagine e prodotti, è necessaria una logica multicanale che abbracci e consideri tutti i touchpoint tra cliente e brand, quindi strumenti che permettono di sincronizzare i dati e automatizzare i processi tra la piattaforma e i sistemi di back-end.

Questo aumenta l'efficienza operativa ed elimina costosi errori di elaborazione dei dati, oltre a dare la possibilità al consumatore di sperimentare un'esperienza di acquisto su più punti di contatto a disposizione per il brand. Via libera pertanto ai programmi fedeltà ma attenzione alla sincronizzazione di tutti i canali (sito, app, negozio).

Buona parte degli acquisti del 2021 nel mondo sono stati effettuati tramite mobile shopping, un canale, quello dei dispositivi mobili, che fino a qualche anno fa non rientrava tra le priorità di sviluppo quando si parlava di store online. L'aumento degli acquisti dal cellulare nel nostro Paese (dal 21% del Q4 2020 al 24% nel primo trimestre del 2021) però è un forte segnale della presenza di opportunità di vendita di un e-Commerce responsive strutturato con una buona User Experience (UX) per il mobile ancora da cogliere.

Si prevede che entro la fine del 2021 il 73% delle vendite e-Commerce globali sarà effettuata da dispositivi mobili (Statista). Nel 2022 non sarà più possibile fare business online senza avere un e-Commerce al 100% mobile, responsive e che garantisca un customer journey più fluido possibile attraverso la User Experience.

La User Experience Design non è mai passata di moda, del resto, anzi, andando avanti con il tempo risulta sempre più importante per conquistare fette di mercato che si devono dividere tra sempre più piattaforme online. Questo è possibile soltanto investendo in un e-Commerce fortemente improntato al miglioramento continuo dell'esperienza utente.

Lo stile che consente la navigazione più fluida possibile è quella minimalista: un web design pulito con pochi elementi accuratamente selezionati aiuta i visitatori a concentrarsi su ciò che cercano. Pochi elementi ma utili, poche CTA ma con significato, poche immagini ma dal chiaro significato. Ecco cosa vuol dire pensare al consumatore di domani: rendergli le cose più semplici.

° ° °

Alfonso Annunziata, CEO & Founder di Hubitat, Founder di Ecommerce HUB

Acquistare online, ormai, è consuetudine per milioni di persone che vedono la rete come un immenso centro commerciale digitale. Le persone, fino a qualche anno fa, abituate al negozio di fiducia sotto casa, si sono spostate in massa verso le piattaforme digitali.

I social network, le chat, le email e tutti gli altri strumenti digitali che caratterizzano l'esperienza online sono diventati trampolini di lancio verso il commercio digitale. Al punto che, oramai, si parla sempre più di Social Commerce.

Cos'è il Social Commerce?

Il Social Commerce è una conseguenza naturale dei fenomeni sopracitati. Difatti è la possibilità per l'utente di compiere l'intero percorso d'acquisto nel social network in cui si trova: dalla fase attrattiva a quella informativa, fino alla scelta d'acquisto e al pagamento. End-to-end, senza passaggio da una piattaforma all'altra, nella massima fluidità.

Come evolvono le piattaforme

Tutte le piattaforme social si stanno muovendo in questa direzione, integrando nuove funzionalità.

L'inserimento del catalogo prodotti, la diffusione di promo dedicate, l'acquisto in-app e il customer care via chat sono solo alcuni degli strumenti che i social network stanno testando e rilasciando. Tra questi, il "live shopping" merita una menzione particolare: l'utente segue un video in live streaming, comunica in real time con l'host e acquista. Praticamente la versione digitale della vecchia televendita. Considerata la nuova frontiera dello shopping online, si stima che entro il 2024 in Europa si effettueranno oltre 100 milioni di acquisti durante le dirette.

Tutto questo per creare esperienze sempre più piacevoli e complete per l'utente, massimizzare il tempo che trascorre sui social e creare nuove opportunità per i brand.

Ma come orientarsi tra le piattaforme e gli strumenti che mettono a disposizione? Anche in questo caso lo studio del proprio target è fondamentale. Capire dove le proprie "personas" trascorrono il tempo e sono più ricettivi rispetto alle sollecitazioni commerciali indicherà la via alle aziende.

A chi e perché conviene

Per le PMI è una grande opportunità di iniziare a vendere online utilizzando strumenti già "pronti all'uso", senza dover creare un e-Commerce da zero. Le aziende già dotate di un sito e-Commerce possono accelerare la promozione e la vendita dei prodotti, sfruttando la multicanalità. Per tutte è un'occasione di arricchire ulteriormente la customer experience.

Lato utente, invece, i vantaggi primari appaiono ovvi: prodotti targettizzati proposti dai brand che seguono abitualmente e acquisti rapidi e sicuri attraverso un processo fluido. Ma c'è dell'altro: l'aspetto sociale. il Social Commerce riporta lo shopping alla sua dimensione di "esperienza collettiva", rispetto all'esperienza più solitaria - per quanto mirata - dell'e-Commerce.

📱 Lettura consigliata: Social commerce, come generare vendite in app

Samuele Camatari, Fondatore e CEO di Jusan Network e Newesis di EcommerceDay, EcommerceWeek, EcommerceTalk, EcommerceGuru, Accademia Ecommerce e EcommerceCommunity

Essere all'avanguardia in questa rivoluzione significa essere distinti e autentici, quadrare il futuro con entusiasmo applicando nuove regole e nuove strategie.
Oggi qualsiasi tipo di business deve partire dall'esperienza utente e soltanto dopo scegliere la tecnologia e le automazioni più adatte.

Il business deve essere presente laddove sono i potenziali clienti; comunicare ed essere fruibile nelle modalità utilizzate dagli utenti. Alcuni trend del 2022 si sono già fatti sentire nel 2021 ma le sfide saranno ancora tante.

In Italia nel 2021 abbiamo raggiunto quasi 30 milioni di acquirenti online, circa 24 milioni sono acquirenti omnicanale e circa il 20% acquistano su siti esteri.

La semplicità d'acquisto, la velocità di consegna, la convenienza economica sono stati per tempo fattori chiave del successo di un e-Commerce ma nel prossimo futuro ci attendono altre sfide.

È chiaro che i cambiamenti registrati destinati a radicarsi diventano abitudini e quindi le parole chiave che dobbiamo inserire nella cultura aziendale e nei bilanci sono: investimenti tecnologici mirati, sostenibilità, inclusività, personalizzazione del prodotto, della comunicazione e della vendita, investimenti nella supply chain e nella distribuzione omnicanale.

Oggi 9 utenti su 10 preferiscono pagare di più per un prodotto etico e sostenibile, preferiscono attendere qualche giorno in più per inquinare di meno e mettono al centro l'empatia e la relazione fisica.

La pluralità di touch point sono parte di un ecosistema di operazioni molto complesse e devono essere progettati e gestiti considerando il cliente al centro.

Gli acquirenti oggi pretendono la massima flessibilità da parte del brand: preferiscono provare un prodotto nel negozio, pagarlo e riceverlo a casa oppure ritirare in negozio i prodotti acquistati online (quello che noi chiamiamo Click & Collect), in alcuni casi si aspettano di trovare un camerino virtuale o altre esperienze di realtà aumentata che possono simulare l'esperienza del punto fisico con un alto livello di umanizzazione.

Big data, small data e mobile first resteranno i mantra anche per il 2022. La sfida resta nelle capacità analitiche dei dati per riuscire ad arrivare in maniera soft ad una conoscenza profonda e intima del cliente. L'impatto della tecnologia nei punti vendita fisici e dei vari tool integrati nell'e-Commerce andrà a favorire l'interazione diretta con il cliente e ad aumentare l'engagement, l'autenticità e la credibilità del brand.

Una comunicazione diretta, promozioni ad hoc per le ricorrenze e le festività personali, il packaging eco friendly ed i prodotti personalizzati saranno armi vincenti. Ma per tutto ciò abbiamo bisogna delle infrastrutture tecnologiche sicure che garantiscano all'utente la sicurezza dei suoi dati e delle sue transazioni qualsiasi sia la moneta di scambio utilizzata e in qualsiasi tipo di negozio: fisico o virtuale.

🕶️ Lettura consigliata: Esempi di AR e VR nel marketing

Lorenzo Grassano, CEO & Founder di LegalBlink

Gestire correttamente i dati personali degli utenti rappresenta senz'altro la sfida più importante che attende gli e-Commerce nell'anno che sta per iniziare.

Infatti, il dato personale è ormai un vero e proprio "asset" economico che, in quanto tale, deve essere tutelato anche dal punto di vista legale. La definizione di "dato personale" non comprende più solamente le informazioni che l'utente conferisce spontaneamente online in occasione di un acquisto (es.: generalità, e-mail, numero di telefono, indirizzo di spedizione).

Essa, infatti, abbraccia anche i dati "comportamentali" del cliente (es.: le abitudini di acquisto), i quali possono essere utilizzati per finalità statistiche oppure per presentare al cliente medesimo pubblicità personalizzata in linea con gli interessi manifestati nell'ambito della navigazione online (la c.d. "profilazione" dell'utente).

Come ormai noto, i dati comportamentali del cliente vengono "tracciati" tramite i cookie, vale a dire dei piccoli file che vengono installati sul terminale dell'utente quando visiona il sito.

Ed è proprio con riguardo al corretto utilizzo dei cookie che si apre la sfida legale più importante del 2022. Quest'anno, infatti, il Garante Privacy ha pubblicato le nuove Linee guida sull'uso dei cookie.

Questo documento entrerà in vigore dal 10 gennaio 2022 e implicherà per gli e-Commerce l'obbligo di adeguare l'informativa cookie (oltre all'eventuale c.d. "banner cookie" pubblicato online) alle nuove indicazioni, oltre a un riesame della modalità di gestione dei dati comportamentali degli utenti.

Sempre nel contesto della tutela dei dati personali, il 2022 vedrà molto probabilmente la pubblicazione (dopo dell'ormai noto GDPR avvenuta nel 2018), di un nuovo Regolamento Privacy, già denominato "Regolamento ePrivacy".

Questo Regolamento disciplinerà in modo specifico l'ambito digitale ed è destinato a coinvolgere anche l'operatività dei siti di commercio elettronico.
In base all'ultima bozza di Regolamento pubblicata dalla Commissione europea sembra che i siti potranno trattare i dati comportamentali degli utenti per mere finalità statistiche senza essere obbligati a richiederne il consenso (l'attuale normativa invece impone ai siti di ottenere il consenso dell'utente ad essere "profilato" per finalità statistiche e/o pubblicitarie).

Inoltre, sembra che sarà possibile inviare a mezzo e-mail, sms e posta elettronica comunicazione di "soft-spam", vale a dire comunicazioni promozionali su prodotti della stessa tipologia di quello in precedenza acquistato dall'utente, anche senza il consenso di quest'ultimo (attualmente, in Italia, questo tipo di comunicazioni può avvenire solo tramite e-mail).

In conclusione, anche per il 2022 sarà molto importante per i siti di commercio elettronico rimanere focalizzati sugli obblighi legali e sulle indicazioni provenienti dalle Autorità (come il Garante Privacy). Solo in questo modo sarà possibile evitare sanzioni e migliorare il rapporto con i propri clienti.

🌐 Lettura consigliata: Quali informazioni legali indicare nel footer e nelle pagine del sito

Gloria Ferrante, responsabile marketing Italia di PayPlug

L'incertezza economica e l'esplosione dell'e-Commerce legata alla crisi sanitaria hanno fortemente incoraggiato l'adozione del Buy Now Pay Later: una facilità di pagamento che consente di acquistare subito e pagare in futuro. Si tratta di una tendenza che continuerà a crescere nel 2022, considerando gli incentivi del governo per l'utilizzo dei mezzi di pagamento elettronici, come la riduzione del contante a 1.000.

Servizio richiesto al pari della consegna a domicilio e dell'assistenza post vendita, i consumatori fanno sempre più ricorso al pagamento rateale, e quasi il 40% degli italiani desidera fare più uso di questo strumento di pagamento in futuro.

Inoltre, secondo uno studio recente di Kaleido Intelligence, entro il 2025 la spesa dei consumatori globali che utilizzano il pagamento rateale in e-Commerce crescerà del 92%.

Per gli esercenti, offrire questa possibilità di pagamento sul proprio sito e-Commerce significa quindi garantire una migliore conversione, ma anche un aumento dell'importo del carrello medio. Infatti, i consumatori che utilizzano il Il Buy Now Pay Later hanno un carrello che ammonta a più del doppio di quelli che pagano in una sola volta (fonte: PayPlug, 2021).

In quanto esperti del settore, noi di PayPlug raccomandiamo ai merchant di optare per il pagamento rateale soprattutto se il carrello medio è superiore ai 100€: l'importo dal quale i consumatori tendono a ricorrere a questa opzione. Nel 2022, ai merchant converrà adottare il pagamento rateale garantito: quest'ultimo permette infatti agli esercenti di essere protetti dalle frodi e insoluti, e ricevere l'intero importo non appena l'ordine viene effettuato.

Tradizionalmente, il pagamento era semplicemente un modo per raccogliere denaro. Ora ha assunto una nuova dimensione e contribuisce a migliorare il percorso e l'esperienza del cliente, rivestendo quindi un'importanza strategica. Le scelte realizzate sulla soluzione di pagamento avranno un grande impatto sull'offerta fatta ai clienti.

👨‍👩‍👦 Lettura consigliata: Come migliorare la customer experience sul tuo sito e-Commerce?

Arnold Malfertheiner, Direttore Generale di teamblau

Il 2022 sarà un anno emozionante per l'e-Commerce. La nostra vita sta diventando sempre più digital, anche a causa degli effetti della pandemia di Coronavirus. Diversi lockdown negli ultimi due anni hanno fatto crescere lo shopping online ancora più velocemente di quanto previsto. E le tendenze del prossimo anno alimenteranno ulteriormente questa crescita.

La sostenibilità e il rispetto per l'ambiente, ad esempio, contribuiscono già oggi in maniera significativa alla decisione di acquisto. Per il 70% dei clienti online, infatti, la consapevolezza ambientale e le azioni sostenibili di produttori e rivenditori online giocano un ruolo decisivo. Ciò include aspetti come le brevi distanze, l'imballaggio parsimonioso ed ecologico e la produzione equa.

Questi valori possono essere presentati molto bene nei social media - e si legano quindi a un'altra tendenza: il social commerce. I social sono un ottimo modo per creare un contatto emotivo tra i clienti e il marchio e per incoraggiare l'acquisto direttamente tramite le stesse piattaforme shop di Instagram, Facebook ecc.

Non dimentichiamoci poi che sempre più utenti usano la propria voce per cercare dei prodotti in modo facile e veloce. Il trend si chiama voice shopping. Si prevede che il numero di "acquirenti vocali" aumenterà del 55% nel solo 2022 a causa del crescente utilizzo di assistenti vocali come Alexa, Siri & co. Google sta già valutando meglio le pagine ottimizzate per la ricerca vocale.

Un'ultima tendenza molto chiara è quella dell'emotional shopping. La decisione dei clienti su quali shop online scegliere per effettuare i propri acquisti viene presa sempre meno sulla base di argomenti razionali relativi al prodotto, e sempre più sulla base di un'esperienza emotiva. Immagini emozionali di alta qualità, descrizioni di prodotto efficaci e storie interessanti invogliano i clienti a comprare e creano la base per una comunità di clienti abituali e fan di lunga data di un marchio o di uno shop. E tutto ciò crea fiducia!

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Guida gratuita 👇

Marco Bisogni, Marketing Content & Media Specialist di Qapla'

Il 2022 si preannuncia come un anno di stabilizzazione della crescita dell'e-Commerce e del consolidamento dei clienti acquisiti durante il boom dell'ultimo anno e mezzo. I dati Qapla' prevedono infatti un aumento del +8,5% delle spedizioni nei primi 10 mesi del 2022, significativo ma nettamente inferiore alle accelerate a doppia e tripla cifra percentuale di alcuni settori durante i mesi di lockdown.

La fidelizzazione dei nuovi eShopper deriverà sempre più dal servizio ed esperienza offerta più che dal prezzo o altre variabili. Un elemento determinante di differenziazione sarà allora la qualità dell'esperienza successiva all'acquisto: sarà fondamentale impostare una comunicazione brandizzata e su misura dell'utente, a partire dalle email, SMS e WhatsApp sullo stato dell'ordine (con appositi software di "marketing post spedizione"). Il consumatore sarà sempre più abituato a un'esperienza " seamless", lineare e coerente, tra siti online, email transazionali, canali social e punti vendita offline.

Con l'aumento del volume degli ordini, nel 2021 sono cresciuti del +38,4% i problemi delle spedizioni rispetto al 2020 (anche se a fronte di un calo medio dei tempi di consegna del -17,8%): oltre all'efficientamento della rete logistica, uno degli obiettivi del 2022 sarà il miglioramento dell'assistenza al cliente in caso di disagi.

Il livello del customer service è ancora uno dei driver principali nelle scelte d'acquisto (decisivo per l'84% dei consumatori secondo una ricerca Zendesk): ecco come il verificarsi di problemi logistici può tradursi in un'occasione per accrescere la reputazione del brand e la retention, grazie a interventi rapidi, cortesi ed efficaci.sviluppi nella "

Sempre riguardo l'esperienza di consegna, meritano attenzione gli last mile logistics", ovvero i servizi legati all'ultimo tragitto della merce: la programmazione del giorno e dell'orario di consegna al domicilio, il proliferare dei PUDO ("Pick Up Drop Off") Points, ovvero punti di ritiro degli ordini e consegna per i resi. Anche la flessibilità e facilità dei servizi legati ai resi, come la programmazione, sarà un elemento sempre più differenziante.

Un altro tema che si conferma centrale nel 2022 è quello della sostenibilità: ricordiamo che il 90% dell'impatto ambientale proviene dalla supply chain e molte sono le azioni che le aziende possono intraprendere in questo senso. La scelta di packaging eco-friendly o corrieri a minori consumi, ad esempio, viene premiata dai consumatori, soprattutto i più giovani: il 70% sarebbe disposto a pagare un 5% in più per prodotti più sostenibili (fonte: McKinsey Sustainability).

📦 Lettura consigliata: Il ruolo dell'esperienza della spedizione nella fidelizzazione del cliente

Valeria Molteni, Social Media Manager e Content Creator Specialist di 7180

Le parole che rappresentano il trend del 2022 per il mondo degli e-Commerce sono due: integrazione ed automazione. Le aziende che riusciranno a coniugare e far propri i migliori aspetti di questi due mondi, che spaziano dai social media, passando per i marketplace ed arrivando ai magazzini riforniti automaticamente grazie ad algoritmi di gestione avanzata del fulfillment, saranno premiate sia dal punto di vista economico che di crescita e sviluppo aziendale.

L'acquisizione di questo grado avanzato di utilizzo delle diverse tecnologie disponibili sul mercato ha un altro vantaggio: rende le aziende e quindi i loro e-Commerce estremamente dinamici e adattabili ai repentini cambiamenti della nostra epoca: nuovi trend, pandemie, blocchi delle materie prime.

1. Integrazione

L'omnicanalità è ormai alla portata di tutti grazie ai tool, strumenti di Business Intelligence venduti anche "a servizio" e quindi disponibili con una barriera di accesso molto bassa rispetto al passato, anche per le micro-imprese.

Il cliente ha a disposizione una quantità esorbitante di app e strumenti di pagamento nel proprio smartphone che non è possibile ignorare; sono gli e-Commerce che devono plasmarsi, nella forma e nello stile, a tutte queste nuove tecnologie per dare la migliore performance di vendita in ogni situazione.

Questo non vuole dire però che deve diventare un dogma la presenza ovunque: è necessario selezionare i vari palinsesti in cui comparire nel migliore dei modi.

L'integrazione ha poi una sua ultima componente squisitamente tecnica: la gestione completa del processo che va dal marketing, al SEO, ai social network passando per i marketplace, per i corrieri ed i metodi di pagamento, per finire poi al customer care con la cura, assistenza e garanzia che il cliente desidera.

2. Automazione

L'automazione può essere rappresentata su due livelli: uno interno ed uno esterno all'azienda. Tale suddivisione non è però un confine netto, in quanto le due macroaree sono interconnesse e scambiano continuamente informazioni tra loro.

Il livello interno consiste nella gestione della logistica per invio della merce, gestione dei resi, nella registrazione dei pagamenti ed emissione dei documenti fiscali e infine nella comunicazione con il sistema ERP aziendale.
Per raggiungere un alto grado di performance, gli e-Commerce devono basarsi su una solida ed efficiente automazione che gestisca totalmente tutti i processi sopra descritti, facendo intervenire le persone solo in caso eventi fuori-standard.

Questo insieme di operazioni viene ingaggiato dal secondo layer, ovvero quello che viene indicato come "Marketing Automation": sotto questo cappello vengono raggruppate tutte le azioni automatiche o semi-automatiche intraprese verso i clienti consolidati o potenziali in base a input che raccogliamo da tutti gli strumenti a nostra disposizione, sia essi interni o esterni all'azienda.

Per esempio:

invio di una comunicazione (e-mail, sms, notifiche push) al cliente quando un articolo richiesto torna disponibile

invio di comunicazioni mirate sugli interessi del cliente in base ai trend dei social network

previsione relativa alla domanda di un determinato prodotto basandosi su algoritmi di Intelligenza Artificiale e acquisti effettuati precedentemente (vedi i prodotti suggeriti dei marketplace)

Si potrebbero fare migliaia di esempi ma il fulcro rimane sempre: offrire al cliente quello che vuole quando lo vuole, magari prima che inizi la ricerca. In conclusione, le piattaforme e-Commerce sono, a mio avviso, fondamentali alleati di qualsiasi azienda desideri vendere i propri prodotti o servizi.

° ° °

Crea fiducia. Aumenta le tue vendite.

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Il 2020 ha segnato l'inizio della digitalizzazione di migliaia di esercenti e con essa la comparsa di nuovi acquirenti online. Questo fenomeno è continuato nel 2021 e continuerà anche nel 2022. Nell'articolo di oggi abbiamo riunito le opinioni di diversi esperti di e-Commerce che ci svelano le nuove tendenze, sfide ed opportunità per i venditori online.

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una criptovaluta che premia i tifosi più vicini alla squadra preferita.

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Dal calcio alla Formula 1, passando per la NFL, il mondo dello sport è sempre più vicino a quello delle criptovalute e dei token, tanto da sentir parlare sempre più spesso di Fan Token, di calciatori pagati in criptovalute, di scommesse in bitcoin e chi più ne ha più ne metta. Ma perché il mondo dello sport si è avvicinato così tanto a quello delle criptovalute? E come è avvenuto questo processo che sta portando sempre più tifosi in giro per il mondo a seguire il mondo delle cripto?

Calcio e criptovalute: cosa sono e come funzionano i Fan Token

È il 2018 quando il Paris Saint-Germain Football Club annuncia che verrà lanciato un proprio Fan Token (Paris Saint-Germain Fan Token), una moneta virtuale che i fan potranno acquistare per avere sconti, prendere decisioni insieme alla squadra, incontrare i giocatori. Nel giro di poco tempo anche la Juventus Football Club (la prima squadra italiana a farlo) annuncia la diffusione della sua criptovaluta (Juventus Fan Token, JUV), con l'obiettivo di unire i milioni di tifosi sparsi in tutto il mondo e di avvicinarli alla squadra, rendendoli anche partecipi di importanti scelte sportive.

In seguito, molte altre squadre (come Real Madrid, AC Milan, AS Roma e molte altre - è possibile consultare l'elenco completo sul sito Socios.com) hanno seguito le orme di Juventus e PSG, creando la propria criptovaluta.

Ma cosa è e come funziona un Fan Token? Questo è sicuramente ciò che ti starai chiedendo, andiamo dunque ad analizzare insieme questa nuova forma speciale di moneta, che permette ai fan di essere vicini alla loro squadra e allo stesso tempo di avvicinarsi anche al mondo della blockchain e delle criptovalute.

Cos'è un Fan Token

Un token è una rappresentazione digitale di qualsiasi bene (equity token) o funzione (utility token) rilasciati da una dApp (decentralized application) normalmente costruita su un'altra blockchain. È dunque una moneta digitale che ha le stesse caratteristiche della criptomoneta (sicurezza e trasferibilità non censurabile), ma non è interna alla blockchain sulla quale vengono memorizzate le transazioni che la riguardano.

Il Fan Token, dunque, è un asset digitale protetto dalla tecnologia blockchain che permette all'utente (in questo caso il tifoso della squadra per conto della quale viene emesso il Fan Token di riferimento) di accedere ad un bene o un servizio offerto dalla squadra emittente. Questi servizi, nella maggior parte dei casi, si possono riassumere in offerte e sconti su biglietti, merchandising e tour negli stadi o nella possibilità di esprimere la propria opinione in alcune decisioni della squadra, come ad esempio il Novara Calcio che ha consentito ai propri tifosi di esprimere la propria opinione sulla scelta della nuova divisa.

Come funziona un Fan Token

Il Fan Token è una vera innovazione per le squadre di calcio, uno strumento con cui riescono a fidelizzare i propri fan minimizzando i costi in uscita. Il servizio offerto dalla squadra ai propri tifosi nasce dall'interazione tra due piattaforme, Chiliz e Socios.com; la prima emette una criptovaluta, $CHZ, la quale viene usata come valuta di acquisto del Fan Token sul sito di Socios.com.

I tifosi, infatti, possono acquistare $CHZ usando la propria carta di credito o di debito, oppure da mercati secondari o da terzi; essi vengono trasferiti sul portafoglio digitale dell'utente nell'app di Socios.com e possono essere spesi per comprare i Fan Token. È inoltre possibile collezionare Fan Token gratuitamente grazie ad una particolare funzione basata sulla Realtà Aumentata, ' Caccia al Token ', disponibile in tutto il mondo.

Il Fan Token viene emesso ad un prezzo di lancio, deciso dalla squadra emittente insieme a Socios.com; dopo un determinato periodo di tempo, esso verrà scambiato su un'apposita piattaforma di exchange, dove il valore di mercato verrà stabilito dall'incrocio di domanda ed offerta.

Formula 1 e criptovalute: le nuove partnership con i marchi del mondo cripto

Come il calcio anche la Formula 1 si è avvicinata sempre più al mondo delle criptovalute. I fan che acquistano i Fan Token hanno la possibilità di raccogliere premi, di accedere a promozioni e di ottenere diritto di voto su determinate decisioni prese dai team automobilistici, come ad esempio la scelta della livrea dell'auto, dell'abbigliamento della squadra o dei caschi da indossare in determinate gare.

Oltre ai Fan Token, ci sono svariate collaborazioni e la presenza di diversi marchi del mondo cripto sui caschi degli automobilisti o sulle automobili, che avvicinano maggiormente i due mondi.

Alcuni esempi automobilistici

Partnership tra Aston Martin e Crypto.com: l'Aston Martin Cognizant Formula One Team in occasione del suo ritorno in Formula 1 dopo ben 60 anni, ha deciso di stringere una partnership con l'exchange di criptovalute Crypto.com, con lo scopo di offrire nuove prospettive a entrambi e introdurre i marchi a un nuovo pubblico.

Tezos è partner ufficiale del team Red Bull: Red Bull Racing Honda ha stretto una collaborazione con Tezos, una delle società blockchain più conosciute al mondo, come Official Blockchain Partner del Team; lo scopo di Red Bull è quello di costruire la prima esperienza di fan NFT. Tezos è una blockchain che utilizza un approccio più efficiente dal punto di vista energetico per proteggere la sua rete, tema molto caldo nel mondo della Formula 1.

McLaren e la partnership con Tezos: anche la McLaren Automotive, come la Red Bull, ha stretto una partnership con Tezos, con l'obiettivo di creare una piattaforma NFT. Una scelta, secondo quanto dichiarato da McLaren, dettata dalle performance del token e dalla sua attenzione all'efficienza energetica, tema centrale anche nella Formula 1.

NFL e criptovalute: gli stipendi dei giocatori pagati in bitcoin

Un altro forte legame tra sport e mondo delle criptovalute viene dalla National Football League, la maggiore lega professionistica nordamericana di football americano, in cui addirittura si sente parlare sempre più spesso di giocatori che si fanno pagare in bitcoin.

Tutto è iniziato da Russell Okung dei Carolina Panthers, che per primo ha chiesto al proprio team di essere pagato in bitcoin, scatenando la curiosità del mondo dello sport e dei suoi colleghi, che hanno iniziato ad informarsi e a valutare di fare anch'essi questa scelta, come Matt Barkley, quarterback dei Buffalo Bills, che ha cercato di firmare per ottenere lo stipendio (o parte di esso) in bitcoin. Anche Trevor Lawrence, dei Jacksonville Jaguars, e Sean Culkin, dei Kansas City Chiefs, hanno deciso di avvicinarsi a questo mondo, valutando accordi per ricevere stipendi e sponsorizzazioni in criptovalute. Ma perché queste scelte?

" Credo che bitcoin sia il futuro della finanza e volevo mostrare il mio supporto - non lo faccio solo per speculazione. Convertirò il mio stipendio annuale in bitcoin " ha dichiarato proprio Sean Culkin. Appare dunque una scelta legata all'enorme fiducia che questi giocatori ripongono nel valore dei bitcoin e nella loro propensione al rischio, vista l'enorme volatilità della criptomoneta.

Conclusioni

Come abbiamo potuto vedere insieme, dunque, gli ultimi anni, vuoi per l'affermazione sempre più forte del mondo cripto, vuoi per le ingenti perdite dovute alla diffusione del Coronavirus, hanno visto il progressivo avvicinamento del mondo dello sport verso le criptovalute.

Per il mondo dello sport questa è una vera e propria innovazione e rivoluzione che porta a numerosi vantaggi come, ad esempio, la fidelizzazione dei fan minimizzando i costi, oppure la creazione di servizi ad alto impatto emotivo e a forte valore aggiunto per i tifosi. Dall'altra parte, si aumenta la diffusione e l'adozione delle criptovalute e quindi si ha una maggiore penetrazione del mercato.

L'assenza di regolamentazione dei Fan Token può certamente comportare criticità per chi li acquista come, ad esempio, il rischio potenziale di perdere parte o tutte le somme investite. Il rischio percepito, però, è al momento inferiore rispetto all'opportunità di partecipare attivamente alle scelte sportive della propria squadra del cuore, di ricevere sconti, promozioni e offerte riservate, di avere i posti migliori per gli eventi sportivi, o anche di ricevere sconti o omaggi per il tour negli stadi. Nei prossimi anni vedremo se le criptovalute riusciranno o meno a conquistare definitivamente il mondo dello sport.

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Criptovalute e token: come cambia il mondo dello sport

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Dal calcio alla Formula 1, passando per la NFL, il mondo dello sport è sempre più vicino a quello delle criptovalute e dei token, tanto da sentir parlare sempre più spesso di Fan Token, di calciatori pagati in criptovalute, di scommesse in bitcoin e chi più ne ha più ne metta.

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Felici Giordano

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scritto da Econopoly il 11 Settembre 2020

Post di Fabrizio Ferrari, laureato magistrale in Economics presso l'Università Cattolica di Milano -
Nel suo intervento dell'8 settembre, Enrico Mariutti espone alcuni dati intesi a confutare quella che etichetta come "la narrativa della cicala e della formica: l'Europa del nord laboriosa e risparmiosa chiamata a salvare i cugini mediterranei, fannulloni e spendaccioni". Senza entrare nel merito della ricostruzione che Mariutti propone della recente storia politica italiana e della globalizzazione, mi preme unicamente far notare alcuni elementi ad essa quantomeno complementari. In particolare, la retorica "Italia vs Frugal Four " di quest'ultima estate ha dato la stura ad un vittimismo nazionale fondato su due pseudo-fatti che, a ben vedere, fatti non sono-vuoi per la loro irrilevanza pratica e teorica, vuoi per la loro palese falsità.

I due pseudo-fatti sono i seguenti. Il primo: "L'Italia ha sì un elevato debito pubblico, ma è un Paese frugale che risparmia-nel complesso-più dei frugal four". Il secondo: "Il deficit pubblico italiano è sì elevato, ma solo a causa della spesa per interessi: senza di quella-cioè, guardando solo all'avanzo primario-siamo al pari, se non meglio, dei frugal four".

Purtroppo, la realtà è ben diversa da come questi pseudo-fatti la vorrebbero dipingere.
Italia formichina? No, è una cicala!
Per confutare il primo pseudo-fatto, è sufficiente osservare la Figura 1. Come si può facilmente constatare, il sistema economico italiano-nel suo complesso, cioè considerando globalmente il settore privato ed il settore pubblico-non si caratterizza assolutamente per livelli di risparmio superiori a quelli di Austria, Svezia, Olanda e Danimarca. Al contrario, fin dalla fine degli anni '90 l'Italia presenta tassi di risparmio di gran lunga inferiori a quelli dei quattro frugali, con un trend che è andato da questi divergendo. Al 2019, il sistema economico olandese presentava un tasso di risparmio pari al 31% del PIL, quello danese e quello svedese pari al 29,1%, quello austriaco pari al 27,3%, mentre quello italiano era-di gran lunga distaccato-pari al 20,4% del PIL.

Quindi, il primo mito è presto sfatato e dimostrato come falso: l'Italia, anche considerata nel suo complesso ed integrando la performance del settore pubblico con quella del settore privato, non presenta in alcun modo tassi di risparmio superiori ai quattro frugali. Al contrario, è un Paese che, da almeno 20 anni, risparmia meno rispetto a questi ultimi-con tutte le conseguenze negative che ne derivano in termini di investimenti complessivi ed accumulo di capitale.

Figura 1. Fonte: IMF, World Economic Outlook Database, October 2019.

Avanzo primario: siamo davvero così bravi?
Riguardo al secondo pseudo-fatto, sono necessari due passaggi.
Passaggio nr. 1: come mostra la Figura 2, non è poi così vero che l'Italia si distingue da anni per un avanzo primario così tanto fuori dalla media dei frugal four. Difatti, se ciò è stato sicuramente vero-anche se in modo del tutto insufficiente, dal momento che il nostro debito pubblico è rimasto di gran lunga superiore a quello dei quattro frugali ( Figura 3)-nel corso di buona parte degli anni '90, bisogna altresì constatare come non sia stato più così vero né durante il primo decennio del 2000, né negli ultimi tre anni. Nel 2017, l'avanzo primario italiano (1,2%) è stato inferiore a quello svedese (1,4%), danese (1,6%) e olandese (2,2%). Nel 2018, è risultato pari a quello austriaco (1,4%) e inferiore a quello olandese (2,4%). Nel 2019, è risultato ancora praticamente pari a quello austriaco (1,4% per l'Italia, 1,2% per l'Austria), ma inferiore a quello olandese (1,9%).

Figura 2: Fonte: IMF, World Economic Outlook Database, October 2019

Figura 3: Fonte: IMF, World Economic Outlook Database, October 2019

Passaggio nr. 2: l'avanzo primario è un parametro che, macro-economicamente, non ha nessun significato particolare. Essendo, per definizione, pari alla differenza tra entrate e uscite dello Stato al netto della spesa per interessi, non tiene conto di una spesa-quella per interessi, appunto-che è semplicemente un trasferimento a beneficio di alcuni agenti, i quali-anche grazie al reddito da interessi che guadagnano sul debito pubblico-contribuiscono alla formazione del PIL. In altre parole, il pagamento di interessi sul debito pubblico non è concettualmente diverso da un qualsiasi trasferimento dello Stato a favore di un qualsiasi agente economico-sia questo trasferimento una pensione, un sussidio, una detrazione fiscale, et cetera.

Ma, allora, per quale motivo si parla così spesso di avanzo primario? La spiegazione è la seguente: se un Paese ha un tasso di crescita del PIL nominale superiore al costo del suo debito pubblico, riesce a ridurre il proprio rapporto tra debito pubblico e PIL anche se il suo avanzo primario (cioè, la differenza tra le entrate fiscali e la spesa pubblica al netto degli interessi) è negativo-cioè, fa registrare un deficit primario. Ecco spiegato, quindi, da dove viene questo "mito dell'avanzo primario".

Questo ragionamento può essere espresso dalla formula (1). L'equazione (1) approssima la variazione del rapporto tra il debito pubblico ed il PIL (B(t+1) - B(t)) di un Paese dati i seguenti parametri: il livello iniziale di debito pubblico in rapporto al PIL (B(t)), il deficit primario (d(t)) in rapporto al PIL, la differenza tra il tasso di crescita nominale (g(t)) del PIL ed il costo del debito pubblico (r(t)).

(1) B(t+1) - B(t) = d(t) - [g(t) - r(t)] x B(t)

Quindi, per farla breve:

- Se [g(t) - r(t)] > 0, allora è possibile che il rapporto debito/PIL si riduca anche qualora si verifichi un deficit primario d(t) > 0 (cioè, qualora si abbia un avanzo primario negativo). Pertanto, solo in questo caso può avere senso guardare all'avanzo primario positivo di un Paese e definirlo come "austerità".

- Se, invece, [g(t) - r(t)] > 0, guardare all'avanzo primario (negativo o positivo che sia) non serve a nulla e non dà nessuna informazione: infatti, anche qualora si verificasse un avanzo primario positivo, il rapporto debito/PIL potrebbe ugualmente aumentare a causa della scarsa crescita del PIL (g(t)) e/o dell'eccessivo costo del debito pubblico (r(t)).

Come mostra la Figura 4, l'Italia è, dei cinque considerati, il Paese per cui ha meno senso in assoluto guardare all'avanzo primario, dal momento che il tasso di crescita del PIL nominale si è rivelato superiore al costo del debito (cioè, [g(t) - r(t)] > 0) solo due volte (nel 1995 e nel 2000...) dal 1991 ad oggi. Addirittura, come evidenziato dall'economista francese Charles Wyplosz [1], l'Italia è il Paese membro dell'OCSE in cui la condizione [g(t) - r(t)] > 0 si è storicamente verificata di meno. Insomma: non si capisce su quali basi di teoria economica dovrebbe poggiarsi questa infatuazione italica per l'avanzo primario.

Figura 4. Fonte: elaborazione su dati IMF, World Economic Outlook Database, October 2019.

Quindi, tiriamo le fila sul tema dell'avanzo primario.

Da un lato, non è vero che l'Italia è stata costretta-in seguito all'adesione all'UE-a conseguire avanzi primari particolarmente superiori ai frugal four. Dall'altro lato, guardare all'avanzo primario italiano non ha alcun senso economico, dal momento che sono trent'anni che cresciamo meno di quanto ci costi il nostro debito pubblico: tanto vale, dunque, guardare direttamente al saldo di bilancio pubblico complessivo (cioè, l'indebitamento netto) ed all'evoluzione del rapporto tra debito pubblico e PIL.
Conclusione
In un dibattito nazionale ormai vittima di isterismi e vuota retorica, non guasterebbe provare a ragionare sulla teoria e l'empiria economiche sottostanti, servendosi di dati e razionalità. Facendolo, si scoprirebbe agevolmente come il vittimismo italiano sia il classico gigante retorico le cui gambe teoriche ed empiriche sono fatte di argilla.￼

Twitter @Fabriziofer1994
[1] Per approfondire, si veda: Charles Wyplosz, Olivier in Wonderland, Figura 1, Voxeu.org, 17 giugno 2019.

Passaggio nr. 2: l'avanzo primario è un parametro che, macro-economicamente, non ha nessun significato particolare. Essendo, per definizione, pari alla differenza tra entrate e uscite dello Stato al netto della spesa per interessi, non tiene conto di una spesa-quella per interessi, appunto-che è semplicemente un trasferimento a beneficio di alcuni agenti, i quali-anche grazie al reddito da interessi che guadagnano sul debito pubblico-contribuiscono alla formazione del PIL. In altre parole, il pagamento di interessi sul debito pubblico non è concettualmente diverso da un qualsiasi trasferimento dello Stato a favore di un qualsiasi agente economico-sia questo trasferimento una pensione, un sussidio, una detrazione fiscale, et cetera.

Quindi, per farla breve:

Quindi, tiriamo le fila sul tema dell'avanzo primario.
Conclusione
Twitter @Fabriziofer1994

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Blog | Il vittimismo dell'Italia cicala e il mito dell'avanzo primario

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scritto da Econopoly il 11 Settembre 2020 Post di Fabrizio Ferrari, laureato magistrale in Economics presso l'Università Cattolica di Milano - Nel suo intervento dell'8 settembre, Enrico Mariutti espone alcuni dati intesi a confutare quella che etichetta come "la narrativa della cicala e della formica: l'Europa del nord laboriosa e risparmiosa chiamata a salvare i cugini mediterranei, fannulloni e spendaccioni".

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Felici Giordano

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St. Louis Fed President James Bullard said Friday he thinks the central bank should raise interest rates the equivalent of 12 times this year to convince the public it is serious about fighting inflation.

As the lone dissenter at this week's Federal Reserve meeting, Bullard said in a statement that he would like to see the central bank's benchmark interest rate boosted above 3% from the near-0% level where it had stood.

"This would quickly adjust the policy rate to a more appropriate level for the current circumstances," he said.

Following its two-day meeting, the Federal Open Market Committee on Wednesday said it would raise overnight rates for banks by 0.25 percentage point, historically the typical increment with which the FOMC moves. Accompanying economic projections indicated a path this year that would see the equivalent of seven rate hikes, or 1.75 percentage points.

The move was the first time the Fed has raised the rate since December 2018 and came in response to a stunning increase in inflation that has seen prices rise at their fastest pace in 40 years.

Bullard was the only FOMC member to vote against the move, stating he would have preferred a rate hike of 0.5 percentage point, or 50 basis points. He added the Fed also should have started the process of reducing the nearly $9 trillion in bond holdings it has accumulated over the past 14 years.

In his statement Friday, Bullard said inflation is hurting people the Fed is trying to help the most, namely those on the lower rungs of the economic ladder.

"The burden of excessive inflation is particularly heavy for people with modest incomes and wealth and for those with limited ability to adjust to a rising cost of living," he said. "The combination of strong real economic performance and unexpectedly high inflation means that the Committee's policy rate is currently far too low to prudently manage the U.S. macroeconomic situation."

Fed officials overall were divided on how to proceed with rates this year.

Ten members penciled in a fed funds rate of 1.75%-2% by year's end, but eight said it should be higher. The highest "dot" on the committee's dot plot, presumably Bullard's, indicated a range of 3%-3.25%.

He pointed out that the Fed has moved that aggressively before, in 1994-95 to combat a revving economy and a gradual rise in inflation.

"The results were excellent," Bullard said. "The Committee achieved 2% inflation on average and the U.S. economy boomed during the second half of the 1990s. I think the Committee should try to achieve a similar outcome in the current environment."

On the issue of the Fed's balance sheet, Bullard did not provide details of what he thinks the central bank should do, saying only that "a plan" at this week's meeting would have been appropriate.

The post-meeting statement indicated that the committee "expects to begin reducing its holdings of Treasury securities and agency debt and agency mortgage-backed securities at a coming meeting." Fed Chairman Jerome Powell said afterward that the process could begin as soon as May.

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St. Louis Fed's Bullard says the central bank should raise rates above 3% this year

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St. Louis Fed President James Bullard said Friday he thinks the central bank should raise interest rates the equivalent of 12 times this year to convince the public it is serious about fighting inflation.

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La tua logistica è abbastanza efficace e produttiva? Prima di rispondere a questa domanda, è necessario effettuare una diagnostica logistica, ossia un' analisi delle prestazioni dei processi della supply chain con l'obiettivo di definire le azioni che possono migliorare i risultati aziendali.

La logistica svolge la funzione di consegnare gli ordini ai clienti, con tempestività e alle condizioni concordate. A tal fine, è indispensabile un'organizzazione ottimale dei cicli operativi ed è essenziale decidere il tipo e la quantità di merce necessaria per erogare il servizio desiderato.

La diagnostica logistica è il punto di partenza di molte aziende che mirano ad aumentare la produttività dei propri impianti. In questo articolo dimostreremo che l'introduzione di miglioramenti dopo una diagnostica logistica riduce i costi, contribuisce a rendere più efficiente l'erogazione dei servizi e, in ultima analisi, migliora l'immagine aziendale.

Perché effettuare una diagnostica logistica?

La diagnostica logistica è un' analisi dei diversi processi che si svolgono all'interno e all'esterno del magazzino. Si valutano rendimento, stato e caratteristiche dei cicli operativi, tra cui lo stoccaggio, l' approvvigionamento o la preparazione degli ordini.

Molte aziende che ambiscono a una maggiore competitività si ritrovano con difficoltà e inefficienze: hanno problemi di overstock, un ritorno sull'investimento lento, una bassa produttività, tempi di risposta lunghi o costi logistici eccessivi. Questi problemi sono la conseguenza di carenze nei sistemi di gestione utilizzati e di mancanza di lungimiranza e programmazione nel modo di affrontare le esigenze del mercato. La buona notizia è che, grazie alla diagnostica logistica, è possibile rilevare e risolvere tali difficoltà.

Lo studio può essere realizzato da un consulente logistico, come un'azienda che fornisce soluzioni di stoccaggio e software di gestione magazzino (ad esempio Mecalux), oppure da un operatore logistico 4PL e 5PL che offra anche servizi di consulenza.

Come si effettua una diagnostica logistica?

Il consulente che esegue la diagnostica deve collaborare con il Responsabile del magazzino, che conosce i punti forti e deboli del reparto più di chiunque altro ed è quindi nella posizione perfetta per proporre migliorie. Inoltre, è consigliabile disporre di un software dedicato in grado di interpretare i dati del magazzino e monitorare i flussi di lavoro in tempo reale, per prendere infine le decisioni più appropriate. Nell'attività diagnostica, l'analisi dei dati è essenziale per giungere a conclusioni corrette.

Immaginiamo, ad esempio, un'azienda che riceve un elevato numero di reclami a causa dei ritardi nelle consegne degli ordini. Sarebbe logico pensare che la causa del problema sia una preparazione degli ordini lenta. Tuttavia, dopo avere effettuato la diagnostica logistica, si conclude che l'inefficienza ha origine nell'area di ricevimento, dove la merce sosta troppo a lungo prima di essere stoccata. Le soluzioni possibili sono varie, tra cui: implementare un WMS in grado di gestire le entrate in modo più efficiente, automatizzare i ricevimenti oppure modificare la metodologia di lavoro e adottare una logica di tipo cross-docking. In ogni caso, la diagnostica basata sui dati è l'unico metodo che garantisce la corretta identificazione delle cause del problema e delle azioni correttive da intraprendere.

Sintomo:

Ritardi nelle consegne degli ordini

Conseguenze
- Reclami dei clienti
- Resi
- Immagine aziendale negativa

Cause
- Mancanza di organizzazione nell'area di ricevimento

Possibili azioni correttive
- Implementare un software di gestione magazzino
- Automatizzare i ricevimenti
- Disporre di una pianificazione logistica
- Modificare la metodologia di lavoro
- Adottare una logica di tipo cross-docking

Tecniche e metodi per la diagnostica logistica

L'elaborazione di una diagnostica logistica presenta una visione integrale di tutti gli eventi, con una conseguente identificazione degli errori e, ovviamente, delle opportunità. Tale analisi deve essere sviluppata in fasi, che vanno dalla comprensione dell'attività di business, contesto e situazione del settore fino all'individuazione dei vari problemi che si verificano nel magazzino.

La diagnostica logistica tiene conto delle caratteristiche della logistica di un'azienda (dimensioni dei centri logistici, layoutdel magazzino, tipo di picking, numero di operatori per turno, livello di automazione ecc.) al fine di analizzare il rendimento di ogni ciclo operativo. Tra i vari elementi deve esserci un equilibrio, altrimenti si possono creare colli di bottiglia con una riduzione della produttività.

Vediamo le variabili prese in esame dalla diagnostica logistica:

Infrastruttura: la posizione e le caratteristiche del magazzino incidono direttamente sullo svolgimento dei cicli operativi; a tale scopo, vengono analizzati i seguenti aspetti:
- Pavimento: deve essere in buono stato e non presentare rischi quali buchi o umidità.
- Baie di carico e di scarico: sono aree critiche perché devono favorire un flusso della merce rapido in entrata e in uscita.
- Struttura: la distribuzione del magazzino deve agevolare i flussi e l'organizzazione dei prodotti in base al metodo ABC.
- Spazio: le corsie devono essere sufficientemente larghe per consentire ai carrelli elevatori di eseguire le manovre necessarie.

Processi: in questa fase si svolgono i cicli operativi che consentono di identificare le irregolarità e verificare la corretta documentazione di tutte le attività. Un buon punto di partenza prevede di mettere a confronto i modi in cui si sviluppano i cicli operativi servendosi del modello SCOR (Supply Chain Operations Reference). Si tratta di uno strumento sviluppato dall'organizzazione internazionale Supply Chain Council nel 1996 (sono già disponibili 12 versioni) in cui i processi della supply chain vengono standardizzati.

Inventario: la gestione dell'inventario è tra le priorità di ogni azienda. Con l'ausilio del software Easy WMS di Mecalux, è possibile recuperare tutti i dati correlati alla merce (età, obsolescenza, rotazione, disponibilità ecc.) In più, questo software tiene conto di variabili come il tempo di approvvigionamento o le previsioni della domanda al fine di evitare rotture di stock.

Sicurezza sul lavoro: l'interazione tra operatori e mezzi di movimentazione aumenta le probabilità che si verifichino incidenti e quindi la necessità di valutare i rischi lavorativi. Per salvaguardare la sicurezza del magazzino, è necessario tenere conto di aspetti quali le condizioni delle scaffalature e dei carrelli elevatori, l'illuminazione, la pulizia e l'ordine delle corsie. La normativa europea EN 15635 obbliga a effettuare ispezioni tecniche delle scaffalature a intervalli regolari, al fine di stabilire condizioni di lavoro sicure che riducano al minimo le possibilità di danni a persone e mezzi di stoccaggio.

Quello che può essere misurato può essere anche migliorato

La trasformazione e il cambiamento sono la vera essenza della logistica, poiché tutte le aziende devono adeguarsi alle nuove tendenze per garantire la sopravvivenza sul mercato. Pertanto devono effettuare una diagnostica logistica che valuti la qualità dei processi e lo stato dei magazzini.

Dopo avere analizzato la supply chain, le aziende identificano aree di miglioramento che contribuiscono a incrementare la produttività e a ottimizzare i risultati. Pertanto, bisogna disporre di dati e informazioni in tempo reale sullo sviluppo dei vari cicli operativi.

Come si possono ottenere e analizzare questi dati? Contatta Mecalux: ti spiegheremo in che modo ti può essere utile il software Supply Chain Business Intelligence. Il software raccoglie una considerevole quantità di dati del magazzino per trasformarli in informazioni utili. Sfrutta tutte queste informazioni per aggiornare i processi e ottimizzarne l'efficienza.

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La diagnostica logistica come strumento di miglioramento dei processi

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La diagnostica logistica analizza la situazione reale della supply chain per identificare tutta una serie di opportunità. Servendosi dei KPI, i responsabili della logistica possono capire in quali aree del magazzino bisogna investire di più per ottenere i risultati migliori.

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Felici Giordano

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La seconda è quella che possiamo chiamare "rialzista" delle colombe: il tasso di inflazione ottimale deve essere innalzato. Il ragionamento è il seguente: il tasso di inflazione ottimale deve essere correlato all'andamento del tasso di interesse naturale, cioè al rendimento reale del capitale nel lungo periodo. Il tasso di inflazione ottimale era il 2% quando le stime del tasso naturale erano anche esse al 2%, in quanto, in tempi normali, i tassi nominali - strumento della politica monetaria - finivano per essere al 4 per cento. In questo modo le banche centrali avevano spazio sufficiente per ribassare i tassi nei momenti in cui occorreva contrastare le recessioni. Oggi che tutte le stime indicano un tasso naturale vicino allo zero, per ridare quello stesso spazio di manovra alle banche centrali occorrebbe innalzare il inflazionistico almeno al 4 per cento. Un tasso di inflazione più alto renderebbe più credibile la politica monetaria, quindi più incisiva nel colpire le aspettative, che è condizione necessaria - anche se non sufficiente - per la sua efficacia. Nella stessa direzione vanno le proposte delle colombe di definire il non in termini di variazione dei prezzi al consumo, ma in termini di livello di tali prezzi. La differenza è sostanziale. Se il è espresso in termini di livello dei prezzi, ognivolta si va sotto il target prefissato, per tornare sul sentiero di crescita dell'inflazione che si è abbandonato, occorre che il tasso di inflazione sia maggiore di quello passato. Concretamente, significa che se la Bce non raggiunge il 2% per un certo lasso di tempo, poi deve avere un obiettivo di inflazione maggiore del 2 per cento.

La terza posizione è quella "ribassista" dei falchi, i quali concordano sul fatto che il tasso ottimale di inflazione deve essere correlato al tasso di interesse naturale. Ma se il tasso naturale si è abbassato, bisogna semplicemente prenderne atto, e ridurre di conseguenza ogni velleità di raggiungere il 2%, "come ai vecchi tempi". Altrimenti, non si è credibili. Sotto questo aspetto, i falchi sorridono alla prospettiva avanzata dalle colombe di innalzare il target inflazionistico: la paragonano alla pretesa di un saltatore in alto che, incapace di raggiungere una asticella a due metri, annunzia un obiettivo ancora più ambizioso.

Tra conservatori, rialzisti e ribassisti, cosa deve fare la Lagarde? Semplicemente, ridiscutere il target. Magari per far emergere posizioni intermedie. Ad esempio, ridefinire l'obiettivo come la variazione del 2%, eliminando il "sotto" e il "vicino". Se l'obiettivo inflazionistico deve essere simmetrico, perché non essere chiari e semplici? Quello che invece sarebbe sbagliato è far finta di niente. Il tema esiste. Non solo: dopo l'obiettivo, occorrerà anche interrogarsi sugli strumenti. Se non ora, quando?

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Bce, il target dell'inflazione al 2% va rivisto

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La seconda è quella che possiamo chiamare "rialzista" delle colombe: il tasso di inflazione ottimale deve essere innalzato. Il ragionamento è il seguente: il tasso di inflazione ottimale deve essere correlato all'andamento del tasso di interesse naturale, cioè al rendimento reale del capitale nel lungo periodo.

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Due settimane fa, il magante russo aveva definito la guerra in Ucraina "folle" in un post Instagram. La cessione è la punizione voluta da Putin. E' tornato a parlare in un'intervista al New York Times

"Ho capito che la Russia, come Stato, non esiste più". Oleg Tinkov, l'imprenditore "indipendente" dal Cremlino, è tornato a far parlare di sé. Questa volta ha scelto il New York Times, la cassa di risonanza fornita da Instagram non basta più. Dopo aver definito "folle" la guerra in ucraina poco più di due settimane fa, ora è stato costretto a cedere le quote della holding che detiene la Tinkoff Bank - da lui stesso fondata - a Vladimir Potanin, oligarca di fede putiniana indiscussa, nonché secondo uomo più ricco di Russia.

È stata proprio la Interros Capital di Potanin a rendere nota l'acquisizione del 35% delle azioni del Tcs Group Holding. Una transazione che sfiorerebbe il valore di 2,4 miliardi di dollari. "Non ho potuto discutere il prezzo", ha dichiarato Tinkov, "ero in ostaggio, ho preso ciò che mi è stato offerto". L'impreditore sostiene di aver ricevuto il 3% del valore di mercato della sua quota.

"Ho capito subito che il regime di Putin fosse una cosa negativa", racconta, "ma, ovviamente, non avevo idea che avrebbe avuto una deriva così catastrofica". E' la prima volta che il magnate russo decide di concedersi alla stampa dallo scorso 24 febbraio, giorno dell'invasione. Tinkov parla da un luogo che non ha voluto rivelare per la sua sicurezza.

Lui stesso ammette di aver assunto delle guardie del corpo, dopo che alcuni amici in contatto con i servizi segreti russi gli hanno detto che avrebbe dovuto temere per la sua incolumità. A 54 anni, dopo essere sopravvissuto alla leucemia, a sconfiggerlo potrebbe essere proprio il Cremlino.

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La vendetta di Putin contro Tinkov: il miliardario costretto a vendere la azioni della sua banca

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Due settimane fa, il magante russo aveva definito la guerra in Ucraina "folle" in un post Instagram. La cessione è la punizione voluta da Putin. E' tornato a parlare in un'intervista al New York Times "Ho capito che la Russia, come Stato, non esiste più".

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Nella mia esperienza lavorativa  precedente, mi sono occupato dello shop online della piccola impresa .

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La percentuale di utenti che compiono un' azione che porta ad una conversione sul tuo sito web alla prima visita è fisiologicamente molto bassa, e la probabilità che l'utente ritorni spontaneamente dopo aver abbandonato il sito lo è ancora di più, a meno che i tuoi servizi non gli interessino davvero.

Se noti che il tuo sito ha un buon numero di visite ma quasi nessuna di queste porta ad un reale riscontro tramite acquisti (nel caso di un e-commerce), o richieste di contatto, potresti decidere di incrementarle attraverso l'uso del remarketing.

Cos'è il remarketing?

Il remarketing o retargeting è un prezioso strumento del web marketing che ti può aiutare a continuare ad essere visibile agli utenti che hanno visitato il tuo sito anche dopo che l'hanno lasciato. Così riproporrai i tuoi prodotti/servizi agli utenti che recentemente ti hanno trovato a fronte di una ricerca attiva (hanno un bisogno), un meccanismo di riproposizione che fa leva sulla psicologia dell'utente, il quale potrà essere portato ad associarti in modo più forte come soluzione al suo problema/bisogno, aumentando di fatto le possibilità di conversione.

Come avviene?

Il meccanismo che sta alla base del remarketing è molto semplice: un utente visita il nostro sito, nel suo computer vengono salvati dei dati che permettono di memorizzare il suo interesse verso i nostri prodotti / servizi; quando successivamente andrà a visitare altri siti che ospitano spazi pubblicitari, questo codice che ha registrato le preferenze di navigazione dell'utente permetterà di fargli ritrovare i nostri annunci pubblicitari relativi allo specifico prodotto / servizio che ha precedentemente visitato nel nostro sito, probabilmente ancora presente tra i suoi bisogni o desideri.

Questo viene permesso grazie ad alcuni servizi pubblicitari online che offrono l'acquisto di spazi pubblicitari su altri siti e sui motori di ricerca dove inserirti. Nel momento in cui il visitatore naviga, i dati salvati nel suo computer aiuteranno il fornitore dei servizi pubblicitari a sapere quando riproporgli i prodotti e i servizi offerti dalla tua azienda.

Può essere usato da tutti?

Questo prezioso alleato non può essere utilizzato da tutti, infatti, per far si che il remarketing sia davvero un successo è importante non basarsi solo sul singolo strumento ma utilizzare anche altri strumenti di marketing in sinergia tra loro.

Prima di tutto bisogna assicurarsi che le scarse conversioni ottenute dal sito non siano dovute al fatto che sia difficile da navigare, magari perché non responsivo, poco intuitivo o con contenuti poco chiari o poco curati, che non rispondono alle aspettative e alle domande di un cliente. Se entrando nel sito non si trovano le risposte alle esigenze cercate, i clienti potrebbero decidere di abbandonarlo.

Accertato che il tuo sito non presenta questi problemi, sicuramente potrai avere un riscontro visibile dal remarketing se hai un'attività che si occupa di commercio online: un sito di e-commerce potrà convertire le semplici visite in acquisti anche a distanza di tempo da una visita all'altra o portare i clienti che hanno già acquistato alla fidelizzazione, favorendo nuovi acquisti.

Anche se il tuo sito possiede tutte queste caratteristiche, però può non essere abbastanza per trarre reali benefici dall'uso di questo strumento. Per poter ottenere i maggiori risultati il tuo sito dovrà già avere almeno una buona base di visite e il remarketing dovrà essere accompagnato da altri strumenti di marketing come, l'applicazione di tecniche SEO alle pagine del sito, annunci pubblicitari su vari profili social (Facebook, LinkedIn e altri) o sui motori di ricerca (Google Adwords), tutti strumenti utili ad aumentare il traffico nel tuo sito in modo da consentire al remarketing di veicolarlo in aumento di conversioni.

In conclusione, le sue caratteristiche rendono questo strumento molto efficace per aiutare il tuo sito a raggiungere un maggior numero di vendite e contatti, ma solo se usato con tecnica e attenzione e se a completamento di una strategia di marketing mirata e specifica per la propria attività, pianificata con cura. In questo noi di Mosaiko Web ti aiutiamo seguendoti passo a passo e delineando un piano di marketing su misura per la tua azienda che ti porti a raggiungere i tuoi obiettivi.

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La percentuale di utenti che compiono un' azione che porta ad una conversione sul tuo sito web alla prima visita è fisiologicamente molto bassa, e la probabilità che l'utente ritorni spontaneamente dopo aver abbandonato il sito lo è ancora di più, a meno che i tuoi servizi non gli interessino davvero.

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Oms: l'esposizione ambientale responsabile di quasi un quarto di tutte le malattie
(traduzione e adattamento a cura della redazione di EpiCentro)
Circa il 24% di tutte le malattie nel mondo è dovuto all'esposizione a fattori ambientali. Gran parte di questi rischi, però, potrebbero essere evitati attraverso interventi mirati, come dimostra il nuovo rapporto dell'Oms.

Secondo le stime, più del 33% delle malattie nei bambini al di sotto dei 5 anni è dovuto a fattori ambientali. Prevenire l'esposizione a questi fattori di rischio salverebbe circa 4 milioni di vite all'anno solo fra i bambini, soprattutto nei Paesi in via di sviluppo.

Il rapporto, intitolato "Prevenire le malattie grazie a un ambiente migliore: verso una stima del carico di malattia legato all'ambiente", rappresenta finora il contributo più completo e sistematico su quanto i fattori di rischio ambientali prevenibili possano contribuire a un'ampia gamma di malattie e incidenti. L'analisi è focalizzata sulle cause ambientali delle malattie e su quanto le diverse patologie possano essere influenzate dall'ambiente. I dati mostrano come decessi, malattia e disabilità possano essere effettivamente ridotti ogni anno attraverso una politica ambientale adeguata.

Secondo il rapporto, ogni anno sono più di 13 milioni i decessi per cause ambientali che si potrebbero altrimenti prevenire. Nei Paesi più poveri, quasi una morte su tre è dovuta a fattori ambientali. Più del 40% dei decessi per malaria e circa il 94% di quelle per malattie diarroiche (due dei principali killer nel mondo) potrebbero essere prevenuti con una politica ambientale adeguata.

Le quattro principali malattie influenzate da scarse condizioni ambientali sono diarrea, infezioni del tratto respiratorio inferiore, varie forme di incidenti involontari e malaria. Tra le misure da prendere per ridurre il carico di malattia legato all'ambiente ci sono

promozione di metodi sicuri di conservazione dell'acqua nelle case e di misure igieniche

uso di carburanti più puliti e sicuri

aumento della sicurezza nella costruzione degli edifici

utilizzo ragionato di sostanze tossiche a casa e sul posto di lavoro

migliore gestione delle risorse idriche.

Questa ricerca, effettuata attraverso la revisione sistematica della letteratura e più di 100 interviste a esperti internazionali, ha valutato l'impatto di fattori ambientali noti su specifiche malattie. Come sottolineato da Maria Neira, direttore del dipartimento di Salute pubblica e ambientale dell'Oms, "questo rapporto mette insieme i migliori dati attualmente disponibili in riguardo a 85 categorie di malattie e incidenti. Da oggi abbiamo a disposizione una lista di problemi da cui partire per sviluppare politiche di prevenzione nel campo salute e ambiente".

Di seguito sono riportate le malattie maggiormente influenzate dai fattori di rischio ambientale, in termini di decessi, morbilità e disabilità, o Disability Adjusted Life Years (Daly, unità di misura che indica la somma degli anni di vita persi a causa di una morte prematura e degli anni di produttività persi a causa di una disabilità):

diarrea: 58 milioni di Daly all'anno, il 94% del carico di malattia per le patologie diarroiche, legate soprattutto ad acque contaminate e scarse condizioni igieniche e sanitarie

infezioni delle basse vie respiratorie: 37 milioni di Daly all'anno, il 41% di tutti i casi nel mondo, soprattutto a causa dell'inquinamento dell'aria, al chiuso e all'aperto

incidenti involontari diversi da quelli stradali: 21 milioni di Daly all'anno, il 44% di tutti i casi nel mondo, la cui classificazione comprende un'ampia gamma di incidenti in fabbrica e ingenerale sul posto di lavoro

malaria: 19 milioni di Daly all'anno, il 42% di tutti i casi nel mondo, soprattutto come risultato di scarse risorse idriche, scarsa igiene nelle case e scarso approvvigionamento dell'acqua

incidenti stradali: 15 milioni di Daly all'anno, il 40% di tutti i casi nel mondo, soprattutto come risultato di una pianificazione urbanistica carente, anche per quanto riguarda i trasporti

broncopneumopatia cronica ostruttiva (Bpco), malattia progressivamente invalidante, caratterizzata da una perdita graduale della funzionalità polmonare: 12 milioni di Daly all'anno, il 42% di tutti i casi nel mondo, soprattutto come risultato di esposizione a polveri e fumi sul posto di lavoro e di altre forme di inquinamento dell'aria, sia all'interno che all'esterno

problemi perinatali: 11 milioni di Daly all'anno, 11% di tutti i casi nel mondo.

La maggior parte delle malattie legate a fattori di rischio ambientali sono comunque fra i principali problemi di salute pubblica in generale, per quanto associati a livelli diversi di mortalità. Le malattie che in assoluto presentano la mortalità più elevata legata a fattori di rischio modificabili di natura ambientale sono:

2,6 milioni di morti ogni anno per malattie cardiovascolari

1,7 milioni di morti ogni anno per malattie diarroiche

1,5 milioni di morti ogni anno per infezioni del tratto respiratorio inferiore

1,4 milioni di morti ogni anno per cancro

1,3 milioni di morti ogni anno per broncopneumopatia cronica ostruttiva

470 mila morti ogni anno per incidenti stradali

400 mila morti ogni anno per incidenti involontari.

Il rapporto mostra che in un modo o nell'altro l'ambiente influenza significativamente più dell'80% di queste malattie principali. Inoltre, sembra contare solo quei rischi ambientali che sono effettivamente modificabili attraverso politiche di intervento adeguate o tecnologie già disponibili. Viene specificato quale quota è prevenibile per ogni patologia.

Per prevenire ogni anno milioni di morti altrimenti evitabili è necessario che settori come quello dei trasporti, dell'energia, dell'agricoltura e l'industria collaborino per abbattere il più possibile i rischi per la salute che derivano dall'ambiente di vita.

Leggi e ascolta l'intervista radiofonica rilasciata dall'Oms.

Guarda il video dell'intervista rilasciata da Maria Neira, direttore del dipartimento di Salute pubblica e ambientale dell'Oms.

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Oms: l'esposizione ambientale responsabile di quasi un quarto di tutte le malattie

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(traduzione e adattamento a cura della redazione di EpiCentro) Circa il 24% di tutte le malattie nel mondo è dovuto all'esposizione a fattori ambientali. Gran parte di questi rischi, però, potrebbero essere evitati attraverso interventi mirati, come dimostra il nuovo rapporto dell'Oms. Secondo le stime, più del 33% delle malattie nei bambini al di sotto dei 5 anni è dovuto a fattori ambientali.

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Ordine degli Psicologi della Regione Siciliana

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Lo sport da sempre ha costituito e costituisce una esperienza formativa completa per lo sviluppo psicofisico e sociale dell'essere umano. La valenza educativa è risaputa e confermata da contributi scientifici presenti in letteratura. La pratica dell'attività sportiva ha benefici su diverse dimensioni dell'esperienza umana ed i suoi effetti sono terapeutici e migliorativi sul piano della qualità della vita e del wellness. Mantenere uno stile di vita sano, con una regolare e corretta attività motoria contribuisce a far star meglio le persone. La scelta dei ragazzi di praticare sport, cosi come confermato da innumerevoli ricerche scientifiche, migliora il rendimento scolastico e favorisce una sana e funzionale strategia di coping (Resaland et al,, 2016). Inoltre, sul piano educativo favorisce lo sviluppo ed il rispetto delle regole, di comportamenti etici, del confronto con l'altro, di problem solving e di adattamento creativo a nuove situazioni.

La pandemia da Covid-19 che stiamo attraversando, ha inevitabilmente segnato il vissuto di ciascuno, modificando le abitudini e stabilendo nuovi adattamenti. I giovani, in particolar modo, hanno subito questo cambio di ritmo in modo sostanziale nell'organizzazione del quotidiano. La drastica quanto improvvisa interruzione dei contatti sociali in presenza, caratterizzata dalla frequenza scolastica a distanza e dalla interruzione improvvisa della pratica dell'attività sportiva, ha amplificato la modalità virtuale delle relazioni e del confronto con l'altro. Tale cambiamento, inevitabilmente, ha inciso sulla salute e sull'equilibrio dell'intero sistema bio-psico-sociale della persona. In questi mesi, a seguito delle chiusure, parziali o totali degli impianti sportivi e delle palestre, si è verificata una interruzione o una diminuzione significativa dell'esercizio fisico.

È opinione comune che lo sport è considerato una palestra di vita. Tale considerazione racchiude in sé l'insieme di abilità tecnico-tattiche specifiche della disciplina sportiva ma anche sociali e relazionali. Lo sviluppo di competenze e di abilità che un giovane acquisisce e porta con sé nel corso della propria vita, maturate all'interno dell'esperienza sportiva, costituiscono degli strumenti funzionali per fronteggiare le diverse situazioni della vita. La capacità di trovare le soluzioni nei momenti di difficoltà, di assumersi la responsabilità delle proprie scelte, di gestire le frustrazioni per gli insuccessi e le pressioni emotive, sono abilità che si sperimentano, sia nel contesto sportivo, sia nella realtà del quotidiano.

Lo sport è anche un palcoscenico importante dove il giovane costruisce e sperimenta valori e rispetto di regole: lealtà, etica, rispetto dell'avversario, tolleranza. Chi pratica sport sviluppa la capacità di autoregolarsi, definendo nell'esperienza il proprio Sé. Attraverso l'esperienza sportiva il giovane impara ad essere autonomo ma anche ad appartenere ad un gruppo, ad una squadra. La pratica dell'attività sportiva permette di contattare emozioni, di riconoscerle come proprie e di gestirle nelle diverse situazioni.

Una abilità che viene richiesta a chi pratica sport è la resilienza, concetto permutato dalla fisica relativamente alla capacità che i metalli hanno di sopportare le pressioni. Uno sportivo inevitabilmente lavora per sviluppare tale caratteristica; basti pensare alla gestione degli infortuni o delle competizioni che implicano un investimento considerevole di energie fisiche e mentali. Allo stesso tempo essere resiliente riporta ad un atteggiamento, ad un modo di essere per affrontare le sfide quotidiane in maniera attiva e propositiva. La sfida, il superare il proprio limite, attiva le nostre risorse. Non è raro ascoltare, alla fine di una maratona, il commento dell'atleta che dichiara di avere provando perfino piacere nella fatica e soddisfazione nel raggiungimento dell'obiettivo prefissato.

L'attività sportiva ha anche la funzione di sviluppare ed incrementare la dimensione sociale e relazionale, a prescindere dall'età di chi la pratica. Più volte ci sarà capitato di ascoltare genitori che riferiscono di avere scelto una particolare disciplina sportiva per il proprio figlio anche per favorire i momenti di socializzazione e di confronto con i pari con l'obiettivo di fare emergere parti che sono collocate nello sfondo e che stentano, in altri contesti, ad essere espresse. Qualcosa di simile si riscontra anche nel mondo degli adulti; sempre più spesso la formazione di gruppi, anche amicali, vanno ben oltre la pura condivisione del momento sportivo ma si sviluppa sul piano sociale e relazionale fuori dalla palestra o dal luogo di allenamento.

Nel mondo giovanile lo sport ha, anche, la funzione di prevenzione del disagio psicosociale. Negli anni passati, il sorgere di impianti sportivi, palestre, campi di calcio in alcune aree degradate o a forte rischio di devianza è, e continua ad essere, uno strumento per canalizzare in modo funzionale le energie all'interno di un progetto di crescita "sano".

Il bisogno di movimento è, comunque, qualcosa che fa parte della natura dell'uomo ed è quanto di più democratico possa esserci. Il livello di soddisfazione è inevitabilmente correlato al vissuto ed al significato che si attribuisce all'esperienza. Pertanto, la pratica sportiva in età evolutiva è fortemente connessa alla dimensione motivazionale.

La motivazione si può sviluppare ed incrementare, in modo più strutturato, attraverso percorsi di allenamento costante, sia negli sportivi che fanno agonismo che in coloro che praticano sport a livello amatoriale con finalità puramente ludico-ricreative. La continuità della pratica sportiva o l'abbandono (drop-out), attraverso una graduale perdita di interesse, sono esperienze con cui si confronta un giovane.

Da studi più recenti, emergono dati preoccupanti relativamente all'età dei ragazzi che abbandonano lo sport praticato per rimanere inattivi da un punto di vista motorio. Alcuni anni fa, gli abbandoni riguardavano persone che in media avevano diciassette anni; oggi, l'età si è abbassata a circa dodici/tredici anni. Questo dato è preoccupante perché incide sulle condizioni generali di salute dei giovani, sull'incidenza di patologie cardio-vascolari. Cei (2015), sostiene che: "Lo sport viene spesso abbandonato perché i giovani non trovano soddisfatti i bisogni che li avevano inizialmente spinti a intraprendere questa attività".

Ma quali sono i fattori che determinano la motivazione alla pratica sportiva in un giovane? Quali lo incentivano e quali lo indeboliscono? La motivazione all'attività motoria si modifica in base alla fase di vita che sta attraversando un giovane? Un evento, una esperienza vissuta negativamente o ancora una modalità di sostegno disfunzionale da parte dell'istruttore/educatore o del genitore (caregiver) quanto condiziona il livello motivazionale dei giovane rispetto alla pratica sportiva? Questi interrogativi ci portano a riflettere sulla correlazione tra attività sportiva in età giovanile e la dimensione motivazionale.

Chi inizia a praticare una qualsiasi attività sportiva, da bambino come da adulto, è spinto da alcuni bisogni precisi. Si pensi ad un bambino che ricerca nell'attività di gioco, il divertimento. Divertirsi è il bisogno che motiva ad una azione specifica (il gioco). Anche gli adulti ricercano la componente ludica nella attività sportiva che svolgono. Nella pratica sportiva amatoriale, la ricerca del divertimento è più evidente rispetto a chi pratica sport a livello agonistico e/o professionistico.
Comunque, il piacere che si trae dallo svolgimento dell'attività implementa la componente del divertimento. Il gioco in sé racchiude la spontaneità, la creatività, l'aggressività sana, la competizione e l'energia; caratteristiche che possiedono i bambini. La pratica sportiva riporta l'adulto alle origini, all'essere puro, al recupero della "bellezza".

Il secondo bisogno che soddisfa la pratica dell'attività sportiva è lo sviluppo di competenze specifiche. Dai dodici anni in poi, nell'attività sportiva, oltre al divertimento e ad affinare la coordinazione relativa al movimento del corpo nello spazio, si cerca l'acquisizione di conoscenze tecniche e tattiche. Sapere controllare e padroneggiare un comportamento, avere la percezione del potere, del sapere fare, di incrementare le proprie abilità per uno sviluppo personale più completo.

Il terzo bisogno che viene soddisfatto dalla attività sportiva è quello di affiliazione. L'ambiente sportivo che si frequenta, favorisce l'incremento e lo sviluppo di relazione sociali; la palestra, il gruppo sportivo in generale nel giovane che pratica sport può agevolare la possibilità di consolidare delle relazioni di amicizia pregresse o di favorire la creazione di nuove relazioni amicali. Quindi, oltre ad incidere sul livello di autostima, sviluppa nella persona il senso di appartenenza ad un gruppo, ad una squadra, ad una comunità. Le relazioni, e la cure delle stesse, oggi nella società post moderna sono considerate una vera e propria ricchezza. Cavaleri (2007) definisce la relazione come la nuova ricchezza dell'umanità. L'autore parla di "bene relazionale" che si contrappone a quello capitalistico. Pertanto, i contesti che favoriscono lo sviluppo di uno stile di vita sano e la costruzione di relazioni all'insegna del sano agonismo, di regole condivise e di valori di lealtà e correttezza, consegnano alla persona una ricchezza invisibile.

Precedentemente La teoria della piramide dei bisogni di Maslow (1954) fornisce una correlazione alta tra i bisogni e i processi motivazionali con i quali l'essere umano si confrontano quotidianamente.

Nell'esperienza sportiva, oggi, il progetto di miglioramento è fortemente minacciato dal raggiungimento a tutti i costi del risultato. Alla luce di queste considerazioni, entrano in gioco diverse variabili di carattere individuale ed altre di natura ambientale. Chi pratica attività sportiva con una motivazione al compito utilizza l'esperienza per superare il proprio limite e fare dell'evento sportivo un modo per accrescere le proprie abilità. Pertanto, gli stessi sono delle persone molto costanti negli allenamenti e nel compito da svolgere, non interessate alle sfide a tutti i costi. Gli insuccessi sono vissuti come eventi finalizzati al porsi nuove sfide, quindi con accezioni positive. I giovani sportivi motivati al compito tendono ad avere un senso etico molto sviluppato; è estraneo a loro il desiderio di barare o di volere fornire una immagine di sé migliore di quella reale.
Diversamente, coloro i quali sono spinti ad inseguire il risultato a tutti i costi, si cimentano in esperienze sportive abbordabili dove il rischio dell'insuccesso è basso. Tale situazione non mette in crisi la propria organizzazione e difficilmente li porta a confrontarsi con il fallimento e l'insuccesso.
Le varie situazioni in cui vivono la propria esperienza sono nel pieno controllo. Tendenzialmente, questi giovani sportivi scelgono obiettivi facili e ritengono che il successo sia determinato dal loro livello di abilità; affrontano gli obiettivi che reputano difficili con un coinvolgimento ridotto in modo che il fallimento non scalfisce la stima e la fiducia in se stessi.

La paura dell'insuccesso, della sconfitta ha a che fare con il concetto di errore, di fallire. L'essere umano fa esperienza dell'errore nell'arco di tutta la vita, pertanto, eliminare tale esperienza è impossibile. Quindi, non è l'errore in sé ma il modo come viene gestito dalla nostra mente.

L'indebolimento o la visione parziale del concetto di sport enfatizza più che mai oggi l'importanza del risultato, dello score. Osservando, in diversi contesti sportivi, la relazione genitori - figli, anche quelli non propri, spesso si sente chiedere: "Hai vinto o perso?"; Quanto hai vinto?"; "Ma come hai fatto a perdere questa partita?". L'esperienza si riduce a questi aspetto: "Vincere" o "Perdere".
Certamente fanno parte del gioco, non si può rinunciare a questo. Sottolineare, però, tale aspetto in prima battuta, come se avesse una valenza esistenziale e prioritaria per la persona, diventa riduttivo ed anche diseducativo soprattutto nelle fasce di età più piccole. Il perseverare davanti alle difficoltà, gestire gli imprevisti, sperimentare nuovi modi per raggiungere nuove mete, sono abilità e modi di essere che si apprendono nell'esperienza sportiva. Fare esperienza del fallimento non vuol dire fallire nella propria vita o essere un fallito. L'esperienza sportiva va oltre lo "score". Prima di entrare nel campo centrale di Wimbledon, gli atleti si confrontano con una frase posta sopra la porta che fa accedere al campo di gioco:

"If you can meet with Triumph and Disaster and treat those two imposters just the same".

Il successo e il fallimento sono le due facce della stessa medaglia, la strada in cui si cresce e si cammina, si cade e ci si rialza con dignità e coraggio. Lo sport in sè racchiude gioco e disciplina, impegno e leggerezza, paura e coraggio.

Ma come lavora lo psicologo dello sport e sviluppa il suo intervento all'interno di una organizzazione sportiva?
La figura dello psicologo all'interno del contesto sportivo è spesso accompagnata da pregiudizio e scetticismo. Lo psicologo è riconosciuto socialmente nella sua accezione "clinica" pertanto l'inserimento nel contesto sportivo, ancora oggi, è vissuto in parte con diffidenza. Famosa è la considerazione di Cesare Maldini, ai tempi CT della nazionale italiana di calcio, che sosteneva di non avere bisogno dello psicologo perché i suoi giocatori non erano pazzi. Tale considerazione suscitò la reazione da parte dei rappresentati della categoria professionale che precisarono il valore aggiunto dello psicologo all'interno del contesto sportivo. Tale pregiudizio è frutto di una errata informazione e conoscenza in merito al lavoro dello psicologo dello sport ed implica la necessità di un cambiamento culturale che sdogani il lavoro psicologico come solamente clinico. Oggi comunque vi è una maggiore apertura, conoscenza e presenza, sempre più capillare, di psicologi all'interno di contesti sportivi.

L'intervento dello psicologo dello sport nel settore giovanile si sviluppa all'interno di differenti sottosistemi: dirigenti, tecnici, genitori, atleti.

Il lavoro con i giovani atleti è relativo allo sviluppo ed al potenziamento delle abilità mentali ed al successivo monitoraggio. L'intervento è prevalentemente esperienziale, sul "campo", nel luogo dove loro vivono la loro passione, il loro sport. A tal proposito, lo psicologo dello sport indossa spesso la tuta così come qualsiasi altra persona del team di lavoro.

Il lavoro con i tecnici è relativo all'osservazione delle modalità relazionali, della comunicazione e dell'utilizzo dei feedback. Tale lavoro si sviluppa in attività di formazione ed informazione.

Il lavoro con i genitori prevede lo sviluppo della consapevolezza del ruolo, la definizione delle motivazioni e delle aspettative, il sostegno al figlio/a nell'esperienza sportiva e il rapporto con la dirigenza e con l'allenatore. Tale intervento è di natura informativa e formativa. Singolare e provocatoria è l'affermazione di un allenatore il quale sosteneva che gli sarebbe piaciuto allenare una squadra di orfani; ciò manifesta la difficoltà della relazione tra tecnici e genitori, quanto quest'ultimi vengano percepiti da ostacolo e quanto importante sia un lavoro più capillare con questa categoria proprio all'interno del lavoro con atleti in età evolutiva. I genitori sono una risorsa preziosa per i giovani che praticano sport, troppo importante per poterci rinunciare, lo spazio di intervento è considerevole e può determinare un aiuto sostanziale per i giovani atleti.

L'ultimo ma non ultimo è il sottosistema dirigenziale; accogliere la figura dello psicologo all'interno della propria organizzazione è il primo passo per legittimare e condividere il ruolo e gli obiettivi. Spesso, nelle realtà locali, questo passaggio non è semplice e veloce; necessità di molto tempo, a volte anche anni, prima di essere contemplato all'interno del proprio organico. Alcune federazioni sportive nazionali come la FIGC (Federazione Italiana Giuoco Calcio) e la FIT (Federazione Italiana Tennis) contemplano all'interno dei propri programmi federali relativi al settore giovanile la figura dello psicologo. L'area psicologica all'interno dei programmi di formazione e di allenamento ha sempre più considerazione e spazio di azione. Il desiderio è che tra qualche tempo sempre più federazioni sportive nazionali e società affiliate possano richiedere l'intervento dello psicologo, in particolar modo, nel lavoro con gli atleti in età evolutiva.

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Bibliografia
Buonamano Roberto., Cei Alberto, Mussino Antonio., La motivazione dei giovani alla pratica sportiva, Scuola dello Sport, Coni, Roma, 1993

Cavaleri Pietro A, Vivere con l'altro. Per una cultura della relazione, Città Nuova, Roma, 2007

Cei Alberto, Allenarsi per vincere, Calzetti - Mariucci Editori, Torgiano PG, 2015

Cei Alberto, Psicologia dello sport, Il Mulino, Bologna, 1998

Dell'Edera Michelangelo, Vagli Matteo, Simoncelli Caterina, Daino Antonio, Maestri e genitori: due punti di vista da conciliare, in Movimento. Rivista di Psicologia e Scienze del Movimento e
dello Sport, Volume 30 - n. 2 - 3, Maggio - Dicembre 2014, pp. 65 - 70

Maslow Abraham, Motivazione e personalità, Armando Editore, Roma, 1954

Pravadelli Cristiano, Genitori in campo. Crescere i figli e vincere insieme, Ed. Terre di Mezzo, 2020

Robazza Claudio, Bortoli Laura, Gramaccioni Gianfranco, La preparazione mentale nello Sport, Edizioni Luigi Pozzi, Roma, 1994
Sitografia
Cei Alberto, Giovani e sport, in www.ceiconsulting.it;

Daino Antonio, Libera la mente ... dal risultato finale, in www.supertennis.tv, 2019;

Resaland Geir Kare, Effects of physical activity on schoolchildren's academic performance: The
Active Smarter Kids (ASK) cluster - randomized controlled trial, in www.sciencedirect.com, 2016;

Programma di Sviluppo Territoriale. Allenare l'attività di base, soluzione per la formazione del
giovane calciatore, in www.figc.it Settore Giovanile e Scolastico; 2020

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Giovani e sport - Ordine degli Psicologi della Regione Siciliana

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Lo sport da sempre ha costituito e costituisce una esperienza formativa completa per lo sviluppo psicofisico e sociale dell'essere umano. La valenza educativa è risaputa e confermata da contributi scientifici presenti in letteratura. La pratica dell'attività sportiva ha benefici su diverse dimensioni dell'esperienza umana ed i suoi effetti sono terapeutici e migliorativi sul piano della [...]

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https://www.ilsole24ore.com/art/amazon-perdita-38-miliardi-pesa-l-investimento-rivian-automotive-AEByr6UB

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Amazon: perdita di 3,8 miliardi. Apple batte le stime: 97,3 miliardi di ricavi

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I ricavi totali del colosso dell’e-commerce si sono assestati a 116,444 miliardi di dollari, a fronte dei 108,518 miliardi dello stesso periodo del 2021. Il gruppo della mela morsicata è stato sostenuto (anche) dalle vendite dell’iPhone

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Trader sul floor della Borsa di New York (Ap)

Spoofing, pinging, quote stuffing. Parole in codice tra agenti segreti? Assolutamente no. Al contrario termini con cui vengono definiti alcuni comportamenti illeciti dei trader ultra-veloci. Sistemi algoritmici che manipolano il mercato. Negli Stati Uniti, nel gennaio scorso, un'operazione coordinata tra la Commissione di controllo dei future sulle commodity (Cftc), il Dipartimento di giustizia e l'Fbi ha portato alla multa di un gruppo di banche e la messa in stato d'accusa per diversi trader. Il motivo? L'essere coinvolti in " commodities fraud and spoofing schemes ".

Già, lo spoofing scheme. L'operazione consiste nell'immettere sul mercato un ampio flusso di proposte di negoziazione, tramite piattaforme computerizzate. L'obiettivo non è concludere l'operazione, ma generare informazioni fittizie per orientare le contrattazioni. Facciamo un esempio. L'operatore A vuole acquistare delle azioni. Il prezzo in Borsa dei titoli è, in quel momento, 10 dollari. Per lui troppo alto. Un valore accettabile sarebbe 8 dollari. Ecco che, allora, "spara" in un millisecondo una valanga di proposte di negoziazione di vendita leggermente superiori alla migliore offerta di cessione presente in Borsa. In altre parole: la migliore proposta di vendita è a 9 dollari e il nostro operatore "mitraglia" il listino con delle offerte a 9,01 dollari, quanto basta per scongiurare eventuali immediate esecuzioni degli ordini. A quel punto gli altri investitori, vedendo aumentare i volumi in vendita, credono che stia iniziando un trend ribassista sul titolo e corrono a disfarsene. Il risultato? Le azioni, mentre l'operatore A cancella in un millisecondo le sue proposte di cessione, calano in Borsa. A quel punto, lo stesso operatore A può comprare i titoli, nel frattempo calati, a un livello più vicino a quello da lui desiderato. Questo è lo spoofing. Una manipolazione che, a ben vedere, può prendere varie forme. Così, ad esempio, si avrà il pinging. Cioè: l'immissione sul mercato di migliaia di ordini (che non si vogliono eseguire) per indurre gli altri trader a reagire e svelare le proprie strategie. Oppure il quote stuffing, quando, sempre attraverso una raffica di offerte di compravendita, si congestiona il mercato, condizionando il comportamento delle controparti. È chiaro che sono tutte situazioni in cui la "potenza di fuoco" dell'algoritmo viene utilizzata in modo illecito. Una manipolazione al tempo dei robot. Simili comportamenti non erano (non sono) rari anche in Europa. Tanto che la direttiva Ue sul Market abuse ha fatto un elenco delle tipologie d'attività e le ha vietate.

Il fenomeno, a ben vedere, era già da tempo entrato nel mirino delle autorità che vigilano sui mercati. Piazza Affari ha adottato un regolamento in cui sono previste delle sanzioni in capo all'intermediario ultra-veloce che supera un determinato livello tra le proposte ritirate e quelle eseguite (il cosiddetto order to book ratio). La stessa MiFid2, entrata in vigore a inizio 2018, prevede regole più stringenti per gli high frequency trader. Un insieme di regolamenti che, secondo diversi esperti, ha indotto gli intermediari a comportamenti più corretti. Anche perché, al di là dell'eventuale sanzione, il rischio reputazionale è molto elevato. Insomma: il presente, specie in Europa e in Italia, potrebbe sembrare meno complicato. Tuttavia, seppure poco visibile, il problema resta. Il numero non elevato di casi registrati è infatti anche conseguenza della probatio diabolica. In altre parole, benché le potenziali attività di spoofing siano graficamente riconoscibili dai monitor di Borsa, è difficilissimo riuscire a provare il dolo del trader. Inoltre la stessa decisione di Bruxelles di individuare, nella direttiva sul Market abuse, le diverse tipologie di manipolazione implicitamente mostra come il fenomeno abbia la sua rilevanza. Un'importanza che, peraltro, le recenti condanne nei listini Usa delle commodity hanno riportato alla ribalta.

Ma non è solo questione di trader ultra veloci. L'algoritmo viene sfruttato illegalmente in altre situazioni. Alcuni giorni fa è stata pubblicata una ricerca che riguarda l'uso di Twitter. Gli studiosi (Riu Fan, Oleksandr Talaver e Vu Tran) hanno analizzato oltre 49 milioni di "cinguettii" (tra l'agosto 2015 e il luglio 2017) riferiti a società del Ftse100 di Londra. Ne hanno estratto quelli realizzati da robot e hanno scoperto che i tweet potevano, in negativo o positivo, influenzare la volatilità e i volumi dei titoli citati nei messaggi. Non solo: seppure per solo circa 30 minuti, le stesse quotazioni potevano esserne influenzate. C'è da sorprenderci? Proprio no. Un altro pool di scienziati, questa volta italiani, ha riscontrato delle anomalie sempre su Twitter. Gli esperti, all'interno del progetto UE SoBigData, hanno passato ai raggi x milioni di "cinguettii". È emerso da un lato che in parecchi di questi, riguardanti importanti aziende quotate statunitensi, erano citati altri titoli di minore valore; e, dall'altro, che questi tweet venivano "ritwittati" moltissime volte e in pochissimo tempo dai robot. Algoritmi che, amplificando la eco dei "cinguettii", rendevano interessanti le small cap agganciate ai titoli più noti. L'obiettivo? Gli scienziati non danno risposte.

"I robot sempre di più vengono usati per manipolare le informazioni sui mercati e, in definitiva, le Borse stesse "

Un'ipotesi è però molto gettonata: la volontà è sfruttare l'ecosistema iper-tecnologico delle Borse. I listini, in particolare negli Usa, sono terra di conquista di trader automatici. Sistemi che, soprattutto grazie all'intelligenza artificiale, monitorano anche i flussi di informazioni per "definire" il sentiment dei social network. È chiaro che, nel momento in cui c'è il picco di retweet, l'Artificial intelligence (Ai) segnala il mutamento. Un cambio di sentiment che, ecco il perché del link con titoli più importanti, non sarebbe percepito rispetto alle azioni minori. Al contrario: la citazione della small cap nel "cinguettio" che riguarda il titolo monitorato dall'Ai, può consentire all'azione stessa di entrare nel radar dei trader automatici. I quali, in ipotesi, possono prendere posizione su di un'informazione che, però, è sbagliata. Modificata, per l'appunto, dai robot che hanno realizzato i migliaia di retweet. Insomma: i robot sempre di più vengono usati per manipolare le informazioni sui mercati e, in definitiva, le Borse stesse.

Fantafinanza? Non proprio. La tecnologia, come ricorda Tom C.W. Lin professore associato in legge alla Temple University Beasley School of Law, è un meccanismo potente per realizzare la " new market manipulation". E non da oggi. Lin, in suo studio, ricorda che senza fare uso di robot "nel recente passato ci sono stati molti episodi di disinformazione finalizzati ad alterare" i listini. Tra gli altri: l'hacker che, nel 2013, si infiltrò nell'account Twitter dell'Associated Press per rilanciare la falsa notizia di un attacco alla Casa Bianca (i mercati fecero un tonfo); oppure la finta proposta di acquisizione su Avon e Rocky Mountain Chocolate "infilata", addirittura, nel sistema elettronico informativo della Sec. O, ancora, il gruppo illegale individuato da FireEye. Quest'ultimo è un interessante caso. La società di cybersecurity, su segnalazione di un cliente, è riuscita a scoprire un'organizzazione (denominata Fin4) che, negli anni, aveva messo nel mirino più di 100 realtà: dalle aziende quotate, soprattutto farmaceutiche, fino alle imprese di consulenza e uffici legali. Fin4, a ben vedere, non "infettava" le sue vittime con virus informatici. L'obiettivo era catturare password e username. Il tutto per acquisire informazioni riservate che consentivano a Fin4 di acquisire, evidentemente, un vantaggio nell'attività di trading.

Insomma: il guanto di sfida tecnologico è stato lanciato. Regulator e watchdog lo hanno raccolto. Negli Stati Uniti la Sec ha da alcuni anni avviato i programmi Midas e Net che consentono di comprendere e contrastare al meglio, attraverso l'analisi dei dati, le eventuali distorsioni del mercato. In generale, sia sul fronte tecnologico che normativo, passi in avanti sono stati fatti. E tuttavia, come rimarca Lin, "la mancanza di sufficienti risorse può consentire" ai nuovi ladri hi-tech di essere sempre un passo avanti alle guardie.

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Il lato oscuro dei listini: così gli algoritmi manipolano i mercati

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Spoofing , pinging , quote stuffing. Parole in codice tra agenti segreti? Assolutamente no. Al contrario termini con cui vengono definiti alcuni comportamenti illeciti dei trader ultra-veloci. Sistemi algoritmici che manipolano il mercato.

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https://www.agendadigitale.eu/scuola-digitale/didattica-cosi-i-videogame-accendono-lapprendimento/

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L'ingresso dei videogame nella didattica è meno recente di quanto si possa immaginare e in molti casi, a livello internazionale, è già diventata una prassi consolidata. Proviamo a considerare alcuni aspetti pedagogici del videogioco e il loro ruolo della scuola digitale, con l'obiettivo di spostare il centro dell'attenzione da un passatempo, spesso considerato pericoloso, imputato di portare distrazione, futile, ad un'attività che sostiene e promuove l'apprendimento.

In una ricerca della University of Denver Business School, citata anche da Yann Teyssier (2016, eLearning Industry) viene dimostrata l'efficacia delle game based learning platforms, le piattaforme gamificate, che promuovono il coinvolgimento nelle fasi dell'apprendimento. Nell'utilizzare le piattaforme gamificate in processi di formazione e insegnamento, emerge che

Si acquisisce in media l'11% in più di conoscenza concreta

Si acquisisce il 14% in più di abilità basate sulle conoscenze appena apprese

Si riesce a conservare circa il 10% in più di informazioni nel lungo periodo

Teyssier indica inoltre le 5 ragioni per cui i videogame rendono l'apprendimento più efficace e significativo: promuovono la motivazione, dando riconoscimenti e premi in tempo reale, attraverso il divertimento; danno la possibilità di creare scenari coinvolgenti, che più simulano la realtà più sono efficaci in termini di apprendimento significativo; si basano su scopi educativi che possono essere personalizzati e modulati, previa chiara e corretta analisi dei bisogni degli apprendenti; consentono una migliore e più efficace valutazione e autovalutazione.

L'importanza delle regole del gioco

Il rapporto videogame-education è in crescita e vi è già una categorizzazione di giochi basati sulla loro spendibilità didattica, sul loro potenziale uso in contesti di apprendimento e sul supporto che possono dare alla pratica di insegnamento. Si tratta quindi da un lato di strumenti che possono aiutare lo sviluppo percettivo, per esempio quello oculo-manuale dell'allievo e, dall'altro, accrescere le strategie di soluzione dei problemi. Inoltre, per favorire la buona riuscita del gioco va considerata l'importanza del rispetto delle regole di gioco: sono fondamentali, pertanto, la "serietà" così come l'"impegno", cioè per una buona riuscita sono da considerarsi significativi quegli aspetti che possono essere definiti intenzionali e, quindi, fortemente tesi alla formazione sia cognitiva che relazionale del soggetto.

La gamification inoltre favorisce la motivazione, ovvero consente all'allievo di ogni età di sentirsi libero di compiere una scelta, efficace, di poter interagire con gli altri e con il contesto in modo produttivo. Il gioco, promuovendo l'autonomia e la partecipazione, favorendo e motivando con l'acquisizione di premi e punti, permette a chi si trova in fase di apprendimento di raggiungere e superare obiettivi, innescando un meccanismo per cui si è spinti a migliorarsi. E se non ci si riesce da soli, si chiede aiuto a tutti gli altri giocatori, trasformando l'agonismo in cooperazione.

Il videogame è anche un mezzo "empatico e contemporaneo" per fare cultura. La parola "empatia" è forse la chiave di tutto poiché il gioco, a differenza di altri medium, consente di farci protagonisti, ancora più di altri medium più o meno tradizionali. Se io sono "qualcun altro", se mi immedesimo in un guerriero, una fata o un astronauta, per un po' sarò quella persona (Pozzi M., 2018). È nella possibilità di mettersi nei panni altrui che si estrinseca la possibilità di un videogiocare educativo; la possibilità di osservare il mondo attraverso segmenti di realtà altrimenti preclusi e capaci di coadiuvare la formazione di aspetti di empatia, cura, considerazione, supporto e lavoro di squadra. Il videogioco nella sua declinazione più diffusa è target e contestualmente strumento per lo sviluppo di un videogiocare educativo capace non tanto di insegnare una mansione o un argomento specifici bensì di allenare allo sviluppo di competenze da ampio spettro (Coccimiglio C., Riolo M., 2018).

Competenze promosse dai videogame

Problem solving: il giocatore deve affrontare una serie di sfide per consentire ai partecipanti di superare ostacoli e barriere. Spesso si basano sulla logica dei portali, che creano una connessione fisica e visiva tra due differenti luoghi nello spazio tridimensionale. I terminali sono possibili solo su superfici piane, ma se i portali sono collocati su superfici non parallele, si possono verificare situazioni bizzarre per quanto riguarda la geometria e la gravità, e se il giocatore li attraversa viene immediatamente riallineato in piedi rispetto alla gravità presente al di fuori del secondo portale. Il giocatore spesso ha a disposizione diverse risorse per risolvere rompicapi, rispondere a quiz.

Creatività: il giocatore ha la possibilità di creare diversi ambienti, pensiamo per esempio a Minecraft, dove secondo le modalità presenti (Sopravvivenza, Estrema, Avventura, Creativa), e in base ai livelli si possono creare personaggi, ambienti, ecosistemi.

Pensiero critico: molti giochi consentono al giocatore/apprendente di assumere diverse identità, controllare altre identità presenti. In questi casi, il gioco si basa sul mutamento dei punti di vista, che cambiano di volta in volta in base alle forme, o alle caratteristiche dei personaggi presenti, inventati, scelti, modificati o riprogettati.

Restano numerose e difficili questioni da affrontare in termini di rapporto tra videogame e education, alle quali risposte esaustive e conclusive non possono essere date. Tra i punti critici e stimolanti ci sono tra le altre le seguenti domande:

l'uso massiccio dei videogiochi ha mutato le modalità di apprendimento dei bambini? Ha cioè trasformato l'uso del tempo impiegato, le capacità cognitive e quelle relazionali dei soggetti giovanili, i loro interessi, le intese affettive individuali e di gruppo, le scelte contenutistiche?

quali sono il ruolo e il compito della famiglia e quali quelli della scuola per rispondervi adeguatamente?

in termini di memorizzazione, di attenzione, di programmazione dei tempi e degli spazi da parte dei bambini, che cosa possono fare gli educatori?

Secondo l'ultimo rapporto dell'AESVI (l'Associazione Editori Sviluppatori Videogiochi Italiani) il 45% della popolazione italiana tra i 16 e i 64 anni gioca ai videogiochi tutte le settimane, e due terzi dei genitori giocano con i propri figli. Il fenomeno riguarda sempre più tutte le fasce di età, e non è limitato ai soli giovani: dallo stesso rapporto, risulta che il 27% dei giocatori rientra nella fascia d'età dai 45 ai 65 anni.

L'educatore e il docente non può non tenere conto di dati e riflessioni, come alcune di quelle sin qui citate. E allora, se spostiamo l'attenzione sugli aspetti pedagogicamente propositivi, sui vantaggi e sui benefici che l'ingresso del videogame può apportare alla didattica, non possiamo non citare Gardner, che afferma che le 5 chiavi per il futuro sono: la mente disciplinare, cioè la padronanza delle maggiori teorie e interpretazioni del mondo (comprese scienza, matematica, storia), la mente sintetizzante, cioè la capacità di integrare idee e conoscenze di diverse aree disciplinari in un insieme coerente; la mente creativa, ossia la capacità di affrontare la soluzione di problemi nuovi; la mente rispettosa, cioè la consapevolezza delle differenze tra uomini e culture diverse; la mente etica, ovvero la consapevole accettazione della propria responsabilità personale e generale (Gardner H., 5 Chiavi 2011).

Lessico di riferimento

Gamification: introdotto nel 2010 dal game designer Jesse Shell [ https://www.schellgames.com/]nella scuola è un modo per coinvolgere i ragazzi in dinamiche di gioco, e viene spesso abbinato alla Flipped Classroom, cioè gli studenti non apprendono le nozioni nell'edificio scolastico "formale", ma a casa "informale", e poi usano il tempo in classe per collaborare in dinamiche di gruppo supportate da componenti ludiche.

Gamification of Learning: è l'utilizzo delle componenti che rendono divertente, premiante e stimolante un video-gioco all'interno di un contesto educativo in classe o digitale. Si tratta di un processo di meccaniche e dinamiche gaming all'interno della situazione educativa. Rientrano, per esempio, nella Gamification of Learning, ClassDojo e Duolingo.

Edugames: gli Educational Games sono dei video-giochi (anche giochi in scatola o di carte) esplicitamente disegnati per raggiungere obiettivi educativi.

Games Based Learning: possono nascere come prodotti di intrattenimento che poi vengono riutilizzati, con o senza modifiche, per raggiungere anche un obiettivo educativo. Tra questi, per esempio Minecraft e Civilization, nati come prodotti di entertainment commerciale, sono diventati videogame utilizzabili nelle scuole. Il Game-Based Learning (GBL) è quindi un'altra opportunità metodologica da spendere in presenza di particolari esigenze educative all'interno di un classe.

Simulation Based Learning: sono degli Educational Games che simulano fedelmente un oggetto, un processo, una procedura o una situazione per raggiungere obiettivi educativi. A differenza dei Games Based Learning, che possono trasportare i giocatori in universi e situazioni di fantasia, utilizzano la strada reale e seriosa per arrivarvi. Solitamente sono maggiormente indicati per studenti liceali, universitari o per la formazione professionale.

Edutainment: è stato creato da Bob Heyman mentre produceva documentari per il National Geographic. L'espressione è nata dalla fusione delle parole educational (educativo) ed entertainment (divertimento), che potrebbe quindi essere tradotto come divertimento educativo. Il termine edutainment è stato utilizzato inizialmente per indicare le forme di comunicazione giocosa finalizzate alla didattica. Il concetto si è con il tempo esteso a tutto quanto può essere comunicato in modo simpatico e produttivo.

Serious Games: hanno uno scopo primario diverso dall'intrattenimento e fanno del piacere del gioco uno strumento indispensabile per il conseguimento di obiettivi educativi e formativi. Con proprie grammatiche e sintassi, costituiscono un mondo-ambiente interattivo in cui sfera sensomotoria condivisa e immagini in movimento danno vita a risposte emotive e cognitive, sulle cui implicazioni c'è ancora da ragionare. Percezione, immaginazione, memoria e attenzione sono attivate in un mondo-ambiente virtuale. Una delle caratteristiche salienti e in qualche modo più innovative del medium videoludico, è da farsi risalire alla possibilità di interagire "dall'interno": la virtualità che viene creata promuove l'impressione di trovarsi entro i confini di un luogo diverso da quello reale.
Bibliografia
Coccimiglio C., Riolo M.,La pratica video ludica, arte, tecnica, gioco e apprendimento, Bricks, n. 8, dicembre 2018

Gardner, H., Cinque chiavi per il future, Feltrinelli 2011

Pozzi M. Raccontare la storia con il videogioco narrativo, Bricks, n. 8, dicembre 2018

http://www.aesvi.it/cms/view.php?cms_pk=2898&dir_pk=902 [25/11/2019: 11,20]

https://www.informaweb.it/it/coding-pensiero-computazionale/giocare-con-minecraft-bambini-utile-didattica-per-imparare [ 25/11/2019: 19,00]

https://elearningindustry.com/5-advantages-games-for-learning [26/11/2019: 10,00]

https://www.schellgames.com/ [26/11/2019: 10,30]

http://www.gamification.it/gamification/gamification-larte-dellimparare-divertendosi/ [26/11/2019: 12,10]

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Didattica, così i videogame aiutano l'apprendimento - Agenda Digitale

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L'ingresso dei videogame nella didattica è meno recente di quanto si possa immaginare e in molti casi, a livello internazionale, è già diventata una prassi consolidata. Proviamo a considerare alcuni aspetti pedagogici del videogioco e il loro ruolo della scuola digitale , con l'obiettivo di spostare il centro dell'attenzione da un passatempo, spesso considerato pericoloso, imputato di portare distrazione, futile, ad un'attività che sostiene e promuove l'apprendimento.