Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Giuseppe Espa | Università degli Studi di Trento Maria Michela Dickson | Università degli Studi di Trento Serena Bressan | Fondazione Bruno Kessler SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA 25-26 NOVEMBRE 2016 CONVEGNO SCIENTIFICO LA SOCIETÀ ITALIANA E LE GRANDI CRISI ECONOMICHE 1929-2016

Dai dati alla gestione della sicurezza urbana 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Dai dati alla gestione della sicurezza urbana Dati sul senso di sicurezza confrontati con dati di vittimizzazione e sulle denunce Differenza fra la criminalità reale e il senso di sicurezza percepito dai cittadini Gestione mirata della sicurezza urbana nelle aree più a rischio e sensibilizzazione dei cittadini Dati sul disordine urbano confrontati con i dati sull’insicurezza Correlazione tra disordine urbano e insicurezza dei cittadini Riqualificazione e gestione mirata della sicurezza nelle aree urbane con maggiore concentrazione di disordine e insicurezza dei cittadini Dati sull’illuminazione confrontati con quelli sulla sicurezza e la criminalità Correlazione tra le zone più buie della città e la concentrazione del crimine Pianificazione intelligente dell’illuminazione urbana per ridurre il rischio di criminalità Dati sui flussi di persone confrontati con quelli sull’insicurezza Cause del senso di insicurezza dei cittadini in relazione ai loro stili di vita Gestione mirata della sicurezza urbana nelle aree con maggiore concentrazione di persone e sensibilizzazione dei cittadini Dati su variabili socio-demografiche, confrontati con disordine, crimini e insicurezza Cause di insicurezza, disordine e criminalità a livello urbano Gestione mirata degli spazi urbani e della sicurezza e sensibilizzazione dei cittadini

Parte 1 Il progetto eSecurity 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Parte 1 Il progetto eSecurity

Obiettivo di eSecurity 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Obiettivo di eSecurity Il progetto eSecurity ha sviluppato uno strumento ICT (prototipo) innovativo e georiferito di dati finalizzato alla prevenzione della criminalità e alla gestione della sicurezza urbana, costituito da: eSecDB. Un geodatabase criminologico georiferito concepito per immagazzinare dati (anonimizzati e detenuti presso la Questura di Trento) su eventi criminali e dati su disordine sociale, vittimizzazione, percezione della sicurezza e altre variabili rilevanti (es. variabili socio-demografiche, informazioni su condizioni climatiche, traffico, trasporti pubblici, inquinamento) eSecGIS. Un sistema informativo geografico che utilizza come input i dati provenienti da eSecDB, con capacità avanzate di generazione automatica di report, di visualizzazione di mappe di rischio, di sicurezza urbana predittiva eSecWEB. Un portale web per rafforzare la comunicazione e la collaborazione tra cittadini e amministrazioni locali su: politiche e iniziative, consigli su possibili comportamenti preventivi.

Un percorso di sviluppo di un’idea 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities eSecurity: il laboratorio nel Comune di Trento Test di eSecurity a Trento Un modello a più attori Polizia Ricerca Amministrazione locale Un percorso di sviluppo di un’idea

eSecDB. I flussi informativi 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities eSecDB. I flussi informativi Reati denunciati anonimi Indagini di vittimizzazione Rilievi sul disordine urbano Altre variabili socio-demografiche/ambientali Dati “Smart City” eSecDB GeoDB criminologico

Generazione automatica eSecGIS Sistema informativo geografico 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities eSecGIS. Funzionamento Generazione automatica Report eSecDB GeoDB criminologico Moduli di data mining / Algoritmi criminologici Visualizzazione di mappe di rischio Visualizzazione di mappe di sicurezza urbana predittiva eSecGIS Sistema informativo geografico

25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities eSecurity permette alle forze di polizia: definire le zone di criticità; allocare in modo ottimale le risorse rispetto ai fatti-reato; intervenire con iniziative mirate ai fenomeni più rilevanti; monitorare i risultati agli amministratori locali: comprendere le dimensioni dei fenomeni e i perché; disegnare politiche ed interventi su criminalità, disordine e sicurezza più efficaci e monitorarne i risultati; attivare azioni preventive e di sostegno in situazioni di marginalità, anche in collaborazione con organizzazioni no-profit ai cittadini: ottenere informazioni puntuali e oggettive su devianza e sicurezza; ricevere consigli sui comportamenti di prevenzione da tenere

L’indagine: la rilevazione campionaria 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Parte 2 L’indagine: la rilevazione campionaria

L’indagine ha permesso 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities L’indagine ha permesso la raccolta di informazioni su vittimizzazione, senso di insicurezza e percezione del disordine urbano dei cittadini di Trento georiferite da ottobre 2012 a marzo 2015, che sono confluite nel database criminologico di eSecurity, tramite un questionario online rivolto ad un campione di circa 4.000 cittadini maggiorenni e somministrato ad ottobre 2013, aprile 2014, ottobre 2014 e aprile 2015 la partecipazione attiva dei cittadini al progetto eSecurity e la creazione di un sistema operativo dove le informazioni su vittimizzazione, senso di insicurezza e percezione del disordine urbano, lette in combinazione con i reati denunciati registrati dalla polizia, i rilievi sul disordine urbano e altri dati derivanti dal patrimonio informativo provinciale/comunale georiferiti, garantiscono la possibilità di fornire interpretazioni su cause di criminalità e insicurezza nei diversi contesti territoriali e di prevenire future concentrazioni di criminalità/disordine/insicurezza

25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities I tempi dell’indagine Le quattro wave dell’indagine si riferiscono al periodo ottobre 2012 - marzo 2015 (30 mesi) 4 round semestrali di un’indagine “panel”: ottobre 2013 aprile 2014 ottobre 2014 aprile 2015

Ambiti coperti dall’indagine 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Ambiti coperti dall’indagine Vittimizzazione (sicurezza oggettiva): reati appropriativi (es. borseggi) e violenti (es. aggressioni) Senso di insicurezza (sicurezza soggettiva): distinta in percezione dell’insicurezza nel quartiere di residenza (es. camminare nel quartiere la sera) e del rischio di criminalità in città (es. circoscrizione da evitare) Percezione del disordine urbano (sicurezza soggettiva): percezione del disordine urbano di tipo fisico (es. edifici in cattive condizioni) e tipo sociale (es. presenza di vagabondi) nel quartiere di residenza Variazioni nelle stime su vittimizzazione, insicurezza e disordine Misure utili ad aumentare la sicurezza e la vivibilità dei quartieri della città

Archivio di riferimento 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Archivio di riferimento Anagrafe comunale: aggiornata al 1 settembre 2013 (per la prima wave e poi sempre aggiornata) Stratificazione dell’archivio Genere: Femmine; Maschi Circoscrizione di residenza: 12 circoscrizioni Classe d’età: [18-36); (36-55]; ≥56

Estrazione del campione 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Estrazione del campione Dalla popolazione di riferimento, formata dai residenti maggiorenni a Trento (circa 97.000 persone), è stato estratto un campione stratificato con allocazione proporzionale.

Tassi di partecipazione per genere e classe d’età 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Tassi di partecipazione per genere e classe d’età Genere Round 1 Round 2 Round 3 Round 4 Femmine 37.49% 28.00% 29.36% 23.98% Maschi 38.04% 29.44% 30.08% 26.49% Classe d'età Round 1 Round 2 Round 3 Round 4 [18-36) 33.98% 24.42% 27.20% 21.26% [36-55) 39.85% 28.79% 28.88% 22.86% >=56 37.98% 31.08% 31.79% 29.28% Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Tassi di partecipazione per circoscrizione 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Tassi di partecipazione per circoscrizione Circoscrizione Round 1 Round 2 Round 3 Round 4 1 38.04% 28.05% 30.06% 23.94% 2 42.86% 32.74% 33.93% 32.54% 3 39.44% 23.33% 27.78% 24.31% 4 40.48% 38.10% 34.88% 45.45% 5 36.00% 28.90% 27.43% 25.43% 6 36.24% 28.84% 28.71% 24.82% 7 42.27% 32.12% 31.31% 27.69% 8 41.63% 31.10% 32.55% 27.19% 9 48.88% 39.55% 35.56% 35.59% 10 39.94% 30.40% 31.71% 26.83% 11 32.24% 26.14% 24.72% 20.49% 12 34.64% 25.04% 29.45% 21.94% Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

L’indagine: reati appropriativi e violenti 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Parte 3 L’indagine: reati appropriativi e violenti

Furto di oggetti personali (1) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Furto di oggetti personali (1) Le vittime sono state il 3,7% della popolazione da ottobre 2012 a marzo 2015 per 100 persone della stessa circoscrizione (media comunale) Più alto tasso di vittime in Centro storico–Piedicastello, a Gardolo e San Giuseppe-Santa Chiara Nel comune di Trento, le vittime di questa tipologia di crimine hanno visto un aumento nel periodo considerato (Variazione delle stime: +0,230) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Furto di oggetti personali (2) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Furto di oggetti personali (2) Persone di 18 anni o più che hanno subito uno o più furti di oggetti personali nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 per circoscrizione dove è avvenuto il reato (per 100 persone della stessa circoscrizione) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Furto in abitazione (1) Le vittime e loro conviventi sono state il 2,7% della popolazione da ottobre 2012 a marzo 2015 per 100 persone della stessa circoscrizione (media comunale) Più alto tasso di vittime e loro conviventi in Centro storico–Piedicastello, a Povo e Mattarello Nel comune di Trento, le vittime di questa tipologia di crimine hanno visto una diminuzione nel periodo considerato (Variazione delle stime: -0,155) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Furto in abitazione (2) Persone di 18 anni o più i cui nuclei familiari sono stati vittime di uno o più furti in abitazione nel comune di Trento per circoscrizione dove è avvenuto il reato (per 100 persone della stessa circoscrizione) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Aggressione verbale o fisica (1) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Aggressione verbale o fisica (1) Le vittime sono state il 2,4% della popolazione da ottobre 2012 a marzo 2015 per 100 persone della stessa circoscrizione (media comunale) Più alto tasso di vittime in Centro storico–Piedicastello, a Gardolo e San Giuseppe-Santa Chiara Nel comune di Trento, le vittime di questa tipologia di crimine hanno visto un aumento nel periodo considerato (Variazione delle stime: +0,324) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Aggressione verbale o fisica (2) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Aggressione verbale o fisica (2) Persone di 18 anni o più che hanno subito una o più aggressioni verbali o fisiche nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 per circoscrizione dove è avvenuto il reato (per 100 persone della stessa circoscrizione) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Parte 4 L’indagine: senso di insicurezza e percezione del rischio di criminalità

Senso di insicurezza nella circoscrizione (1) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Senso di insicurezza nella circoscrizione (1) Il 20,9% della popolazione si è sentito poco o per niente sicuro a camminare da solo nel proprio quartiere la sera da ottobre 2012 a marzo 2015 per 100 persone della stessa circoscrizione (media comunale) Più persone insicure in Centro storico–Piedicastello e a Gardolo Nel comune di Trento, si è registrato un aumento di questa tipologia di insicurezza nel periodo considerato (Variazione delle stime: +0,166) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Senso di insicurezza nella circoscrizione (2) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Senso di insicurezza nella circoscrizione (2) Persone di 18 anni o più che si sono sentite poco o per niente sicure a camminare nel proprio quartiere la sera nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 (per 100 persone della stessa circoscrizione) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Senso di insicurezza nella circoscrizione (3) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Senso di insicurezza nella circoscrizione (3) Il 34% della popolazione ha pensato molto o abbastanza alla possibilità di essere vittima di un crimine nel proprio quartiere da ottobre 2012 a marzo 2015 per 100 persone della stessa circoscrizione (media comunale) Più persone insicure in Centro storico–Piedicastello e a Gardolo Nel comune di Trento, si è registrato un aumento di questa tipologia di insicurezza nel periodo considerato (Variazione delle stime: +0,481) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Senso di insicurezza nella circoscrizione (4) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Senso di insicurezza nella circoscrizione (4) Persone di 18 anni o più che hanno pensato molto o abbastanza alla possibilità di essere vittima di un crimine nel proprio quartiere nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 (per 100 persone della stessa circoscrizione) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

L’indagine: percezione del disordine urbano 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Parte 5 L’indagine: percezione del disordine urbano

Percezione del disordine urbano fisico (1) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Percezione del disordine urbano fisico (1) Il 9,9% della popolazione ha percepito come molto o abbastanza frequente la presenza di disordine urbano fisico nel proprio quartiere da ottobre 2012 a marzo 2015 per 100 persone della stessa circoscrizione (media comunale) Più disordine percepito in Centro storico–Piedicastello e a Gardolo Nel comune di Trento, la percezione del disordine urbano fisico è in calo nel periodo considerato (Variazione delle stime: -0,431) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Percezione del disordine urbano fisico (2) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Percezione del disordine urbano fisico (2) Persone di 18 anni o più che hanno percepito come molto o abbastanza frequente la presenza di disordine urbano di tipo fisico nel proprio quartiere nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 (per 100 persone della stessa circoscrizione) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Percezione del disordine urbano sociale (1) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Percezione del disordine urbano sociale (1) Il 9,9% della popolazione ha percepito come molto o abbastanza frequente la presenza di disordine urbano sociale nel proprio quartiere da ottobre 2012 a marzo 2015 per 100 persone della stessa circoscrizione (media comunale) Più persone insicure in Centro storico - Piedicastello e a Gardolo Nel comune di Trento, la percezione del disordine urbano sociale è in calo nel periodo considerato (Variazione delle stime: -0,432) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Percezione del disordine urbano sociale (2) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Percezione del disordine urbano sociale (2) Persone di 18 anni o più che hanno percepito come molto o abbastanza frequente la presenza di disordine urbano di tipo sociale nel proprio quartiere nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 (per 100 persone della stessa circoscrizione) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

L’indagine: conclusioni 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Parte 6 L’indagine: conclusioni

Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (1) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (1) Persone di 18 anni o più che hanno subito di uno o più furti di oggetti personali (1), borseggi (2), aggressioni verbali e fisiche (3), molestie sessuali verbali (4) e fisiche (5) nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 per circoscrizione dove è avvenuto il reato (per 100 persone della stessa circoscrizione). Indice di vittimizzazione individuale totale (media totale) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (2) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (2) Persone di 18 anni o più i cui nuclei familiari sono stati vittima di uno o più furti in abitazione (1), furti di veicoli (2) e furti di oggetti da veicoli (3) nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 per circoscrizione dove è avvenuto il reato (per 100 persone della stessa circoscrizione). Indice di vittimizzazione familiare totale (media totale) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (3) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (3) Persone di 18 anni o più che si sono sentite poco o per niente sicure a camminare nel loro quartiere la sera o che hanno pensato molto o abbastanza alla possibilità di essere vittima di un crimine nel proprio quartiere nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 (per 100 persone della stessa circoscrizione). Indice del senso di insicurezza totale (media totale) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (4) 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Vittimizzazione, insicurezza e disordine urbano a confronto (4) Persone di 18 anni o più che hanno percepito come molto o abbastanza frequente la presenza di disordine urbano fisico e sociale nel proprio quartiere nel comune di Trento da ottobre 2012 a marzo 2015 (per 100 persone della stessa circoscrizione). Indice del disordine urbano percepito nei 12 mesi precedenti a ciascuno dei 4 round d’indagine e media totale Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Nel comune di Trento è stata rilevata 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Nel comune di Trento è stata rilevata (tra il 1° e il 4° round d’indagine) Una riduzione della quantità di vittime di reati di tipo individuale (Variazione delle stime: -0,1) di reati di tipo familiare Un aumento del senso di insicurezza degli abitanti (Variazione delle stime: +0,4) Una diminuzione del disordine urbano percepito dagli abitanti (Variazione delle stime: -0,4) Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Vittimizzazione, senso di insicurezza e disordine urbano 25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Vittimizzazione, senso di insicurezza e disordine urbano (Ranking delle circoscrizioni di Trento) * Persone di 18 anni o più che hanno subito uno o più furti di oggetti personali (1), borseggi (2), aggressioni verbali e fisiche (3), molestie sessuali verbali (4) e fisiche (5) ** Persone di 18 anni o più i cui nuclei familiari sono stati vittime di uno o più furti in abitazione (1), furti di veicoli (2) e furti di oggetti da veicoli (3) *** Persone di 18 anni o più che si sono sentite poco o per niente sicure a camminare nel loro quartiere la sera o che hanno pensato molto o abbastanza alla possibilità di essere vittima di un crimine nel proprio quartiere **** Persone di 18 anni o più che hanno percepito come molto o abbastanza frequente la presenza di disordine urbano fisico e sociale nel proprio quartiere

25-26 NOVEMBRE 2016 | SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Misure utili ad aumentare la sicurezza e la vivibilità dei quartieri della città Le misure più utili: più pattugliamento e attivare un numero verde per permettere ai cittadini di segnalare ogni situazione sospetta Le misure meno utili: le ronde di cittadini volontari e la promozione delle diverse zone della città con messaggi positivi sui media Ascoltare il pensiero dei cittadini risulta essere fondamentale per una gestione efficiente e condivisa della sicurezza urbana Fonte: elaborazione eCrime di dati del progetto eSecurity

Trasformazioni sociali e criminalità nell'Italia dell'ultimo decennio Insicurezza e disordine nelle smart cities Giuseppe Espa | Università degli Studi di Trento Serena Bressan | Fondazione Bruno Kessler Maria Michela Dickson | Università degli Studi di Trento SAPIENZA UNIVERSITÀ DI ROMA 25-26 NOVEMBRE 2016 CONVEGNO SCIENTIFICO LA SOCIETÀ ITALIANA E LE GRANDI CRISI ECONOMICHE 1929-2016