Dal CDU, il partito scudocrociato di Buttiglione, che ad Altamura annovera tra
le proprie fila, tra gli altri, Vito Casiello, Pasquale Lomurno, Domenico Cappiello,
abbiamo ricevuto e volentieri pubblichiamo il seguente documento.
Il CDU prende posizione su una deliberazione della giunta provinciale con cui,
dopo aver acquisito il parere di una commissione tecnico-scientifica e quello
igienico sanitario del Servizio di Igiene Pubblica della ASL BA/3 (l’azienda
sanitaria di Altamura), ha autorizzato l’insediamento di un impianto di compostaggio
di rifiuti nel territorio di Grumo (al confine con quello di Altamura, nei pressi
della stazione ferroviaria di Mellitto).
Si tratta – lo ricordiamo perché di questo non parlano invece gli esponenti
del CDU – di un’area a circa 15 chilometri dal centro cittadino in cui è
già presente una zona artigianale del Comune di Grumo (dove hanno trovato
rifugio, anni fa ed in assenza di un’area industriale attrezzata nel territorio
altamurano, diversi imprenditori di Altamura: in proposito v. gli articoli di
Carta Libera del 9 febbraio 1997 n. 65 a firma di Ivan Commisso ed Antonio Berloco
consultabili all’indirizzo internet http://www.altanet.it/edicola/locali/cartalib/n65/n65.htm)
e nei cui paraggi sono previsti circa cinquanta nuovi insediamenti industriali
autorizzati, in deroga al piano regolatore, con una parte degli accordi di programma
di cui alla legge n. 34 recentemente sottoscritti e ratificati dal Comune di Altamura
(in totale, ad oggi, ne sono stati ratificati 73).
Insomma, non c’è da stare tranquilli! Al di là dei proclami
elettorali e delle collocazioni partitiche, ci domandiamo infatti quale sia la
logica che ispira i nostri amministratori, a qualunque livello, quando sono chiamati
a gestire e ad affrontare temi legati allo sviluppo economico ed urbanistico di
una città o di un territorio. La disseminazione su tutto il territorio
di ogni genere di intervento urbanistico (capannoni, discariche, impianti di compostaggio)
sembra essere guidata da una logica estrema ed incomprensibile: una logica
crazy (pazza) che nulla ha a che fare con criteri moderni e razionali di gestire
e difendere l’interesse collettivo [A tale proposito ed a titolo puramente
esemplificativo proponiamo, subito dopo il documento del CDU, la lettura di alcune
pagine (ben più istruttive) di una ricerca condotta dalla dottoressa Antonella
Faggiani dal titolo "La logica fuzzy nella soluzione dei problemi
territoriali multicriteriali", che abbiano trovato particolarmente suggestive
ed interessanti].
Siamo perfettamente consapevoli che si tratta di questioni delicate e particolarmente
complesse; ma tale complessità non può giustificare una qualsivoglia
risposta, dettata magari dalle esigenze imprenditoriali (per gli uni) o da calcoli
biecamente elettoralistici (per gli altri), pur sempre improvvisata ed approssimativa.
La complessità delle questioni non legittima la banalizzazione e la rimozione
di problemi seri come quello del diritto alla salute, della tutela dell’ambiente,
dell’individuazione di spazi adeguatamente attrezzati e funzionali all’esercizio
dell’impresa, della sicurezza dei posti di lavoro e delle strade, della crescita
armonica e decorosa di una città, del diritto dei cittadini a non vedere
compromesso il proprio futuro e quello delle generazioni future, del diritto di
tutti ad un’adeguata qualità della vita e non solo dell’interesse
egoistico di pochi ad una vita di qualità e di denaro.
La funzione e la ragion d’essere dell’agire di un pubblico amministratore
o di un politico sono allora proprio quelle di considerare, valutare e contemperare
tutti i diversi interessi, di amministrare e gestire, con metodo
ed imparzialità, la complessità senza ridurla a comodo alibi dietro
cui mascherare gli affari dei soliti pochi e forti. Come scrive Antonella Faggiani,
"la consapevolezza di affrontare la complessità del reale richiede
di sacrificare la precisione a favore del significato. Questo ovviamente
all’interno di ambiti ben precisi, poiché l’approccio fuzzy
non è un invito al pressapochismo, ma a valutare i limiti della
precisione necessaria ad affrontare ogni situazione e problema … è
un nuovo approccio alla complessità e all’ambiguità dei fenomeni
territoriali. Questo approccio richiede che ogni problema sia analizzato e studiato
approfonditamente … per la necessità di comprendere il contesto che
influenza fortemente la definizione di concetti come variabili linguistiche".
Dove insediare un capannone industriale (derogando alle disposizioni del piano
regolatore generale), dove sistemare una discarica, dove autorizzare un impianto
di compostaggio dei rifiuti, rappresentano decisioni che toccano gli interessi
di tutti e non solo di chi, su quelle decisioni, desidera, anche legittimamente,
fondare le proprie fortune, economiche o politiche che siano.
Non a favore di questi ultimi, ma solo al senso autentico ed al significato vero
dei problemi che può essere sacrificata la precisione.
(enzo colonna – Altamura2001)
***
IL DOCUMENTO DEL CDU
LA GIUNTA DELLA PROVINCIA DI BARI (Presidente VERNOLA, PPI) sostenuta dai partiti
di Centro Sinistra (Democratici di Sinistra, Partito Popolare Italiano, Rifondazione
Comunista, Rinnovamento Italiano, UDEUR, ecc.)
R E G A L A
agli altamurani un impianto di compostaggio che tratterà e trasformerà
8.000 (ottomila) quintali al giorno di rifiuti delle industri della lavorazione
della pelle, rifiuti provenienti da impianti di trattamento delle acque reflue
industriali ed urbane, rifiuti di plastica ed altro.
All’Assessore Provinciale Piglionica (DS) ed ai Consiglieri Provinciali Iurino
(DS) e Cornacchia (PPI),
CHIEDIAMO:
- non vi sembra INOPPORTUNO costruire un impianto che tratterà anche
FANGHI contenenti CROMO a pochi chilometri dalle nostre case e precisamente
lungo la statale Altamura-Bari prima della stazione ferroviaria di Mellito
in contrada Trullo dei Gendarmi? - quali benefici otterremo noi altamurani da questo impianto oltre a quello
di respirare ARIA FETIDA piena di insetti, mosche, ecc.? - da dove verranno i circa 5.000 quintali al giorno di fanghi contenti cromo,visto
che in Provincia di Bari,nella nostra Regione non esistono industrie che conciano
le pelli?
Alla DIREZIONE GENERALE della A.U.S.L. BA/3
CHIEDIAMO
di voler verificare e rivedere il parere igienico sanitario reso dal responsabile
del SIP (Servizio di Igiene Pubblica) in data 05/02/1998 prot. n. 445.
All’Assessore Provinciale PIGLIONICA ed ai Consiglieri Provinciali CORNACCHIA
e IURINO e ai partiti del centro sinistra che sostengono il Presidente della Provincia
VERNOLA
DICIAMO
che la città di ALTAMURA non merita di essere trattata come "la terra
di nessuno" NON VUOLE QUESTO IMPIANTO e pertanto
CHIEDIAMO
con forza la REVOCA della delibera n. 424 del 4 Settembre 2000.
Il CDU vigilerà
affinché il nostro territorio sia conosciuto per le sue produzioni per
il turismo e non come territorio di DISCARICHE.
***
Quelle che seguono sono le pagine introduttive e conclusive della tesi di Antonella
Faggiani, che si è laureata in Architettura nella sessione straordinaria
dell’a.a. 1996/97 presso il Daest – Dipartimento di Analisi Economica e Sociale
del Territorio dell’Istituto Universitario di Architettura di Venezia.
La logica
fuzzy nella soluzione
dei problemi territoriali multicriteriali
La gestione della complessità è il problema più rilevante
per coloro che operano nell’ambito della valutazione applicata ai temi della
pianificazione territoriale. Operare nella città e nel territorio significa
infatti affrontare sistematicamente problemi a più dimensioni, impiegando
una molteplicità di categorie analitiche e interpretative. Nell’ambito
di decisioni che possono avere un impatto significativo sullo sviluppo insediativo,
ad esempio, il valutatore pone in relazione e sintetizza dati della più
diversa natura (economica, sociale, storica, urbanistica) per produrre informazioni
utili e rendere le scelte più coerenti con gli obiettivi di una comunità.
Molto spesso le informazioni che consentono di "restituire" questa complessità
sono disomogenee per adeguatezza, qualità di rilevazione, livello di formalizzazione.
Molto spesso chi valuta deve dimensionarsi con indagini lacunose, fonti che impiegano
linguaggi diversi, quando non incompatibili. La tentazione più forte è
quella di scartare l’informazione, quando questa non sia compatibile con
il quadro degli strumenti impiegati, specie se sofisticati. Scegliendo questa
"scorciatoia" si corre però il rischio di ridurre tale complessità,
invece di gestirla, producendo modelli della realtà assai poco aderenti
ad essa. In tale ipotesi i processi di valutazione trattando informazioni "povere",
non possono che giungere a conclusioni della medesima qualità.
L’obiettivo deve essere quello di proporre nuovi metodi e nuovi strumenti
che consentano di trattare, simultaneamente, un maggior numero di informazioni
comprese quelle vaghe, non formalizzate, ambigue. Anche queste, infatti, contengono
spesso dati importanti sulla base dei quali effettuare determinate scelte.
Il metodo a volte impiegato dagli studiosi della materia si ispira alla logica
fuzzy, vasto ambito di ricerca interdisciplinare, ancora oggi poco esplorato
da chi si occupa di valutazione. Fuzzy, ovvero vago, o sfocato è
la forma sotto cui spesso si presentano i dati impiegati nei processi decisionali.
Ovviamente, non è il caso di pensare ad una sostituzione dei vecchi con
i nuovi modelli, quanto invece ad una integrazione e ad un affinamento delle conoscenze
rispetto ad una fase delicata – il trattamento dell’informazione impiegate
dai modelli – da cui dipende in ultima analisi la qualità di ogni valutazione.
Affrontare un processo decisionale in ambito territoriale significa coniugare
e risolvere problemi che fanno riferimento a diverse discipline, alla ricerca
di risposte che soddisfino la crescente richiesta "sviluppo sostenibile",
ovvero uno sviluppo in grado di risolvere i conflitti esistenti tra il progresso
economico e sociale, il mantenimento delle risorse ambientali per il benessere
non solo della nostra generazione, ma anche di quelle future. Lo studio dei modelli
decisionali ci mostra come esistano in proposito continui processi di innovazione,
nel tentativo di rappresentare al meglio tutti gli aspetti, le caratteristiche
e gli obiettivi di un problema per trovare poi le soluzioni più soddisfacenti.
L’ampia letteratura dimostra, in proposito, il ricorso a modelli sempre più
sofisticati per rappresentare la complessità delle situazioni affrontate.
Ricordiamo il superamento dell’approccio monetario (analisi costi benefici,
per esempio) da parte dei metodi non monetari (metodi multicriteriali, ma non
solo), la teoria dell’utilità e i metodi di surclassamento, ed infine
l’inserimento delle variabili di rischio. Negli ultimi anni si è fatto
strada un nuovo approccio alla complessità dei problemi reali: quello della
logica fuzzy. Dalla sua formalizzazione ufficiale, avvenuta con la pubblicazione
dell’articolo di Lofti A. Zadeh nel 1965, "Fuzzy sets",
gli sviluppi sul piano scientifico e soprattutto applicativo sono sempre aumentati.
I contributi innovativi portati dalla logica fuzzy riguardano da un lato
la rappresentazione di informazioni vaghe, imprecise ed incerte, dall’altro
la trattazione di tali informazioni attraverso strumenti e regole fuzzy.
Gli insiemi fuzzy si dimostrano particolarmente efficaci per la loro capacità
di modellare categorie linguistiche, grazie alla rappresentazione "per gradi"
di un concetto. Questa caratteristica è ben rappresentata dall’idea
degli insiemi fuzzy come strumenti per "calcolare con le parole"
(L.A. Zadeh (1996), "Fuzzy logic=Computing with words", IEEE
Transactions on Fuzzy Systems. 4, pp.103-111), che mette in luce l’importanza
di un’interfaccia tra i dati che provengono dal modo fisico e le categorie
attraverso le quali noi comprendiamo ed utilizziamo al meglio quelle informazioni.
Rispetto agli approcci tradizionali di modellazione e gestione delle informazioni
questo rappresenta un passo in avanti nell’ambito di applicazioni territoriali.
Spesso una rappresentazione precisa oltre a non essere possibile, risulta inutilmente
complicata ed il normale linguaggio naturale appare in molti casi sufficiente
a rappresentare le informazioni che derivano dall’osservazione e dall’analisi
del mondo fisico, delle situazioni economiche, sociali e così via. In letteratura
si trovano molte applicazioni di questi concetti, ma sono sviluppate soprattutto
in ambito ingegneristico e tecnologico (controllori fuzzy, sistemi fuzzy),
mentre una minore attenzione hanno ricevuto applicazioni legate ai modelli decisionali
e valutativi, soprattutto in ambito territoriale. L’obiettivo è quello
di introdurre la logica fuzzy nell’ambito dei modelli decisionali
multicriteriali, cercando di superare i loro limiti attuali in termini di rappresentazione
della complessità e dell’imprecisione di dati ed informazioni disponibili.
I metodi di valutazione multicriteriale infatti, pur rispondendo adeguatamente
alle richieste sempre più pressanti di rappresentazione di obiettivi tra
loro conflittuali non riescono a gestire imprecisioni, incertezze, linguaggio
naturale e determinazioni inaccurate se non attraverso la semplificazione e l’annullamento
di tali caratteristiche. In realtà queste caratteristiche – spesso considerate
in modo negativo – sono in molti casi una condizione necessaria del modo in cui
noi apprendiamo concetti o situazioni, e come tali ne fanno parte integrante.
Il loro annullamento, necessario per la rappresentazione algoritmica tradizionale
dei problemi valutativi, rappresenta un punto debole dei metodi multicriteriali,
risolvibile con l’applicazione della logica fuzzy. Con un approccio
di questo tipo, le informazioni che utilizziamo in fase di analisi sono divise
in tre gruppi:
· informazioni imprecise, dove l’imprecisione si riferisce ad una variabile
il cui valore non è noto, ma specificato da un insieme di possibili
valori (l’altezza di Luca è tra 180 e 190 cm, 0, 0);
· informazioni vaghe, dove la vaghezza si riferisce ad una variabile il cui
valore è specificato da un termine linguistico (Luca è alto, 0, 0);
· informazioni incerte, dove l’incertezza sta ad indicare la carenza
di informazioni su una determinata situazione, tale per cui non si riesce a stabilire
la verità di una affermazione (non so se Luca è alto 2 metri).
L’introduzione di metodi formali fuzzy attraverso i quali le informazioni
vaghe ed ambigue verranno trattate matematicamente consente di utilizzare contemporaneamente
le parole ed i numeri all’interno di una formalizzazione matematica del problema
multicriteriale.
Complessità e
vaghezza dei sistemi territoriali: perché un approccio fuzzy?
Nello studio dei sistemi, siano essi un individuo, un’azienda, una città
o una regione, ci troviamo di fronte alla presenza di soggettività, non
completezza ed imprecisione delle informazioni che li riguardano. In particolare
i sistemi spaziali a scala micro, meso e macro, sono il più delle volte
troppo complessi perché asserzioni precise possano essere realistiche ed
efficaci.
La scala micro riguarda generalmente la decisione di un individuo, come ad esempio
la scelta di un lavoro o di una residenza. Consideriamo ad esempio la scelta di
una residenza: il sistema risulta complesso perché interdipendente da altri
bisogni, come quello del lavoro, della comodità, della sicurezza. Per essere
completamente certi di una decisione dovremmo ottenere le informazioni precise
ed inequivocabili riguardanti tutti questi aspetti. Probabilmente però
i limiti di tempo e denaro ci permetteranno di raccogliere solo informazioni parziali
e, spesso, imprecise così che la scelta si baserà su valori di base
come "poca distanza dal lavoro, alta qualità delle finiture, servizi
pubblici efficienti, tasso di criminalità molto basso", dove gli indicatori
non vengono rappresentati in modo preciso e rigoroso, ma da categorie fuzzy
come poca distanza, alta qualità, tasso molto basso.
Questo comunque non ci impedisce di prendere la decisione finale, anzi facilita
la comprensione del sistema nella sua interezza e complessità.
Lo stesso fenomeno si ritrova alla scala meso e macro, ad esempio nello studio
di strutture urbane o regionali. Ad esempio le informazioni sulla transizione
tra zone con usi diverso, la percezione delle distanze o dell’attrattiva
di un luogo sono imprecisi così come le strutture di preferenza di un individuo
o di un gruppo. Possiamo quindi affermare che il comportamento e la struttura
dei sistemi è generalmente imprecisa. Questo per due ragioni: la prima
riguarda il fatto che precisione e complessità sono conflittuali, per cui
un elevato livello di precisione può essere raggiunto solo con sistemi
molto semplici. La seconda riguarda il linguaggio, le percezioni e il ragionamento
degli attori coinvolti, che generalmente sono imprecisi. Il successo dell’applicazione
della matematica classica ai sistemi fisici, ha portato gli studiosi ad utilizzare
gli stessi strumenti per studiare e prevedere i comportamenti dei "sistemi
umani" (in letteratura si definiscono sistemi umani quei sistemi il cui comportamento
è fortemente influenzato dal giudizio umano, dalle percezioni, ecc…,
come ad esempio i sistemi economici, politici, spaziali…), costruendo modelli
deterministici esplicativi. Questi modelli oltre ad essere spesso poco flessibili
e meccanici falliscono nella rappresentazione della complessità, e spesso
l’imprecisione dovuta al linguaggio ed alla complessità del sistema
viene sacrificata per la semplicità ed eleganza analitica del modello.
Per rendere i modelli più flessibili si è allora introdotta la variabile
probabilità, presupponendo che l’incertezza fosse causata da processi
casuali all’interno del sistema, ma l’incertezza di cui ci stiamo occupando
non ha nulla a che vedere con la casualità (Gaines, Zadeh, Zimmermann,
1984). Appare evidente che per risolvere questo tipo di problemi, i metodi convenzionali
rendono precisi concetti che altrimenti sarebbero imprecisi. Un esempio è
dato dalla logica bivalente dove la scelta di un valore di soglia impone un confine
netto che separa gli oggetti che appartengono a quel determinato concetto da quelli
che non vi appartengono. Supponiamo ad esempio di discutere dell’acquisto
di un immobile. Il termine costoso, è un termine che stima una quantità
misurabile, che può essere caratterizzato da un valore di soglia pari a
300 milioni. L’utilizzo della logica bivalente e degli insiemi tradizionali
annulla la vaghezza associata al termine, anche se in realtà quando noi
utilizziamo il termine "costoso" associamo volontariamente tale vaghezza.
La prima formalizzazione di una teoria matematica per affrontare queste problematiche
è di Zadeh (1965), che con il suo scritto "Fuzzy sets"
ha introdotto i primi concetti della logica fuzzy. Attraverso gli strumenti
della logica fuzzy, il termine "costoso" può venire rappresentato
da un insieme fuzzy, con confini imprecisi e una transizione tra appartenenza
e non appartenenza al concetto graduale. Questo rende la teoria dei fuzzy set
uno strumento matematico adatto a manipolare concetti ed informazioni vaghe ed
imprecise.
…
Conclusioni.
I risultati ottenuti dall’applicazione della logica fuzzy a problemi
di analisi e valutazione multicriteriale offrono lo spunto per tracciare alcune
considerazioni di carattere generale. Innanzitutto, l’approccio fuzzy
non si contrappone a quello tradizionale, ma lo contiene e allo stesso tempo
lo supera. Infatti è possibile ottenere i risultati della tesi precedente
semplicemente annullando il livello di fuzziness, mentre aumentandolo ed
inserendolo all’interno di momenti ben precisi esso tende a far emergere
rappresentazioni più fedeli del reale.
Ovviamente non tutti i fenomeni si prestano ad essere analizzati con strumenti
fuzzy, quindi è necessario distinguere i fenomeni che, non essendo
ambigui, non necessitano di questo approccio da quelli che invece ne traggono
vantaggio; questo per non complicare inutilmente modelli e situazioni valutative
già spesso molto complesse e laboriose.
Un secondo punto riguarda la soggettività del metodo, infatti sebbene la
logica fuzzy offra una maggiore capacità di interpretazione del
reale, resta problematica la definizione della funzione di compatibilità
della variabile linguistica, o la funzione di appartenenza di insiemi fuzzy.
Quello che è il punto forte della teoria fuzzy, paradossalmente
pare essere anche un punto debole, sebbene sia necessario tenere presente che
essa dipende sempre e comunque dal contesto semantico entro cui lavoriamo (ad
esempio, il termine costoso, ha una connotazione diversa se indica il prezzo di
un libro o quello di un appartamento), quindi va valutata e stimata attentamente
ogni volta con l’aiuto di esperti.
Questa critica rimanda all’affermazione di Zadeh, per il quale la consapevolezza
di affrontare la complessità del reale richiede di sacrificare la precisione
a favore del significato. Questo ovviamente all’interno di ambiti ben precisi,
poiché l’approccio fuzzy non è un invito al pressapochismo,
ma a valutare i limiti della precisione necessaria ad affrontare ogni situazione
e problema. L’ambito applicativo proposto nella tesi, ammette livelli di
precisione poco elevati, soprattutto quando ci si confronta con problemi con spiccate
caratteristiche qualitative.
Quello che si è voluto proporre in questa tesi è un nuovo approccio
alla complessità e all’ambiguità dei fenomeni territoriali.
Questo approccio richiede che ogni problema sia analizzato e studiato approfonditamente,
prima di essere "fuzzificato", per la necessità di comprendere
il contesto che influenza fortemente la definizione di concetti come variabili
linguistiche, insiemi fuzzy, numeri fuzzy.
L’applicazione ha dimostrato che durante la fase di impostazione e di verifica
dei dati l’analista non riesce a ricondurre tutto a misurazioni certe di
tipo cardinale, forzando le informazioni a sua disposizione e vincolando soluzioni
che potrebbero non risultare corrette. In questo lavoro abbiamo affrontato con
particolare attenzione questo problema, proponendo una soluzione facilmente adattabile
anche ad altri problemi decisionali.
Una minore attenzione è stata data al momento "politico" della
valutazione che riguarda la ricerca della soluzione migliore all’interno
di un contesto con decisori conflittuali. Abbiamo comunque mostrato che è
possibile inserire il linguaggio naturale con cui si esprimono gli attori coinvolti
nel processo decisionale, all’interno di algoritmi e modelli decisionali.
Tuttavia non sono stati approfonditi concetti quali di negoziazione, consenso,
compromesso, attraverso i quali si cerca di raggiungere una soluzione che soddisfi
di tutte le parti interessate.
Gli attuali sviluppi teorici in proposito e le applicazioni presenti in letteratura
dimostrano che anche in questo ambito un approccio fuzzy si rivela strumento
efficace nel cogliere e rappresentare la complessità e l’imprecisione
dei giudizi e delle preferenze, fornendo validi supporti matematici per la soluzione
formale di tali problemi [a tale proposito si rimanda al testo di Kackrzyk J.,
Nurmi H., Fedrizzi M. (a cura di), 1997, Consensus under fuzziness, Kluwer
Academic Publishers, Boston].