La gentrificazione è uno dei fenomeni urbani più discussi degli ultimi decenni: quartieri popolari che, spesso nel giro di pochi anni, si trasformano in aree di pregio, con conseguente aumento dei prezzi e spostamento delle fasce di popolazione a reddito più basso. Ora, un gruppo di ricercatori italiani e internazionali ha sviluppato un modello matematico in grado di simulare e prevedere questo processo.

Lo studio, pubblicato sulla rivista Advances in Complex Systems, è stato condotto dall’Istituto di Scienze e Tecnologie dell’Informazione “Alessandro Faedo” del Consiglio Nazionale delle Ricerche (Cnr-Isti) e dalla Scuola Normale Superiore (Sns) di Pisa, in collaborazione con le Università di Bari e di Oxford.

Il modello creato dai ricercatori rappresenta una città popolata da individui suddivisi in tre fasce di reddito – basso, medio e alto – e ne simula i comportamenti abitativi: cercare case accessibili, trasferirsi in zone economicamente compatibili o, nel caso dei più benestanti, investire in aree in trasformazione. Secondo i risultati, basta una piccola disuguaglianza economica o un modesto investimento da parte di cittadini ad alto reddito (circa il 5% della popolazione) per innescare dinamiche di esclusione e sostituzione sociale.

«Il nostro modello mostra che la gentrificazione può emergere spontaneamente, anche senza intenzioni esplicite da parte degli individui», spiega Giovanni Mauro, ricercatore della Scuola Normale e autore principale dello studio. «Il vantaggio è che, a differenza degli studi basati solo sui dati dei censimenti – che permettono di osservare i fenomeni a distanza di anni – questo approccio analizza i flussi di spostamento quasi in tempo reale, permettendo di individuare segnali precoci di cambiamento urbano».

Il cuore del modello è la “rete dinamica” di spostamenti: cicli di trasferimenti abitativi e pressioni economiche che riproducono fedelmente quanto osservato nelle grandi città. «Il nostro obiettivo è capire come scelte individuali, dettate da vincoli economici e attrattività dei quartieri, si traducano in trasformazioni su larga scala», aggiunge Luca Pappalardo, ricercatore senior del Cnr-Isti e coordinatore dello studio.

Secondo Renaud Lambiotte, professore all’Università di Oxford e coautore, «la novità è che i segnali della gentrificazione emergono nei flussi di mobilità, non nei dati statici. È un cambio di paradigma nello studio delle città».

Il team sta ora testando il modello su dati reali di mobilità residenziale con l’obiettivo di sviluppare strumenti predittivi a supporto delle politiche urbane. Questi strumenti potrebbero permettere a pianificatori e amministrazioni di intervenire in modo preventivo, attenuando gli effetti più problematici della gentrificazione e favorendo uno sviluppo urbano più equo e sostenibile.