L'impatto del Machine Learning sul Miglioramento dei Servizi Sociali

Abstract

ll machine learning (ML) sta rivoluzionando diversi settori, tra cui quello dei servizi sociali, offrendo strumenti innovativi per migliorare la qualità e l’efficienza degli interventi. Questa tesi esplora l’impatto del ML nell’ambito dei servizi sociali, analizzando come queste tecnologie possano supportare la personalizzazione degli interventi, l’allocazione delle risorse e la previsione di bisogni emergenti.

Attraverso una revisione della letteratura e casi studio, vengono esaminati i principali ambiti di applicazione: dalla prevenzione del disagio sociale alla gestione delle emergenze, fino al monitoraggio delle condizioni di vulnerabilità. Il ML consente, ad esempio, di identificare pattern nascosti in grandi moli di dati, permettendo agli operatori sociali di intervenire in maniera più mirata. Inoltre, algoritmi predittivi possono essere utilizzati per rilevare precocemente rischi di esclusione sociale o abuso, contribuendo a strategie di prevenzione più efficaci.

Nonostante le potenzialità, l’adozione del ML nei servizi sociali solleva anche questioni etiche e operative. Tra queste, la necessità di garantire la trasparenza degli algoritmi, la tutela della privacy degli utenti e il superamento delle possibili discriminazioni algoritmiche. La tesi propone una riflessione critica sull’importanza di un approccio responsabile nell’implementazione del ML, sottolineando il ruolo cruciale della collaborazione tra tecnologi, operatori sociali e policy maker.

Machine learning (ML) is revolutionizing various sectors, including social services, by offering innovative tools to improve the quality and efficiency of interventions. This thesis explores the impact of ML in the field of social services, analyzing how these technologies can support the personalization of interventions, resource allocation, and the prediction of emerging needs.

Through a review of the literature and case studies, the main areas of application are examined: from the prevention of social distress to emergency management and monitoring conditions of vulnerability. ML, for example, makes it possible to identify hidden patterns in large datasets, enabling social workers to intervene more effectively. Moreover, predictive algorithms can be used to detect early risks of social exclusion or abuse, contributing to more effective prevention strategies.

Despite its potential, the adoption of ML in social services also raises ethical and operational issues. These include the need to ensure algorithm transparency, protect user privacy, and overcome potential algorithmic biases. The thesis offers a critical reflection on the importance of a responsible approach to implementing ML, emphasizing the crucial role of collaboration between technologists, social workers, and policymakers.