Perche' la coppia scoppia

Che cosa offre in più l'intelligenza artificiale rispetto ai modelli statistici tradizionali, così come l'analisi di regressione, per indagare i comportamenti familiari, come ad esempio quello delle coppie e in particolare i fattori dello scioglimento di un'unione?
Con Bruno Arpino (dell'Università di Firenze) e Marco Le Moglie (dell'Università Cattolica di Milano) abbiamo analizzato i dati di oltre 2.000 coppie tedesche, sposate o conviventi, seguite per una dozzina di anni in media dall'indagine annuale GSOEP (German Socio-Economic Panel), di cui oltre 900 sono terminate con una separazione. Adottando un approccio di machine learning (nello specifico il Random Survival Forests) la procedura ha trovato da sola la relazione fra i vari fattori contenuti nel database.

In questo caso si trattava di oltre 40 fattori, dall'età al livello di istruzione, dalla salute ai tratti psicologici della personalità: questa mole di dati grezzi è stata data "in pasto" al ML, senza fare precise ipotesi, ma indicando semplicemente come evento di interesse la rottura dell'unione, e l'algoritmo ha indicato l'influenza di essa di ogni fattore contenuto nei dati. Le variabili che maggiormente minacciano la stabilità di un'unione sono state identificate con una precisione del 70% (una capacità predittiva ben maggiore del 50%, risultato medi dei tradizionali metodi di regressione). Non solo il ML è in grado di scoprire i fattori legati alla rottura delle coppie, ma riesce anche a utilizzare questa conoscenza per prevedere la fine di un'unione prima che questa avvenga. Questo anche perché, invece di sottoporre tutti i dati a disposizione dell'algoritmo creato ad hoc, metà sono stati utilizzati per istruire l'algoritmo stesso e con l'altra metà è stata verificata la validità dei risultati.
I risultati dell'analisi sono molto interessanti, soprattutto perché la metodologia di ML è in grado di indicare l'importanza relativa dei vari fattori sulla rottura dell'unione. Fattori che in precedenti studi erano risultati particolarmente influenti hanno invece qui perso di rilevanza, come la disoccupazione, l'elevato grado di istruzione e di reddito dei partners.
I quattro maggiori fattori di rischio, in ordine decrescente, emersi dallo studio sono la soddisfazione personale, la quantità di lavoro retribuito della donna, alcuni fattori della personalità e l'età.
Il fattore più predittivo di separazione è la soddisfazione personale: se entrambi i partner sono insoddisfatti ovviamente la coppia non dura. Meno ovvio è che sia emerso anche un forte calo di stabilità quando la donna è molto soddisfatta dell'unione, e l'uomo lo è molto meno, mentre l'effetto a parti invertite è meno evidente. Se la donna lavora molte ore fuori casa, il rischio di separazione o di divorzio è più alto, anche quando l'uomo è più partecipe ai compiti domestici (ma questo risultato non è una novità e viene nella letteratura classica spiegato con una maggiore agency e indipendenza delle donne che lavorano. Per i tratti della personalità, un'alta "estroversione" nell'uomo (classicamente legata ad una più alta infedeltà) e una bassa "apertura" della donna, meno adattabile ai cambiamenti portati dalla convivenza, sono i tratti più legati alla fine della coppia. Così come una bassa "coscienziosità" di entrambi i partner (intesa come capacità organizzativa nella vita quotidiana, e quindi - se bassa - come disordine e incapacità di rispettare gli impegni) non aiuta a stare insieme.

Ma anche un livello troppo alto o basso di "nevroticismo" può essere un problema. Questo risultato può essere interpretato come il fatto che si soffre eccessivamente di ansia, gelosia, sensi di colpa, preoccupazione o rabbia chiaramente complica la relazione di coppia (questo soprattutto per le donne, ma, d'altra parte, chi non prova affatto questo tipo di emozioni potrebbe indurre l'altro a leggere quel tratto di personalità come scarso interesse (in questo caso per l'uomo). Non sono emerse però coppie di personalità particolarmente legate alla rottura della relazione. Infine, per l'età, tendenzialmente le coppie molto giovani sono più instabili, ma solo per le donne dopo i 40 anni la stabilità nei rapporti si intensifica, mentre per gli uomini no.
L'analisi con ML non è scevra da limiti. In questo caso il maggiore è quello di riferirsi alla sola Germania e anche di avere pochi dettagli sugli aspetti psicologici dei partners. Tuttavia, da un punto di vista metodologico lo studio dimostra le grandi potenzialità delle tecniche di ML nella ricerca demografica e sociologica in generale, mettendone in evidenza l'abilità di tenere sotto controllo e analizzare un grande numero di fattori predittivi, di trovare automaticamente relazioni lineari e non, o additive o non, tra questi e l'outcome, con una maggiore precisione e robustezza contro la collinearità rispetto i metodi comunemente utilizzati.