L’intervento non richiesto di oggi nasce da un’idea di Lazaro Gamio, graphic editor del New York Times, pubblicata con il titolo “The Workers Who Face the Greatest Coronavirus Risk” il 15 Marzo 2020, praticamente un anno fa[1].

In sostanza, mentre in Italia ragionavamo dell’essenzialità delle produzioni sulla base dei codici ATECO (qui lo spiegone a firma mia di Marco Marrone su Jacobin Italia), sul New York Times compariva un grafico interattivo in cui le professioni venivano posizionate in base a due fattori di rischio contagio: la prossimità con gli altri e la frequenza di esposizione a infezioni e malattie durante il lavoro. Ogni professione veniva rappresentata come un pallino, più o meno grande in base alla quantità di lavoratori e lavoratrici coinvolti/e. Non so se quella rappresentazione o quei dati siano mai stata usati per prendere una qualche decisione negli USA, ma sicuramente mi sembravano un buon punto di partenza, più adeguato, o almeno complementare, ai settori merceologici. Infatti, la classificazione delle professioni riguarda le attività e prende in considerazione le mansioni effettivamente svolte dai lavoratori e lavoratrici. Per intenderci, lavorare in un supermercato comporta un certo fattore di rischio che sarà diverso per chi sta in barriera casse e chi sta in magazzino. O, per stare sull’attualità, lavorare nel comparto dell’istruzione comporta fattori di rischio diversi tra un docente universitario e un/a maestro/a di scuola dell’infanzia. Chiaramente in certi settori la distinzione tra le professionalità impiegate non ha molto senso e il settore è una buona proxy di quello che c’è dentro, ma descrivere le persone per le merci che producono continua a sembrarmi una cosa spesso poco utile, oltre che svilente.

Come dicevo, da questi ragionamenti è passato un anno. Se la propongo oggi è per due ragioni. La prima è che nonostante tutti gli sforzi fatti dalla popolazione in questi 12 mesi, non sembra passato così tanto tempo dal Marzo 2020 e stiamo ancora lì, con le scuole chiuse e l’accaparramento per le dosi dei vaccini – ieri erano le mascherine. La seconda è che i dati mi sono arrivati un paio di giorni fa [2].

Di che dati si tratta? In Italia non abbiamo una base informativa come O*net negli Stati Uniti. La cosa che più ci si avvicina è il lavoro fatto dall’Inapp, ex Isfol, insieme ad Istat e che va sotto il titolo di atlante delle professioni.  Il sistema, mai aggiornato online – che io sappia – permette la navigazione per professioni e ne descrive le specificità, tra cui le condizioni e i fattori di rischio. Questa descrizione è basata sull’Indagine Campionaria sulle Professioni (ICP), i cui dati sono stati rilevati attraverso 16.000 questionari raccolti su un campione rappresentativo delle 800 Unità Professionali. Si tratta di dati raccolti nel 2007 e poi aggiornati nel 2013 (su questo arrivo più avanti).

Tra le variabili disponibili, due sono sovrapponibili a quelle usate da Gamio e riguardano le risposte date a due domande  “Quanto spesso il suo lavoro richiede di esporsi a malattie o infezioni?” e “Nello svolgimento del suo lavoro quanto è fisicamente vicino ad altre persone?”. In fondo riporto la scala utilizzata.

Il risultato è quello rappresentato nel grafico interattivo qui sotto (per vedere a tutto schermo click sul tasto in basso a destra).

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Cosa (e quando) vediamo nel grafico?

Esattamente come anticipato, ciascuna classe professionale (così si chiamano i gruppi al III digit) è collocata in base ai due fattori di rischio individuati e sintetizzati in una scala da 0 a 100, dove 100 è il rischio maggiore. Le classi professionali hanno dimensioni e colori diversi in base, rispettivamente,  al peso di ciascuna classe rispetto al totale di lavoratori coinvolti e al peso della componente femminile che svolge quella professione. In sostanza, più il pallino è grande, più persone lavorano in quella posizione, più il pallino è scuro, maggiore è la presenza di lavoratrici sul totale degli addetti. A differenza delle condizioni di lavoro descritte sulla base di informazioni raccolte nel 2013, queste ultime due dimensioni sono aggiornate al primo semestre del 2020. Ci dicono, cioè, ferme restando le condizioni di lavoro, quante persone erano più o meno esposte all’inizio della fase pandemica.

Il limite temporale è una questione rilevante. Da un lato è opportuno chiedersi se una descrizione delle condizioni di lavoro raccolte nel 2013 sia o meno valida anche per il 2020 (non parlo appositamente di 2021). Di sicuro sarà così in alcuni ambiti, ma di certo non lo sarà in altri. L’ipotesi è che i valori medi al dettaglio utilizzato (classe professionale) possano essere meno suscettibili alle innovazioni dei dettagli maggiori, come le unità professionali, ma per dirlo con più certezza servono dati aggiornati, che non abbiamo. Dall’altro, il limite temporale può rappresentare un vantaggio, poiché costituisce una fotografia pre-covid, quindi della situazione più probabile all’avvio della fase pandemica. C’è poi da dire che lo stesso metodo è stato stato utilizzato anche nel rapporto Inapp  “LAVORATORI A RISCHIO DI CONTAGIO DA COVID-19 E MISURE DI CONTENIMENTO DELL’EPIDEMIA“. Ora, nel rapporto non si capisce se hanno utilizzato un qualche aggiornamento, pare di no,  ma in ogni caso mi è sembrato un tentativo interessante.

Il secondo passaggio che propongo è sintetizzato nei grafici qui sotto, in cui le stesse informazioni sono state raggruppate per settore ATECO, al secondo digit. In questo caso, ogni settore è collocato in base alla media dei valori di H21 e H29 relativi alle classi professionali che lo compongono. Ho poi inserito in un secondo grafico, visibile cliccando sulla seconda scheda in alto a sinistra, il peso della componente femminile in ciascun settore.

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Proviamo adesso a dare una lettura di insieme.

In questa seconda rappresentazione vediamo come i settori più esposti, sono quelli che normalmente sono riferibili al care, la cura, il sanitario e socio-assistenziale. Sono infatti i settori in cui maggiore è la presenza di professioni fortemente esposte, come le Professioni qualificate nei servizi sanitari e sociali, i Medici, i Tecnici della salute e le professioni non qualificate nei servizi sanitari ed educativi. Li vediamo tutti insieme nel primo grafico, nella zona in alto a destra. Vediamo anche come l’incidenza femminile sia tra le più alte nel mercato del lavoro, diminuisce solo tra i medici, dove arriva al 44,4%, ben al di sotto dei valori che vanno tra il 70 e il 90% delle altre professioni, ma anche più basso del 65% rilevato per l’intero settore sanitario. Non posso entrare nel merito di questa osservazione. Mi scapperebbe da dire che si tratta degli esiti della discriminazione di genere nelle case, ma anche del mercato del lavoro e di un sistema di welfare che concorre, con quello educativo, a contrastare l’emancipazione femminile dal doversi prendere cura di qualcuno o qualcosa, ma poi so già che aprirei un vaso di Pandora infinito che non sarei in grado di richiudere. Piuttosto, tornando a quanto rappresentato, mi pare interessante notare che quelli sanitario e socio-assistenziale sono anche i settori in cui sono stati denunciati più infortuni COVID-19. Il bollettino Inail, mensile, indica che da inizio pandemia il 64,6% degli infortuni COVID-19 (i contagi in occasione da lavoro) sono riconducibili al settore nel settore Q (sanità, socio assistenziale). Potrebbero essere anche maggiori se si considera che i medici non sono assicurati tramite l’Inail. Il rapporto Inail fornisce anche un’altra osservazione pertinente a queste considerazioni e cioè il fatto che il 69,6% degli infortuni denunciati è riferibile a lavoratrici.

Stando alla rappresentazione dei settori, quello dell’Istruzione è il secondo più esposto. Si tratta però di un settore composito. Come anticipato va dal maestro/a della primaria, fino a docenti universitari. Due classi professionali che sono nettamente distinte nel primo grafico. Il primo è ben visibile sulla destra del grafico, il secondo va cercato nella zona con maggiore concentrazione e in particolare lo si individua all’altezza di H21 = 42,05 e H29 = 7,06, ovviamente molto più chiaro del primo, visto che qui l’incidenza femminile è pari al 37,4%, mentre tra i docenti di scuola primaria e secondaria è del 97%. A differenza del socio-sanitario, nelle statistiche Inail l’istruzione è in fondo al grafico con lo 0,7% di infortuni denunciati a Gennaio 2021.

Chiaramente le chiusure e la didattica a distanza hanno inciso sul contenimento dei contagi in occasione di lavoro, così come per altri settori che si caratterizzano per un’elevata esposizione, ma scarso numero di denunce. Tra questi c’è quello dei servizi personali. Anche in questo caso l’incidenza femminile è molto alta, ma chiusure da una parte ed elevata incidenza di lavoro irregolare dall’altra (l’Istat stima per il settore degli altri servizi una media del 23% di lavoro non regolare nel 2018), tengono il comparto ben lontano dal destare preoccupazioni sanitarie. Si aggiunga a questo che una classe professionale o un settore può essere omogenea per le attività svolte o i beni venduti, ma non per le caratteristiche contrattuali. Si pensi al socio-sanitario e che lì ci sono i dipendenti pubblici e quelli delle cooperative sociali – per dirne una.

Continuando il raffronto, nelle statistiche dell’Inail il secondo comparto con più denunce è quello dell’amministrazione pubblica (9,2%) di infortuni denunciati. Si tratta di un settore che stando ai dati elaborati non sembrerebbe così tanto esposto (H21 = 49,6 e H29 = 6,8), ma in quel settore c’è anche tutto il pezzo delle forze armate e di vigilanza oltre che quello degli sportelli aperti al pubblico e andando a cercare le singole unità professionali troveremmo alcune di queste proprio nell’area di destra del primo grafico, quella insomma di maggior esposizione.

Le letture dei dati potrebbero proseguire, ma una descrizione infinita non è lo scopo di questo post. L’obiettivo, piuttosto, era e rimane quello di dare la possibilità, a chi ne avesse bisogno, di avere qualche strumento in più per rivendicare un diritto o prendere una decisione. Obiettivo che è andato via via sovrapponendosi all’esigenza di mostrare le difficoltà e le ambiguità conoscitive dovute a basi informative che restano poco curate o comunque poco accessibili. Ciò è vero anche quando tali strumenti potrebbero giocare un ruolo significativo nel processo di policy. Non perché la politica debba essere, ancora più di così, una questione tecnica, ma perché possa ridursi il rischio di politiche e decisioni inconsapevoli.

Questioni di metodo

Come anticipato, qui riporto alcune osservazioni di metodo, necessarie a chi volesse approfondire o magari ripartire da qui per fare altro o lo stesso, meglio.

Diversamente dal lavoro di Gamio, ho usato le professioni identificate al terzo digit, che sono degli aggregati. Due le ragioni. La prima, meno rilevante, è che già così il grafico mi sembrava fin troppo popolato. La seconda, più importante, è che al terzo digit è possibile fare il match con i micro-dati della rilevazione continua delle forze di lavoro dell’Istat e quindi aggiornare le informazioni con numerosità della popolazione e sesso. L’aggregazione al III digit è il valore medio dei valori assunti da H21 e H29 al V digit.

I dati mostrati per settore sono invece la media dei valori di H21 e H29 assunti per le professioni di ciascun settore al secondo digit (ATE2D).

I dati della’Indagine delle Professioni sono quelli pubblici, forniti dall’Inapp insieme ai metadata dove troviamo la “chiave di lettura” in centesimi delle modalità delle variabili H21 e H29:

Variabile	Nome scala	Valore	Modalità
H21 – Vicinanza fisica ad altre persone nello svolgimento del lavoro	vicinanza	0	1 – Non lavoro vicino ad altre persone
	vicinanza	25	2 – Lavoro con altri ma non vicino (es. ufficio privato)
	vicinanza	50	3 – Appena vicino (es. stanza condivisa con altri)
	vicinanza	75	4 – Moderatamente vicino (es. a distanza di un braccio)
	vicinanza	100	5 – Molto vicino (es. quasi a contatto)
H29 – Frequenza esposizione a malattie o infezioni	frequenza	0	1 – Mai
	frequenza	25	2 – Una o più volte l’anno
	frequenza	50	3 – Una o più volte al mese
	frequenza	75	4 – Una o più voltre alla settimana
	frequenza	100	5 – Ogni giorno

[1] Parte dei materiali e dei ragionamenti qui raccolti sono nati come tentativi di risposta alle domande di CC, giornalista.

[2] In realtà l’Inapp è stato velocissimo nell’invio, solo che la diffusione dei dati è disponibile da circa un paio di settimane.