Gli ultimi decenni sono stati caratterizzati da un susseguirsi di eventi che rendono cogente un cambiamento di prospettiva sui criteri di scelta degli interventi finalizzati allo sviluppo del territorio. Il continuo ed incontrollato inurbamento delle città, avviato soprattutto nel secondo dopoguerra con una crescita esponenziale a livello globale, ha determinato la formazione di veri e propri slums dei ceti meno abbienti, che costituiscono, specialmente nelle città occidentali, l'espressione di un contemporaneo apartheid urbano. Il termine gentrification, inizialmente associato ad un fenomeno di rinascita economica di un quartiere urbano (Glass, 1964), ha assunto col tempo una valenza negativa, corrispondente ad un mero ricambio di "classe" sociale, con la conseguente espulsione delle categorie più povere dalle zone interessate dagli interventi di rigenerazione. A partire dalla metà del secolo scorso, il motore della rendita urbana ha condizionato significativamente le decisioni pianificatorie delle Pubbliche Amministrazioni (Berdini, 2019), creando di frequente dei nuovi quartieri privi di spazi di interesse pubblico sufficientemente fruibili. Si parla, in tale contesto, del tramonto di una idea "ospitale" di città (Scandurra, 2003). La crisi economica innescata dai subprime americani a partire dall'agosto del 2007 ha ulteriormente accentuato le disparità sociali, evidenziando gli impatti macro-economici causati, nell'era della globalizzazione, da un uso inappropriato degli strumenti di finanza innovativa. Allo stesso tempo, lo sviluppo industriale ha generato danni ambientali irreversibili, per i quali si propongono soluzioni resilienti, come la riduzione del consumo di suolo. Secondo le stime della Commissione Europea (2018), ogni anno in Europa un'area di circa 1.000 km2, equivalente alla superficie della città di Berlino, viene definitivamente impermeabilizzata a seguito della costruzione di edifici, infrastrutture e reti viarie. La questione è particolarmente sentita nei Paesi ad elevata densità abitativa (tra cui l'Italia) che presentano dati in preoccupante crescita, soprattutto nelle periferie urbane, nelle zone costiere e nelle aree centrali a maggiore domanda di localizzazione (Commissione Europea, 2012; ISPRA, 2017). Gli obiettivi dell'Unione Europea per gli Stati membri puntano all'azzeramento del soil sealing entro il 2050, evitando l'impermeabilizzazione di aree naturali e compensando la componente "non evitabile" con la rinaturalizzazione di un'area di estensione almeno uguale, che possa generare gli stessi effetti ecosistemici che erano forniti dai suoli compromessi.
A queste istanze economiche, sociali ed ambientali si aggiungono le incertezze sul prossimo futuro correlate alla pandemia in corso (Covid-19). Si prevede che l'inattività involontaria dei settori produttivi avrà degli impatti consistenti sull'economia reale, provocando, da una parte, la chiusura di numerose aziende che già risentivano dell'onda lunga della crisi del 2007, dall'altra, una contrazione - almeno nel breve-medio periodo - della domanda di beni di consumo e di investimenti da parte delle famiglie, a causa sia di una minore disponibilità reddituale sia di una maggiore propensione al risparmio, al fine di garantirsi un paracadute nel caso di nuovi eventi anomali.
In tale contingenza, diventa imprescindibile ricorrere, nella scelta degli interventi di sviluppo del territorio, a modelli di supporto alle decisioni che consentano di identificare soluzioni progettuali sostenibili - in termini economici, sociali ed ambientali - ed in grado di valorizzarne le capacità di adattamento a modifiche "anomale" degli scenari inizialmente ipotizzati.
La presente ricerca intende sviluppare e sperimentare modelli di supporto alle decisioni per la definizione e selezione degli interventi sul territorio. In particolare, l'ambito di riferimento concerne il recupero e la riqualificazione del patrimonio edilizio esistente. I modelli dovranno essere caratterizzati da un'elevata flessibilità, in maniera da adeguare i dati di input (parametri edilizi, destinazioni d'uso, standard urbanistici, dimensioni degli alloggi, livello di rifiniture del realizzato, materiali utilizzati, ecc.) a possibili cambiamenti delle condizioni di mercato, e consentiranno in tal modo di addivenire a soluzioni sostenibili - in termini economici, sociali ed ambientali - per i soggetti coinvolti. Costruiti mutuando logiche di goal programming e di gestione dei big data (regressioni, reti neurali artificiali, algoritmi genetici, sentiment analysis, etc.), i modelli saranno testati in diversi contesti territoriali e per diverse tipologie di intervento, in maniera da i) definire un ventaglio delle possibili soluzioni e dei punti di forza e di debolezza dello strumento a seconda delle situazioni considerate, ii) valutare e monitorare l'adattabilità dei diversi progetti a shock socio-ambientali improvvisi anche in contesti economici consolidati, ovvero giudicati "a basso rischio" di investimento, ma che richiedono accurate verifiche ex ante circa gli effetti generati dai repentini cambiamenti degli scenari di riferimento.
L'implementazione dei modelli anche in ambiente GIS consentirà di definire delle mappe tematiche valutative, in grado di rappresentare graficamente le situazioni caratterizzate da fenomeni di mercato omogenei ed i diversi rischi associabili a ciascun intervento, nonchè di comparare i risultati ottenuti per i diversi ambiti territoriali considerati.

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