Il progetto FOSSR, finanziato dal Piano Nazionale di Ripresa e Resilienza (PNRR), organizza un online seminar gratuito dedicato alla Policy Learning Platform (PLP), uno strumento innovativo per l’apprendimento di politiche ottimali basate sui dati. L’appuntamento è fissato per il 19 febbraio 2025, dalle 15:00 alle 17:00, e si svolgerà interamente online.
La Policy Learning Platform consente di apprendere empiricamente una politica ottimale basandosi su dati e osservazioni ottenuti da politiche precedenti (uguali o simili) già implementate.
L’online seminar esplorerà tre approcci principali per l’ottimizzazione empirica del welfare: threshold-based, linear-combination e decision-tree, illustrando le loro applicazioni su tre piattaforme: Stata, R e Python.
Relatori e interventi
- Giovanni Cerulli (IRCrES-CNR) presenterà il pacchetto OPL per Stata, evidenziandone le funzionalità e gli strumenti per la valutazione degli effetti delle politiche.
- Federico Brogi (ISTAT) illustrerà l’implementazione dell’OPL in R, con un focus sui vantaggi per chi opera nella ricerca sociale e nella valutazione delle politiche.
- Fabrizio De Fausti (ISTAT) approfondirà l’uso del pacchetto OPL in Python, mostrando il potenziale degli algoritmi di machine learning nell’analisi delle politiche.
Interverranno, in qualità di discussant, Marco Ventura (Sapienza Università di Roma) e Barbara Guardabascio (Università di Perugia), offrendo spunti di riflessione sull’applicabilità della Policy Learning Platform nel contesto delle politiche pubbliche.
L’online seminar si inserisce nel programma di formazione promosso da FOSSR per la comunità scientifica e accademica, con l’obiettivo di diffondere metodologie avanzate di open science e strumenti innovativi per l’analisi e l’uso di dati affidabili.
Il seminario, della durata di due ore, si svolgerà come indicato alla pagina dedicata all’evento: https://www.fossr.eu/eventi/the-fossr-plp-a-tutorial/.
*image credits: Mihail Ribkin on Unsplash