Un gruppo di ricercatori italiani, insieme a colleghi dell’Università di Oxford, ha sviluppato un modello matematico innovativo per studiare la gentrificazione urbana, cioè quel processo per cui quartieri popolari vengono gradualmente trasformati in aree di pregio, spesso con l’arrivo di residenti con redditi più alti e l’allontanamento delle fasce più deboli.

Il modello, creato da Giovanni Mauro (Scuola Normale Superiore), Luca Pappalardo (CNR-Isti), Nicola Pedreschi (Università di Oxford e Università di Bari) e Renaud Lambiotte (Università di Oxford), mostra che basta un piccolo intervento da parte del 5% più ricco della popolazione – come investimenti immobiliari o trasferimenti in zone popolari – per innescare dinamiche spontanee di esclusione sociale e sostituzione residenziale. In altre parole, anche senza una volontà esplicita, le scelte abitative dei più abbienti possono trasformare profondamente la struttura sociale dei quartieri.

A differenza degli studi tradizionali, che si basano su dati aggregati come i censimenti, questo modello utilizza strumenti della scienza delle reti (network science) per costruire reti dinamiche di spostamento. Analizzando come le persone si muovono nel tempo tra i quartieri, è possibile individuare segnali precoci della gentrificazione, molto prima che i cambiamenti diventino visibili nei dati ufficiali. Questo approccio rappresenta un cambio di paradigma nello studio delle trasformazioni urbane.

Secondo i ricercatori, il modello riproduce fedelmente i meccanismi osservati nelle grandi città reali e può diventare uno strumento predittivo per supportare le amministrazioni pubbliche. L’obiettivo è consentire ai pianificatori urbani di intervenire in anticipo, evitando che i processi di gentrificazione diventino irreversibili e tutelando così le fasce più vulnerabili della popolazione.

Il lavoro è stato pubblicato sulla rivista internazionale Advances in Complex Systems e ha già ricevuto importanti riconoscimenti nel 2025, tra cui il “Best Talk Award” alla Conference on Complex Systems (CCS) e alla International Conference on Network Science (NetSci). Attualmente, il modello è in fase di test su dati reali di mobilità residenziale.

Il paper è disponibile al link: https://arxiv.org/abs/2410.18004