GIS e analisi spaziale dei fenomeni immigratori. Metodi e casi di studio

Giuseppe Borruso

Abstract


The paper is focused on the use of GIS and spatial data to study the characteristics of immigrant population with particular reference to their spatial distribution and their tendency to cluster in certain parts of a city, with the risk of generating ethnic enclaves or ghettoes. Methods used in the past to  measure segregation and other characteristics of immigrants have long been aspatial, and therefore did not consider relationships between people within a city. In this paper attention is given to methods of analysing the residential immigrant distribution spatially, with particular reference to segregation indices and density-based methods. The analysis focuses on the Municipality of Trieste (Italy) as a case study to test different methods for the analysis of immigration, and particularly to compare traditional indices, such as Location Quotients and the Index of Segregation, to different, spatial ones, both based on Kernel Density Estimation functions, such as the S index.

L’article se concentre sur l’utilisation du GIS et des données spatiales
pour étudier les caractéristiques de la population immigrante, notamment
sa répartition spatiale et sa tendance à se regrouper dans certains
secteurs de la ville, au risque de créer des enclaves ou des ghettos ethniques. Les méthodes utilisées autrefois pour mesurer les phénomènes
de ségrégation et les autres caractéristiques des immigrants ontlongtemps été non spatiales, et ne tenaient donc pas compte des relations entre les gens au sein d’une ville. Cet article attire l’attention sur les méthodes d’analyse de la distribution spatiale du logement immigrant, en référence notamment aux indices de ségrégation et aux méthodes basées sur la densité. L’analyse s’intéresse surtout à la Municipalité de Trieste (Italie) qui sert de cas type pour tester différentes méthodes d’analyse de l’immigration, et en particulier pour comparer les indices traditionnels, comme les Quotients de Localisation et l’Index de Ségrégation, et les indices spatiaux fondés à la fois sur les fonctionsd’Estimation de la Densité par la méthode du Noyau (Kernel Density Estimation) et l’index S.


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DOI: https://doi.org/10.13133/1125-5218.15306

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DIREZIONE

Riccardo Morri  (Direttore, Sapienza Università di Roma)

Floriana Galluccio (Condirettrice, Università degli Studi di Napoli L'Orientale)

Marco Maggioli (Condirettore, Libera università di lingue e comunicazione IULM di Milano)

Petros Petsimeris (Condirettore, Université Paris I Panthéon-Sorbonne)

 

 

COMITATO SCIENTIFICO

Tiziana Banini (Sapienza Università di Roma), Giovanni Calafiore (Sapienza Università di Roma), Francesco M. Cardarelli (Consiglio Nazionale delle Ricerche), Flavia Cristaldi (Sapienza Università di Roma), Joe T. Darden (Michigan State University), Gino De Vecchis (Sapienza Università di Roma), Paolo Di Giovine (Sapienza Università di Roma), Lila Leontidou (Hellenic Open University), Rubén Camilo Lois González (Universidad de Santiago de Compostela), Claudio Minca (Università di Bologna), Cosimo Palagiano (Accademia Nazionale dei Lincei), Giovanni Paoloni (Sapienza Università di Roma), Emanuele Paratore (Sapienza Università di Roma), Cristiano Pesaresi (Sapienza Università di Roma), Lidia Piccioni (Sapienza Università di Roma), Luca Romagnoli (Sapienza Università di Roma), Luca Serianni (Sapienza Università di Roma), Alberto Sobrero (Sapienza Università di Roma)


COMITATO DI REDAZIONE

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COMITATO DEI REFEREE

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ISSN 1125-5218