Measuring Patriarchy in Italy

Oggi vi parlo di un articolo di cui ho scoperto l’esistenza durante le ricerche per La società italiana è patriarcale?

Nello specifico, stavo facendo snowballing (ricerca dei correlati a un articolo, basandosi sia sulla lista bibliografica nell’articolo stesso sia su altri studi che citino quest’ultimo) su Google Scholar, e tramite le parole chiave “measuring patriarchy” mi sono imbattuta in uno studio che, a partire dal titolo, sembrava proprio fare al caso mio.

Scritto da tre ricercatrici italiane, si pone un obbiettivo ambizioso ma tutto sommato lineare: provare a costruire, per la prima volta, un indice del patriarcato per l’Italia. Un’operazione concettualmente simile al più noto Gender Equality Index, calcolato annualmente dall’Istituto Europeo per la Parità di Genere (EIGE), che mira a quantificare il divario di genere in vari ambiti — economia, lavoro, salute, educazione, potere — attraverso una serie di metriche standardizzate.

Ora, misurare fenomeni complessi come la parità di genere o addirittura il “patriarcato” non è semplice. Parliamo di concetti astratti, stratificati, culturalmente variabili e spesso non osservabili direttamente. Eppure, tentare di tradurli in indicatori quantificabili può essere utile: non per ottenere una verità assoluta, ma per avere una mappa approssimativa, uno strumento che aiuti a individuare tendenze, criticità e differenze territoriali.

Proprio per questo è importante fare attenzione a come si misurano queste cose. Il GEI, ad esempio, pur essendo il riferimento europeo più autorevole, nella letteratura metodologica è stato spesso criticato. Ad esempio, si parla di un problema del “correction coefficient”, che finisce per misurare più i livelli generali di sviluppo di un paese che le reali differenze tra donne e uomini [Schmid & Elliot 2023]. Inoltre, il GEI parte da un presupposto raramente esplicitato, cioè che il gap rilevante sia solo quello che penalizza le donne. Qualunque divario che le favorisca, o che svantaggi gli uomini (in ambiti come salute, mortalità, istruzione o benessere), non viene considerato. Questo non lo rende inutile — anzi. Ci ricorda però che come ogni indice misura solo alcune, non tutte, le dimensioni della parità.

Tornando al nostro paper: Measuring Patriarchy in Italy si colloca in questa tradizione ma con un ambito diverso. L’articolo non adotta una definizione specifica e rigida di patriarcato — anche perché, come ricordano le autrice, il termine è ampio e controverso — ma lo descrive come un insieme di relazioni socio-culturali in cui il potere tende a essere concentrato negli uomini, nelle generazioni più anziane e nei nuclei patrilineari, influenzando comportamenti e ruoli sociali. L’indice proposto cerca di catturare questo fenomeno attraverso quattro dimensioni:

• dominio degli uomini sulle donne,
• dominio degli anziani sui giovani,
• grado di patrilocalità,
• dominio socio-economico (che include indicatori su lavoro, istruzione, denaro, accesso alle risorse, ecc.).

Va detto anche che questo non è il primo tentativo di costruire un “patriarchy index”. Il lavoro di Aloè, Corsi e Zacchia si ispira infatti a uno studio del 2016 di Siegfried Gruber e Mikołaj Szołtysek, The Patriarchy Index: A comparative study of power relations across historical Europe [Gruber et al. 2016]. È proprio in quel paper che il termine “indice di patriarcato” compare per la prima volta:

Questo indice composito […] incorpora una serie di variabili relative al comportamento familiare, tra cui la nuzialità e l’età al matrimonio, le condizioni di vita, la residenza post-matrimoniale, i rapporti di potere all’interno dei gruppi domestici, la posizione degli anziani e il sesso della prole. L’indice combina tutti questi elementi, attribuendo a ciascuno lo stesso peso nel calcolo del punteggio finale, che rappresenta i vari gradi di disuguaglianza sociale legata al sesso e all’età (“pregiudizio patriarcale”) in diversi contesti sociali e familiari.

Si tratta di uno studio piuttosto ampio dal punto di vista storico e geografico: analizza 91 aree europee, ciascuna ricostruita attraverso data set storici, poi aggregati in un punteggio che rappresenta il livello di patriarcato in quella regione.

Measuring Patriarchy in Italy riprende quell’impostazione, la adatta al contesto italiano contemporaneo e la combina con indicatori socio-economici moderni. Questo lo rende uno studio interessante, ma — come vedremo — anche metodologicamente delicato: quando si costruisce un indice composito, ogni decisione (quali variabili includere, come pesarle, come aggregarle, come interpretarle) può influenzare il risultato tanto quanto i dati stessi.

Come accennato all’inizio, avevo già incrociato questo studio mentre scrivevo La società italiana è patriarcale?, e inizialmente mi aveva fatto ben sperare. In quel momento stavo cercando proprio un framework operativo: un modo per tradurre definizioni molto elastiche (e spesso ideologiche) in criteri misurabili, che mi permettessero di capire se e quanto il patriarcato fosse rilevabile nei dati italiani. L’idea di un “patriarchy index” sembrava un’ottima soluzione: un approccio strutturato, possibilmente replicabile, magari persino adattabile a un’analisi mia.

Tuttavia, dopo una prima lettura più attenta, mi è stato chiaro che la metodologia non era sufficientemente solida per usarlo come base del mio lavoro. Troppe scelte arbitrarie, troppe assunzioni non dichiarate, troppe decisioni tecniche che finiscono per essere tanto normative quanto descrittive. Per questo, nel post precedente, avevo accennato al fatto che avrei voluto usare quell’indice come modello, ma che — proprio per la sua fragilità — avevo preferito non farlo.

Adesso, rileggendo il paper con più calma e confrontandolo con il lavoro originale di Gruber e Szołtysek e con la letteratura più ampia sugli indici compositi credo sia ancora più interessante capire perché questi strumenti funzionano a metà: cosa possono dirci e cosa invece rischiano di distorcere.

Ma ora basta con le anticipazioni e passiamo ad analizzare l’articolo vero e proprio.

Measuring Patriarchy in Italy

Nell’introduzione si fa un tentativo di definire cosa significhi “patriarcato”:

Nelle economie patriarcali, le donne sono concentrate in modo sproporzionato in lavori poco retribuiti e sono responsabili del lavoro riproduttivo non retribuito. Dando al marito un maggiore accesso ai guadagni, questa pratica non solo sostiene le economie capitalistiche, ma anche le famiglie patriarcali in cui il marito ha il controllo economico sulla moglie e sui figli, oltre al dominio legale e ideologico.

Emerge già un limite: anche se prendiamo per vero che un sistema patriarcale abbia conseguenze X e Y, non viene spiegato come l’osservazione di X e Y comporti necessariamente la presenza di un sistema patriarcale.

Ci viene poi detto che gli stereotipi di genere avrebbero un ruolo chiave nel rallentare i processi di emancipazione di donne e ragazze (CEDAW e UN Women). In particolare, dal report di UN Women del 2022 si citano due risposte valutate come preoccupanti per quanto riguarda la difficile scalata delle donne:

Il 25% degli intervistati concorda sul fatto che “in periodi di carestia alimentare, la priorità dovrebbe essere data agli uomini”, mentre il 31% concorda sul fatto che “quando i posti di lavoro scarseggiano, gli uomini dovrebbero avere più diritto delle donne ad avere un lavoro”.

Tuttavia si tratta delle medie calcolate sui 20 paesi in cui si è svolta l’intervista: l’Italia non è presente, e valori come quelli citati appartengono soprattutto alle nazioni meno sviluppate del campione. Francia e Spagna mostrano percentuali molto più basse (rispettivamente 11–15% e 7–9%), il che suggerisce che tali risposte riflettano in gran parte il contesto economico e culturale locale. Senza addentrarci nel rapporto di UN Women, è comunque evidente che senza conoscere le condizioni concrete a cui gli intervistati pensavano — carestie, conflitti, lavori fisicamente pesanti — interpretare queste risposte come manifestazioni di stereotipi di genere può risultare riduttivo.

Gli stereotipi di genere sono forti negli italiani… o forse no?

Focalizzandoci invece sullo stato del nostro paese, si inizia a parlare dell’indagine IPSOS del 2018 [IPSOS 2018]: l’opinione prevalente, come ci viene detto emergere dalle risposte, è che la condizione femminile sia migliorata, ma che discriminazioni e stereotipi restino radicati, soprattutto nel mercato del lavoro e nella sfera familiare, in particolare riguardo alla cura dei figli. Si scrive inoltre che le risposte suggeriscano una “forte aderenza” agli stereotipi di genere, in particolare sulla maternità.

Guardando però più da vicino le percentuali, sorprende che la conclusione del rapporto sia proprio quella. Le uniche affermazioni in cui i “d’accordo/molto d’accordo” superano i “in disaccordo” riguardano l’aspetto fisico delle donne e il rapporto tra maternità e lavoro. Il primo è uno stereotipo certamente diffuso — ma il solo fatto che sia diffuso lo rende “scorretto” o “disdicevole”? La preferenza estetica opera anche sugli uomini attraenti (Il primo è uno stereotipo certamente diffuso — ma il solo fatto che sia diffuso lo rende “scorretto” o “disdicevole”? La preferenza estetica opera anche sugli uomini attraenti (effetto alone), ed è difficile negare che l’aspetto fisico giochi storicamente un ruolo più marcato nell’interazione sociale delle donne.

Quanto alla maternità, il dato può riflettere semplicemente una realtà biologica: nei primi mesi di vita, è inevitabile che la madre dedichi la maggior parte del proprio tempo e delle proprie energie al neonato, e questo rende meno compatibile un lavoro full-time, almeno nel primo periodo. Le percentuali elevate potrebbero quindi dirci più su questa dinamica che su un “pregiudizio” in senso stretto.

Purtroppo, non abbiamo informazioni dettagliate su come siano state condotte le interviste né su come siano state formulate e contestualizzate le domande. Questo limita molto la possibilità di interpretare le risposte in modo robusto, soprattutto quando si tratta di tematiche sensibili.

Resta comunque significativo che, per tutte le altre affermazioni, i “molto in disaccordo” siano spesso più numerosi dei “d’accordo” messi insieme — comprese le uniche due posizioni che definirei davvero stereotipiche: l’idea che “tutte le donne sognino di sposarsi” e che “solo con la maternità una donna possa realizzarsi pienamente”. In entrambi i casi, meno di un quarto degli intervistati (donne incluse) ritiene queste frasi vere. Una fotografia decisamente meno drammatica di quella che il paper sembra suggerire.

A questo punto vale la pena sottolineare che il sondaggio IPSOS si basa su un campione di circa 1.300 persone. Eppure, nel paper le percentuali vengono riportate più volte come “il 30% della popolazione pensa che…”. Un conto è riferirsi ai partecipanti di un sondaggio, un altro è generalizzare tali risposte a milioni di persone.

Inoltre, ciò che le interviste rilevano sono opinioni sugli stereotipi di genere – non dati oggettivi sulle discriminazioni o sul comportamento reale delle persone. Confondere atteggiamenti percepiti con fenomeni misurati rischia di creare un’impressione distorta della realtà. Per esempio, tra gli stereotipi legati a politica e potere — quelli che riguardano la presunta “inadeguatezza” femminile alle posizioni di leadership — gli intervistati risultano in netta maggioranza in disaccordo. Lo stesso vale per l’idea che l’essere donna debba automaticamente garantire accesso a ruoli politici (le cosiddette “quote rosa” intese come diritto automatico): anche qui la contrarietà è marcata.

Insomma, pur con tutte le limitazioni dell’indagine, il quadro che emerge dal report completo è molto più sfumato di quello restituito nel paper. Ridurre tutto a una manciata di percentuali presentate come “la popolazione pensa X” non rende giustizia alla complessità delle opinioni raccolte né, tanto meno, alla realtà che dovrebbero rappresentare.

Un aspetto invece su cui Measuring Patriarchy e il rapporto IPSOS concordano è che esista un divario considerevole tra le regioni del Nord e del Sud Italia rispetto alle posizioni considerate. Ci torneremo più avanti.

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Il paper prosegue citando una seconda indagine, stavolta di ISTAT [ISTAT 2018], e in questo caso almeno la nota metodologica fa meglio sperare (ad esempio, stavolta gli intervistati sono 15mila). Qui ci si concentra su due aree principali di stereotipi: quelli su lavoro e cura della casa, e quelli riguardanti la violenza sessuale:

Nello specifico, l’articolo elenca le proporzioni di tutte e cinque le risposte nel primo gruppo, ma solo le prime due del secondo: sarà un caso che queste ultime sono le due con la quantità di “d’accordo” maggiori su tutte?

Dai dati emerge la relazione tra stereotipi sulla violenza sessuale, stereotipi sui ruoli di genere e tolleranza nei confronti della violenza: gli stereotipi più diffusi sono quelli che suggeriscono che una donna abbia sempre una qualche responsabilità quando subisce violenza sessuale.

Una sintesi del genere dovrebbe destare qualche perplessità. Nella prima affermazione si dice “possono provocare”; non c’è niente che suggerisca “sempre”. La seconda invece può essere interpretata a seconda della mentalità di chi risponde, in quanto è fortemente ambigua: da un lato può essere una minimizzazione della violenza sessuale (“se una donna viene costretta, qualcosa avrà sbagliato, perché se davvero non voleva avrebbe potuto evitarlo”), con annessi victim blaming, stereotipi dannosi e ignoranza sui meccanismi della coercizione; dall’altro, può anche essere vista come una prova di agency e di autodeterminazione (“Se non voglio fare sesso, posso dire di no e il mio partner rispetterà la decisione”). In ogni caso, non è chiaro in base a cosa venga osservata una “relazione tra stereotipi e tolleranza verso la violenza sessuale”:

Interessante infine notare come l’indagine IPSOS rilevasse alti tassi di aderenza agli stereotipi di genere tra i più giovani, mentre ISTAT sembra mostrare il contrario.

Selezione delle variabili

La selezione dei parametri su cui calcolare l’indice di patriarcato riprende quella suggerita da Gruber e Szołtysek. Ciascuna misurazione dovrebbero essere al tempo stesso olistica (cogliere gli aspetti essenziali del comportamento familiare senza complessità eccessiva), ottenibile con i dati storici disponibili, quantificabile tramite variabili numeriche di base e comparabile nel tempo, nello spazio e tra gruppi diversi.

Il paper prosegue quindi ad elencare e descrivere le 18 variabili selezionate per il calcolo. Mi soffermerò su alcune che a mio avviso presentano criticità importanti.

Innanzitutto, quattro sono le dimensioni del patriarcato identificate nel corso della trattazione:

1. Il dominio degli uomini sulle donne
2. Il dominio della generazione più anziana su quella più giovane
3. Patrilocalità
4. Dominio socioeconomico

1. Dominio degli uomini sulle donne

Ipotesi: in un patriarcato, le coppie devono essere sposate

Variabile: % di coppie non sposate su totale delle coppie conviventi (negativamente correlata al patriarcato)

Il motivo di questo è che, in una società patriarcale, la convivenza con un partner maschile sarebbe accettabile per una donna solo dopo il matrimonio, come forma di controllo sulla sua libertà sessuale. Quel che non è chiaro è perché l’essere o meno sposati dovrebbe fare differenza nel garantire un maggiore “controllo” sulla sessualità femminile: in un contesto contemporaneo, la convivenza non comporta una libertà sessuale significativamente diversa rispetto al matrimonio. L’obiezione, quindi, è che la correlazione negativa tra “coppie non sposate” e patriarcato non sia affatto scontata.

Ipotesi: l’uomo è sempre più vecchio della sua partner femminile.

Variabile: % di donne più vecchie dei loro partner maschili sul totale delle donne in una coppia (negativamente correlata al p.)

Questa ipotesi sembra derivare da un filone di studi storici secondo cui, nei sistemi familiari patriarcali più rigidi, gli uomini entravano più tardi nell’età riproduttiva/economica e tendevano a sposare donne più giovani. Una moglie giovane era dunque più “controllabile” o dipendente. Questa tuttavia non è una legge sociale universale, e soprattutto non è una dinamica che si possa dire diffusa nell’era contemporanea. È difficile capire perché il fatto che la donna sia più giovane o più vecchia del partner dovrebbe riflettere strutture patriarcali: l’età, da sola, non determina il potere negoziale nella coppia. Oggi, oltretutto, la dinamica di potere nelle coppie dipende da fattori economici, culturali e personali ben più rilevanti dell’età anagrafica.

Ipotesi: in un patriarcato, i figli devono vivere con entrambi i genitori

Variabile: % di donne che sono madri single (negativamente correlata al p.)

Ammetto di aver impiegato parecchio tempo a capire questa, e tuttora mi sembra quella con meno senso dell’intero elenco. L’associazione tra “madri single” e “meno patriarcato” appare infatti concettualmente molto debole: l’idea che i figli debbano crescere con entrambi i genitori non è una peculiarità patriarcale, ma una norma sociale trasversale e ampiamente supportata dalla ricerca psicologica. L’articolo spiega che:

nelle società patriarcali, i figli dovrebbero vivere con entrambi i genitori, poiché il dominio degli uomini sulle donne è indissolubilmente legato alla maternità attraverso lo sfruttamento del lavoro femminile.

L’assunto sembra derivare dunque da una teorizzazione femminista-materialista, che vede nella famiglia nucleare tradizionale il luogo in cui si eserciterebbe il dominio maschile attraverso la dipendenza economica delle donne. Ma trasporre questo modello premoderno ai contesti contemporanei porta fuori strada: la presenza di madri single dipende da fattori economici, culturali e individuali molto diversi, e non può essere interpretata come indicatore lineare di minor patriarcato.

2. Dominio della generazione più anziana su quella più giovane

Ipotesi: le figlie adulte nubili si prendono cura dei propri genitori anziani

Variabile: % di donne mai sposate (51-69 anni) che vivono con i genitori anziani, sul totale delle nubili (positivamente correlata al p.)

Non è chiaro come mai la forbice di età sia così ridotta, quando dovrebbe essere possibile anche per donne più giovani o più vecchie trovarsi in una situazione simile. Il fatto poi che una donna nubile tra i 51 e i 69 anni viva con i genitori anziani non dimostra affatto il “dominio dei vecchi sui giovani”, né che sia necessariamente lei a occuparsi dell’assistenza: non vengono considerati i casi in cui il caregiving avviene a distanza, né quelli in cui a occuparsi dei genitori sono figlie sposate o figli maschi. L’indicatore si basa su un modello culturale premoderno, quello della “figlia zitella”, che difficilmente descrive la realtà contemporanea e la cui selezione anagrafica è del tutto arbitraria. Più che misurare dinamiche patriarcali, questa variabile sembra catturare fattori economici e familiari eterogenei non riconducibili al dominio generazionale.

3. Patrilocalitá

Ipotesi: i figli adulti dovrebbero stabilire la loro residenza vicino alla casa del padre

Variabile: media giornaliera di tempo trascorso dai padri anziani (65+ anni) con i propri figli adulti (positivamente correlata al p.)

La patrilocalità è un’istituzione o usanza secondo la quale i figli maschi continuano a risiedere anche dopo il matrimonio, con le loro famiglie, nella casa paterna o nelle sue vicinanze. A questo proposito, il paper spiega che:

Nell’Italia contemporanea pochissimi figli adulti vivono nella casa dei genitori dopo il matrimonio; tuttavia, la patrilocalità può ancora essere valutata confrontando il tempo che i padri anziani trascorrono con i figli adulti.

Non è per niente chiaro il motivo di questo passaggio: la patrilocalità è una pratica residenziale, mentre il “tempo trascorso insieme” è una pratica relazionale. L’una non sostituisce né è necessariamente correlata con l’altra. E soprattutto, il tempo passato insieme non è un indicatore né di vicinanza geografica né di strutture di potere: può riflettere dinamiche affettive, esigenze di cura, consuetudini familiari o semplici preferenze individuali. In questo modo, la variabile finisce per misurare relazioni familiari informali che nulla dicono sulla patrilocalità e, più in generale, rischia di attribuire significato “patriarcale” a comportamenti che non hanno alcuna connessione con i modelli residenziali tradizionali.

4. Dominio socio-economico

Ipotesi: in un patriarcato, il lavoro va suddiviso in base al genere.

Variabile: % di donne (25-64 anni) nel mercato del lavoro, sul totale delle donne nello stesso range d’età (negativamente correlata al p.)

In questo caso, sia l’ipotesi sia la variabile sono plausibili se prese singolarmente: in una società patriarcale potremmo aspettarci ruoli di genere rigidi e una conseguente segregazione occupazionale (ad esempio, le donne relegate ai mestieri di insegnante, infermiera, personale delle pulizie…), così come una minore partecipazione femminile al mercato del lavoro. Tuttavia, questa connessione resta solo intuitiva: le autrici non mostrano dati storici o comparativi che dimostrino che nelle società davvero patriarcali le donne lavorassero poco o affatto fuori casa, né chiariscono in che modo la misura adottata catturi effettivamente il meccanismo teorico proposto. Anche qui, dunque, il rapporto tra ipotesi e variabile è meno lineare di quanto sembri.

Ipotesi 1: il modello “lui lavora/lei si prende cura” è la norma

Variabile 1: % di donne in part-time involontario (positivamente correlata al p.)

Ipotesi 2: se le madri lavorano, dovrebbero scegliere professioni che consentano loro di conciliare il lavoro retribuito con le responsabilità di cura.

Variabile 2: % di madri con figli (< 18 anni) che svolgono professioni che consentono di conciliare lavoro retribuito e lavoro non retribuito, sul totale delle madri con figli (positivamente correlata al p.)

Ho aggregato queste ipotesi, in quanto mirano a catturare la logica del modello tradizionale “he works / she cares”: gli uomini lavorano a tempo pieno e le donne si occupano prevalentemente dei figli e della casa. La prima misura il divario di lavoro part-time involontario tra uomini e donne; la seconda la concentrazione delle madri in settori “compatibili” con le responsabilità di cura. Tuttavia, prese insieme, sollevano diversi problemi.

Innanzitutto, la prima ipotesi sembra sovrapporsi a quella già vista secondo cui “il lavoro dovrebbe essere diviso sulla base del genere”: i due indicatori finiscono così per monitorare aspetti molto simili, rendendo uno dei due in parte superfluo. Inoltre, attribuire il part-time involontario delle donne esclusivamente al patriarcato trascura fattori economici più prosaici: in un contesto in cui un solo reddito difficilmente basta e gli stipendi sono stagnanti, molte coppie scelgono che sia la donna a ridurre l’orario di lavoro non per “ruoli di genere interiorizzati”, ma per convenienza economica, precarietà o mancanza di servizi adeguati.

Anche la seconda variabile presenta criticità: non è affatto scontato che i settori come l’istruzione, la sanità o il lavoro sociale garantiscano un migliore equilibrio tra lavoro e famiglia — spesso accade il contrario. Inoltre, il paper [İlkkaracan 2012] , citato dalle autrici e relativo al contesto turco, sottolinea un punto diverso:

La legislazione turca non prevede quasi nessuna misura per la conciliazione tra lavoro e famiglia e, nella misura in cui esistono, tali misure si basano su un presupposto patriarcale intrinseco secondo cui la conciliazione è un problema che riguarda solo le donne.

Insomma, laddove la conciliazione esiste, è costruita su un presupposto patriarcale che la considera una responsabilità esclusivamente femminile. Ma trasporre questo modello all’Italia risulta problematico: da noi la concentrazione delle madri in settori come istruzione o sanità non deriva per forza da un istituzionale “ruolo di cura” assegnato alle donne, bensì da dinamiche occupazionali, stabilità contrattuale e convenienza economica. Allo stesso modo, il ricorso al part-time è spesso una risposta a salari bassi, costi del childcare e orari rigidi, non l’esito diretto di un sistema patriarcale simile a quello descritto nel contesto turco. Il richiamo a questa analisi, dunque, non sostiene davvero l’interpretazione proposta dalle autrici.

In sintesi, le due variabili colgono elementi reali — la maggiore esposizione delle donne al part-time e la loro concentrazione in alcuni settori — ma l’interpretazione proposta dalle autrici rischia di attribuire automaticamente al “patriarcato” fenomeni che dipendono, in larga misura, da fattori economici, istituzionali e strutturali non riconducibili unicamente a ruoli di genere tradizionali.

Ipotesi: il potere economico è in mano agli uomini.

Variabile: % di donne che hanno accesso a un conto bancario congiunto con il proprio partner o che hanno un conto proprio, sul totale delle donne (negativamente correlata al p.)

Nelle società patriarcali, gli uomini adottano comportamenti volti a controllare la capacità delle donne di acquisire, utilizzare o risparmiare denaro o accedere al credito o ad altre risorse economiche, il che danneggia la loro sicurezza economica e il loro potenziale di raggiungere l’autosufficienza. […] lasciandole senza accesso ai propri conti bancari o a qualsiasi forma di reddito indipendente.

Se l’ipotesi è che il patriarcato limiti l’autonomia economica femminile, non si capisce perché la variabile includa anche le donne con un conto congiunto: avere un conto condiviso non garantisce autonomia finanziaria e può anzi riflettere forme di dipendenza. Sommare insieme conto personale e conto comune genera quindi un indicatore ambiguo.

Ipotesi: gli uomini hanno il diritto di punire le donne per comportamenti “scorretti”.

Variabile: % della popolazione che ritiene vero che “le donne che non vogliono avere un rapporto sessuale riescono a evitarlo” (positivamente correlata al p.)

L’associazione proposta dalle autrici è a mio avviso particolarmente problematica: la domanda “le donne che non vogliono un rapporto sessuale riescono a evitarlo” è ambigua e può riflettere tanto la percezione di agency femminile all’interno di relazioni sane quanto, in alcuni casi, stereotipi di colpevolizzazione. Collegare questa risposta all’idea che “gli uomini abbiano il diritto di punire le donne trasgressive” è un salto logico privo di fondamento: le due affermazioni appartengono a piani concettuali diversi e non esiste alcuna evidenza che la prima implichi la seconda. L’indicatore, così costruito, rischia di attribuire significati patriarcali a opinioni che potrebbero non averne alcuno.

Va inoltre notato che il valore utilizzato nel calcolo deriva dalle sole percentuali di risposte “abbastanza o molto d’accordo” al sondaggio IPSOS, basato su un campione di circa 1.300 individui. Proiettare tali risultati sull’intera popolazione italiana, senza ulteriori verifiche o controlli, appare dunque metodologicamente fragile e, di fatto, una mera congettura.

Ipotesi: le donne non hanno alcun diritto sul proprio corpo e sono tenute a partorire e crescere i figli.

Variabile: % della popolazione che ritiene che l’aborto non sia mai giustificabile

In questo caso, l’ipotesi e la variabile coincidono finalmente in modo coerente: considerare l’aborto “mai giustificabile” è effettivamente compatibile con una visione patriarcale in cui le donne non dispongono di autonomia riproduttiva. È quindi un indicatore concettualmente sensato.

Il problema, semmai, emerge nella sua applicazione al contesto italiano: l’opposizione all’aborto può derivare da motivazioni molto diverse tra loro, e non necessariamente riconducibili al controllo patriarcale del corpo femminile. In un Paese con una forte tradizione cattolica come il nostro, è difficile distinguere chi rifiuta l’aborto per ragioni religiose, morali o etiche da chi lo fa perché aderisce a norme di genere gerarchiche. L’indicatore rischia dunque di mescolare fenomeni culturali differenti sotto l’etichetta unica di “patriarcato”.

Calcolo dell’indice patriarcale

Arrivati a questo punto, il paper ha dunque elencato 18 variabili da considerare per il calcolo del nostro indice. Si procede quindi al calcolo dei punti patriarcali secondo questi passaggi:

1. Raccolta dei dati

I dati provengono da dataset diversi (EU-SILC, indagini sull‘“uso del tempo” di ISTAT, rapporti BES, WVS, IACOFI…) e rappresentano comportamenti, ruoli familiari, partecipazione al lavoro, atteggiamenti culturali, ecc.  Prima del calcolo, le autrici verificano che le variabili corrrelino tra loro nella direzione ipotizzata (es. più patriarcato = più X), come forma di validazione logica preliminare.

2. Calcolo dei “patriarchy points” per ogni variabile

Per ogni variabile, si trasforma la proporzione osservata in una scala da 0 a 10 punti patriarcali utilizzando la seguente regola:

Se la variabile è “positivamente correlata” al patriarcato (es. “% che crede che l’aborto non sia mai giustificabile”)

Se è “negativamente correlata” (es. “proporzione di donne capofamiglia”)

dove

• RND sta per l’operazione di approssimazione
• max proportion è il valore più alto registrato tra le quattro macroregioni (Nord-Ovest, Nord-Est, Centro, Sud).

L’interpretazione è come segue:

• 0 punti = minimo patriarcato (la regione ha valori meno compatibili con l’ipotesi patriarcale)
• 10 punti = massimo patriarcato

3. Costruzione degli indici di dominio e dell’indice totale

Per ogni dominio dei quattro evidenziati, si sommano i punti patriarcali delle variabili che gli appartengono. Poi la somma viene divisa per il numero di variabili del dominio, ottenendo un valore normalizzato da 0 a 10.

Il paper esplicita la formula:

dove ogni denominatore è il numero di variabili del dominio.

L’indice complessivo è costituito dalla somma dei 4 sotto-indici. Il punteggio finale va dunque da 0 a 40 punti patriarcali.

I problemi di questo calcolo

Giunta finalmente al calcolo vero e proprio, ero già piuttosto scoraggiata dalla qualità delle ipotesi che sorreggono l’articolo.

Come dovrebbe essere ormai evidente dalle analisi precedenti, ho trovato più della metà di tali assunzioni o non realmente indicative di un sistema patriarcale, o non coerenti con la variabile scelta per misurarlo, o ancora appesantite da preconcetti ideologici. A quel punto ho anche considerato l’idea di fermarmi: che senso ha esaminare un calcolo costruito su fondamenta tanto discutibili?

Tuttavia ero ancora in modalità “giochiamo secondo le regole del gioco”: se anche le premesse teoriche non brillano, mi sono detta, almeno i numeri dovrebbero offrire un terreno più solido. La matematica, come diceva la mia prof del liceo, non è un’opinione — giusto? Ecco perché ho comunque proseguito nell’analisi, e nei paragrafi che seguono spiegherò come, a mio avviso, anche l’aspetto statistico e matematico dell’indice si riveli un fallimento su tutta la linea.

Specifico inoltre che non sono una statistica di mestiere, anche se all’università ho sostenuto alcuni esami in materia. Ciò che critico qui, però, non riguarda tecnicismi avanzati, ma concetti piuttosto basilari (parlo di proporzioni, normalizzazioni, medie ponderate…). Sono dunque perfettamente consapevole dei miei limiti, ma altrettanto convinta che gli errori che seguono non richiedano competenze specialistiche per essere riconosciuti.

Naturalmente, se dovessi aver commesso degli errori, sarò grata a chi vorrà farmeli notare.

Indice di patriarcato “assoluto” o “relativo”?

Innanzitutto, da una prima lettura non approfondita, avevo interpretato i risultati in un modo che, col senno di poi, era perfettamente naturale: avevo inteso che la scala 0–40 rappresentasse un livello “assoluto” di patriarcato, dove 40 corrisponde al massimo teorico raggiungibile e la somma normalizzata delle variabili indicasse “quanto patriarcale” fosse ciascuna area del Paese.

Ad esempio: se il 21% della popolazione ritiene che l’aborto non sia mai giustificabile, il calcolo restituisce 2 punti patriarcali; se le donne costituiscono il 31% dei capifamiglia, questa dimensione genera 10 – 3 = 7 punti (la sottrazione perché negativamente correlata al patriarcato).

Seguendo questa logica intuitiva, le regioni centro-settentrionali, con 17–18 punti, risulterebbero patriarcali per meno del 50%, non arrivano nemmeno alla metà dei punti disponibili. Il Meridione invece, con 29 punti, apparirebbe patriarcale per quasi tre quarti, cioè intorno al 72% del massimo possibile.

Come risulta evidente seguendo il calcolo con attenzione, però, questa interpretazione è completamente sbagliata.

Vediamo un paio di esempi per chiarire a cosa mi riferisco.

Se interpretiamo i valori delle variabili in modo assoluto — cioè rapportandoli a una scala 0–10 dove 10 rappresenta il massimo teorico — otteniamo risultati tutto sommato intuitivi.

Variabili positivamente correlate al patriarcato:

• Proporzione di lavoro di cura non retribuito svolto dalle donne. Media rilevata = 0.77, cioè 8 punti su 10 → molto patriarcato, perché la maggioranza del lavoro domestico ricade sulle donne.
• Proporzione di uomini celibi che vivono con i genitori. Media = 0.33 → 3 punti su 10 → poco patriarcato: la maggioranza dei celibi non vive con i genitori.

Variabili negativamente correlate al patriarcato:

• Proporzione di donne nel mercato del lavoro. Media = 0.65 → (10 – 6) = 4/10 → molte donne lavorano → poco patriarcato.
• Proporzione di donne single. Media = 0.09 → (10 – 1) = 9/10 → pochissime donne single → molto patriarcato (sempre secondo la logica dello studio).

Fin qui, tutto coerente. Ma i punteggi reali riportati dall’articolo dicono tutt’altro.

Ho selezionato apposta quattro esempi – due variabili positivamente correlate e due negativamente correlate – in modo che ciascuna coppia includesse una situazione “molto patriarcale” e una “poco patriarcale”. È un risultato del tutto naturale quando si analizzano valori continui: la direzione della correlazione (positiva o negativa) non ha alcun legame con l’“intensità” del fenomeno che si sta misurando.

In altre parole: che una variabile sia positivamente o negativamente correlata al patriarcato non dovrebbe influire sul fatto che rappresenti un valore alto o basso di patriarcato.

Eppure, osservando i punteggi calcolati nel paper come mostrati nella tabella sottostante (le variabili positive in verde, quelle negative in rosso), accade una cosa sorprendente:

• tutte le variabili negativamente correlate risultano “poco patriarcali” (punteggi 0–3)
• tutte le variabili positivamente correlate risultano “molto patriarcali” (punteggi 7–10)

Indipendentemente dai loro valori reali.

Com’è possibile? Mistero? 🧐

Niente affatto: è la normalizzazione.

La spiegazione è semplice: il paper non usa i valori assoluti, ma solo valori relativi.

Come abbiamo visto nella sezione sul calcolo, la formula utilizza come denominatore il max_proportion, cioè il valore massimo osservato tra le quattro regioni italiane.

Dunque, il punteggio non misura “quanto patriarcato c’è” nella variabile, bensì “quanto una regione si avvicina al valore più alto osservato fra le quattro”. E questo genera distorsioni molto evidenti:

• Se una variabile ha valori assoluti molto diversi (per esempio nella proporzione di coppie non sposate, con un massimo di 0.12 e un minimo di 0.03) e la dispersione è ampia → i punteggi saranno alti (vicini a 10).
• Se una variabile ha valori assoluti che indicano molto patriarcato, ma le quattro regioni hanno valori simili tra loro (es. 0.08–0.10 per le donne single) → il punteggio sarà basso, anche se il fenomeno è forte in senso assoluto.

Riassumendo:

• Il paper non mostra i valori per singola regione: fornisce solo minimo, massimo e media.
• A parte un paio di dimensioni (la proporzione di coppie non sposate e le ore trascorse dai figli con genitori anziani), tutti i valori sono piuttosto vicini tra loro all’interno della stessa variabile.
• Facendo dunque il rapporto tra valori vicini, otterremo risultati prossimi a 1 (ad esempio 0.08 / 0.1 = 0.8)
• Questo si traduce perlopiù in punteggi alti per quanto riguarda le variabili positivamente correlate (10 x 0.8 = 8 punti) e bassi per le negativamente correlate (10 - 10 x 0.8 = 10 - 8 = 2 punti).
• Ecco spiegato come mai i punti sono quasi sempre tanti o pochi a seconda del verso con cui la variabile è correlata al patriarcato.

In altre parole, l’indice non misura il livello effettivo del patriarcato nelle variabili, ma soltanto la distanza relativa tra quattro regioni molto simili tra loro.

Perché questa normalizzazione è un problema serio

Questa modalità di calcolo non sarebbe sbagliata se lo scopo dichiarato fosse quello di confrontare le quattro macro-aree tra loro, come nel Patriarchy Index storico di Gruber & Szołtysek.

Il punto è che il paper non chiarisce mai che il proprio indice è esclusivamente relativo. Anzi: citando anche il Gender Equality Index, che invece è un indice assoluto e ancorato a un obiettivo teorico (piena parità), il testo induce il lettore a credere che anche i “patriarchy points” funzionino allo stesso modo: come se 0 fosse “assenza di patriarcato” e 40 fosse “massimo patriarcato”.

Diversi passaggi del paper rafforzano questa impressione. Per esempio:

Più basso è il numero di punti patriarcato accumulati per ciascuna variabile, più basso è il livello di patriarcato per quella variabile nella regione.

Questa frase presuppone che un punteggio basso o alto abbia un significato sostantivo sul patriarcato “in quella regione”, non rispetto alle altre tre.

O ancora:

L’esempio migliore e più eclatante riguarda la ‘Proporzione di lavoro domestico e di cura non retribuito svolto dalle donne’: che varia tra 10 e 9 punti patriarcali in tutta Italia.

Ciò suggerisce che quei punteggi siano di per sé rivelatori di un “alto livello di patriarcato”, come se 9/10 avesse un significato assoluto, quando in realtà quei valori non derivano dal fenomeno in sé, ma come si è visto, più che altro dal fatto che le quattro regioni italiane hanno proporzioni simili tra loro.

In altre parole, il paper dà l’impressione di misurare “quanto patriarcato c’è in Italia”, quando in realtà misura solo “quanto la regione X si avvicina alla regione italiana più patriarcale fra le quattro”.

Il risultato è un indicatore che sembra misurare la forza del patriarcato, ma che in realtà misura soltanto le differenze interne a un campione piccolo e omogeneo. Un indice così costruito non può dirci quanto patriarcato c’è, ma soltanto chi è leggermente più patriarcale degli altri — ammesso che le ipotesi da cui parte siano corrette.

Altri problemi: le variabili non sono comparabili tra loro

Le 18 variabili misurano fenomeni profondamente eterogenei: norme culturali, comportamenti familiari, struttura abitativa, comportamenti individuali, ruoli di cura, struttura del mercato del lavoro, opinioni etiche (l’aborto), indicatori economici (come il conto corrente). Sommarle tutte come se fossero “unità di patriarcato” risulta una metodologia difficilmente difendibile.

Sarebbe come creare un “indice di felicità” aggregando:

• quante ore dormi
• quanta cioccolata mangi
• i chilometri da casa tua al mare
• la tua fede politica
• la temperatura del tuo salotto

Una somma del genere ha senso solo se le variabili misurano lo stesso costrutto, oppure se sono derivate da un robusto modello teorico. Qui nulla di ciò è esplicitato: il patriarcato vuole essere il filo conduttore, ma molte associazioni risultano arbitrarie.

Assenza di pesi

Trattare tutte le variabili come se valessero allo stesso modo è problematico.

Alcune misurano fenomeni strutturalmente forti e legati alla letteratura sul patriarcato (come la quota di lavoro di cura non retribuito svolto dalle donne); altre sono concettualmente molto deboli o ambigue (come la proporzione di madri single o di uomini celibi che vivono con i genitori). Inoltre la variabilità interna è assai diversa: alcuni valori differiscono molto tra regioni, altri quasi per nulla.

Attribuire a tutte lo stesso peso, senza alcuna giustificazione teorica o analisi preliminare, è una scelta fragile dal punto di vista metodologico.

Dimensioni del campione

Il Patriarchy Index originale di Gruber & Szołtysek si basa su 91 regioni. Qui le unità statistiche sono 4 macroregioni, entità aggregate e internamente eterogenee.

Un indice relativo ha senso soltanto con un numero elevato di osservazioni. Con quattro sole unità:

• la normalizzazione genera punteggi quasi artificiosi,
• non è possibile ottenere una distribuzione informativa affidabile,
• piccole differenze diventano differenze “massime” per costruzione.

La divisione in macroregioni appiattisce caratteristiche che andrebbero analizzate nel dettaglio (regioni reali, province, aree urbane vs rurali…). Il risultato è un indice che misura per lo più quanto ogni area si discosta dal Sud, più che un reale livello di patriarcato. Ciò che viene interpretato come “forte evidenza” è, in realtà, quasi un artefatto numerico.

L’obbiettivo qual è?

C’è poi un problema concettuale ancora più profondo: con questa logica di calcolo, per tutte le variabili che descrivono una proporzione uomini/donne, un punteggio pari a zero sarebbe ottenibile solo se le donne costituissero il 100% del gruppo considerato.

Ad esempio:

• per l’ipotesi “solo gli uomini possono essere capofamiglia”, il punteggio 0 si ottiene soltanto se tutti i capifamiglia sono donne;
• per l’ipotesi “gli uomini detengono il potere decisionale”, solo una completa femminilizzazione delle cariche locali riporterebbe l’indicatore a zero.

Se l’obiettivo implicito fosse la parità, sarebbe logico assumere il 50% come benchmark. Così com’è, invece, lo “zero patriarcato” corrisponde nella pratica a una situazione di “matriarcato” — ma questo non viene dichiarato né discusso.

Lo stesso problema emerge anche nelle variabili che considerano le donne sul totale (donne nel mercato del lavoro, donne nubili che vivono da sole, madri single). Qual è il valore desiderabile? Il 100%? Anche quando nemmeno il 100% degli uomini lavora? E davvero l’assenza di patriarcato coincide con la totalità delle madri single? Il metodo, così formulato, lascia intendere obiettivi impliciti del tutto irrealistici (per non dire nefasti) e in alcuni casi concettualmente contraddittori.

In mancanza di una definizione chiara del “punto zero”, non è possibile attribuire ai punteggi alcun significato sostantivo: l’indice sembra misurare qualcosa, ma non è affatto chiaro che cosa.

Senza sbilanciarmi troppo, non sono sicura sia saggio lasciare il timone nelle mani di chi elabora policy per “sconfiggere il patriarcato”, se gli indicatori usati sono costruiti su basi così vaghe.

Conclusione

Dopo aver analizzato le ipotesi, le variabili e il calcolo alla base di questo indice, mi risulta difficile considerarlo uno strumento valido per misurare il patriarcato in Italia — o in qualunque altro contesto. Le basi teoriche sono fragili, molti indicatori sembrano scelti in modo arbitrario, e la formula matematica finisce per misurare qualcosa di diverso da ciò che pretende di misurare. L’intero impianto sembra ignorare i principi fondamentali della costruzione di indici comparativi.

Ma il punto non è soltanto questo articolo. È che, se vogliamo affrontare seriamente il tema del patriarcato — un tema che merita rigore, perché ha profonde implicazioni sociali e politiche — dobbiamo cominciare a pretendere di più: maggiore chiarezza concettuale, maggiore coerenza tra teoria e metodo, e maggiore consapevolezza dei limiti di ciò che i dati ci permettono davvero di inferire.

Un numero chiamato “indice di patriarcato” non diventa automaticamente una misura oggettiva. Se il risultato conferma esattamente ciò che ci aspettavamo, non significa che sia vero: può semplicemente significare che abbiamo costruito un indicatore per confermare la nostra ipotesi.

Per misurare il patriarcato occorre prima definirlo con precisione, poi derivarne indicatori coerenti, e infine verificare se quei dati descrivono davvero il fenomeno definito. Fino a quando questo passaggio logico non sarà rispettato, qualunque punteggio resterà un’illusione di oggettività — e qualunque politica che vi si fonda, un castello di sabbia.

Durante l’analisi mi sono chiesta più volte come un paper con problemi metodologici così evidenti — ipotesi discutibili, indicatori incoerenti, formule fuorvianti — abbia potuto superare la peer review. Una possibile risposta è che certi assunti ideologici, come l’idea di patriarcato inteso in una forma specifica, si siano così sedimentati nel discorso accademico da non essere più trattati come tesi da dimostrare, ma come verità preliminari. Quando un concetto diventa un dogma, anche studi fragili possono passare senza incontrare sufficiente resistenza critica, purché approdino alle conclusioni attese.

Non sto dicendo che il patriarcato non esista, né negando che (lo si chiami patriarcato o meno) nella nostra società persistano disuguaglianze di genere da affrontare e risolvere. Sto dicendo che, proprio perché la questione è seria, richiede standard più alti — soprattutto quando la ricerca “conferma” ciò in cui crediamo già. La scienza non serve a validare convinzioni preesistenti: serve a metterle alla prova.

Una nota finale personale

Credo che una buona ricerca dovrebbe essere abbastanza solida da reggere domande anche da parte dei non iniziati. Se crolla alle prime verifiche, il problema non è chi fa la domanda.

Non scrivo queste critiche perché mi ritenga più competente delle autrici o degli esperti del settore. Non sono una sociologa, né una statistica, ma non serve essere accademici per saper leggere con attenzione, seguire i passaggi logici e verificare se le conclusioni derivano davvero dai dati.

Non mi sto sostituendo agli esperti: sto applicando lo stesso esame critico che qualunque studio merita.

Bibliografia