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L'esclusione sociale è un concetto polisemico e articolato del quale in letteratura non esiste una definizione univoca: esso sfugge ad una chiara delimitazione, ma soprattutto muta nel tempo, con inevitabili ricadute sulle procedure operative e sugli indici progettati per l'analisi empirica.
Il presente progetto nasce da una necessità conoscitiva in ambito socioeconomico volta da individuare empiricamente una tipologia multidimensionale di "esclusione sociale" in un'ottica nazionale e transnazionale.
In particolare, a partire dall'insieme dei microdati dell'indagine EU SILC "Reddito e condizioni di vita", sui quali sono costruiti i principali indicatori di disuguaglianza sociale e di esclusione sociale, ci si pone l'obiettivo di individuare tipologie di esclusione sociale sia in termini di dimensioni rilevanti che di gruppi di individui.
Tenuto conto che i dati in questione sono dati a struttura complessa del tipo (unità x variabili x occasioni) che non solo, quindi, presentano la classica struttura multivariata (unità x variabili) ma incorporano informazioni aggiuntive legate alla particolare situazione osservazionale di rilevazione (le occasioni possono essere entità qualsiasi come, ad esempio, diversi soggetti o istanti temporali o luoghi), l'attenzione sarà rivolta al perfezionamento di tecniche di raggruppamento delle unità/occasioni/variabili applicabili al caso di elevata dimensionalità dei dati.
Inoltre, consapevoli che nell'investigazione dell'esclusione sociale si deve tenere conto di una molteplicità di elementi e di aspetti non univoci per cui è necessario prevedere criteri multipli e date le buone performance dei metodi meta euristici in problemi con elevata complessità, il progetto si propone di esplorare l'implementazione degli algoritmi genetici multi-obiettivo per il particolare problema di clustering.