ErasmusGravity
Dove vanno gli studenti Erasmus, e cosa rende una destinazione attrattiva?
Un progetto di ricerca e una dashboard interattiva per esplorare la mobilità Erasmus+: paesi, università, indicatori economici e percezioni degli studenti.
Il problema
Le scelte di mobilità universitaria si leggono su più livelli: distanze, opportunità accademiche, condizioni economiche e qualità della vita percepita. I dati sono distribuiti tra registri Erasmus+, statistiche ufficiali e testimonianze online. Il problema è collegarli mantenendo chiari fonti, periodi di riferimento e limiti di interpretazione.
Il lavoro
Ho sviluppato ErasmusGravity per Text Analysis for Economics all’USI di Lugano. Il progetto unisce una pipeline di preparazione dei dati, analisi spaziale e del testo, modelli esplorativi e un’interfaccia pubblica. Il codice conserva separatamente i campioni della ricerca e i dati più recenti usati nell’esploratore.
Dai registri alle università
L’esploratore usa la mobilità di studio KA1 2024: 294.907 mobilità tra 158 paesi, inclusi partner fuori dall’Europa. Le viste passano dai flussi tra paesi alle singole coppie di università, con mappe, filtri e ricerca. I nomi in alfabeti diversi sono conservati; le istituzioni non indicate nella fonte restano esplicitamente non riportate.
Economia, percezioni e ricerca
Indicatori World Bank ed Eurostat affiancano i flussi di mobilità. Le valutazioni delle destinazioni e l’estrazione assistita da LLM da Reddit aggiungono una prospettiva sulle percezioni degli studenti. I risultati della ricerca mantengono i propri campioni storici: mostrano associazioni, senza attribuire effetti causali alla scelta della destinazione.
Un dato, più modi per esplorarlo
Si può scegliere un paese, passare da mobilità in uscita a mobilità in entrata, confrontare i partner, leggere le serie storiche e cercare le università. Le viste condividono selezione e filtri compatibili; un link permette di condividere il contesto di esplorazione.
Il risultato
Una dashboard pubblica che permette sia di leggere metodo e risultati sia di esplorare i dati direttamente. Il repository contiene il codice e la documentazione delle fonti; gli aggiornamenti dell’interfaccia e dei dati descrittivi non riscrivono le stime della ricerca.
Ruolo e strumenti
Ricerca, preparazione e analisi dei dati, modellazione esplorativa, progettazione e sviluppo della dashboard.
Python, pandas, SQLite, analisi spaziale e del testo, JavaScript, Leaflet