di Andrea Laudadio*, Lavinia Mazzocchetti* e Klement Poláček**
* Eulab Consulting – Roma
** Pontificia Università Salesiana di Roma

Italiano

John Holland – oltre cinquant’anni fa – ha proposto un modello di classificazione degli interessi professionali basato su una struttura esagonale ai cui vertici si collocavano 6 tipi:Realistico (R), Investigativo (I), Artistico (A), Sociale (S), Intraprendente (E) e Convezionale (C). Questa struttura teorica è stata sottoposta a numerose verifiche empiriche, con risultati contrastanti anche sulla base del contesto culturale nel quale sono stati svolti gli studi. Lo scopo del presente studio è stato di verificare la struttura fattoriale dell’adattamento italiano, di Poláček (2003) del Self-directed Search -R (Holland, et al. 2003). L’adattamento italiano del Self-directed Search è stato somministrato a 1404 soggetti con età media di 17 anni e 1 mese (d.s. 1 anno e 7 mesi) di cui il 52,84% maschi). Per verificare spazialmente la struttura RIASEC  è stato realizzato uno scaling multidimensionale, secondo il metodo Smallest Space Analysis (Guttman, 1968). Dall’analisi è emersa una struttura bidimensionale nella quale il modello teorico esagonale muta in una struttura pentagonale nella quale i vertici E e C convergono in una unica area. Inoltre,  per le femmine, non è confermato l’ordine R-I-A-S-E-C ma: R-I-E/C-S-A. Lo studio evidenzia alcuni limiti nell’adattamento dello strumento e alcuni spazi di miglioramento. Ad esempio, tenendo conto delle differenze di interpretazione e rappresentazione di alcuni item dello strumento da parte dei due generi.

Inglese

John Holland – over fifty years ago – proposed a classification model for professional interests based on a hexagonal structure with 6 types at each point: Realistic (R), Investigative (I), Artistic (A), Social (S), Enterprising (E) and Conventional (C). This theoretical structure was subjected to numerous empirical trials, with conflicting results also on the basis of the cultural context in which the studies were performed. This study aimed to verify the factorial structure of Poláček’s (2003) Italian adaptation of the Self-directed Search-R (Holland, et al. 2003). The questionnaire was completed by 1,404 subjects with an average age of 17 years and 1 month (with a standard deviation of 1 year and 7 months), of which 52.84% were male. In order to verify the RIASEC spatial structure we created a multi-dimensional scaling using the Smallest Space Analysis method (Guttman, 1968). The analysis showed a two-dimensional structure in which the theoretical hexagonal model changed into a pentagonal structure in which points E and C converge into a single area. Furthermore, for females, the order of the points was found to be R-I-E/C-S-A rather than R-I-A-S-E-C. The study highlighted certain limitations to the adaptation of the tool and some areas for improvement, which are extensively described in the article.

Keywords: Interests, Holland Model, Factorial structure, RIASEC

Introduzione

In termini generali, gli interessi corrispondono agli orientamenti del soggetto verso precisi oggetti, funzionali per la soddisfazione di motivazioni (Del Miglio, 1999) e possono essere di natura situazionale se hanno carattere momentaneo derivante da un’esperienza emotiva specifica (Schraw & Lehman, 2001) oppure disposizionali (Silvia, 2001) se sono stabili e profondi. Come gli atteggiamenti, gli interessi hanno tre componenti: cognizioni, emozioni e conazioni. Proprio per questo motivo, gli interessi possono essere concettualizzati come atteggiamenti di valenza particolarmente positiva (Poláček, 1989) che si sviluppano nell’interazione costante tra l’individuo e il suo ambiente.

In ambito orientativo, secondo Guichard e Huteau (2003) le definizioni fornite degli interessi professionali non variano sostanzialmente: essi sono le preferenze per classi di attività differenti che evocano una singola professione o gruppi di professioni.

Secondo Tracey (2002a), in letteratura si è affermata la tendenza a considerare gli interessi come strutture cognitive coerenti e durature (Lent, Brown & Hackett, 1994), stabili nel tempo (Swanson, 1999), tendenti a stabilirsi nella tarda adolescenza (Hansen, 1984) per analogia o contrasto rispetto a quelli della famiglia, degli amici e di eventuali gruppi di riferimento (Boncori & Boncori, 2002) o – più in generale – sulla base delle caratteristiche di personalità e dell’ambiente (Castelli, Lubelli & Mancinelli, 1992).

Proprio perché sono il prodotto di un mix di dimensioni (interne ed esterne) gli interessi sono un costrutto di grande difficoltà per lo studio e l’analisi (Soresi & Nota, 2000).

Il rapporto, bidirezionale, tra il soggetto e il suo ambiente è decisivo nella nascita e sviluppo degli interessi. Nel modello di analisi degli interessi, denominato Person-Enviroment Fit, s’ipotizza che gli individui posseggano delle caratteristiche di personalità (person) che hanno aspetti di similarità con gli ambienti lavorativi (enviroment) e il compito dell’orientamento è favorire la concordanza (fit) tra questi due aspetti.

Oggi, nessuno studioso, nell’ambito dell’orientamento, penserebbe di prendere in considerazione un soggetto prescindendo dal suo ambiente (Brown, 2002). Ben diversa era la situazione storica e culturale, quando – cinquanta anni fa – John Holland iniziò il percorso di concettualizzazione e formalizzazione della sua teoria degli interessi.

Nonostante il modello teorico teorizzato dall’Autore si sia evoluto e modificato, nel corso dei cinquant’anni trascorsi dalla sua prima formulazione teorica, alla base sono sempre rimaste tre idee:

1. nonostante le differenze individuali, è possibile identificare delle tipologie di persone;
2. è possibile identificare delle tipologie di ambienti lavorativi (professioni);
3. alcuni ambienti sono più adeguati per alcuni individui e alcuni individui sono più adeguati ad alcuni ambienti (Holland, 1959; 1968; 1973).

Secondo Holland (1997) la soddisfazione lavorativa è da rintracciare (anche) nella congruenza o corrispondenza armonica tra le dimensioni individuali e le caratteristiche ambientali.

Holland ha proposto che gli individui e le professioni possano essere descritti da sei tipi: Realistico (R), Investigativo (I), Artistico (A), Sociale (S), Intraprendente (E) e Convezionale (C). In termini spaziali, queste sei tipologie sono collocate ai vertici di un esagono, secondo un ordinamento circolare e in senso orario: RIASEC.

Ciascun tipo è caratterizzato da una costellazione d’interessi, attività preferite, credenze, abilità e valori.

Tabella 1 – Caratteristiche generali dei tipi RIASEC (Spokane, 1996)

Dimensione	Realistico(R)	Investigativo (I)	Artistico(A)	Sociale(S)	Intraprendente(E)	Convenzionale(C)
Autovalutazioni	Ostinato, calmo, riservato, modesto, scientifico, meccanico, alta specializzazione ecc.	Analitico, intellettuale, curioso, meccanico, studioso, scientifico, preciso, ecc	Artistico, sognatore, idealistico, immaginativo, intellettuale, introspettivo, intrusivo, anticonformista, originale	Capace, entusiasta, leader, gentile, persuasivo, sincero, generoso, comprensivo, non scientifico, ecc.	Aggressivo, dominante, estroverso, persuasivo, popolare, speculativo, non scientifico, pratico, bisognoso di potere, ecc.	Contento, normale, pratico, conformista, speculativo, coscienzioso, non artistico, non idealista, ecc.
Stereotipi	Abile, portato per la meccanica, impresario specializzato, ecc.	Scientifico, intelligente, brillante, studioso, inventivi, introverso, rispettato, erudito, ecc.	Creativo, immaginativo, espressivo, interessante, instabile, geniale, non convenzionale, ecc	Importante, influente, utile, fedele, paziente, comprensivo, amichevole, ecc.	Ambizioso, aggressivo, leader, alla ricerca di status, dinamico, impegnato, perspicace, responsabile, ecc.	Preciso, matematico, metodico, meticoloso, non immaginativo, monotono, non stimato, ecc.
Obiettivi	Inventare strumenti e macchinari, diventare autosufficiente	Inventare prodotti di valore, fare scoperte scientifiche, tecniche, teoriche	Realizzare opere d’arte, pubblicare storie, opere musicali, opere teatrali	Aiutare gli altri, diventare terapisti, insegnanti competenti, buoni genitori, contribuire al benessere dell’umanità	Diventare il leader della comunità, essere attraente d’aspetto, fare politica, essere aperto in finanze e commercio	Essere aperto in finanze e commercio, produrre molto
Attitudini e competenze	Tecniche, meccaniche	Intelligenza, attitudine meccanica e matematica, competenze scientifiche, abilità di ricerca	Attitudini musicali, visuo-spaziali, competenze artistiche, competenze linguistiche	Capacità di assessment e problem solving interpersonale, competenze educativa e sociale, competenze nella leadership	Leadership, competenza nel settore vendita, competenze sociali ed educative	Attitudine amministrativa, competenze economiche

Sulla base dei diversi strumenti esistenti in letteratura è possibile identificare un “codice di Holland” (in genere costituito dalle lettere corrispondenti ai tre tipi con il punteggio maggiore, per esempio: RIA, ACI, ARE…), anche se Holland (1997) consiglia di ordinare per rango tutte le sei tipologie, per esempio: RCIEAS). Attenendosi solo alle prime tre lettere, solo possibili circa 120 sottotipi, che possono diventare 720 se prendiamo in considerazione tutte le sei tipologie.

Similmente, anche le professioni (o gli ambienti di lavoro) possono essere classificate sulla base della somiglianza con una combinazione RIASEC.

In letteratura, esistono numerose descrizioni dei profili tipici RIASEC (Walsh, Holland, 1992).

Estendendo il discorso alla teoria nel suo complesso e non soffermandoci esclusivamente sulla classificazione delle combinazioni RIASEC, il modello proposto da Holland è stato oggetto di un grande interesse da parte della ricerca. In generale i risultati hanno confermato la validità del modello e – tendenzialmente – nella totalità degli studi è stato possibile rintracciare la sequenza RIASEC e una forte correlazione tra i tipi contigui, rispetto ai tipi non contigui o opposti (Boncori, 1993). Meno accordo si registra rispetto alla “forma” che la sequenza RIASEC assumerebbe nello spazio, poiché nessuno studio ha registrato “distanze” uguali tra i sei lati dell’esagono (Armstrong, Hubert, & Rounds, 2003). A questo proposito, per verificare spazialmente la struttura RIASEC sono state utilizzate diverse metodologie: test permutativi di verifica delle ipotesi (Oliver, Waehler, 2005), analisi delle componenti principali (Tracey, Watanabe, Schneider, 1997), CFA – confirmatory factor analysis (Darcy, Tracey, 2007), CI – correspondence index (Rounds, Tracey & Hubert, 1992), CUS – circular unidimensional analisis (Armstrong, Hubert & Rounds, 2003), MDS – multidimensional scaling non metrico (Fouad, Harmon & Borgen, 1997) oppure metrico (Laudadio et al. 2006).

Sulla base dei risultati ottenuti, molti studiosi (Armstrong & Rounds, 2008; Darcy & Tracey, 2007) ritengono che sia preferibile far riferimento ad un modello circomplesso, piuttosto che esagonale, che potrebbe essere considerato una diretta evoluzione del modello originario di Holland.

L’espressione circomplesso è stata utilizzata per la prima volta da Guttman (1954) per indicare una modello generale di relazioni tra variabili iscrivibili all’interno di una forma circolare. Nello specifico, Guttman (1954) ipotizzò almeno due forme di relazioni: il modello circolare (in cui le variabili sono equidistanti tra loro) e il circomplesso (in cui le variabili non hanno tra di loro distanze esatte).

Figura 1 – Struttura circomplessa RIASEC

A tale proposito, Holland, nel corso di un’intervista (Weinrach, 1980) ha riferito che se avesse avuto a disposizione gli studi (solo successivi) di Anna Roe del 1956 avrebbe teorizzato un cerchio e non un esagono. Più di recente, Holland (1997) ha riconosciuto che i dati tendono a essere più coerenti con un poligono deforme piuttosto che con un esagono.

Sia per strutture esagonali, sia per strutture circomplesse, alcuni autori (Prediger, 1981; 1982 ; Prediger & Vansickle, 1992; Rounds & Tracey, 1993) hanno identificato l’esistenza di un meta sistema di sintesi, basato su due dimensioni ortogonali: Persone vs. Cose; Fatti vs Idee;

Figura 2 – La struttura RIASEC inserita negli assi Cose vs. Persone e Fatti vs. Idee

Sempre con un forte riferimento al modello circomplesso, Tracey (2002b) ha proposto un modello (PGI – Personal Globe Inventory) di valutazione degli interessi che incorpora il modello RIASEC all’interno di una struttura tridimensionale, aggiungendo alle due dimensioni precedenti il prestigio. In questo modo, il modello non è più circomplesso ma di forma tendenzialmente sferica.

Figura 3 – La struttura tridimensionale RIASEC

Nonostante l’ampio consenso, alcuni ricercatori hanno contestato la possibilità di generalizzare il modello a tutti, in particolare a donne o minoranze etniche (Betz e Fitzgerald, 1987; Fouad, 1993; Fouad, Harmon, & Hansen, 1994; Fouad & Spreda, 1995; Gottfredson, 1986).

Queste ricerche si basano su due tipologie di studi. I primi cercano di esaminare e analizzare le differenze di punteggio medio tra i gruppi. Ad esempio, per quanto riguarda il genere, sembra ormai ampiamente confermato che gli uomini tendano a un punteggio più alto di quanto non facciano le donne in relazione alla dimensione realistica e inferiore nella dimensione sociale (Betz & Gwilliam, 2002; Fouad, 2002; Hansen, 1987; Tracey & Robbins, 2005).

Una valida sintesi grafica di queste differenze di genere è evidenziata dal lavoro di Su, Rounds & Armstrong (2009). Secondo gli Autori, i maschi avrebbero punteggi notevolmente maggiori rispetto alle femmine nelle dimensioni realistica e investigativa, così come si rileva una differenza significativa – anche se minore rispetto al dato precedente – nella dimensione imprenditoriale, sempre a favore degli uomini. Le donne, al contrario, sono molto più orientate alle dimensioni sociale, artistica e convenzionale.

Figura 4 – Differenze di genere

La seconda tipologia di studi si basa su diverse metodologie che cercano di verificare se e quanto la struttura RIASEC sia rintracciabile e stabile.

Anche sulla base di molti di questi studi, pur confermando il modello come sostanzialmente valido, Holland (1973, 1985, 1997) ha riconosciuto la possibile influenza da parte di alcune variabili di background: genere, età ed etnia.

Rispetto al genere, sul piano strutturale i risultati degli studi sono contrastanti. Alcuni studi (Tracey & Rounds, 1993; Rounds & Tracey, 1996; Anderson, Tracey & Rounds, 1997; Day & Rounds, 1998) condotti con metodologie diverse ma essenzialmente basati su una meta-analisi delle matrici di correlazione, hanno rilevato un’invariabilità della struttura circomplessa. Altri studi hanno invece riportato differenze strutturali. In particolare, Hansen, Collins, Swanson e Fouad (1993) hanno rilevato delle differenze nella concettualizzazione della scala R e della scala I. Risultati simili sono stati registrati anche da Ryan, Tracey e Rounds (1996) utilizzando la metodologia dello scaling multidimensionale, ma hanno ritenuto che tali differenze non giustificassero delle interpretazioni differenti tra i due generi.

Per quanto concerne l’età, gran parte della ricerca ha sostenuto la bontà della struttura RIASEC con un’ampia varietà di individui: studenti di scuola superiore (Holland, 1962), studenti universitari (Edwards & Whitney, 1972) e adulti occupati (Rachman, Amernic, & Aranya, 1981).

Tracey e Ward (1998) hanno esaminato la struttura RIASEC comparando studenti di scuola elementare, media e universitari. È emerso che la struttura è collegata all’età con un miglioramento della definizione che aumenta significativamente nel corso del tempo; sulla base di questi risultati hanno ipotizzato che la struttura circomplessa inizi ad essere evidente a partire dai 14 anni di età.

Più recentemente, Tracey e Robbins (2005) anche sulla base di alcuni studi precedenti (Rounds & Tracey, 1993; Tracey & Rounds, 1993) hanno sostenuto la possibilità di utilizzare il modello RIASEC anche a partire dai 13 anni di età. Anche studi con campioni italiani (Lent, Tracey, Brown, Soresi, e Nota, 2006) hanno confermato la difficoltà a rintracciare il modello RIASEC con studenti di scuola media.

L’assenza di una struttura definita non è prerogativa solo di alcune fasce di età, ma sulla base si uno studio con studenti universitari, alcuni autori (Tracey & Darcy, 2002) hanno ipotizzato che l’assenza di una struttura RIASEC ben definita potrebbe indicare una maggiore indecisione di carriera, di conseguenza il mancato sviluppo di una struttura circomplessa potrebbero rendere più difficile lo sviluppo di un progetto di carriera.

Molti degli studi realizzati sul modello di Holland, sono stati finalizzati a verificare se la struttura RIASEC abbia una valenza trans-culturale. In generale, gran parte degli autori sembra confermare la bontà del modello circomplesso (Armstrong, Hubert & Rounds, 2003; Darcy e Tracey, 2007; Gupta et al., 2008; Rounds & Tracey, 1993; Swanson & Gore, 2000; Leong et al., 1998; Rounds et al., 1992; Ryan et al., 1996; Šverko & Babarovic, 2006; Swanson, 1992; Tak, 2004: Tang, 2001; Tracey, Watanabe & Schneider, 1997) ma secondo Tinsley (2001) il largo consenso intorno al modello teorico è avvenuto in modo “indipendente” rispetto ai risultati di alcune ricerche, che hanno evidenziato delle difformità strutturali. Ad esempio, Tracey, Watanabe e Schneider (1997) hanno registrato una ridotta corrispondenza nel campione giapponese e Tien (1994; 1997) ha registrato dei significativi scostamenti in campioni di Taiwan.

Tutti gli studi citati e – conseguentemente – la verifica empirica del modello di Holland hanno contribuito in modo significativo al perfezionamento ed ampliamento della teoria stessa. Oltre al passaggio da un modello esagonale a un sistema circomplesso hanno consentito di sostenere un’ampia validità trans-culturale dello strumento.

Purtroppo, qualsiasi tentativo di verifica del modello risentirà sempre degli strumenti di rilevazione che saranno utilizzati. Infatti, è puramente teorica l’attribuzione di alcuni limiti al modello, piuttosto che agli strumenti di misurazione.

A tale proposito, uno studio di Savickas e Taber (2006) ha confrontato alcuni tra i principali strumenti di misurazione degli interessi basati sul modello RIASEC rilevando una correlazione media (sulle corrispettive scale) solo di .60 e delle variazioni significative nei profili individuali tra i diversi strumenti.

Senza parlare dell’influenza che alcune variabili di background abbiano sui risultati: sesso, età, etnia, condizione sociale…

In parte, si è tentato di superare questo problema ricorrendo a meta-analisi basate su campioni multipli e diversi strumenti.

Anche queste analisi non sono esenti dagli errori strumentali e di campionamento.

A nostro avviso, un nuovo sviluppo della ricerca potrebbe essere quello di percorrere un’attenta analisi degli strumenti esistenti nell’ambito del modello RIASEC, con l’obiettivo di migliorare il più possibile la precisione e validità di questi strumenti.

A tale proposito, a distanza di circa sette anni dalla pubblicazione dell’adattamento italiano a cura di Poláček (2003) dell’ultima versione del Self-directed Search -R (Holland, et al. 1994), riteniamo opportuno sottolineare come l’adattamento italiano si sostanziasse esclusivamente in una traduzione dello strumento e nella rilevazione dei punteggi normativi in un contesto italiano.

Partendo da queste considerazioni, abbiamo ritenuto opportuno provvedere a una verifica strutturale dello strumento che tenesse in considerazione la presenza di eventuali differenze di genere, così come fatto – ad esempio – in Islanda (Einarsdottir, Rounds, Ægisdottir & Gerstein, 2002), Hawaii (Oliver & Waehler, 2005) o Giappone (Tracey, Watanabe & Schneider, 1997).

Obiettivo e ipotesi

In termini generali, l’obiettivo della ricerca è di rilevare l’eventuale presenza di distanze strutturali tra l’adattamento italiano dello strumento e i risultati delle ricerche presenti in letteratura relativi alla struttura e alle differenze di genere.

Conseguentemente, è possibile declinare quest’obiettivo generale in alcune ipotesi specifiche:

1) Che sia possibile rilevare delle differenze di genere coerenti con le indicazioni presenti in letteratura, con tendenze simili a quanto rilevato da Su, Rounds & Armstrong (2009)

2) Che sia possibile identificare una struttura fattoriale del tutto simile a quanto emerso da altri studi (Armstrong et al., 2003).

Metodo

Partecipanti

Hanno partecipato alla ricerca 1404 soggetti (di cui il 52,84% maschi).

L’età media dei soggetti è di 17 anni e 1 mese (d.s. 1 anno e 7 mesi). Il 26,92% dei soggetti proviene da un istituto tecnico, il 23,43% da un liceo scientifico, il 18,01% da un istituto professionale, il 10,54% da un liceo psico-pedagogico, il 7,62% da un liceo classico, il 5,27% da un liceo artistico (22 soggetti – pari al 1,56% – non ha indicato la scuola frequentata). Rispetto alla classe di appartenenza, il 41,24% frequentava – al momento della somministrazione – il 3° anno, il 30,24% il 4° anno, il 13,32% il 5° e il 2,71% il 2° (35 soggetti – corrispondenti al 2,49% – non ha indicato la classe di appartenenza).

Per quanto riguarda la nazionalità, il 93,23% ha indicato di possedere la nazionalità italiana, contro il 2,78% che ha risposto di non possederla (56 soggetti – pari al 3,99% – non ha indicato nessuna alternativa di risposta.

Il 25,36% dei partecipanti proviene dalla provincia di Matera, il 21,44% dalla provincia di Cosenza, il 14,67% dalla provincia di Roma, il 10,90% dalla provincia di Latina, l’8,62% dalla provincia di Potenza, il 6,34% dalla provincia di Benevento, il 3,42% dalla provincia di Napoli, il 2,56% dalla provincia di Catanzaro e l’1,50% dalla provincia di Salerno (73 soggetti – corrispondenti al 5.20% – non ha indicato con precisione la provincia di residenza).

Procedura

Non essendo obiettivo della ricerca quello di trarre delle inferenze dal campione alla popolazione di riferimento, abbiamo utilizzato una procedura di campionamento accidentale di convenienza.

I partecipanti sono stati reclutati attraverso attività di orientamento erogate da alcuni degli autori nel corso degli anni 2005 e 2006. Circa il 90% dei partecipanti utilizzati per il presente studio, proviene da esperienze di orientamento finanziate dall’Istituto Guglielmo Tagliacarne ed erogate per conto delle Camere di Commercio locali per alcuni istituti scolastici presenti sul territorio. La partecipazione degli studenti al progetto era essenzialmente su base volontaria.

Oltre ad una scheda socio-anagrafica, a ciascun soggetto è stato somministrato il Self-directed Search -R.

Strumento

Il Self-directed Search (Holland, et al. 2003), nell’adattamento italiano di Poláček (2003), è uno strumento complesso che si sostanza in tre libretti: Tu e la tua carriera, Trovalavoro e Test.

Tu e la tua carriera. È stato elaborato perché si potesse fare un’esperienza più completa e autodiretta, infatti esso contiene le indicazioni per un’interpretazione autosomministrata e autoguidata dal soggetto stesso. Si compone di sezioni dedicate ai principi teorici e applicativi dello strumento.

Trovalavoro. Comprende 1230 professioni raggruppate in tipi e sottotipi. La classificazione dell’adattamento italiano deriva dalla Classificazione delle professioni dell’Istat, studio che rappresenta lo standard in Italia per la classificazione delle occupazioni e che si raccorda alle indicazioni degli standard dell’Organizzazione Internazionale del lavoro (Isco-88) e dell’Unione Europea.

Test. È lo strumento vero e proprio e si compone di diverse sezioni. Alcune finalizzate a sostenere il processo di compilazione e interpretazione (Come riassumere le risposte, Cosa significa il tuo codice, Alcuni passi successivi, Risorse utili, Cosa significa il tuo codice e Pagina riassuntiva da riprodurre), altre destinate alla compilazione. Prima di passare agli item veri e propri, lo strumento si apre con la sezione “Sogni ad occhi aperti”, destinata a raccogliere la storia personale delle aspirazioni professionali del soggetto cui è stato destinato il test.

Complessivamente lo strumento è composto di 228 item, articolati in 4 sezioni, ciascuna delle quali suddivisa – in maniera palese ed evidente – nelle sei scale RIASEC.

Le prime tre sezioni prevedono una modalità di risposta basata su una alternativa nominale (Si o No). In fase di codifica si assegna un punteggio uguale ad 1 per ciascun Si e pari a 0 per i No. La quarta sezione prevede una modalità di risposta basata su scala likert a 7 passi (da 1= Basso a 7= Alto).

Le sezioni sono:

Attività. È composta di 66 attività per le quali viene chiesto di indicare se piacerebbe (o meno) svolgerle. Per ciascuna scala RIASEC, in questa sezione, è possibile ottenere un punteggio compreso tra 0 e 11. Un esempio di item è: “Studiare la composizione di nuove sostanze” oppure “Fare un inventario di scorte o prodotti”

Competenze. È composta di 66 competenze, per ciascuna è chiesto di indicare se si è (o meno) in grado di svolgerla. Per ciascuna scala è possibile ottenere un punteggio compreso tra 0 e 11. Un esempio di item è: “So fare delle belle fotografie” oppure “Ho buone doti organizzative”.

Professioni. È composta di 78 professioni, per ciascuna è chiesto di indicare se interessa o attrae svolgerla. Per ciascuna delle 6 scale RIASEC è possibile avere un punteggio compreso tra 0 e 13. Un esempio di item è: “Geologo” oppure “Esperto tributario”. Queste scale sono uguali al VPI di Holland, 1985)

Autovalutazioni. È una sezione diversa dalle precedenti, poiché è composta da 2 serie di 6 item (uno per ciascuna delle scale RIASEC). In ciascuna serie è chiesto di indicare quanto si ritiene di possedere alcune abilità. Complessivamente, facendo la somma delle due serie, è possibile ottenere, per ciascuna scala RIASEC, un punteggio compreso tra 1 e 14. Esempi di item sono: “Abilità scientifiche” oppure “Abilità manageriali”.

Le scale del SDS hanno dimostrato una consistenza interna compresa tra .75 e .93 sia con gli adolescenti sia con gli adulti (Holland, Fritzsche, & Powell, 1994). In questo studio, la consistenza interna (valutata secondo il metodo dello split-half) è compresa – per le diverse scale – tra .72 e .90.

Analisi dei dati

Preliminarmente, sono stati calcolati i punteggi per ciascun soggetto e per ciascuna delle scale dello strumento (date dall’interazione tra le sezioni dello strumento e le 6 dimensioni RIASEC).

Dopo aver calcolato (per ciascun genere e per ciascuna scala) la media e l’errore standard, per esplorare con accuratezza la presenza di differenze statisticamente significative tra i due generi, si è utilizzato il test ANOVA.

Per verificare spazialmente la struttura RIASEC, nella varietà delle metodologie disponibili in letteratura e citate precedentemente, la nostra preferenza è ricaduta su uno scaling multidimensionale.

Lo Scaling multidimensionale può essere utilizzato per: indagare la struttura circomplessa, come tecnica per analizzare il modello spaziale che meglio rappresenta i dati ottenuti oppure può essere utilizzata come tecnica di conferma utilizzando il confronto con un set di coordinate spaziali specificate in anticipo (Rounds & Tracey, 1993; Tracey, 2000).

Un uso molto interessante della metodologia dello scaling multidimensionale è stata fatta per verificare se una versione abbreviata dell’O*NET Interest Profiler (Lewis & Rivkin, 1999) avesse una struttura dimensionale migliore rispetto alla versione originaria (Armstrong & Anthoney, 2009)

Figura 5 – Differenze registrate da Armstrong e Anthoney tra scale originarie e riviste

Nel nostro studio, è stata utilizzata la tecnica definita Smallest Space Analysis (Guttman, 1968) un tipo particolare di scaling multidimensionale non metrico, che consente di rappresentare graficamente le correlazioni tra le variabili, ciascuna delle quali viene rappresentata come un punto nello spazio euclideo n-dimensionale (Bailey, 1974; Schlesinger & Guttman, 1969).

Questa metodologia è stata recentemente utilizzata da Capanna, Vecchione e Schwartz (2005) per validare – in Italia – il Portrait Values Questionnaire (Schwartz, 1992). Com’è noto anche questo strumento si basa su un modello circomplesso.

Per realizzare lo scaling multidimensionale è stato utilizzato il software FACET, già utilizzato in altre ricerche con strumenti di misurazione basati sul modello RIASEC (Laudadio & Fiz Pèrez, 2010).

Il software FACET richiede una breve codifica per ciascuna delle scale ottenute.

Tabella 2 – Sintesi delle codifiche assegnate

Scala	Realistico(R)	Investigativo (I)	Artistico(A)	Sociale(S)	Intraprendente(E)	Convenzionale(C)
Attività	RAt	IAt	AAt	SAt	EAt	CAt
Competenze	RCo	ICo	ACo	SCo	ECo	CCo
Professioni	RPr	IPr	APr	SPr	EPr	CPr
Autovalutazioni	RA1	IA1	AA1	SA1	EA1	CA1
RA2	IA2	AA2	SA2	EA2	CA2

I totali – standardizzati – di ciascuna sottoscala dello strumento sono stati sottoposti a scaling.

La tecnica dello scaling multidimensionale può essere utilizzata in modo appropriato solo se rispettano alcuni criteri di rapporto tra gli stimoli e il numero di assi (Armstrong & Anthoneya, 2009). Infatti, secondo Kruskal e Wish (1978) l’utilizzo dello scaling deve essere compiuto solo quando è possibile garantire un rapporto tra le dimensioni e gli assi di 4 a 1. Inoltre, Shepart (1974) raccomanda un minimo di 10 stimoli per una soluzione a due dimensioni e ritiene insoddisfacente la rappresentazione delle semplici scali totali del RIASEC su due dimensioni.

Risultati

Differenze di genere

L’ANOVA ha evidenziato per 24 scale su 30 una differenza significativa per p<0,01 e per 2 scale per p<0,05. Solo 4 scale non hanno fatto rilevare differenze significative: Professioni Investigative e Artistiche e Autovalutazioni (2) Investigative e Artistiche.

Tabella 3 – Sintesi delle differenze di genere

Scala	Sesso				F	Sig.
Maschio	Femmina
Media	Err. Std.	Media	Err. Std.
R – Attività	5,44	0,09	2,78	0,09	409,74	0,000
I – Attività	5,22	0,09	5,50	0,10	4,10	0,043
A – Attività	4,77	0,10	6,27	0,10	106,69	0,000
S – Attività	4,90	0,09	6,97	0,09	239,96	0,000
E – Attività	7,39	0,09	5,75	0,10	159,09	0,000
C – Attività	4,98	0,11	4,26	0,11	20,85	0,000
R – Competenze	5,57	0,09	2,44	0,08	583,77	0,000
I – Competenze	5,90	0,09	5,22	0,09	29,22	0,000
A – Competenze	3,68	0,08	4,58	0,09	59,57	0,000
S – Competenze	6,76	0,08	7,64	0,07	62,62	0,000
E – Competenze	6,28	0,09	5,37	0,10	46,59	0,000
C – Competenze	5,79	0,08	5,03	0,09	38,30	0,000
R – Professioni	5,69	0,10	2,73	0,08	398,67	0,000
I – Professioni	5,24	0,13	5,36	0,13	0,40	0,526
A – Professioni	5,08	0,12	5,36	0,13	2,55	0,110
S – Professioni	3,94	0,09	6,48	0,12	276,59	0,000
E – Professioni	6,80	0,13	5,65	0,13	40,94	0,000
C – Professioni	4,56	0,14	4,00	0,14	7,28	0,007
R – Autovalutazioni 1	4,07	0,06	1,72	0,04	941,25	0,000
I – Autovalutazioni 1	3,83	0,07	3,52	0,07	10,19	0,001
A – Autovalutazioni 1	3,55	0,07	4,28	0,07	59,08	0,000
S – Autovalutazioni 1	3,76	0,06	4,58	0,06	90,99	0,000
E – Autovalutazioni 1	4,24	0,06	3,76	0,07	26,01	0,000
C – Autovalutazioni 1	3,84	0,07	3,63	0,07	4,69	0,030
R – Autovalutazioni 2	5,05	0,06	3,84	0,07	173,25	0,000
I – Autovalutazioni 2	3,87	0,07	3,69	0,07	3,30	0,070
A – Autovalutazioni 2	3,31	0,07	3,40	0,07	0,85	0,357
S – Autovalutazioni 2	4,90	0,06	5,84	0,05	163,57	0,000
E – Autovalutazioni 2	4,44	0,06	3,91	0,07	30,84	0,000
C – Autovalutazioni 2	4,18	0,06	3,94	0,07	6,69	0,010
R – Totale	24,93	0,34	10,82	0,24	1108,88	0,000
I – Totale	22,88	0,34	22,71	0,42	0,09	0,762
A – Totale	18,94	0,36	23,27	0,40	65,42	0,000
S – Totale	23,37	0,30	31,02	0,31	310,65	0,000
E – Totale	28,45	0,35	23,50	0,38	91,68	0,000
C – Totale	21,83	0,36	18,61	0,39	37,28	0,000

Rispetto al punteggio totale di scala (RIASEC) l’unica differenza non significativa è legata alla scala Investigativa.

I maschi fanno registrare punteggi maggiori sul totale di scala Realistico, Imprenditoriale e Convenzionale. Le femmine rispetto ad Artistico e Sociale.

Collocazione spaziale delle scale

Come per tutte le tecniche che consentono una riduzione della complessità dei dati attraverso l’individuazione di una serie di dimensioni di sintesi, anche per lo Scaling Multidimensionale il primo passaggio fondamentale consiste nella scelta del numero di assi e – di conseguenza – piani entro cui rappresentare graficamente la correlazione tra le variabili (Coxon, 1982).

Tabella 4 – Indici dello scaling

	Dimensioni
2	3	4	5
Number of iterations required	10	17	26	28
Kruskal Stress Index	0,190	0,119	0,085	0,071
Guttman-Lingoes Alienation Index	0,190	0,119	0,085	0,071
Guttman-Lingoes Phi Index	0,018	0,007	0,004	0,003
Pearson Correlation between derived distances and original data	-0,964	-0,984	-0,991	-0,995
Seber Estimate of Error	0,033	0,013	0,007	0,004

Dall’analisi dei coefficienti delle soluzioni a 2, 3, 4 e 5 dimensioni (riportati in tabella) è stata ipotizzata come plausibile una soluzione a due dimensioni, che costituisce anche la soluzione più coerente – dal punto di vista teorico – con il modello di Holland. Inoltre, in questo modo viene abbondantemente garantito il rapporto di 4 a 1 tra le dimensioni e gli assi (Kruskal & Wish, 1978).

La figura seguente mostra i risultati dello scaling.

Il grafico consente di identificare facilmente la struttura circomplessa alla base del modello di Holland. È confermato anche l’ordine R-I-A-S-E/C e l’opposizione – anche spaziale – tra alcuni vertici (R vs S e E/C vs A).

Come si evince, l’esagono teorico originale si trasforma in un pentagono, in quanto i vertici convenzionale e imprenditoriale collassano in una unica area. L’analisi è stata ripetuta suddividendo il campione in base al genere.

Sia per i maschi sia per le femmine i vertici E e C sembrano convergere in un’unica area. Per le femmine, non è confermato l’ordine R-I-A-S-E-C ma: R-I-E/C-S-A.

Inoltre, sempre per le femmine, l’item di Autovalutazione “Abilità manuali” si colloca nell’area Artistica invece che Realistica.

Conclusioni

Come esplicitato precedentemente, il presente studio si proponeva di indagare due ipotesi specifiche:

1. la possibilità di rilevare delle differenze di genere coerenti con le indicazioni presenti in letteratura, con tendenze simili a quanto rilevato da Su, Rounds & Armstrong (2009);
2. la possibilità di identificare una struttura fattoriale del tutto simile a quanto emerso da altri studi (Armstrong et al., 2003).

Rispetto alle ipotesi, nessuna delle due è confermata.

L’analisi delle differenze di genere nei punteggi di scala indica tendenze differenti rispetto a quanto rilevato da Su, Rounds & Armstrong (2009). Oltre ad una mancata differenza di genere nella scala Investigativa, si registra un maggior punteggio dei maschi nella dimensione Convenzionale.

L’analisi delle strutture evidenzia differenze marcate rispetto al modello teorico e ai risultati di altri studi presi come riferimento (Armstrong et al., 2003).

Come già accennato in precedenza, questi risultati ci pongono, come altri ricercatori prima di noi, davanti ad un bivio: Se quanto emerso è il risultato di una differenza culturale tra USA e Italia, a che livello si colloca? In altre parole, la differenza culturale agisce a livello di modello teorico (non generalizzabile al contesto italiano) o a livello di strumento? Inoltre, è doveroso tenere in considerazione tutte le possibili spiegazioni imputabili al setting di ricerca (che ridurrebbero, sensibilmente, la generalizzabilità delle nostre considerazioni), ad esempio: l’età dei rispondenti. È anche possibile che quanto abbiamo rilevato sia un mix di questi aspetti.

Davanti a questo bivio, abbiamo scelto di aderire – anche se con prudenza – all’ipotesi che i risultati registrati siano – in larga parte – imputabili all’adattamento dello strumento.

Ad esempio, prendiamo la “migrazione” della seconda scala di autovalutazione della dimensione Realistica: “Abilità manuali”. Per le femmine, invece di collocarsi nell’area R si colloca in A.

Osservando la tabella delle medie registrate, per questa scala si registra un “dimezzamento” della distanza di punteggio tra maschi e femmine (se comparato con le altre differenze per scale della dimensione R tra i due generi).

Secondo noi, il motivo è da individuare nel fatto che quando a una ragazza è chiesto di autovalutarsi nelle “Abilità manuali” sia tendenzialmente portata a immaginare attività manuali ad alto contenuto creativo invece che (come accade per i maschi) di semplice manipolazione funzionale di oggetti.

Di conseguenza, per le femmine le “Abilità manuali” hanno una duplice componente: una parte Realistica e una parte Artistica. In questo modo – e si evince anche dalla matrice delle correlazioni – si crea una falsa correlazione tra la dimensione Realistica e la dimensione Artistica che deforma la struttura RIASEC spostando la A in prossimità della R.

Sempre da una analisi delle matrici di correlazione, emerge anche una possibile spiegazione della prossimità delle aree E e C. Le scale delle due dimensioni presentano delle correlazioni piuttosto elevate. In particolare, correlano tra loro le due scale delle professioni (.59; p<0,01) e tra le seconde due scale (abilità amministrative e abilità nei lavori di ufficio) di autovalutazione (.57; p<0,01), livelli di correlazione che – di solito – si rintracciano tra le scale all’interno di una dimensione e non tra dimensioni diverse. Anche in questo caso, forse, c’è una rappresentazione distorta delle abilità amministrative, confuse con le competenze di segreteria.

Similmente, l’esperienza nella somministrazione dello strumento ha evidenziato – negli anni – la presenza di una scarsa comprensione da parte dei giovani (under 18) di alcune professioni. Ad esempio: Consulente professionale (sic!) e Studioso del comportamento.

Siamo fermamente convinti che il modello di Holland sia estremamente funzionale e appropriato all’interno dell’attività del career counseling. Similmente, pensiamo che il Self-directed Search rappresenti un ausilio importantissimo, ma crediamo sia opportuna una sua rivisitazione e un adattamento che non si limiti alla semplice traduzione.

Anche altri paesi stanno procedendo in questa direzione. In Olanda, il Self-Directed Search (Beroepskeuze Zelf-Onderzoek) nella sua ultima versione (Hogerheijde, Van Amstel, De Fruyt & Mervielde, 1995) rispetto alla precedente (Hogerheijde & De Ruyter, 1980) ha subito alcuni cambiamenti. Ad esempio, le scale di autovalutazione sono state sostituite con scale di personalità e gli item sono stati modificati per migliorare i livelli di affidabilità.

In ultimo, riteniamo opportuno riflettere – in termini più generali – sul concetto di differenza culturale nell’ambito dell’orientamento.

A nostro avviso, le molteplici differenze identificabili negli studi sul modello di Holland (Fouad et al., 1997) non possono semplicemente limitarsi a consigliare una prudente interpretazione dei risultati individuali. La prudente interpretazione deve essere la regola, poiché lo strumento esprime degli utili e apprezzabili risultati essenzialmente quando è utilizzato come pretesto narrativo per sostenere il racconto di se e lo sviluppo di un progetto di vita e di carriera. L’autosomministrazione dello strumento è da sconsigliare. Nonostante Holland sia stato fermamente convinto (2003) che il Self-directed Search (in autosomministrazione) possa essere una esperienza di successo e soddisfazione completa per l’orientando e secondo Avallone (1974) assimilabile a quella che si può ricevere con l’ausilio di un consulente per l’orientamento, a nostro giudizio lo strumento esprime il suo massimo livello di utilità quando è inserito all’interno di un percorso (organico e strutturato) di orientamento.

Parallelamente, le mutate richieste sociali e la sempre più marcata co-presenza di diverse culture rende urgente l’avvio di studi volti ad identificare – tramite l’utilizzo di strumenti di carattere trans-culturale – di eventuali barriere sociali che alle volte sono camuffate da semplici differenze culturali.

Il presente studio presenta alcuni limiti. La scelta di utilizzare un campionamento accidentale di convenienza non è la scelta più appropriata. Sarebbe stato più opportuno ricorrere ad un sistema di stratificazione, tenendo sotto controllo la tipologia di scuola di provenienza (che indubbiamente influenza la costellazione di interessi del soggetto) e la provenienza sociale.

L’obiettivo generale di questo dello studio era di realizzare una prima verifica strutturale dell’adattamento italiano del Self-directed Search. Probabilmente, potrebbe essere di particolare utilità la realizzazione (sullo stesso campione o su una estrazione parziale e casuale dello stesso) di ulteriori analisi statistiche, ad esempio il CUS o il CI, contribuendo a fornire (in ambito internazionale) una analisi comparabile del dato italiano.

Parallelamente, lo sviluppo della ricerca sarà di provvedere a una nuova forma del Self-directed Search.

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