Metodologia & Integrità dei Dati

    La trasparenza radicale parte da dati affidabili. Scopri come anonimiamo, validiamo e calcoliamo il divario di genere.

    AnonimizzazioneValidazioneCalcolo del DivarioDocumentazione API

    Processo di Anonimizzazione

    Come Proteggiamo la Tua Identità

    Ogni segnalazione passa attraverso un processo di anonimizzazione multilivello prima di entrare nel nostro database. Nessuna informazione personale identificabile (PII) viene mai conservata.

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    Rimozione Dati

    Tutti i metadati (indirizzi IP, timestamp, impronte dei dispositivi) vengono eliminati immediatamente all'invio. Conserviamo solo posizione aggregata (a livello di città), ruolo e dati retributivi.

    2

    Hashing & Crittografia

    I campi opzionali (genere, team) sono hashati con SHA-256 prima della memorizzazione. Tutti i dati a riposo sono crittografati con AES-256.

    3

    Solo Aggregazione

    I record individuali non vengono mai pubblicati. Mostriamo solo statistiche aggregate (medie, mediane, percentili) quando esistono almeno 5 segnalazioni per una categoria.

    4

    Moderazione Commenti

    I commenti inviati dagli utenti sono revisionati manualmente per rimuovere dettagli identificativi (nomi, codici progetto, date specifiche) prima della pubblicazione.

    Importante

    Anche se adottiamo ogni precauzione, nessun sistema è infallibile al 100%. Evita di inserire dettagli unici nel tuo commento che possano identificarti indirettamente (es: "Sono l'unica donna in un team di 3 persone a Tallinn").

    Validazione & Controllo Qualità

    Come Garantiamo l'Accuratezza dei Dati

    Controlli Automatici

    • Fasce salariali validate rispetto ai benchmark di settore
    • Segnalazioni duplicate rilevate tramite pattern matching
    • Valori anomali segnalati per revisione manuale (±3 deviazioni standard)

    Revisione Manuale

    • Moderatori umani verificano le segnalazioni segnalate
    • Verifica incrociata con i report pubblici EUPTD quando disponibili
    • Segnalazione comunitaria per dati sospetti

    Livelli di Affidabilità

    A ogni dato viene assegnato un punteggio di affidabilità in base al campione e alla validazione:

    Alta (50+ segnalazioni, validate)
    Media (10-49 segnalazioni)
    Bassa (5-9 segnalazioni)
    Insufficiente (<5 segnalazioni, non visualizzate)

    Calcolo del Divario Retributivo di Genere

    La Formula

    Usiamo la formula UE standard del divario retributivo di genere non aggiustato, che confronta i guadagni mediani:

    Divario Retributivo di Genere (%) =
    [(Median Male Salary - Median Female Salary) / Median Male Salary] × 100

    Esempio di Calcolo

    • Stipendio mediano maschile per "Software Engineer" a Berlino: €75.000

    • Stipendio mediano femminile per "Software Engineer" a Berlino: €67.500

    • Divario di Genere: [(75.000 - 67.500) / 75.000] × 100 = 10%

    Interpretazione

    Un divario positivo (es: +10%) significa che le donne guadagnano il 10% in meno degli uomini per lo stesso ruolo. Un divario negativo indica che le donne guadagnano di più. Un divario dello 0% indica parità.

    Limitazioni

    • • Questo è un divario non aggiustato (non tiene conto di esperienza, ore lavorate o anzianità)
    • • Campioni piccoli (<10 per genere) possono produrre risultati poco affidabili
    • • I dati auto-segnalati possono avere bias di segnalazione
    • • Generi non binari/altro sono tracciati ma non inclusi nel calcolo binario del divario

    Soglie Indicatore Colore

    0-3% (Equo/Parità)
    3-10% (Divario Moderato)
    10-20% (Divario Significativo)
    20%+ (Divario Critico)

    Domande Frequenti

    Richiediamo almeno 5 segnalazioni per categoria prima di mostrare qualsiasi dato aggregato. Per il calcolo del divario retributivo di genere, servono almeno 5 segnalazioni per ciascun gruppo di genere. Le categorie con meno segnalazioni mostrano "Dati Insufficienti" e non vengono pubblicate.

    Sì. Contattaci a contact@euptd.eu indicando la data approssimativa dell’invio e i dettagli del ruolo. Rimuoveremo la tua voce anonimizzata dal nostro database. Nota: questo non influirà sulle statistiche aggregate già pubblicate.

    Se non abbiamo abbastanza segnalazioni con genere identificato, il divario sarà indicato come "N/D - Dati Insufficienti". Ti invitiamo a condividere anonimamente il tuo stipendio per aiutare a costruire il dataset. Le aziende con report ufficiali EU Pay Transparency Directive (EUPTD) mostreranno quelli.

    Usiamo diverse misure anti-frode:

    • Limitazione delle segnalazioni (max 1 per IP ogni 24 ore)
    • Rilevamento statistico degli outlier
    • Revisione manuale delle segnalazioni segnalate
    • Sistema di segnalazione della comunità

    No. EUPTD.EU è un’iniziativa indipendente e partecipativa. I nostri dati sono auto-segnalati e anonimizzati, non registri occupazionali verificati. I report ufficiali EUPTD (quando disponibili) sono chiaramente indicati e provengono da fonti pubbliche.

    Open Source & Accesso API

    Documentazione API Pubblica

    L’intero nostro dataset è disponibile tramite una API pubblica e gratuita. Nessuna autenticazione richiesta per l’accesso in sola lettura.

    URL Base

    https://api.euptd.eu/v1

    GET /salaries

    Recupera dati aggregati sugli stipendi

    GET /salaries?role=Software%20Engineer&location=Berlin&limit=50

    Parametri di Query:

    • • role (string): Titolo di lavoro
    • • location (string): Città o paese
    • • company (string): Nome azienda
    • • min_confidence (string): alta | media | bassa
    • • limit (integer): Risultati per pagina (max 100)

    GET /gap

    Ottieni il divario retributivo di genere per un ruolo/azienda specifico

    GET /gap?role=Data%20Analyst&company=Acme%20Corp&location=Amsterdam

    Esempio di Risposta:

    { "role": "Data Analyst", "company": "Acme Corp", "location": "Amsterdam", "gap_percentage": 8.5, "confidence": "medium", "sample_size": { "male": 23, "female": 18 }, "median_salaries": { "male": 65000, "female": 59475 } }

    Repository GitHub

    L’intero nostro codice, gli script di validazione dati e l’implementazione API sono open source:

    Vedi su GitHub

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    EUPTD.EU è un’iniziativa no-profit. Aiutaci a mantenere i server, validare i dati e sviluppare nuove funzionalità:

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