Introduzione

I servizi sociali per l’infanzia nel Regno Unito

Il sistema dei servizi sociali per l’infanzia nel Regno Unito viene descritto come «in crisi» (Mackley et al., 2018). Negli ultimi due decenni, le misure di austerità introdotte dal governo britannico hanno inciso in modo significativo sui bilanci degli enti locali e sulla spesa per i servizi sociali per l’infanzia. Se i finanziamenti agli enti locali sono diminuiti del 55 per cento tra il 2010 e il 2020 (Ogden and Phillips, 2024), questi tagli non si sono distribuiti in modo uniforme tra i servizi per l’infanzia. La spesa per mantenere unite le famiglie è calata sensibilmente (Bennett et al., 2021), mentre la spesa complessiva per i servizi sociali per l’infanzia è più che raddoppiata nell’ultimo decennio (Webb, 2023), concentrandosi sempre più sugli interventi obbligatori previsti dalla legge, come le indagini di tutela del minore, l’allontanamento di bambine e bambini dai genitori e la loro permanenza in affidamento ai servizi (MacAllister, 2022; Webb et al., 2022). Questa tendenza è stata alimentata dai tagli ai servizi di prevenzione, che hanno accresciuto la «domanda» di interventi obbligatori (Bennett et al., 2021), aggravando ulteriormente le difficoltà, tra cui i carichi di lavoro elevati, il burnout del personale e l’alto turnover (Family Rights Group, 2018).

In Inghilterra, gli enti locali hanno l’obbligo di legge di intervenire quando vi sono preoccupazioni per la sicurezza di un minore, in particolare quando le figure professionali ritengono che «il minore stia subendo, o rischi di subire, un danno significativo» (Children Act, 1989; HM Government, 2023: 8). Per valutare tali preoccupazioni si tiene una conferenza iniziale di tutela del minore (Initial Child Protection Conference). In questa sede, assistenti sociali ed enti partner (ossia sanità, polizia e scuole) condividono informazioni e assumono la guida nell’elaborare un piano per garantire la sicurezza del minore. Le evidenze indicano che genitori e figli vivono la procedura della conferenza iniziale di tutela come escludente, conflittuale e umiliante (Gibson, 2015). Tuttavia, nel Regno Unito si riconosce sempre più la necessità che la pratica del servizio sociale abbandoni una cultura «esperta» calata dall’alto a favore di una cultura relazionale, che affronti la sicurezza dei minori attraverso un processo di co-produzione con le famiglie (Ferguson et al., 2022; Ingram and Smith, 2018). La Family Group Conference (Family Group Conferencing, FGC) è uno dei modi per coinvolgere le famiglie e le loro reti di sostegno sociale nel prendere decisioni, in collaborazione con i servizi, sul modo migliore di proteggere i propri figli (Family Rights Group, 2021; Pennell et al., 2011).

Le valutazioni della FGC hanno cercato di individuare e misurare esiti come la soddisfazione delle persone partecipanti, i legami familiari, il miglioramento delle relazioni tra famiglie e servizi, la sicurezza dei minori, la permanenza dei minori al di fuori dell’affidamento e i risparmi sui costi (Holland et al., 2005; Marsh and Crow, 1997; Mason et al., 2017; Merkel-Holguin, 2004; Munro et al., 2017; Pennell and Burford, 2000; Taylor et al., 2023). Queste valutazioni comprendono revisioni sistematiche e studi controllati randomizzati su larga scala (cfr. Mason et al., 2017; Taylor et al., 2023), incentrati sull’esito quantitativo del collocamento del minore (ossia quanti minori sono stati allontanati o meno dalla famiglia), sull’impatto sulla spesa pubblica e sui risparmi previsti. Cogliere il dettaglio dei processi guidati dalla famiglia con i metodi di valutazione tradizionali è difficile, perché gli interventi raramente sono ben definiti e la loro attuazione dipende spesso da fattori contestuali locali (Mezey et al., 2015). Possono inoltre esserci difficoltà di reclutamento e un accesso limitato ai dati (Mezey et al., 2015; Moody et al., 2021), con ripercussioni sull’utilità dei risultati. Senza una solida base di evidenze su ciò che funziona, è difficile stabilire dove destinare risorse limitate per ottenere il massimo impatto. Inoltre, gli studi controllati randomizzati da soli non riescono a cogliere come e perché i processi decisionali guidati dalla famiglia, come la FGC, producano determinati esiti in contesti diversi.

I contesti in cui si svolgono le pratiche dei servizi sociali sono sistemi aperti e dinamici, che evolvono e si adattano insieme agli ecosistemi più ampi del luogo geografico e delle relazioni tra servizi e famiglie. Per questo gli interventi nei servizi sociali per l’infanzia vengono di norma adattati al contesto anziché essere rigidamente predefiniti, come accade più spesso in ambito sanitario. Servono approcci valutativi in grado di cogliere le condizioni dinamiche che favoriscono od ostacolano il raggiungimento dei risultati di interesse di un intervento in contesti diversi; la valutazione realista è uno di questi.

Usare la valutazione realista per comprendere gli interventi nei servizi sociali per l’infanzia

A differenza delle forme tradizionali di valutazione, la valutazione realista è meno interessata a rispondere alla domanda un intervento o un programma funziona? e cerca piuttosto di capire come e perché un intervento o un programma funziona in contesti diversi e con popolazioni diverse (Pawson and Tilley, 1997: 141). Il compito di chi conduce una valutazione realista è sviluppare teorie del programma che ipotizzino «come ci si aspetta che un programma funzioni, date le influenze contestuali e i meccanismi d’azione sottostanti» (Jagosh, 2019: 363). Le teorie del programma sono le «unità di analisi della valutazione realista» (Dalkin et al., 2015: 3). Attraverso l’individuazione, la formulazione, la verifica e l’affinamento di queste teorie, chi conduce valutazioni realiste intraprende un processo iterativo di messa a punto delle proprie ipotesi (Pawson and Tilley, 1997). Pawson e Tilley (1997) hanno introdotto l’euristica delle configurazioni Contesto-Meccanismo-Esito (Context-Mechanism-Outcome), o CMO, come strumento analitico per rendere operative le teorie del programma. Il contesto rimanda agli «elementi chiave dell’ambiente di sfondo di un programma che influiscono sugli esiti (ad es. demografia, legislazione, norme culturali)» (Jagosh, 2019: 363). I meccanismi sono le «risorse offerte attraverso un programma e il modo in cui le persone rispondono a tali risorse (ad es. informazioni, consigli, fiducia, coinvolgimento, motivazione)» (Jagosh, 2019: 363). Scomporre i meccanismi in risorse del meccanismo e risposte del meccanismo è utile, perché aiuta a distinguere ciò che è un meccanismo da ciò che è un contesto, rendendo più chiara la teoria del programma (Dalkin et al., 2015). Nella valutazione realista, gli esiti sono gli «effetti voluti o non voluti derivanti dalle interazioni tra contesto e meccanismo (ad es. cambiamento di prospettiva, aggiornamento del servizio, processo decisionale, resilienza, esiti di salute, autoefficacia, legami sociali)» (Jagosh, 2019: 363).

Una parte centrale della valutazione realista consiste nel confrontarsi con i presupposti ontologici ed epistemologici che sottendono il programma o l’intervento valutato (cfr. Jagosh, 2019, 2020; Pawson and Tilley, 1997). Quattro idee centrali offrono un utile punto di partenza: (1) la profondità ontologica, (2) la causalità generativa, (3) l’abduzione e (4) la retroduzione. La profondità ontologica è l’idea che «la realtà sia stratificata in livelli» (Jagosh, 2019: 364). Secondo il realismo, ciò che è reale non è necessariamente osservabile, ed è necessario andare oltre le evidenze empiriche per cominciare a comprendere la realtà. Di conseguenza, la causalità generativa, in contrapposizione alla causalità successionista, è «l’idea che meccanismi nascosti sottostanti generino gli esiti» (Jagosh, 2019: 364): chi adotta l’approccio realista deve quindi guardare oltre le evidenze empiriche per teorizzare le possibili ragioni di ciò che osserva. Ciò richiede sia l’abduzione sia la retroduzione (Emmel, 2021). L’abduzione è una «teorizzazione pragmatica incentrata sulla creatività come logica dell’inferenza» (Tavory and Timmermans, 2014). In parole semplici, è una «sensazione di pancia, un’intuizione o un’immaginazione informata che porta a nuove idee per generare teorie e verificare possibili meccanismi» (Jagosh, 2020: 122). La retroduzione è la modalità di inferenza fondamentale della valutazione realista ed è il processo con cui si avanza una tesi sui meccanismi causali (cfr. Emmel, 2021; Jagosh, 2019). Attraverso l’abduzione e la retroduzione, chi fa ricerca in ottica realista avvia «un dialogo tra evidenze e idee» (Emmel, 2021: 103) sulle CMO, su come funziona il programma o l’intervento e per chi, in quali circostanze. I principi filosofici qui delineati costituiscono il fondamento della ricerca realista.

Gli standard di reporting mirano a demistificare il modo di condurre valutazioni realiste (Wong et al., 2016). Altri lavori li hanno completati con utili indicazioni pratiche. Ad esempio, Gilmore e il suo gruppo (2019) hanno pubblicato un articolo dettagliato che mostrava come avessero condotto due valutazioni realiste di interventi di salute comunitaria in tre siti di studio di caso. Descrivendo in profondità che cosa avevano fatto e come, hanno portato una trasparenza molto necessaria nel processo analitico delle valutazioni realiste svolte in contesti sanitari complessi. Pur con alcune sovrapposizioni, il contesto dei servizi sociali per l’infanzia pone sfide specifiche a chi fa ricerca. Ad esempio, nei servizi sociali per l’infanzia la presa in carico da parte del servizio sociale riguarda di solito il minore, ma il «destinatario» di un intervento è in genere un genitore o un caregiver. Comprendere gli esiti di questi interventi richiede quindi una teorizzazione esplicita per capire come l’intervento possa produrre esiti per i minori stessi, che potrebbero non essere coinvolti direttamente dall’intervento.

In questo articolo presentiamo un esempio pratico di valutazione realista delle Safeguarding Family Group Conference (di seguito Safeguarding FGC) in Inghilterra. Per strutturare l’articolo ci basiamo sulle sezioni utilizzate da Gilmore e dal suo gruppo (2019) e da Mukumbang e dal suo gruppo (2016a) nelle loro valutazioni realiste. Dopo una breve descrizione dello studio Safeguarding FGC, presentiamo la fase 1 della ricerca: la costruzione della teoria iniziale del programma. In questa sezione mostriamo come abbiamo consultato gli stakeholder per costruire una teoria iniziale del programma. Nella fase 2 illustriamo come abbiamo progettato tracce di intervista e griglie di osservazione a partire dalla teoria iniziale del programma e come abbiamo generato i dati. Nella fase 3 mostriamo come abbiamo analizzato i dati e come li abbiamo usati per affinare, confutare e verificare la nostra teoria del programma all’interno dei singoli casi e tra i casi. Nella fase 4 descriviamo come abbiamo rappresentato la nostra teoria del programma al termine dello studio. Nella sezione finale mettiamo in luce le principali sfide e opportunità offerte dalla valutazione realista nel contesto dei servizi sociali per l’infanzia. Concludiamo con alcune riflessioni sul perché la valutazione realista sia un approccio utile, che trae beneficio dall’inclusione di diversi tipi di evidenze provenienti dalla letteratura, dagli stakeholder e dai dati di ricerca, da strategie di reclutamento adattive e da un approccio di gruppo alla teorizzazione e all’analisi retroduttive.

Safeguarding Family Group Conferencing: un esempio pratico di valutazione realista

Presentazione dello studio Safeguarding FGC

La Safeguarding FGC è un processo decisionale guidato dalla famiglia che coinvolge famiglie e servizi quando vi è una preoccupazione di tutela del minore. Lo studio Safeguarding FGC è una collaborazione tra ricerca e pratica che riunisce la University of Exeter Medical School; il Children’s Social Care Research and Development Centre (CASCADE) della Cardiff University; The Royal Borough of Kensington and Chelsea; Westminster City Council e il London Borough of Hammersmith and Fulham. Gli obiettivi della ricerca erano individuare quali famiglie avessero maggiori probabilità di trarre beneficio dalla Safeguarding FGC e in che modo; individuare e comprendere i fattori facilitanti e gli ostacoli all’attuazione della Safeguarding FGC; ed elaborare un pacchetto di implementazione dettagliato per la diffusione nazionale negli enti locali inglesi. Le domande di ricerca erano le seguenti:

• 1. Che cosa funziona, e in che modo, per favorire l’adozione e il radicamento della Safeguarding Family Group Conferencing nel percorso di tutela del minore come alternativa a una conferenza iniziale di tutela?
• 2. Quali esiti sono ritenuti più appropriati dalle famiglie, compresi bambini, bambine e adolescenti, e dalle figure professionali?
• 3. Per quali famiglie e in quali circostanze le Safeguarding Family Group Conference consentono un’esperienza più positiva del percorso di tutela del minore e favoriscono esiti appropriati per le famiglie e per le figure professionali?

Lo studio Safeguarding FGC è finanziato dal National Institute for Health Research (Rif.: NIHR131922).

Questo articolo si concentra sulla metodologia che abbiamo usato per valutare la Safeguarding FGC (domande di ricerca 2 e 3). Per la domanda di ricerca 1, è in corso di revisione una pubblicazione che riporta i risultati qualitativi della valutazione dell’implementazione (Day et al., 2024). È disponibile anche il protocollo completo dello studio (Stabler, 2024a). L’approvazione etica della ricerca è stata concessa dal Comitato etico per la ricerca della University of Exeter Medical School (numero di riferimento 493165) e dagli enti locali partecipanti. Le persone partecipanti hanno ricevuto schede informative su che cosa avrebbe comportato prendere parte alla ricerca, compresa la possibilità di pubblicarne i risultati. Hanno dato il proprio consenso per iscritto oppure, quando ciò non era possibile, il consenso verbale è stato registrato in audio, nel rispetto dei termini della nostra approvazione etica.

Le fasi che seguono non sono state una successione lineare di compiti, ma si sono svolte in cicli iterativi di raccolta dei dati, discussioni di gruppo e costruzione e verifica della teoria con gli stakeholder e le persone partecipanti. Dalkin e il suo gruppo osservano che questo processo di sviluppo e verifica delle teorie del programma è «spesso tortuoso» (Dalkin et al., 2021: 124). Descrivendo il nostro approccio, intendiamo rendere trasparente il processo e illustrare un modo di condurre in pratica una valutazione realista.

Fase 1: costruire la teoria iniziale del programma

La teoria iniziale del programma serve a «ipotizzare come, perché e per chi l’intervento possa funzionare, sulla base di revisioni della letteratura e dei documenti e di interviste a figure chiave che hanno ideato o attuano il programma» (Gilmore et al., 2019: 3; Mukumbang et al., 2016b; Pawson and Tilley, 1997). La teoria iniziale del programma funziona come una «prima bozza» di spiegazione di come funziona il programma. Usiamo l’espressione teoria iniziale del programma per indicare il nostro primo tentativo di spiegare come funziona la Safeguarding FGC sulla base del coinvolgimento degli stakeholder, della letteratura e di ricerche precedenti. Usiamo poi intenzionalmente l’espressione teoria del programma per indicare la teoria che abbiamo verificato e affinato con i dati. Usiamo il singolare «teoria del programma» per indicare la nostra idea complessiva di come funziona la Safeguarding FGC e il plurale «teorie del programma» per indicare le configurazioni CMO che compongono la teoria più ampia. In ogni fase della valutazione realista abbiamo formulato le nostre teorie del programma come enunciati «se… allora» (cfr. anche Brand et al., 2019). Gli enunciati «se… allora» sono un modo di articolare ipotesi su «come gli esiti del programma si manifestano attraverso i meccanismi del programma e i contesti corrispondenti» (Jagosh et al., 2022: 2). Il formato «se… allora» ha aiutato il gruppo di ricerca a tenere presente fin dall’inizio l’individuazione dei meccanismi generativi. Le espressioni enunciati «se… allora», CMO e teorie del programma sono usate come sinonimi.

Lo studio Safeguarding FGC si basa su una revisione realista rapida (Stabler et al., 2019) e sui risultati di uno studio pilota condotto a Londra nel 2019 (Bowring and Daly, 2021). La teoria del programma su come funzionano le Safeguarding FGC e su quali famiglie sembravano trarne beneficio ha orientato lo sviluppo pratico della Safeguarding FGC nel sito pilota del 2019 ed è stata lo stimolo del presente studio. La teoria del programma emersa dalla revisione e dal pilota del 2019 ha costituito la base della nostra teoria iniziale del programma e comprendeva una serie di «meccanismi interpersonali intermedi» su come e perché la Safeguarding FGC producesse esiti in contesti particolari (Stabler et al., 2019). Queste spiegazioni comprendevano (1) la riduzione della vergogna e della colpevolizzazione nelle riunioni, per le famiglie e per i servizi; (2) una maggiore partecipazione dei genitori alle decisioni su come proteggere il proprio figlio o la propria figlia; (3) il senso di empowerment dei genitori e della loro più ampia rete di sostegno; (4) la centralità della voce del minore nel processo decisionale; e (5) una minore preoccupazione dei servizi per il rischio, grazie a un quadro più completo della vita della famiglia. Date le dimensioni ridotte dello studio pilota del 2019 e il tempo trascorso dalla sua realizzazione, abbiamo assunto questa teoria del programma come punto di partenza per sviluppare una teoria del programma propria dello studio, anziché verificarla direttamente.

Coinvolgimento degli stakeholder

Per aggiornare la teoria del programma del 2019, abbiamo condotto 13 interviste con 14 figure professionali dei servizi sociali e degli enti partner che avevano esperienza nell’implementazione e/o nella conduzione di Safeguarding FGC, abbiamo osservato tre riunioni in cui il personale del sito pilota discuteva della Safeguarding FGC e abbiamo collaborato con membri delle équipe degli enti locali partner. Le domande delle interviste con gli stakeholder sono state definite per priorità e concordate dal gruppo di studio, una parte del quale aveva lavorato alla teoria del programma del 2019. Le domande riguardavano l’implementazione e la conduzione della Safeguarding FGC e vertevano sui seguenti ambiti: gestione del rischio, coinvolgimento di bambini, bambine e adolescenti, coinvolgimento e appropriazione da parte della famiglia, quali famiglie potessero trarre beneficio dall’intervento, componenti essenziali della Safeguarding FGC ed esiti.

Elaborare enunciati «se… allora»

I punti seguenti descrivono le tappe che abbiamo seguito per elaborare un insieme di enunciati «se… allora» che raccogliessero le idee del gruppo di studio su come la Safeguarding FGC potesse funzionare, sulla base di un ampio coinvolgimento iniziale degli stakeholder.

• Abbiamo redatto 240 enunciati «se… allora» a partire dalle note di ricerca prese durante il coinvolgimento degli stakeholder e dalle intuizioni informate e dalla teorizzazione del gruppo di ricerca su possibili percorsi causali.
• Abbiamo organizzato e raggruppato gli enunciati «se… allora» per temi in Excel.
• Abbiamo ridotto i 240 enunciati «se… allora» a 18 attraverso discussioni con il gruppo di studio e con stakeholder chiave. Una delle sfide della valutazione realista è gestire l’espansione della teoria iniziale del programma man mano che si discutono nuove intuizioni e idee, e poi ridurre il numero di idee che verranno portate avanti nella valutazione. Questo ha significato inevitabilmente rinunciare a molte delle nostre intuizioni iniziali.
• Abbiamo declassato nove degli enunciati «se… allora» consolidati sulla base di criteri realisti di definizione delle priorità (Jagosh, 2022b).
• Abbiamo usato i nove enunciati «se… allora» rimanenti per elaborare le tracce di intervista e la griglia di osservazione. La griglia di osservazione comprendeva sezioni corrispondenti alle fasi di una FGC (cfr. la griglia di osservazione nella Supplementary Table S1). In ogni sezione erano incluse domande guida basate sulla teoria iniziale del programma, per orientare la presa di appunti di chi conduceva l’osservazione.

A questo punto ritenevamo di aver formulato il più possibile il modo in cui pensavamo che la Safeguarding FGC potesse funzionare e che si poteva passare alla raccolta dei dati.

Fase 2: raccolta dei dati per verificare e affinare le teorie del programma

In questa sezione descriviamo come la teoria iniziale del programma abbia orientato le tracce di intervista e la griglia di osservazione. Descriviamo e giustifichiamo poi i metodi di raccolta dei dati utilizzati e la dimensione del campione.

I dati qualitativi sono stati raccolti nell’arco di 9 mesi in tre siti di studio di caso in Inghilterra. I tre enti locali partecipanti alla ricerca hanno scelto di sperimentare la Safeguarding FGC prima di decidere se estenderla o meno. Le ragioni sono diverse e dipendono in parte dal controllo cui i servizi per l’infanzia sono sottoposti da parte di organismi di regolazione come Ofsted, dalla scarsità di risorse e dal desiderio di vedere prima prove di successo (sull’implementazione, cfr. Day et al., 2024). Di conseguenza, durante il periodo di reclutamento dello studio solo un piccolo numero di famiglie in ciascun sito ha avuto una Safeguarding FGC. Di queste, tre famiglie hanno accettato di partecipare alla ricerca. Emmel sostiene che, quando si raccolgono dati qualitativi nell’ambito di uno studio realista, «riferire che sono stati raccolti 1 o 200 casi non è importante quanto il modo in cui la comprensione degli eventi e delle esperienze viene usata per l’interpretazione, la spiegazione e le affermazioni della ricerca» (Emmel, 2013: 141). Manzano concorda, sostenendo che «l’importante non è “con quante” persone parliamo, ma “con chi”, “perché” e “come”» (Manzano, 2016: 349). Il numero limitato di famiglie reclutate nello studio Safeguarding FGC nasconde la ricchezza e la profondità dei dati qualitativi raccolti. Per ogni famiglia partecipante, una persona del gruppo di ricerca ha osservato e preso appunti anonimizzati in un massimo di tre riunioni tra la famiglia e i servizi (compresa la Safeguarding FGC e le riunioni di verifica), utilizzando una griglia per gli appunti. Il gruppo di ricerca ha poi invitato tutte le persone presenti alla Safeguarding FGC a partecipare a due interviste, la prima entro 1 mese dalla Safeguarding FGC e la seconda entro 3 mesi. I dati qualitativi comprendevano anche le note riflessive del gruppo di ricerca su riunioni e conversazioni con figure professionali. Per la prima famiglia che ha dato il consenso alla ricerca, una persona del gruppo ha osservato e preso appunti in 3 riunioni della durata di almeno 1,5 ore ciascuna e ha condotto 12 interviste con 8 persone, tra familiari e figure professionali, in due momenti nell’arco di 6 mesi. Nonostante i limiti, il gruppo di ricerca è riuscito a raccogliere dati approfonditi che hanno fatto luce sulle esperienze e sulle percezioni delle famiglie e delle figure professionali riguardo al processo di Safeguarding FGC e al suo funzionamento.

Elaborare tracce di intervista e griglie di osservazione per verificare e affinare la teoria del programma

La teoria iniziale del programma è stata usata per creare tracce di intervista e una griglia di osservazione per la raccolta dei dati. L’obiettivo dell’intervista realista è far luce su come le persone partecipanti «comprendono e hanno vissuto il programma, e confrontare queste esperienze con le nostre ipotesi su come il programma funziona» (Manzano, 2016: 349). Abbiamo creato tracce di intervista diverse per genitori e caregiver, famiglia allargata e amicizie, bambini, bambine e adolescenti, personale dei servizi sociali ed enti partner, in base agli aspetti del programma su cui ciascun gruppo era nella posizione migliore per esprimersi. Abbiamo anche consultato un gruppo di genitori con esperienza diretta dei servizi sociali per l’infanzia per raccogliere il loro contributo sulle domande delle interviste e sulla griglia di osservazione. Uno degli aspetti della Safeguarding FGC che ci interessava era comprendere il meccanismo o i meccanismi sottostanti che portavano le famiglie ad accettare la proposta di una Safeguarding FGC come alternativa a una conferenza iniziale di tutela del minore (la consueta modalità di lavoro tra famiglie e servizi quando vi è una preoccupazione di tutela). La tabella 1 mostra come abbiamo tradotto un enunciato «se… allora» della nostra teoria iniziale del programma in domande per la nostra traccia di intervista rivolta a genitori e caregiver.

Le prime due domande elaborate a partire dall’enunciato «se… allora» della tabella 1 sono state lasciate volutamente aperte per cercare di capire che cosa avesse portato genitori e caregiver ad accettare una Safeguarding FGC. Le domande aperte e gli approfondimenti che esploravano come le diverse parti dell’intervento avessero funzionato per le persone partecipanti hanno garantito che la ricerca raccogliesse una gamma di idee che andava oltre quanto avevamo teorizzato. Abbiamo combinato queste domande aperte con una tecnica di intervista diretta usata nella valutazione realista, in cui si presentano alla persona intervistata alcuni aspetti della teoria iniziale del programma (Manzano, 2016). In questo approccio, chi conduce l’intervista spiega in tutto o in parte la CMO e invita la persona intervistata a dirsi d’accordo, in disaccordo o ad aggiungere qualcosa (cfr. la domanda 3 della tabella 1) (Manzano, 2016). Il vantaggio di questo tipo di domande è che le persone partecipanti hanno la possibilità di commentare direttamente la logica delle CMO, chiarirle, integrarle o confutarle. Nella pratica abbiamo constatato che questo approccio diretto aveva i suoi limiti, a seconda di quanto le persone partecipanti si sentissero a proprio agio nel ricevere idee, nel dissentire da chi conduceva l’intervista e nel proporre spiegazioni alternative. Griffiths e il suo gruppo osservano che questo approccio all’intervista «è probabilmente più efficace con chi definisce le politiche e con alcune figure professionali» (Griffiths et al., 2022: 2). Dati questi limiti, e poiché volevamo raccogliere una gamma di risposte, la maggior parte delle domande poste durante le interviste era aperta (come le domande 1 e 2 della tabella 1), pur restando direttamente basata sulla teoria del programma e mirando a comprendere come il programma funzionasse in contesti diversi per persone diverse. Porre le domande in modi diversi si è rivelato utile e ha generato dati che hanno ampliato la nostra comprensione di come le persone intervistate avessero vissuto la Safeguarding FGC. Abbiamo poi confrontato e messo a contrasto queste esperienze con altri dati e con le nostre teorie del programma (Manzano, 2016).

Fase 3: analisi dei dati

L’analisi realista dei dati è iterativa: man mano che venivano raccolti, i dati erano analizzati in un processo ciclico di verifica e affinamento (Wong et al., 2016). Una differenza chiave tra la valutazione realista e altri tipi di valutazione è l’uso della teorizzazione retroduttiva. La retroduzione va oltre il ragionamento induttivo e deduttivo e consiste nel «risalire da, al di sotto o al di là di schemi o regolarità osservati per scoprire che cosa li produce» (Lewis-Beck et al., 2004). La retroduzione è «l’attività di teorizzare e verificare i meccanismi causali nascosti responsabili della manifestazione dell’empirico» (Jagosh, 2020: 121). Man mano che i dati venivano raccolti e integrati nell’analisi, le teorie del programma si sono evolute e la comprensione, da parte del gruppo di ricerca, delle sfumature del funzionamento del programma per famiglie diverse e in contesti diversi si è fatta più nitida.

I dati delle interviste sono stati registrati e trascritti integralmente. Per ragioni di tempo, la trascrizione è stata affidata all’esterno. Le note di osservazione sono state trascritte usando le griglie di osservazione. Anche le note riflessive del gruppo di ricerca sono state trascritte e incluse nell’analisi. Tutte le persone partecipanti, i luoghi e le organizzazioni presenti nei dati sono stati pseudonimizzati per tutelarne l’anonimato.

Passo 1: familiarizzazione

La valutazione realista richiede di cercare nei dati le catene causali che portano a esiti voluti e non voluti. La comprensione causale può non essere pienamente evidente in una singola citazione tratta da un’intervista perché, secondo la metodologia realista, i meccanismi generativi esistono al di sotto dell’empirico (ossia la profondità ontologica) e, attraverso la retroduzione, chi fa ricerca in ottica realista teorizza quali potrebbero essere. Per questo abbiamo dapprima considerato i dati nel loro insieme, leggendo ogni trascrizione di intervista e riflettendo su ciò che essa rivelava del funzionamento del programma (Jagosh, 2022a). Questo ha aiutato il gruppo di ricerca a farsi un’idea dei principali apporti causali dei dati. Per raccoglierli, il gruppo ha scritto un breve riassunto di ogni trascrizione tenendo presente la teoria del programma e ha individuato i temi chiave emersi dai dati. Il riassunto e i temi sono stati aggiunti in testa a ogni documento prima di prepararlo per una codifica più dettagliata.

Passo 2: codifica e annotazione in NVivo

I dati sono stati caricati nel software NVivo 12 di QSR International. NVivo è uno strumento utile per organizzare l’analisi di un insieme di dati qualitativi ampio ed eterogeneo. Dalkin et al. (2021) trattano l’uso di NVivo e di altri software di analisi qualitativa assistita dal computer nella valutazione realista. Osservano che occorre usare NVivo con flessibilità, in un modo adatto alle specificità del proprio gruppo e del proprio studio. La sezione seguente descrive il nostro modo di usare NVivo.

Abbiamo usato NVivo come strumento per organizzare e codificare i dati. Non lo abbiamo usato come registro esaustivo di tutte le decisioni relative allo sviluppo della teoria. Abbiamo invece tenuto traccia delle modifiche alla teoria del programma in Excel. In NVivo è stato elaborato un quadro di codifica a partire dalle nove CMO della teoria iniziale del programma, espresse come enunciati «se… allora». Il titolo breve di ogni CMO è stato inserito in NVivo come codice principale. A ciascuna di queste nove CMO (codici principali) sono stati assegnati quattro sottocodici. I sottocodici categorizzano ulteriormente i dati a supporto dell’analisi. Per ogni codice principale, i sottocodici erano (1) Conferma, (2) Affina, (3) Mette in discussione e (4) Collega (cfr. la tabella 2 per la descrizione di ciascun sottocodice). I dati qualitativi provenienti da interviste, osservazioni e note riflessive del gruppo di ricerca sono stati codificati con questo quadro.

Abbiamo codificato ogni segmento di dati selezionato in un codice principale (una delle nove teorie del programma) e in uno dei quattro sottocodici: «conferma», «affina», «mette in discussione» o «collega». In questo modo potevamo vedere quali dati si riferivano a ciascuna delle nostre teorie del programma, e se quei dati confermavano, affinavano o mettevano in discussione le nostre ipotesi o si collegavano ad altre teorie del programma.

Le tracce di intervista e la griglia di osservazione erano state elaborate a partire dalla teoria del programma aggiornata, e le domande e gli approfondimenti corrispondevano a teorie del programma specifiche: ciò aiutava a capire a quali teorie del programma ricondurre i dati nella codifica. Nel codificare, abbiamo fatto affidamento sul nostro giudizio per cercare apporti causali sull’intera teoria del programma. Per ogni segmento codificato abbiamo inoltre creato un’annotazione in NVivo. La funzione di annotazione di NVivo consente di creare una nota collegata a uno specifico segmento di dati. Per ogni dato codificato abbiamo creato un’annotazione in cui riportavamo il titolo del codice, il sottocodice e una o due frasi che spiegavano il ragionamento alla base della codifica, insieme alle iniziali di chi aveva codificato e alla data. Questo ci ha aiutato a tenere traccia della logica, delle decisioni e delle ulteriori giustificazioni della codifica di specifici segmenti di dati in codici e sottocodici diversi (cfr. la tabella 3 per un esempio tratto dai nostri dati).

Abbiamo codificato i dati il prima possibile dopo la loro raccolta e trascrizione. All’inizio del periodo di raccolta, abbiamo codificato una parte consistente dei dati nei sottocodici «affina». Questo perché stavamo andando oltre le nostre intuizioni iniziali e mettendo a punto la nostra comprensione di come funzionava il programma parlando con le persone che lo stavano vivendo. Man mano che lo studio procedeva, abbiamo codificato molti più dati in «conferma», perché i nostri enunciati «se… allora» diventavano più chiari e venivano verificati. Va precisato che il processo di codifica era uno strumento analitico e che non siamo tornati a ricodificare i dati quando la nostra riflessione su una specifica CMO si evolveva. Ci siamo invece confrontati con altre persone del gruppo sulla nostra ipotesi.

Passo 3: consolidamento

Per comprendere meglio i dati, il gruppo di ricerca ha elaborato un foglio di calcolo per raccogliere gli apporti chiave. Il foglio riportava il nome di ogni file di dati sull’asse Y e i codici principali sull’asse X. La persona che aveva raccolto i dati vi inseriva poi un breve riassunto degli apporti chiave relativi a ciascun codice principale per ogni trascrizione di intervista, osservazione e nota riflessiva. Il riassunto comprendeva il numero di segmenti di dati codificati nel codice principale e alcune frasi che sintetizzavano in che modo i dati confermavano, affinavano o mettevano in discussione l’enunciato «se… allora». Questo foglio di calcolo permetteva di condividere gli apporti in tutto il gruppo e ha costituito la base per ulteriori discussioni nelle riunioni di condivisione dei dati.

Passo 4: confronto

Gran parte dell’analisi si è svolta attraverso conversazioni all’interno del gruppo di ricerca, e tra il gruppo di ricerca e gli stakeholder chiave, nelle riunioni di condivisione dei dati, nelle riunioni di teoria e nelle riunioni del gruppo esperto di stakeholder.

Riunioni di condivisione dei dati

Le riunioni di condivisione dei dati si tenevano ogni settimana tra i membri del gruppo di studio principalmente incaricati della raccolta dei dati. Il loro scopo era permettere a chi lavorava nei siti di studio di caso di parlare dei dati di cui voleva discutere il significato, o di segnalare dati che a suo giudizio potevano incidere sulla logica degli enunciati «se… allora» esistenti. In ogni riunione, facendo riferimento al foglio di calcolo degli apporti chiave, esaminavamo di solito i dati codificati in un enunciato «se… allora», provenienti da fonti diverse e da siti diversi. Discutevamo i dettagli dei dati raccolti e confrontavamo le nostre interpretazioni con quelle di altre persone del gruppo. Tutte le possibili modifiche proposte alla teoria del programma venivano registrate e poi portate al gruppo di ricerca allargato nelle riunioni di teoria.

Riunioni di teoria

Le riunioni di teoria si tenevano all’incirca ogni 4–6 settimane. Data la complessità delle discussioni, si privilegiavano le date in cui il gruppo poteva riunirsi in presenza. L’ordine del giorno delle riunioni di teoria variava in base ai nuovi dati raccolti. In totale, nel corso del progetto si sono tenute 15 riunioni di teoria di almeno 2 ore ciascuna. A volte si discuteva un solo enunciato «se… allora»; in altre riunioni si considerava la teoria del programma nel suo insieme. Lo scopo generale di queste riunioni era avanzare tesi sui meccanismi generativi e verificarle con i dati e attraverso la discussione, e individuare i contesti e gli esiti chiave.

Nella maggior parte delle riunioni di teoria venivano presentati ed esaminati dati codificati relativi a uno o due enunciati «se… allora». Sulla base degli apporti dei dati e delle discussioni nelle riunioni di condivisione, venivano presentate proposte di modifica corredate da estratti dei dati. Altre volte, chi aveva raccolto i dati ne condivideva la «storia» e il gruppo di ricerca discuteva apertamente di che cosa potesse accadere e a quali enunciati «se… allora» ciò si collegasse. Le riunioni di teoria fungevano da spazio in cui il gruppo di ricerca prendeva decisioni condivise per migliorare la formulazione delle catene causali negli enunciati «se… allora» e concordare le modifiche.

Le riunioni di teoria servivano anche a garantire che la teoria cogliesse i contesti, i meccanismi e gli esiti più importanti e a decidere a quali CMO dare o togliere priorità. Periodicamente, le riunioni di teoria offrivano inoltre l’occasione di «verificare la tenuta» dell’insieme delle teorie del programma, in particolare verso la fine dello studio. Il gruppo si è servito delle seguenti domande come guida:

• 1. La catena causale all’interno dell’enunciato «se… allora» ha senso dal punto di vista logico?
• 2. Stiamo cogliendo ciò che è più importante per spiegare come la Safeguarding FGC funziona, o non funziona?
• 3. Ci sfugge qualcosa, o abbiamo perso qualcosa nell’affinare gli enunciati «se… allora» che vogliamo reintegrare?
• 4. Abbiamo colto il contesto più pertinente? (con l’invito a considerare contesti che possono collocarsi a livelli diversi del modello socio-ecologico: individuale, interpersonale, istituzionale, comunitario e politico)
• 5. Che cosa c’è al centro di questo enunciato «se… allora» e quali parole chiave potremmo usare per riassumerlo?
• 6. Negli enunciati «se… allora» stiamo facendo affermazioni che ci sembrano andare troppo oltre le nostre evidenze?

Le riunioni di teoria venivano registrate in audio e, dopo ogni riunione, un membro del gruppo di ricerca riascoltava la registrazione e modificava le teorie del programma in base alla discussione, per migliorarne la logica, il percorso causale e la formulazione. La nuova versione della teoria del programma veniva poi fatta circolare nel gruppo e approvata. La teoria del programma aggiornata serviva quindi da base per il successivo ciclo di codifica e analisi.

Gruppo esperto di stakeholder

Per verificare ulteriormente la tenuta della teoria del programma, ricavarne nuovi apporti e metterla alla prova, il gruppo di ricerca ha discusso periodicamente le CMO con il gruppo esperto di stakeholder dello studio (Expert Stakeholder Group). Il gruppo comprendeva persone con esperienza diretta dei servizi per l’infanzia, oltre a figure professionali e del mondo accademico attive nel campo dei servizi sociali per l’infanzia. Il gruppo, in diverse composizioni, si è riunito sei volte tra luglio 2022 e giugno 2024. Il gruppo di studio presentava la teoria del programma, o parti di essa, sotto forma di enunciati «se… allora», oppure proponeva argomenti e temi legati alla teoria del programma. Il gruppo esperto di stakeholder suggeriva quindi sfumature, precisazioni e nuovi spunti che aiutavano a chiarire le CMO e la logica complessiva della teoria del programma, attraverso la discussione e rispondendo a domande basate sulla teoria del programma con il software di presentazione interattiva Mentimeter. Come Griffiths et al. (2022), abbiamo adattato il nostro modo di raccogliere riscontri sulla teoria del programma al gruppo specifico di persone con cui parlavamo. Tutte le modifiche e le idee proposte venivano poi discusse dal gruppo di studio e registrate in un foglio di calcolo Excel. Delle 18 CMO originarie, le nove a cui abbiamo dato priorità e che abbiamo affinato sono quelle che i membri del gruppo esperto di stakeholder ci hanno indicato come più importanti.

Fase 4: rappresentare la teoria del programma

Chi fa ricerca in ottica realista adotta approcci diversi per rappresentare le proprie teorie del programma. Molti di questi approcci prevedono descrizioni scritte o narrazioni per ciascuna CMO che ne spiegano il funzionamento (Greenhalgh et al., 2009; Jagosh et al., 2015). A volte sono accompagnate da rappresentazioni visive di singole CMO o della teoria del programma nel suo insieme (cfr., ad esempio, Mukumbang et al., 2016b). In alcuni casi abbiamo usato rappresentazioni visive delle nostre teorie del programma sotto forma di diagrammi, nelle presentazioni agli stakeholder e nelle riunioni di teoria. Un diagramma complessivo della teoria iniziale del programma è servito a teorizzare come le CMO si collegassero tra loro e a individuare le lacune nelle nostre conoscenze (cfr. il protocollo dello studio, Stabler, 2024a: 12). Più avanti nello studio, rappresentazioni visive di singoli enunciati «se… allora» sono state usate per semplificare le teorie del programma ai fini della discussione (per un esempio, cfr. la figura 1: il diagramma di una prima bozza di enunciato «se… allora» sulla dimostrazione di fiducia). Abbiamo constatato che queste rappresentazioni visive erano strumenti utili per costruire e affinare le teorie del programma, soprattutto con gli stakeholder. Se i diagrammi funzionavano bene per stimolare la discussione e la teorizzazione, abbiamo ritenuto necessaria una descrizione narrativa per coglierne le sfumature e la complessità al momento di diffondere più ampiamente i nostri risultati.

Al termine dello studio abbiamo scelto di rappresentare la nostra teoria del programma redigendo, per ogni enunciato «se… allora», narrazioni esplicative corredate da esempi tratti dai dati. Abbiamo elaborato le seguenti domande e tracce per guidare la scrittura:

Per ogni enunciato «se… allora», considerare le seguenti domande:

• Che cosa intendiamo con questa CMO?
• Come potrebbe manifestarsi concretamente?
• Che cosa potrebbe ostacolare questa CMO?
• Che cosa potrebbe rendere più probabile il verificarsi di questa CMO?
• Come si collega questa CMO alle altre CMO (l’esito dell’una può diventare il contesto di un’altra)?

Tracce per aiutare a scrivere le narrazioni:

• Alcuni esempi sono…
• Questo sembra importante: (a) nell’insieme della teoria del programma oppure (b) in questa circostanza.
• Nell’area A vediamo X verificarsi in questi modi, mentre nell’area B potrebbe presentarsi così…
• Non lo abbiamo osservato, ma potrebbe darsi che, se X è presente, allora si verifichi Y.
• Ciò trova conferma nella seguente letteratura…

Il documento finale che ne è risultato era una versione completa ed estesa della nostra teoria del programma, che abbiamo potuto modificare e adattare per presentarla a pubblici diversi, ad esempio per restituire i risultati agli enti locali partecipanti, per redigere un rapporto destinato all’ente finanziatore e per sottoporla a pubblicazioni accademiche.

In questo articolo abbiamo fornito un esempio pratico di come abbiamo condotto una valutazione realista della Safeguarding FGC. Nella sezione seguente riflettiamo sulle sfide e sulle opportunità specifiche che abbiamo incontrato facendo ricerca realista nel contesto dei servizi sociali per l’infanzia.

Principali sfide e opportunità offerte dalla valutazione realista nel contesto dei servizi sociali per l’infanzia

Condurre valutazioni nei servizi sociali per l’infanzia comporta diverse sfide importanti, non tutte specifiche della valutazione realista. Abbiamo messo in evidenza alcune delle sfide incontrate in ciascuna delle fasi descritte sopra. Abbiamo anche cercato di mostrare come la metodologia della valutazione realista ci abbia permesso di superarne alcune.

La qualità delle evidenze esistenti

Il punto di partenza di una valutazione realista è una teoria iniziale del programma che attinge alla letteratura pubblicata e alla consultazione degli stakeholder per formulare una prima comprensione di come funziona un programma, che può poi essere verificata. La letteratura valutativa nei servizi sociali per l’infanzia è relativamente poco sviluppata rispetto a discipline come la salute e l’istruzione (Proctor, 2017), in parte a causa dei disaccordi sull’approccio valutativo più adatto in questo contesto (Frost and Dolan, 2021). Nella letteratura esistente manca spesso una teorizzazione esplicita di come si ritiene che gli interventi funzionino (Stabler et al., 2022). Ciò limita i dati preesistenti su cui basarsi per una valutazione in questo contesto. Tuttavia, l’approccio realista incoraggia a cercare dati teoricamente ricchi da fonti diverse per sviluppare una teoria iniziale del programma, anche al di fuori della disciplina dello studio. Il servizio sociale ha molte discipline affini, come la psicologia e il counselling, a cui si può attingere per costruire una comprensione degli interventi di servizio sociale. Inoltre, le valutazioni realiste possono basarsi su altri lavori svolti nello stesso ambito, o su interventi simili, anche se non concepiti esplicitamente come un programma di lavoro. Questo studio ha attinto ad altri studi condotti dal gruppo sugli interventi volti a ridurre la necessità che i minori vengano presi in carico dai servizi, tra cui una scoping review (Stabler et al., 2022), una revisione realista rapida incentrata specificamente su interventi simili a quello valutato (Stabler et al., 2019; Stabler, 2024b) e una valutazione pilota dell’intervento in tre enti locali (Bowring and Daly, 2021). Tutto ciò ha offerto un solido punto di partenza per capire come l’intervento potesse funzionare. La comprensione può poi essere ulteriormente rafforzata attraverso il coinvolgimento degli stakeholder: le persone che hanno esperienza di alcune parti della teoria del programma possono condividere le proprie competenze, che possono essere sintetizzate insieme ai dati della letteratura e di altri studi per produrre una teoria iniziale del programma.

Il reclutamento delle persone partecipanti

Un’altra sfida persistente della ricerca nei servizi sociali per l’infanzia è il reclutamento delle persone partecipanti. Reclutare è difficile perché chi riceve interventi di servizio sociale sta probabilmente attraversando un momento difficile della propria vita (Flaherty and Bromfield, 2021), e il personale deve spesso gestire carichi di lavoro elevati e altri ostacoli alla partecipazione alla ricerca (Pulman and Fenge, 2023; Yoon et al., 2022). Di conseguenza, partecipare a una ricerca può essere vissuto come un onere aggiuntivo, che si somma a ciò che già ci si aspetta da familiari e figure professionali, chiamati a prendere parte a molte riunioni con numerose figure professionali. In quel momento può anche essere difficile, per chi fa ricerca, spiegare l’indipendenza del proprio ruolo e il carattere riservato della partecipazione, quando le famiglie si trovano in una fase in cui molte informazioni sulla loro vita potrebbero essere condivise in un modo che le mette a disagio (Yoon et al., 2022). Inoltre, gli enti locali non dispongono delle infrastrutture e delle risorse per facilitare la ricerca come accade invece nelle organizzazioni sanitarie (Mezey et al., 2015). Tuttavia, la valutazione realista non dipende da un numero «elevato» di partecipanti, poiché «l’unità di analisi non è la persona, ma gli eventi e i processi che la circondano» (Greenhalgh et al., 2017: 2). Le persone partecipanti vengono selezionate in base alle conoscenze che possono avere sulle diverse parti della teoria del programma. Ad esempio, il personale in prima linea può avere prospettive importanti su per chi gli interventi funzionano e per chi no, mentre chi riceve l’intervento sa come ha funzionato nel proprio caso. Pertanto, i dati qualitativi ricchi provenienti da studi di caso possono basarsi su un quadro di campionamento in cui il «campionamento» si fonda sui contesti anziché su caratteristiche delle famiglie stabilite in anticipo (Greenhalgh et al., 2017).

L’analisi dei dati

Gli interventi nei servizi sociali per l’infanzia possono essere definiti in modo poco rigido anziché chiaramente manualizzati. Spesso, in questo contesto, gli interventi non riguardano solo «che cosa» si fa, ma come lo si fa, e si basano sulle relazioni e sui modi di interagire come componente essenziale dell’intervento (Frost and Dolan, 2021). Inoltre, il mandato dei servizi sociali per l’infanzia è ampio, il che significa che gli esiti possono non essere chiari, essere difficili da misurare ed essere contesi tra i diversi stakeholder (Forrester, 2017). In questo contesto, un approccio realista può sembrare complicato, perché può essere difficile formulare con chiarezza l’architettura del programma in relazione ai meccanismi. Come si è detto sopra, il processo di sviluppo di una teoria iniziale del programma che attinge alle competenze degli stakeholder è un modo per affrontare questa difficoltà. Un’altra opportunità è data dall’approccio di gruppo all’analisi, che ha permesso di esaminare i dati attraverso la discussione, attingendo anche alle competenze e alle conoscenze del gruppo e alla sua comprensione di come il programma funzionava. Ciò è particolarmente utile in un contesto in cui i dati cercano di far emergere saperi diversi, ciascuno con i propri linguaggi e il proprio gergo. L’analisi di gruppo può consentire di chiarire la comprensione, ma anche di evidenziare quali parti restano incerte. Queste possono poi essere considerate prioritarie per ulteriori verifiche, usando il modello iterativo «insegnante-allievo» (teacher-learner) (Greenhalgh et al., 2017) di generazione dei dati nelle interviste con le persone partecipanti, oppure cercando ulteriore letteratura.

Produrre evidenze pertinenti e accessibili

Il lavoro di chi conduce una valutazione realista consiste nel far emergere e mettere insieme ciò che persone diverse pensano di sapere su come funziona un programma. In questo modo, una valutazione realista nel contesto dei servizi sociali per l’infanzia può generare evidenze che parlano alle figure professionali, a chi definisce le politiche e alle famiglie. Dati qualitativi ricchi su come funzionano i programmi possono aggiungere sfumature alle idee sulle catene causali e fornire utili esempi tratti dalla realtà. Una teoria del programma ben formulata dovrebbe riunire questi dati per rispecchiare le esperienze di chi conosce il programma. In un certo senso, restituisce alle persone partecipanti ciò che già «sanno». Tuttavia, non è possibile presentare tutto il livello di dettaglio contenuto nei dati. L’arte sta nel garantire il livello di dettaglio capace di fornire informazioni utili per orientare figure professionali, chi definisce le politiche, famiglie, altre persone che fanno ricerca e chiunque trovi pertinenti i risultati della ricerca, senza includere così tante informazioni da risultare opprimenti. L’euristica «CMO» aiuta a teorizzare meccanismi generativi ontologicamente profondi al di là dell’empirico, mantenendo al tempo stesso l’attenzione sulla causalità, e consente di includere più o meno informazioni a seconda del pubblico, contribuendo a mantenere i risultati il più possibile pertinenti per chi li riceve.

Conclusione

In questo articolo abbiamo mostrato come abbiamo condotto una valutazione realista dello studio Safeguarding Family Group Conference in tre enti locali inglesi. Attraverso un processo iterativo di raccolta, codifica, analisi e discussione dei dati, il gruppo di ricerca ha verificato e affinato la teoria iniziale del programma con un contributo significativo degli stakeholder chiave. Mukumbang e il suo gruppo osservano che «la valutazione realista comincia e finisce con una teoria» (Mukumbang et al., 2016a: 6). In questo articolo abbiamo descritto come abbiamo attraversato un processo di coinvolgimento degli stakeholder, raccolta dei dati, analisi e scrittura, e come abbiamo sviluppato, verificato e affinato la nostra teoria del programma. La valutazione realista si fonda sull’argomento filosofico di fondo secondo cui non esiste una «verità o conoscenza definitiva»; il risultato atteso di una valutazione realista è piuttosto una «migliore comprensione del se, del come e del perché i programmi funzionano» (Greenhalgh et al., 2019: 1). Nella ricerca di spiegazioni migliori, chi conduce valutazioni realiste potrebbe continuare ad affinare le proprie teorie del programma all’infinito (Manzano, 2016: 356). In realtà la ricerca, compreso lo studio Safeguarding FGC, è vincolata dai finanziamenti e dalle tempistiche dei progetti. Invitiamo altre persone che fanno ricerca a riprendere il lavoro da dove lo abbiamo lasciato e a continuare a verificare e affinare la teoria che abbiamo sviluppato. Infine, va precisato che questo articolo presenta un modo di condurre una valutazione realista. Riconosciamo che non è l’unico e incoraggiamo chi intraprende una valutazione realista ad adattare l’approccio al proprio progetto, al proprio gruppo e alle proprie tempistiche. La valutazione realista è flessibile e trae beneficio dall’inclusione di diversi tipi di evidenze provenienti dalla letteratura, dagli stakeholder e dai dati di ricerca, da strategie di reclutamento adattive e da un approccio di gruppo alla teorizzazione e all’analisi retroduttive.