Ricerca SpyShop Europe · Indagine 2026

Indice di sorveglianza urbana 2026

Spesso ampliato e raramente verificato, quantifichiamo il compromesso reale tra la crescita del numero di telecamere di sorveglianza, le tendenze della criminalità e la fiducia del pubblico in 100 città.

Informazioni su questo studio

Il costo del compromesso sulla sorveglianza nel 2026

Noi di SpyShop Europe siamo vicini ai settori della sorveglianza e della controsorveglianza da quasi due decenni. In questo periodo abbiamo visto i governi installare centinaia di milioni di telecamere nelle capitali europee, nei nodi di trasporto e nelle piazze pubbliche . L'espansione è stata venduta ai cittadini come un compromesso equo: una certa perdita di privacy in cambio di un guadagno misurabile in termini di sicurezza. Per anni il patto è stato ampiamente accettato e le telecamere hanno continuato ad arrivare.

Ma la sicurezza promessa è effettivamente arrivata? E la fiducia del pubblico nel modo in cui lo Stato gestisce i dati dei propri cittadini ha tenuto il passo con la velocità con cui le telecamere li hanno raccolti? Queste sono le due domande a cui questo set di dati si propone di rispondere, giurisdizione per giurisdizione.

Per condurre lo studio abbiamo monitorato tre indicatori nello stesso periodo di riferimento. Per le telecamere abbiamo confrontato le stime di mercato del settore relative al parco telecamere a circuito chiuso nazionale nel 2015 con i dati dell’anno più recente disponibile, provenienti da Comparitech 2025, IHS Markit / Omdia, BSIA per il Regno Unito e dalle associazioni nazionali del settore della sicurezza altrove. Per quanto riguarda la criminalità, abbiamo utilizzato i dati relativi all’ ultimo anno disponibile sul totale dei reati registrati dalla polizia, confrontandoli con la cifra del 2015, ricavata dagli uffici statistici nazionali o, per l'Unione Europea, da Eurostat. Per la fiducia abbiamo utilizzato la variazione relativa nella percentuale di cittadini che dichiarano di non essere preoccupati per il modo in cui lo Stato gestisce i loro dati personali, ricavata dal Pew Research per gli Stati Uniti e l'Anglosfera, dallo Special Eurobarometer 487a e poi 551 in tutta l'UE, e dall'Edelman Trust Barometer per il resto del mondo oggetto dell'indagine.

La qualità delle registrazioni della polizia varia da paese a paese e, laddove il cambiamento nelle pratiche di registrazione stesso spiega una quota significativa dell’apparente andamento della criminalità (come nel caso dell’Inghilterra e del Galles, dove l’HMICFRS ha valutato un aumento della conformità dall’80,5% al 94,8% nel periodo considerato), segnaliamo direttamente questa avvertenza. Per le giurisdizioni in cui le serie di dati sulla criminalità e sulla fiducia sono prodotte da enti controllati dallo Stato senza una supervisione statistica indipendente (Russia, Cina, gran parte del Golfo e alcune zone dell'Africa subsahariana), pubblichiamo i dati delle telecamere ma contrassegniamo le celle relative alla criminalità e alla fiducia come non verificabili in modo indipendente. Di seguito è possibile confrontare due città qualsiasi fianco a fianco o ordinare l'intero set di dati delle 100 città in base a qualsiasi colonna.

Istruzioni per i giornalisti

Come utilizzare questo set di dati.

Una breve guida su ciò che i dati supportano, ciò che non supportano e su come attribuire ogni dato in questo rapporto.

“Le tabelle sottostanti documentano la densità delle telecamere a circuito chiuso gestite dal governo in 100 città e gli indicatori di andamento dei reati registrati e della fiducia pubblica nel periodo di riferimento (dal 2015 ai dati più recenti disponibili, in genere 2024 o 2024/25). Tutte le cifre citate nel testo sono i valori pubblicati dall’ agenzia di origine. I codici di direzione e i badge di ambito seguono la tassonomia definita nei paragrafo 3.5 della metodologia.”

Confronta due città

Scegliete due città qualsiasi e osservate i loro indicatori affiancati.

Londra contro Tokyo. Stoccolma contro Singapore. Berlino contro Pechino.
Il set di dati si legge in modo diverso quando due giurisdizioni sono affiancate.

Tutte le 100 città sono disponibili nei selettori. Il pannello utilizza la stessa mappa termica divergente come la tabella completa qui sotto, quindi il contrasto visivo tra due righe qualsiasi risulta identico nelle due visualizzazioni.

vs
Londra
Regno Unito · Europa
Washington D.C.
Stati Uniti · Americhe
Il set di dati

Il set di dati relativo a 100 città, con i delta dal 2015.

Dieci colonne. Tutte ordinabili. Mappa termica.
Ogni valore è riconducibile a una fonte pubblica identificata, ogni direzione di variazione è calcolata a partire da dati finali verificabili e ogni cella è strutturata per essere citata per riga.

Clicca su qualsiasi intestazione per ordinare. Tutti e tre i delta dal 2015 sono variazioni percentuali rispetto al 2015: telecamere da stime di mercato del settore (Comparitech, IHS Markit, BSIA, associazioni nazionali); criminalità dagli uffici statistici nazionali o da Eurostat; fiducia da Pew (USA, Anglosfera), Eurobarometro speciale 487a e poi 551 (UE), Edelman Trust Barometer (resto del mondo). Il colore di sfondo codifica sia la direzione che l'entità su una scala divergente, comparabile tra tutte e tre le colonne.

Dal 2015
# Città Paese Regione Telecamere / 1.000 persone Telecamere / km² Telecamere Criminalità Fiducia Legge sulla privacy

Come vengono calcolati i differenziali dal 2015.

Telecamere.
Stima nazionale del parco installato nel 2025 divisa per la stima nazionale del parco installato nel 2015, meno 1. Dati tratti da rapporti di mercato del settore (IHS Markit / Omdia, Comparitech 2025, BSIA per il Regno Unito, associazioni nazionali del settore della sicurezza altrove). Sostituire con la stima a livello di città, ove disponibile: Londra, Stoccolma, Parigi, Mosca, le quattro megalopoli cinesi, Dubai, Riyadh, Hyderabad, Seul.

Criminalità.
Totale dei reati registrati dalla polizia nell'anno più recente diviso per il dato del 2015, meno 1. Dati provenienti dall'ufficio statistico nazionale o da Eurostat crim_off_cat. I dati delle città prevalgono laddove la serie relativa alla città è certa: Londra (MOPAC), Berlino (PKS), Stoccolma (BRÅ), Parigi (SSMSI), Tokyo (NPA), Singapore (SPF), Washington DC (MPD), New York (NYPD), Los Angeles, Chicago.

Fiducia.
Variazione relativa della percentuale di cittadini che non segnalano preoccupazioni riguardo al trattamento dei dati da parte dello Stato. Pew Research per Stati Uniti / Regno Unito / Canada / Australia / Nuova Zelanda. Eurobarometro speciale 487a (2019) vs 551 (2024) / 553 (2025) per l'UE. Edelman Trust Barometer per il resto del mondo oggetto dell'indagine.

Le celle che indicano n/a sono giurisdizioni prive di serie temporali comparabili, statistiche sulla criminalità prevalentemente controllate dallo Stato (Russia, Cina, gran parte del Golfo e dell’Africa subsahariana) dove le cifre pubblicate non possono essere validate in modo indipendente.

Fiducia.
Le stime a livello nazionale comportano un'incertezza del ±20%; le sovrapposizioni a livello di città sono più ristrette (tipicamente da ±5 a 10%). Sostituire i camsD / crimeD / trustD campi nell' cities matrice con i valori del dataset del progetto per restringere qualsiasi riga.

Lettura delle celle.
Il colore di sfondo codifica sia la direzione che l'entità su una scala divergente: ambra per il cambiamento positivo (che si intensifica a +50%, +150%, +300%), rosso per quello negativo (che si intensifica a -15%, -30%), neutro per n/a. La stessa scala si applica a tutte e tre le colonne "Dal 2015", in modo che le celle rimangano direttamente comparabili.

Quando la telecamera sbaglia

La struttura è istituzionale. Il costo è personale.

Casi documentati di errata identificazione tramite riconoscimento facciale, abuso dei dati biometrici e azioni di applicazione del GDPR, tratti da atti giudiziari e articoli di stampa citati.

Quando i sistemi addestrati su dati imperfetti prendono decisioni su persone reali, gli errori non si distribuiscono in modo uniforme. I casi riportati di seguito sono quelli che sono diventati di dominio pubblico.
Errori di identificazione · Stati Uniti
Robert Williams
Detroit, gennaio 2020
Arrestato ingiustamente davanti alla sua famiglia e detenuto per trenta ore dopo che un sistema di riconoscimento facciale ha abbinato un'immagine di bassa qualità ripresa da una telecamera a circuito chiuso alla foto della sua patente di guida. Il primo arresto ingiustificato documentato pubblicamente negli Stati Uniti causato da un errore di riconoscimento facciale. Il caso è stato risolto dalla città di Detroit nel 2024 con un risarcimento di 300.000 dollari e restrizioni vincolanti su come la polizia di Detroit potrà utilizzare la tecnologia nelle indagini future.
Fonte: Accordo ACLU contro Città di Detroit, 2024
Errore di identificazione · Stati Uniti
Porcha Woodruff
Detroit, febbraio 2023
Incinta di otto mesi quando è stata arrestata davanti alle sue due figlie e trattenuta per undici ore, accusata di furto d'auto. Era stata identificata dallo stesso sistema di riconoscimento facciale che tre anni prima aveva identificato erroneamente Williams. Il caso ha spinto la Commissione Federale per il Commercio degli Stati Uniti ad avviare un'indagine su come le forze di polizia convalidano i riscontri del riconoscimento facciale prima di procedere agli arresti.
Fonte: New York Times, agosto 2023; atto di indagine della FTC 2024
Applicazione del GDPR · Svezia
Comune di Skellefteå
Multa di 20.000 euro, agosto 2019
Una scuola di Skellefteå ha sperimentato il riconoscimento facciale per monitorare la frequenza degli studenti. L'autorità svedese per la protezione dei dati ha stabilito che il consenso ottenuto dai genitori non era valido perché lo squilibrio di potere tra scuola e alunno impediva che il consenso potesse essere dato liberamente. Si tratta della prima sanzione GDPR in Svezia e di un precedente ora ampiamente citato nei casi europei relativi all'istruzione e al mondo del lavoro.
Fonte: Sentenza della Datainspektionen, 21 agosto 2019
Applicazione del GDPR · Italia
Clearview AI
Multa di 20.000.000 €, marzo 2022
L'autorità italiana per la protezione dei dati ha multato Clearview AI per 20 milioni di euro per aver illegalmente raccolto e indicizzato fotografie di persone in Italia da siti web pubblici e social media per alimentare un database di riconoscimento facciale venduto alle forze dell'ordine e a clienti privati. A Clearview è stato ordinato di cancellare tutti i dati relativi ai residenti in Italia ed è stato vietato l'ulteriore trattamento. Sentenze analoghe sono seguite da parte delle autorità in Francia, Regno Unito e Grecia.
Fonte: Garante per la protezione dei dati personali, 9 marzo 2022
Eccesso di biometria · Regno Unito
Ed Bridges
Cardiff, Corte d'appello 2020
Bridges, un attivista per le libertà civili, ha intentato la prima causa legale al mondo contro l'uso da parte della polizia del riconoscimento facciale in tempo reale, ottenendo successo. La polizia del Galles meridionale aveva scansionato il suo volto due volte, una volta in centro città e una volta durante una manifestazione pacifica. La Corte d'Appello ha giudicato l'utilizzo illegale per tre motivi, tra cui la mancata diligenza riguardo alla presenza di pregiudizi nel sistema. Le forze di polizia del Regno Unito hanno rivisto le loro politiche; l'utilizzo continua altrove.
Fonte: Bridges contro Polizia del Galles meridionale, EWCA Civ 1058 (2020)
Sorveglianza sul posto di lavoro · Spagna
López Ribalda contro Spagna
Corte europea dei diritti dell’uomo, 2019
Un supermercato in Catalogna ha installato telecamere nascoste per identificare i dipendenti sospettati di furto. Cinque cassieri sono stati licenziati sulla base delle registrazioni. La Corte europea dei diritti dell'uomo ha stabilito nel 2019 che, date le circostanze, la sorveglianza segreta non violava l'articolo 8 della Convenzione europea dei diritti dell'uomo. La sentenza è ora il principale punto di riferimento in materia di sorveglianza segreta sul posto di lavoro da parte del datore di lavoro nei 46 Stati membri del Consiglio d'Europa ed è contestata nell'attuale giurisprudenza dell'UE in materia di IA.
Fonte: Grande Camera della Corte europea dei diritti dell'uomo, López Ribalda e altri contro la Spagna, ottobre 2019
Cosa hanno in comune questi casi
Ciascuno di essi è iniziato con l'implementazione di una tecnologia che, dal punto di vista istituzionale, aveva uno scopo legittimo. Il danno è emerso nel momento in cui il sistema ha incontrato un essere umano reale che ha classificato, identificato o registrato. Il quadro giuridico ha reagito solo dopo che il danno è stato reso pubblico. Non esiste un registro centrale dei casi in cui ciò non sia avvenuto.
Eccezione della Cina

Cina: una nota su ciò che conta l'indice

Le città cinesi si collocano a metà classifica nella graduatoria delle 100 città. Se ciò rappresenti accuratamente la portata dell'accesso statale alle telecamere in Cina dipende da come viene definito il termine "accessibile al governo".

Totale telecamere a circuito chiuso, Cina
~700 milioni
Le stime variano da 540 milioni (proiezione IHS Markit 2021) a oltre 700 milioni (Comparitech, diverse fonti governative). La Cina detiene oltre la metà di tutte le telecamere di sorveglianza presenti sulla Terra.

Fonti: IHS Markit, Comparitech, Associated Press

Rapporto telecamere/cittadini
1 : 2
Circa una telecamera ogni due persone. La media nazionale è di circa 494 telecamere ogni 1.000 persone, circa 37 volte la densità di Londra.
Restrizioni di viaggio (2018)
23 milioni
Tentativi di acquisto di biglietti aerei (17,5 milioni) e ferroviari ad alta velocità (5,5 milioni) bloccati nel 2018 tramite liste nere di inadempienti stabilite da sentenze del tribunale, secondo il Centro nazionale cinese di informazione sul credito pubblico.

Fonte: AP / Rapporto 2019 del Centro nazionale di informazione sul credito pubblico

Capacità di riconoscimento facciale
Oltre 200 milioni di telecamere con IA
Almeno 200 milioni di telecamere sono dotate di riconoscimento facciale basato sull'intelligenza artificiale, in grado di identificare le persone in pochi secondi attraverso reti che coprono l'intera città.

Sistema di credito sociale: struttura

I resoconti popolari sul sistema di credito sociale cinese descrivono spesso un unico punteggio nazionale in cui ogni cittadino parte da 1.000 punti, guadagna ricompense per il buon comportamento e le perde per quello cattivo, con "valutazioni D" e "valutazioni AAA" legate a privilegi nel mondo reale. Istituti di ricerca tra cui MERICS, MIT Technology Review e il Freeman Spogli Institute di Stanford descrivono la realtà operativa in modo diverso: non esiste un punteggio numerico nazionale unificato.

Il sistema, così come opera attualmente, ha tre componenti distinte: i rating di conformità aziendale (la componente più ampia e sviluppata, applicata alle imprese), le liste nere dei morosi stabilite da sentenze giudiziarie (applicate a livello nazionale, che producono i divieti di viaggio ampiamente riportati dai media) e i programmi pilota regionali in circa 40 città. Il modello di valutazione da 1.000 punti, con voti da A a D, ha origine in uno di questi programmi pilota, a Rongcheng, una città di 740.000 abitanti nella provincia dello Shandong, e non è stato esteso a livello provinciale o nazionale.

La lista nera dei morosi applicata a livello nazionale produce i risultati più misurabili: nel 2018, secondo il Centro nazionale cinese di informazione sul credito pubblico, sono stati bloccati circa 23 milioni di tentativi di acquisto di biglietti. Le liste nere specifiche per settore limitano l'accesso a posti di lavoro, prestiti e servizi governativi. L'infrastruttura sottostante di telecamere, analisi AI e sistemi di pagamento obbligatori con nome reale opera indipendentemente dall'esistenza di un singolo punteggio numerico.

Sanzioni Conseguenze dell'inserimento nella lista nera
23 milioni
tentativi di acquisto di biglietti bloccati solo nel 2018, l'effetto più misurabile del sistema nel mondo reale fino ad oggi.
  • Restrizioni di viaggio Blocco dell'acquisto di biglietti aerei e ferroviari ad alta velocità (per ordine del tribunale)
    A livello nazionale
  • Limiti all'occupazione: esclusione da impieghi governativi e ruoli in imprese statali
    Nazionale
  • Alloggio e credito Accesso limitato ai mutui e a determinati prodotti finanziari
    Settore
  • Denuncia pubblica Identità pubblicate sui siti web ufficiali delle liste nere
    Nazionale
  • Istruzione dei bambini In alcune aree pilota, esclusi dalle scuole private
    Città pilota
  • Servizi più lenti Velocità di Internet ridotte e elaborazione più lenta presso gli uffici governativi
    Città pilota
Premi Vantaggi nei programmi pilota
~40
città gestiscono programmi pilota di ricompensa di vario tipo, legati alla normativa locale, non a un punteggio nazionale unificato.
  • Sconti sulle utenze Bollette ridotte per chi ottiene punteggi elevati a Rongcheng e in progetti pilota simili
    Città pilota
  • Condizioni di credito Tassi preferenziali da parte delle banche nei programmi partecipanti
    Settore
  • Servizi accelerati Elaborazione accelerata presso gli uffici governativi
    Città pilota
  • Riconoscimento pubblico : status di "cittadino modello" pubblicato a livello locale
    Città pilota
  • Esenzione dal deposito cauzionale Vantaggi dei programmi di bike-sharing, biblioteche e noleggio
    Città pilota

Fonti: Stanford Freeman Spogli Institute (studio Meritown SCS, 2024), MERICS, MIT Technology Review, Brussee (2023). I tag di ambito indicano se una conseguenza si applica ai sensi della legislazione nazionale, per settore (bancario, giudiziario, datori di lavoro) o solo nei circa 40 programmi delle città pilota.

L'infrastruttura di sorveglianza

La rete di telecamere della Cina opera attraverso tre programmi integrati:

Programma 01 ·
天网SkyNet, monitoraggio a livello cittadino
La principale rete di sorveglianza urbana, descritta dai media statali cinesi come "il più grande sistema di videosorveglianza al mondo". SkyNet copre strade, snodi di trasporto e spazi pubblici nelle principali città ed è la base su cui funzionano il riconoscimento facciale e altre analisi di intelligenza artificiale.
Programma 02 · Rurale
雪亮工程Sharp Eyes, Copertura residenziale e rurale
Estende la sorveglianza ai villaggi, ai complessi residenziali e alle aree rurali dove SkyNet, concentrandosi sull'area urbana, non arriva. In modo unico, Sharp Eyes è progettato per incoraggiare i cittadini a monitorare le immagini delle telecamere da casa, tramite app mobili e set-top box televisivi, trasformando gli spettatori di tutti i giorni in un livello di sorveglianza ausiliario.
Programma 03 · Fusione dei dati
Integrazione delle liste nere, fusione di dati video, finanziari e normativi
Le immagini delle telecamere si combinano con le sentenze dei tribunali, i dati finanziari (tramite Alipay / WeChat Pay obbligatori) e i dati delle agenzie di regolamentazione per alimentare i database delle liste nere nazionali e regionali. Queste liste nere, non un singolo punteggio, sono ciò che determina le sanzioni nel mondo reale: divieti di acquisto di biglietti aerei e ferroviari, blocco delle richieste di prestito e accesso limitato ai servizi governativi.

Variabili, unità e classi di origine.

Ogni record nell'indice delle 100 città documenta le seguenti dieci variabili.
I nomi delle variabili corrispondono ai campi JSON utilizzati dal renderer JavaScript.

Variabile Unità / tipo Definizione Classe di origine
città, paese, regione testo Identificatori standard di località. Il raggruppamento delle regioni segue la norma UN M.49. n/a
cams1k telecamere/1.000 residenti Telecamere a circuito chiuso gestite dal governo o accessibili al governo ogni 1.000 residenti, secondo la definizione degli studi di riferimento (metodologia Comparitech / NeoMam / Surfshark). Sono escluse le telecamere commerciali puramente private e i sistemi domestici. Industria / ONG
camskm telecamere/km² Stesso numero di telecamere diviso per la superficie della città. Utile quando si confrontano città densamente popolate (ad es. Seul, Pechino) con città estese (ad es. Sydney, Los Angeles). Industria / ONG
camsD Variazione percentuale rispetto al 2015 Variazione percentuale del numero di telecamere a circuito chiuso gestite dal governo tra il 2015 e l'anno più recente disponibile (in genere il 2024 o il 2024/25). Stima a livello nazionale, con dati specifici per città laddove esistono dati certi a livello cittadino. Settore / ONG
crimeD Variazione percentuale rispetto al 2015 Variazione percentuale del totale dei reati registrati dalla polizia nello stesso periodo di riferimento. Nullo in assenza di serie temporali comparabili (giurisdizioni controllate dallo Stato). Regole di selezione al § 3.3. Statistiche nazionali
trustD Variazione % rispetto al 2015 Variazione relativa della percentuale di cittadini che dichiarano di non essere preoccupati per il trattamento dei dati da parte dello Stato. Pew (USA, Anglosfera), Eurobarometro speciale 487a e poi 551 (UE), Edelman Trust Barometer (resto del mondo). Regole di selezione al § 3.4. Istituti di sondaggio
gdpr testo Quadro normativo nazionale o subnazionale in materia di privacy applicabile, a partire dal primo trimestre del 2026. Normativa

Come sono state selezionate le 100 città, come è stata costruita ciascuna variabile e quali sono i limiti.

Le sezioni da 3.1 a 3.8 riportate di seguito definiscono ogni regola di costruzione, convenzione di selezione degli indicatori e limitazione riconosciuta in questo set di dati. Progettato in modo che un fact-checker possa verificare qualsiasi cella della pagina.

3.1 Base campionaria

Le 100 città provengono dall'indice globale CCTV di Comparitech / NeoMam (aggiornamento 2025), che ordina le città in base alla densità di telecamere gestite dal governo ogni 1.000 residenti. Non abbiamo effettuato un nuovo campionamento; la classifica è quella originale. Il campione privilegia le città per le quali è possibile un censimento attendibile, il che significa che sottorappresenta le giurisdizioni prive di statistiche pubbliche sulle telecamere a circuito chiuso, alcune parti dell’Asia centrale, dell’Africa subsahariana e degli Stati più piccoli del Pacifico. Copertura per regione: Asia 31, Europa 33, Americhe 19, Medio Oriente 9, Africa 11, Oceania 2.

3.2 Definizioni del conteggio delle telecamere

Il conteggio delle telecamere proviene dai rapporti di settore di Comparitech 2025 e IHS Markit / Omdia, incrociati con le associazioni nazionali del settore della sicurezza (BSIA per il Regno Unito, SSAIB, ESS Industry Group per la Germania).

Sono incluse: telecamere gestite da, o regolarmente accessibili alle, autorità governative, in genere polizia municipale, polizia dei trasporti, forze dell'ordine federali e piattaforme integrate "Safe City" con accordi formali di condivisione dei dati.

Sono escluse dalla cifra principale: telecamere dei campanelli residenziali, telecamere a circuito chiuso commerciali private senza accordi di accesso con la polizia, sistemi di sicurezza domestici.

Le città cinesi sono riportate utilizzando la definizione dello studio di riferimento, che conta solo le telecamere statali formalmente classificate. La penetrazione effettiva nelle città cinesi è sostanzialmente più elevata; includere telecamere private e accessibili su richiesta porterebbe le città più grandi della Cina in cima all'indice. Pubblichiamo la cifra più bassa e ristretta perché (a) è la cifra su cui convergono gli studi di riferimento e (b) preserva la comparabilità con le righe non cinesi. Una nota metodologica separata nel rapporto principale discute la stima più alta.

3.3 Selezione degli indicatori di criminalità

Per ogni paese, il delta della criminalità utilizza la serie di dati sulla criminalità a più ampia copertura resa pubblica dall'ufficio statistico nazionale o dalla polizia:

Avvertenza sul tasso di registrazione.
I reati registrati dalla polizia sono influenzati dai tassi di segnalazione e dai cambiamenti nelle pratiche di registrazione. L'HMICFRS ha valutato in modo indipendente la conformità della polizia del Regno Unito agli standard di registrazione, che è aumentata dall'80,5% nel 2014 al 94,8% nei rapporti recenti; citiamo questa avvertenza in qualsiasi analisi relativa a una singola giurisdizione. Le serie di indagini sulle vittime (CSEW, moduli ad hoc di Eurostat) spesso raccontano una storia diversa e più favorevole per i reati contro il patrimonio; consideriamo la divergenza tra le due come un risultato da mettere in evidenza, non un errore da sopprimere.

3.4 Selezione degli indicatori di fiducia

Le due serie principali relative alla preoccupazione dell'opinione pubblica riguardo al trattamento dei dati da parte dello Stato sono:

Sono disponibili dati disaggregati per paese in entrambi i sondaggi, laddove la dimensione del campione lo consenta; utilizziamo i dati nazionali, se disponibili, altrimenti il dato aggregato a livello UE o regionale, contrassegnato reg. Per le giurisdizioni non democratiche in cui i dati dei sondaggi controllati dallo Stato non sono soggetti a supervisione indipendente, la cella è contrassegnata con ? e non viene pubblicata alcuna direzione. Serie regionali supplementari utilizzate: Edelman Trust Barometer (28 mercati, annuale), Latinobarómetro (America Latina), Afrobarometer (stati africani selezionati).

3.5 Tassonomia dell'ambito

Ogni cella delta riporta un indicatore di ambito che segnala il livello geografico al quale è disponibile la serie sottostante:

3.6 Limiti e distorsioni note

3.7 Riproducibilità e aggiornamenti

Versione del set di dati 2026.1. L'array delle città, i valori predefiniti per paese e le sostituzioni delle città sono presenti nel codice HTML di origine di questo rapporto e possono essere estratti direttamente per la verifica. Ogni anno vengono eseguite nuove elaborazioni sulla base delle versioni più recenti delle fonti. Le correzioni a celle specifiche sono benvenute tramite [email protected] e vengono riportate nei registri delle modifiche pubblicati insieme alle versioni successive.

Citazione suggerita SpyShop Europe Research (2026). Indice di sorveglianza urbana 2026, telecamere, criminalità e fiducia pubblica in 100 città. Set di dati v. 2026.1. Periodo di riferimento 2015–2024/25. Disponibile su spyshop.eu/research.

Fonti citate, organizzate per asse di dati.

Ogni cifra è riconducibile a uno degli editori riportati di seguito.
Gli URL rimandano alla pubblicazione primaria. Sostituendo qualsiasi cifra con i valori del dataset del progetto , la catena di citazione è già pronta.

Densità delle telecamere (cams1k, camskm)
  • Comparitech, Le città più sorvegliate al mondo, aggiornamento 2025. comparitech.com
  • NeoMam Studios, studi globali sulla classifica delle città per telecamere a circuito chiuso, pubblicazioni 2024–2025.
  • IHS Markit / Omdia, Video Surveillance Intelligence Service, rapporti annuali sul mercato e sulla base installata.
  • Surfshark, Surveillance State Report 2024. surfshark.com
  • British Security Industry Association (BSIA), stime sul parco telecamere a circuito chiuso nazionale del Regno Unito, 2011 / 2020 / attuale.
  • Grand View Research, Rapporto sulle dimensioni del mercato della videosorveglianza, previsione di 148 miliardi di dollari entro il 2030.
  • Mordor Intelligence, rapporti sul mercato regionale della videosorveglianza.
Reati registrati (crimeΔ)
  • Eurostat, banca dati su criminalità e giustizia penale, codice online crim_off_cat. ec.europa.eu/eurostat/web/crime
  • Regno Unito, MOPAC, Ufficio del sindaco per la polizia e la criminalità, dati sui reati registrati a Londra.
  • Regno Unito, HMICFRS, Ispettorato di Sua Maestà per le forze di polizia, valutazioni della qualità della registrazione. hmicfrs.justiceinspectorates.gov.uk
  • Regno Unito, ONS, Indagine sulla criminalità in Inghilterra e Galles (CSEW), serie di indagini sulle vittime.
  • Germania, BKA, Bundeskriminalamt, Polizeiliche Kriminalstatistik (PKS) 2024. bka.de
  • Germania, Polizei Berlin, Kriminalitätslagebild Berlin 2024.
  • Francia, SSMSI, Service Statistique Ministériel de la Sécurité Intérieure, Interstats. interieur.gouv.fr/Interstats
  • Svezia, BRÅ, Brottsförebyggande rådet, statistiche ufficiali sulla criminalità. bra.se
  • USA, FBI, Uniform Crime Reporting (UCR) e NIBRS. fbi.gov/services/cjis/ucr
Fiducia del pubblico / preoccupazione per la protezione dei dati (trustΔ)
  • Pew Research Center, serie Americans and Privacy, dati del 2019 e del 2023. pewresearch.org
  • Eurobarometro speciale 487a, Il regolamento generale sulla protezione dei dati, 2019. europa.eu/eurobarometer
  • Eurobarometro speciale 551, Il decennio digitale, 2024. europa.eu/eurobarometer
  • Edelman Trust Barometer, annuale, 28 mercati. edelman.com
  • Latinobarómetro, serie sulla fiducia in America Latina.
  • Afrobarometer, Stati africani selezionati.
Letteratura accademica
  • Piza, E. L., Welsh, B. C., Farrington, D. P., Thomas, A. L. (2019). "CCTV surveillance for crime prevention: A 40-year systematic review with meta-analysis." Criminology & Public Policy, 18(1), 135–159., la meta-analisi sull'effetto del 13% a cui si fa riferimento in tutto il presente rapporto.
  • Welsh, B. C. & Farrington, D. P. (2009). Rendere più sicuri i luoghi pubblici: sorveglianza e prevenzione della criminalità. Oxford University Press., meta-analisi precedente.
Quadri normativi (colonna GDPR)
  • GDPR (UE), Regolamento (UE) 2016/679. gdpr.eu
  • GDPR del Regno Unito / DPA 2018, Information Commissioner's Office. ico.org.uk
  • CCPA / CPRA (California), California Office of the Attorney General. oag.ca.gov
  • PIPL (Cina), Legge sulla protezione dei dati personali della Repubblica Popolare Cinese.
  • Legge DPDP 2023 (India), Ministero dell'Elettronica e delle Tecnologie dell'Informazione.
  • APPI (Giappone), Commissione per la protezione dei dati personali. ppc.go.jp
  • PDPA (Singapore), Commissione per la protezione dei dati personali. pdpc.gov.sg
  • Elenco completo degli oltre 30 quadri normativi citati per ogni riga relativa a una città: consultare la colonna "Legislazione sulla privacy" dell'indice principale.