La crescente diffusione di accordi internazionali volti a definire strategie globali, ad esempio per il monitoraggio dei cambiamenti climatici e la definizione di obiettivi di sviluppo sostenibile, hanno reso sempre più evidente la necessità di sviluppare sistemi di indicatori per misurare il progresso di un Paese o di una Regione nel tempo, sia in senso assoluto, cioè rispetto a se stesso, sia in senso relativo, cioè rispetto al cambiamento che altri Paesi o Regioni hanno registrato nello stesso periodo. La costruzione di insiemi di indicatori è quindi diventata un'attività molto più comune che in passato. Ma una maggiore abbondanza di informazioni ha inevitabilmente portato ad una maggiore difficoltà nella gestione della complessità dei sistemi di indicatori e sono state sviluppate nuove tecniche per affrontare l'analisi di grandi insiemi di indicatori. Lo sviluppo di indicatori è un esercizio normativo in quanto gli indicatori sono legati a una definizione concettuale del fenomeno di interesse. Seguendo il modello classico di Lazarsfeld, gli indicatori dovrebbero essere sviluppati attraverso un disegno gerarchico, che richiede la definizione di diverse componenti successive: il modello concettuale (qual è il fenomeno da studiare?), le variabili (quali aspetti definiscono il fenomeno?), le dimensioni (quali fattori definiscono gli aspetti da osservare?) e gli indicatori di base (in che modo ogni dimensione dovrebbe essere misurata?). Un modello concettuale (o costrutto logico) viene scomposto nelle sue caratteristiche fondamentali e l'obiettivo della teoria degli indicatori è quello di fornire indicatori compositi delle singole dimensioni e sottodimensioni dei modelli concettuali, nonché una misura unica dell'intensità dell'intero costrutto con una perdita minima di informazioni. La letteratura internazionale sugli indicatori è ricca di metodi per la costruzione di indicatori compositi. È possibile identificare alle principali famiglie di metodi: aggregativi e non aggregativi. I metodi aggregativi combinano indicatori elementari in una singola metrica attraverso semplici (ad esempio, medie aritmetiche o geometriche) o complesse (ad esempio attraverso l'analisi dei componenti principali) aggregazioni numeriche. Uno dei principali problemi dei metodi aggregativi risiede nell'effetto di compensazione, per il quale, se un'unità statistica ha punteggi alti di un indicatore e bassi di un altro, l'aggregazione matematica porta a mediare tra i due valori. Così, una volta calcolato l'indicatore sintetico, le unità statistiche con punteggi diversi tra gli indicatori risultano equivalenti alle unità statistiche che hanno punteggi intermedi per tutti gli indicatori. Pertanto, è implicitamente, ma non necessariamente legittimamente, introdotto un principio di compensabilità, o trasferibilità dei punteggi tra gli indicatori. I metodi non aggregativi (ad esempio quelli derivati dalla teoria degli insiemi parzialmente ordinati, o poset theory) cercano di mantenere tutte le informazioni inerenti ad ogni singolo indicatore separata da quella degli altri indicatori per evitare l'effetto di compensazione. Questi due diversi approcci portano quindi a metodi di costruzione di indicatori che possono essere di natura compensativa, parzialmente compensativa o non compensativa. Questa linea di ricerca esplora le proprietà delle diverse tecniche di costruzione di indicatori compositi, ricercando quelle più efficaci a seconda del contesto applicativo e della natura dei dati.