Il progetto ACHIEVE risponde alla necessità di superare i limiti dei metodi statistici tradizionali nell’analisi dei dati ordinali (scale Likert), pilastro della ricerca sociale e psicologica. La criticità principale risiede nell’incapacità degli strumenti attuali di modellare l’incertezza o l’indecisione del rispondente, portando a classificazioni distorte della percezione umana. ACHIEVE introduce un framework innovativo che integra i modelli CUB (Combination of discrete Uniform and shifted Binomial) nel clustering basato su modelli a miscela, permettendo di separare la preferenza effettiva (feeling) dall’incertezza (uncertainty). L'intervento si focalizza sulla mappatura del benessere psicofisico nel settore sportivo, con un'attenzione specifica all’intersezionalità di gruppi vulnerabili (donne, disabili, LGBTQ+). L’obiettivo è trasformare dati soggettivi complessi in profili accurati, superando la visione monolitica delle minoranze nelle scienze sociali.