Dare i numeri
La guerra delle previsioni fallite sul Covid. L’errore non è nella matematica ma nell’uso che se ne fa
La discussione sull’epidemiologia e sui suoi modelli quantitativi sta ultimamente prendendo una piega insulsa anche nelle dichiarazioni di alcuni clinici e ricercatori, che sembrano voler rivendicare come un successo personale il fallimento clamoroso di alcune predizioni fatte dagli epidemiologi.
Vediamo di mettere in chiaro alcune cose. Ha ragione chi accusa di numeri regolarmente esagerati Ferguson, il capo degli epidemiologi inglesi, o anche chi in Italia ha previsto 150.000 e passa richieste di terapia intensiva per l’8 giugno. Ma ha ragione non per i motivi che rivendica, cioè per la inutilità dell’approccio matematico alla realtà fisica; ed infatti, quelli che oggi dileggiano le previsioni altrui, sono gli stessi che a fine febbraio, dall’alto dei loro 4 letti in terapia intensiva, rassicuravano circa il fatto che mai si sarebbe avuta una crisi. O quelli che, forse drogati dal loro stesso H-index, prevedevano che il nuovo coronavirus sarebbe stato paragonabile ad una normale influenza. Dunque, previsione per previsione, costoro dovrebbero innanzitutto ricordare le proprie, di previsioni fallite, invece che, a posteriori, giudicare gli errori degli altri.
Detto questo, chi accusa Ferguson o i modellisti nostrani di aver sbagliato, ha ragione esattamente perché costoro hanno fallito proprio nell’utilizzare correttamente gli strumenti dell’epidemiologia quantitativa, non perché la matematica delle epidemie sia in sé inutilizzabile. Al contrario: se in Italia si è assunto che tutta la popolazione si mescolasse appena finito il lockdown in maniera casuale e si sono dati per buoni parametri derivati dalle inattendibili misure epidemiologiche, il problema non sta nella matematica, ma negli assunti irrealistici; e se uno predice per un giorno preciso una cifra di terapie intensive, che in tutti i mesi precedenti non si è mai verificata, fornendo una previsione con precisione irragionevole, è chiaro che l’errore non è nell’epidemiologia o nella modellistica, ma nel loro pessimo uso. Pensare diversamente è come accusare la matematica di essere inutile, perché qualcuno ha sbagliato ad usare il teorema di Pitagora.
Non sono inutili i numeri e le previsioni, ma sono inaffidabili coloro che forniscono previsioni senza curarsi degli assunti e dei limiti dei modelli che usano, e senza comunicare correttamente margini di incertezza e significato dei numeri, o senza curarsi del fatto di parametrizzare quei modelli con dati che – come dico da tempo – sono numeri a lotto. Tuttavia, altrettanto inaffidabili sono coloro che, dal fallimento dei primi, deducono che le previsioni quantitative non esistano o siano inutili, soprattutto dopo che le proprie previsioni “ad istinto” si sono rivelate clamorosamente errate.
Ai denigratori del numero e dei calcolatori, mi piace ricordare ciò che scrisse Lord Kelvin: “Quando puoi misurare ciò di cui stai parlando, ed esprimerlo in numeri, puoi affermare di saperne qualcosa; se però non puoi misurarlo, se non puoi esprimerlo con numeri, la tua conoscenza sarà povera cosa e insoddisfacente: forse un inizio di conoscenza, ma non abbastanza da far progredire il tuo pensiero fino allo stadio di scienza, qualsiasi possa essere l'argomento.”