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La divulgazione scientifica secondo me

Nel mio ultimo post ho fatto alcune considerazioni di natura statistica sulla vicenda che ha indotto le agenzie regolatorie europee a sospendere la somministrazione del vaccino AstraZeneca. Prima che arrivi qualche commento negativo, voglio dire subito che sono perfettamente cosciente del fatto che la mia analisi è molto grossolana e che taluni la definirebbero anche sbagliata (va detto che finora sono arrivati solo commenti positivi, ma è probabile che qualcuno abbia storto il naso senza esplicitarlo). Il mio blog si rivolge a un pubblico fatto per lo più di insegnanti, studenti e studentesse delle scuole superiori, e di persone all’inizio delle propria carriera di universitari, ma include persone curiose e desiderose di apprendere nozioni di carattere scientifico.

In questo post, cerco di spiegare il mio approccio alla divulgazione scientifica, nella speranza di chiarire il senso di quanto pubblico di tanto in tanto, prendendo spunto dalla cronaca.

Esistono molti modi di fare divulgazione scientifica. Sia chiaro fin da subito che, in quanto dico più sotto, non c’è alcun giudizio di merito. Tutti i modi di fare divulgazione scientifica sono accettabili e benvenuti. Semplicemente io non sono capace di farlo in certi modi, mentre penso di esserlo in altri.

Il modello Kazzenger. Maurizio Crozza, nella sua “imitazione” di Roberto Giacobbo, fa un’operazione come quella che si fa quando si esegue una caricatura: se carica, appunto, si esagera, su alcuni aspetti della persona che la rendono caratteristica. La divulgazione che fa Giacobbo, molto simile a quella di periodici come Focus, punta molto sulla spettacolarizzazione e sulla meraviglia suscitata da immagini e frasi a effetto, con punte di sensazionalismo, che talora lasciano intendere una certa soprannaturalità (o, quanto meno, inspiegabilità) nei fenomeni oggetto del discorso. Nei programmi di Giacobbo non si spiega quasi mai nulla: si fanno vedere cose che potrebbero essere oggetto di dibattito scientifico, presentate però come qualcosa che si potrebbe interpretare anche in tutt’altro modo (ricordo, per esempio, una meravigliosa puntata nella quale si affermava, sia pur velatamente, come d’abitudine, che gli antichi egizi possedessero strumenti, anche molto avanzati, alimentati a energia elettrica: raramente mi sono divertito così tanto).

Il metodo Le Scienze. Le Scienze è un periodico molto “formale”, sul quale scrivono persone molto in vista in ambito scientifico, con un linguaggio attento e preciso. Potremmo dire che è l’anti-Focus. Su Le Scienze non troverete mai un articolo che anche solo lontanamente insinui che gli antichi egizi conoscessero l’elettricità. D’altra parte Le Scienze non è per tutti. Solo chi possiede un’istruzione superiore riesce a leggerne gli articoli e, talvolta, anche chi la possiede, come me, in un settore (la fisica), fatica a leggerne in altri ambiti (biologia, chimica, etc.).

Il metodo SuperQuark. SuperQuark si potrebbe definire come una via di mezzo tra Freedom (l’ultimo programma di Giacobbo) e Le Scienze. Il format si basa sulla comunicazione di informazioni scientificamente rigorose, senza tentare una loro “spiegazione”. Lo spettatore è invogliato a saperne di più, ma non ad allargare il proprio orizzonte e a sospettare di poter giungere alla stessa conoscenza attraverso la propria esperienza e il proprio ragionamento. I ricercatori e le ricercatrici di SuperQuark sono sempre presentati come persone che ne sanno molto più dei “comuni mortali”, che non possono spiegarvi tutto, ma possono però raccontarvi quel che fanno e cos’hanno scoperto. Voi non potreste mai farlo.

Io cerco di fare una comunicazione scientifica che non si limiti alla semplice comunicazione delle informazioni. Cerco sempre di condire la comunicazione con informazioni che mettono il lettore istruito nelle condizioni di imparare a ricavare le informazioni che fornisco, attraverso l’uso della matematica e dell’esperimento. Talvolta, per ragioni di brevità, non posso (e non voglio) dilungarmi in spiegazioni troppo dettagliate, quindi le mie “spiegazioni” sono più un amo lanciato per agganciare persone che, potenzialmente, sono in grado di approfondire la questione attraverso la ricerca personale. Qualche volta confido nel fatto che chi legge sia un insegnante, una studentessa o uno studente, per cui la “spiegazione” rappresenta un pretesto per introdurre un argomento che può essere d’interesse professionale.

Per esempio, nelle analisi sulla diffusione e gli effetti del COVID-19 che ho pubblicato nei primi mesi della pandemia, l’intento non era quello di fare previsioni attendibili (sebbene alla fine si siano rivelate non troppo cattive), ma quello di stimolare gli e le insegnanti che si trovavano in una situazione di spaesamento ad approfittare dell’occasione per parlare di temi dei quali raramente parlano in condizioni ordinarie. Introdurre le equazioni differenziali e la loro soluzione, il fit a dati sperimentali, l’analisi di questi ultimi al fine di estrarre informazioni diverse, etc. Questo è il motivo per cui ho smesso di parlarne e di raffinare quei modelli. Non m’interessa fare l’epidemiologo. M’interessa far pensare le persone che leggono quanto scrivo, suscitando curiosità che porti alla consapevolezza di poter ricavare informazioni preziose dall’analisi dei dati, anche, se necessario, attraverso l’applicazione di metodi matematici.

Nella comune pratica della divulgazione si cerca di evitare, per quanto possibile, la matematica. A tutti i costi. Io la vedo diversamente (ripeto: non perché giudichi male questa pratica, ma perché non c’è motivo di sovrapporsi a chi questo mestiere lo sa fare meglio di me). Io credo che sia quanto mai necessario fare educazione matematica in settori della popolazione che di norma ne sono esclusi (perché l’hanno imparata male a scuola, per esempio, o perché non hanno avuto occasioni per approfondire).

Nell’ultimo post che ho pubblicato, per esempio, l’analisi statistica è molto rozza: non tiene conto di possibili correlazioni temporali, il Teorema di Bayes è del tutto ignorato, i numeri sono grossolanamente approssimati, etc. L’intento è quello di mostrare come, per prendere la maggior parte delle decisioni in maniera sensata, non si deve necessariamente ricorrere a modelli complessi.

La maniera in cui un fisico affronta un problema è illustrata molto bene da quanto segue. Se si applica a una molla di costante elastica k una forza F, la molla si allunga di x=F/k. Se la forza è esercitata dal peso di un oggetto di massa m, abbiamo F=mg, e dunque x=mg/k. Sia k=60 N/m, m=1.3 kg. g, come noto, vale 9.81 m/s2. Se date questo problema a un matematico, costui lo risolverebbe così: x=mg/k, dunque x=1.3×9.81/60=0.21255 m. Un fisico, di primo acchito, stima che k/m vale circa 50 (1.3 è circa uguale a 1.2, che è il doppio di 0.6) e che g è circa 10, in unità del SI, quindi x deve valere più o meno 10/50, cioè 0.2 m. I calcoli più raffinati, se serve, li fa in seguito.

Un risultato, per un fisico, è corretto se torna l’ordine di grandezza, anche se è sbagliato di un fattore 2 o più. Ovviamente, quando si parla di stime: se si sta confrontando con le previsioni di un modello preciso contano anche i decimali e in certi casi si arriva a precisioni dell’ordine del per milione.

Per quanto mi riguarda, quindi, il messaggio che vuole veicolare il mio ultimo post è che la probabilità di morire in seguito alla somministrazione di un vaccino è ordini di grandezza superiore a quella che si ha di perire per la malattia che quel vaccino dovrebbe prevenire e che, per confrontare due numeri che sono il risultato di un’osservazione, si deve necessariamente tenere conto delle indeterminazioni che inevitabilmente accompagnano ogni risultato sperimentale. Se per un matematico 3 è diverso da 7, per un fisico…dipende…

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