Venera Tomaselli – Università di Catania
Giulio Giacomo Cantone – Università di Catania
Il Principio Precauzionale (PP) impone la sospensione di alcuni diritti ed il divieto di prendere decisioni secondo analisi costi-benefici. Non mancano critiche alla vaghezza delle sue formulazioni, che possono indurre uno stallo decisionale (Sunstain 2003).
I due concetti che dobbiamo specificare per raggiungere una comprensione scientifica del PP sono il “sapere di non sapere” e la “minaccia pubblica”.
Il primo concetto è il più facile da approcciare in letteratura statistica: il “bias di sopravvivenza” (survivorship bias) è tipico negli studi caratterizzati da dati mancanti. Come si prendono decisioni quando il tempo è poco e l’assenza di informazione è troppo rilevante per essere ignorata? Paradigmatico è lo studio del noto statistico Abraham Wald.
Secondo un articolato ragionamento probabilistico, consigliò di rafforzare, paradossalmente, le aree degli aerei militari in cui si osservavano meno fori di proiettili nemici (Mangel e Samaniego 1984). Wald applicò un ragionamento abduttivo per cui, da premesse certe seguono tesi “molto probabili”, ma non certe. Questo modo di ragionare è tipico in data science, dove non è possibile compiere ricerche sperimentali in laboratorio.
Per definire il concetto di “minaccia pubblica”, suggeriamo di prendere in considerazione il punto di vista di alcuni studiosi della complessità. In caso di processi compositi, “dotati di memoria” e cioè dipendenti dal loro stato passato, e crescenti nel tempo, non si prendono decisioni in termini di costi e benefici perché una sottostima dei valori latenti potrebbe risultare fatale (Taleb, Read, Douady, Norman, Bar-Yam 2014, p. 3). Pochi fenomeni ci sembrano più pertinenti a questa definizione di “minaccia pubblica” di un’epidemia letale che si diffonde con un tasso di contagio maggiore di 1.
Il problema che riguarda specialmente le scienze statistiche è la valutazione delle metriche rilevanti nella diagnostica di un’epidemia. L’aspetto pratico è che è necessario evitare di prendere decisioni a posteriori rispetto all’insorgenza del problema epidemico. Perché le decisioni sono spesso tardive?
Il numero di “positivi” o di “sintomatici” può essere una metrica fuorviante in assenza di una stima affidabile degli asintomatici. Questo problema può essere visto in maniera più radicale: se non abbiamo mai osservato prima una minaccia pubblica, non abbiamo mai sviluppato procedure di rilevazione specifiche per quella minaccia.
Un’alternativa è monitorare il conteggio ordinario dei morti, eventualmente selezionando solo le cause di decesso rilevanti con la definizione di minaccia pubblica come un fenomeno contagioso, es. morti a causa di malattie del sistema respiratorio. La disciplina statistica ha elaborato procedure scientifiche che riconoscono i casi anomali appena si presentano nelle serie storiche, quindi sa individuare probabilisticamente un focolaio epidemico prima ancora di conoscere il patogeno, purché ripeta le procedure con una congrua frequenza nel tempo.
Osservare un valore anomalo di morti con sintomi sospetti in una sola area non giustifica da sé l’adozione del PP. Non si può ignorare la dimensione spaziale del fenomeno: le epidemie nascono locali e poi si diffondono nello spazio. Come può un sistema decisionale tener conto di questa caratteristica? Dobbiamo anche dimostrare che si tratti di un’epidemia contagiosa. Se introduciamo la variabile spaziale, possiamo proporre un ragionamento probabilistico più attento: qual è la probabilità che si osservino, contemporaneamente, valori anomali in due o più aree amministrative adiacenti oppure vicine?
Se l’anomalia è statisticamente significativa in un gruppo di aree amministrative non troppo distanti tra loro, “abduciamo” che esiste già almeno un focolaio epidemico. Indipendentemente da dove sia partito, esso è stato capace di contagiare a catena altre aree. Si raggiunge questa conclusione senza osservare nel dettaglio né i sintomi né l’eziologia della patologia e senza contare i contagi. Questo risultato funge da tempestivo e puntuale campanello d’allarme rispetto a minacce di cui ancora si sa poco, o che sono state ignorate perché mal interpretate.
Riferimenti bibliografici
- Mangel, M., & Samaniego, F. J. (1984). Abraham Wald’s Work on Aircraft Survivability. Journal of the American Statistical Association, 79(386), 259–267. doi:10.1080/01621459.1984.10478038.
- Sunstein, C. R. (2003). Beyond the Precautionary Principle. University of Pennsylvania Law Review, 151(3), 1003. doi:10.2307/3312884.
- Taleb, N. N., Read, R., Duady, R., Norman, J., Bar-Yam, Y. (2014). The Precautionary Principle (with Application to the Genetic Modification of Organisms). https://arxiv.org/abs/1410.5787.
