L’evidenza scientifica in contesti di incertezza radicale: un uomo solo al potere non può farcela | Barbara Osimani

11 Posted by - 6 aprile 2020 - Blog Print This Post

L’ultimo tweet di “Che tempo che fa” sintetizza tutti i malintesi sulla scienza nella società contemporanea, che compromettono alla radice ogni piano d’azione in questa drammatica fase storica e contribuiscono alla deriva autoritaria che sta assumendo. Il tweet rileva e profetizza: “Le persone credono a ciò che desiderano. Tutti desideriamo che arrivi un farmaco che scacci questa malattia e tutti vorrebbero avere questa buona notizia.
La buona notizia non arriverà dai social media. Arriverà dalle autorità.

Elenco qui la serie di malintesi che soggiacciono a questa dichiarazione, non avendo sufficiente spazio su twitter.
Partiamo dall’accusa di “wishful thinking” (“le persone credono a ciò che desiderano”). Se è vero che amiamo credere a ciò che desideriamo o speriamo, è anche vero che il desiderio e la speranza fondano ogni nostra decisione: il termine tecnico per desiderio nella teoria della decisione è “preferenza” (ma Richard Jeffrey parla di “desirability“). Il nostro sistema di preferenze fonda le nostre decisioni e non c’è niente di irrazionale nel tenerne conto, anzi, sarebbe irrazionale fare il contrario.

Il punto essenziale invece è l’elemento di incertezza insito nel desiderio (come diceva Frank Ramsey in Truth and Probability: “No one feels strongly about things he takes for granted”); ovvero, qui, l’incertezza relativa all’efficacia dei potenziali farmaci. Di fronte a prospettive sceglierò quella che preferisco, tenendo però anche conto di quanto sia realistico che si verifichi. Se ho un colloquio di lavoro in due città diverse nello stesso giorno, andrò dove l’offerta è migliore, a patto però che la probabilità di essere assunto lì non sia troppo bassa.

I teorici della decisione discutono su quali tecniche (euristiche) utilizziamo per bypassare i calcoli mentali che dovremmo fare per essere perfettamente razionali; gli esperti di psicometria sviluppano scale con cui misurare le nostre preferenze, mentre gli statistici elaborano modelli per ottenere stime affidabili della probabilità in gioco. Tutto questo è molto complicato in teoria, ma a volte tragicamente semplice in pratica. Nel nostro caso, di fronte al danno certo di fibrosi polmonare con esiti letali, non c’è incertezza sulla comprovata efficacia del farmaco che tenga. Nel caso di aggravamento della sintomatologia e conseguente prognosi infausta si tenta il tutto per tutto. Ed è perfettamente razionale.

Sì, ma l’evidenza è inconsistente. Non importa. Per il semplice motivo che la situazione in cui ci troviamo non offre alternative migliori. Gli standard dell’evidenza, come ad esempio le gerarchie sviluppate all’interno del paradigma della Medicina basata sull’evidenza, sono regole di massimizzazione della validità interna ed esterna e di accuratezza della stima dell’effetto. Si applicano ad un approccio ipotetico-deduttivo, secondo cui in prima istanza formulo un’ipotesi, poi la testo sulla base di dati empirici ed infine la refuto o meno, cercando di escludere il più possibile ipotesi alternative che spieghino gli stessi dati in modo diverso.
Complicazioni statistiche a parte, spesso, soprattutto nelle fasi iniziali della ricerca, non ci troviamo però di fronte ad ipotesi specifiche, piuttosto cerchiamo di generarne di plausibili, osservando fenomeni e raccogliendo dati secondo un metodo induttivo, o abduttivo (il metodo induttivo è quello che cerca di formulare leggi generali a partire da frequenze relative di casi particolari, mentre l’abduzione le formula per poter spiegare fenomeni che altrimenti sarebbero sorprendenti).

Ora, nel caso di situazioni drammatiche come quella in cui ci troviamo, oltre agli standard scientifici dobbiamo tenere conto del principio di precauzione, che impone di decidere sulla base dell’evidenza disponibile, qualora siano in gioco beni protetti dalla Costituzione, come ad esempio l’ambiente o la salute pubblica, o dell’individuo. È inutile aspettare evidenza di migliore qualità, quando quella di cui si dispone ci consente di agire e decidere senza rammarico (“regret”). Anzi la stessa teoria della decisione ci dice che aspettare ulteriore informazione sarebbe irrazionale (perché nel frattempo esporremmo i consumatori ad un rischio evitabile).
In medicina, come in politica o in economia la tempestività è il fattore chiave.

La morale della storia è che valutare quanto l’evidenza sia sufficiente per prendere decisioni è diverso dal valutarne la qualità intrinseca. Gli standard scientifici ci danno delle scale assolute (fra l’altro spesso opinabili, ma questo è un dossier a parte), la decisione va presa però anche in base a criteri estrinseci: beneficio e rischio per la salute individuale, collettiva, dimensioni etiche, economiche e sociali.

Ma c’è un’ulteriore questione in gioco. La scienza non può più essere immaginata come un microcosmo chiuso di solerti operai dell’investigazione, esclusivamente dediti alla scoperta delle leggi della natura e della verità. Questo è un punto su cui i filosofi della scienza e gli epistemologi insistono ormai da tempo.
La valutazione dell’evidenza è inserita in un complesso tessuto di incentivi e vincoli (economici, etici, legali) che informano la pratica scientifica dalla scelta dell’oggetto investigativo, all’adozione del metodo di ricerca e di analisi dei dati, al referaggio e sistema editoriale, fino alla divulgazione dei risultati scientifici e al loro utilizzo in ambito tecnologico o pratico (“policies”). Nasconderselo è ormai colpevole ingenuità. Non possiamo pensare che in un sistema i cui prodotti assomigliano un po’ a quello che gli economisti chiamano “credence good“, cioè prodotti di cui il consumatore (qui, il decisore politico, o il lettore informato, ma anche lo scienziato di un’altra disciplina) non può valutare la qualità, non emergano asimmetrie informative, ovviamente a scapito dei meno informati.

In questo contesto, è del tutto legittimo e razionale valutare l’evidenza non solo in base alla sua qualità prima facie e al suo valore informativo rispetto alla decisione che devo prendere, ma stimarne l’affidabilità considerando gli interessi (costituiti) della fonte d’informazione, un po’ come fa il procuratore quando mette insieme indizi, circostanze e movente. Irrazionale è invece il tono paternalistico con cui il tweet perentoriamente conclude: “La buona notizia non arriverà dai social media. Arriverà dalle autorità”.
Si badi bene, non le autorità scientifiche, capitolo su cui c’è comunque molto da discutere (come spero di aver fatto almeno intuire) ma le autorità tout court. Nel momento in cui il mondo scientifico viene sempre più incentivato alla trasparenza e al dialogo con la società (pubblicazioni Open Access, siti di divulgazione etc.), non si vede perché dovremmo affidarci ad una fonte unica ed esclusiva di informazione.

Piuttosto è vero il contrario. L’ecosistema della società contemporanea e i sotto-ecosistemi di cui è composta, tra cui quello scientifico, richiedono, specialmente in momenti cruciali e tragici, come quello che stiamo vivendo, il concorso di competenze molteplici.
Per trattare adeguatamente il problema è essenziale avvalersi del contributo di clinici, virologi, epidemiologi, matematici, economisti, psicologi, sociologi, esperti del diritto ed epistemologi, disposti ad ammettere i propri e altrui conflitti di interesse e a tenerne conto nelle loro analisi dell’evidenza disponibile e delle azioni da prendere. L’uomo solo al potere non può farcela.

Barbara Osimani è professore associato di Logica e Filosofia della Scienza presso la Facoltà di Medicina dell’Università Politecnica delle Marche (Ancona), Visiting Professor presso la Ludwig-Maximilans-Universität di Monaco e membro dell’Open Science Center (Monaco). È Principal Investigator di un progetto finanziato dal Consiglio Europeo della Ricerca (ERC) dedicato all’analisi teorica dell’inferenza causale e fondamenti del metodo scientifico in ambito medico e farmacologico. È esperta di epistemologia formale, fondamenti del metodo scientifico, inferenza causale e si interessa di approcci strategici all’analisi della metodologia scientifica.
Ha pubblicato su riviste scientifiche articoli dedicati al principio di precauzione, l’inferenza causale, la sintesi dell’evidenza mediante reti epistemiche Bayesiane, l’analisi formale dell’affidabilità dell’evidenza; collabora con varie agenzie del farmaco in Europa per lo sviluppo di un approccio Bayesiano all’aggregazione dell’evidenza nell’ambito della farmacovigilanza.

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