Article | Giustizia Insieme (2020)

I dati non parlano da soli, l’epoca del Coronavirus smaschera l’inganno dell’algoritmo-onnipotente e rivaluta il metodo statistico

Giuseppe Arbia and Vincenzo Nardelli

Abstract

Una decina di anni fa Chris Anderson, l’Amministratore Delegato della società 3D Robotics, dalle colonne della rivista online “Wired”, vaticinava la fine del metodo scientifico e l’avvento della tirannia dei dati affermando tra le altre cose che: “Con un sufficiente quantitativo di dati i numeri parleranno da soli”. Era l’inizio della rivoluzione dei Big Data e del diffondersi della illusione che la mera disponibilità di dati e di una strumentazione informatica in grado di trattarli in tempo reale sarebbe stata sufficiente a portare alla conoscenza approfondita di tutti i fenomeni empirici. Ambienti un tempo tradizionalmente impermeabili ad un approccio basato sui dati si sono andati via via convincendo che nella ricerca di una migliore conoscenza, molte operazioni potessero essere delegate ad un algoritmo di trattamento automatico dei dati. Qualora ve ne fosse bisogno, in questi giorni l’emergenza sanitaria imposta dall’epidemia di Coronavirus sta mostrando come, a fronte di un’enorme disponibilità di dati, non siamo in grado di rispondere alle domande fondamentali che davvero ci interessano, cioè: quando giungeremo al picco dell’epidemia? le misure prese sono efficaci? quando finalmente terminerà l’epidemia e torneremo alla normalità? quale sarà il prezzo che dovremo pagare in termini di vite umane? In questo articolo ci proponiamo di mostrare, facendo proprio riferimento alla emergenza legata alla diffusione del Covid-19, come è solo il metodo scientifico ed una corretta applicazione di modelli statistici a dati osservazionali e non semplici algoritmi, che possono fornire risposte adeguate alle domande e suggerire decisioni politiche scientificamente fondate.

Data science Covid