"I numeri? Occorre saperli interrogare"

Il docente di computer science: "Sul virus sono determinanti i tassi di crescita"

Un giorno è il numero di contagi, un altro è l'«R0», un altro il numero dei casi sommersi, un altro ancora le stime sui casi «reali». Più tamponi, meno tamponi, criteri diversi nel «registrare». I dati sulla pandemia ci sommergono, ci sembrano tanto fondamentali quanto difficili da interpretare e, qualche volta, sospetti. Brian W. Kernighan, inventore del linguaggio di programmazione «C», professore di Computer science a Princeton, conosce i trucchi per orientarsi fra Milioni, miliardi, fantastiliardi (Egea, pagg. 160, euro 16,50): nel suo nuovo saggio ci mostra «Come difendersi in un mondo pieno di numeri» e la prima regola - spiega fra una lezione on line e l'altra - è «essere scettici» su qualsiasi numero, per almeno due motivi: «Innanzitutto è difficile ottenere numeri precisi su moltissime cose. Per esempio, quante persone hanno il Covid-19 in Italia, in un dato momento? Senza test precisi su ciascuno o, perlomeno, su un campione ampiamente significativo, il numero sarà una stima. Poi, ciascun resoconto è diverso a seconda delle aree, le misurazioni e le tecniche di calcolo sono diverse. Insomma abbiamo solo stime informate».

Secondo motivo: «La questione è: chi ci presenta l'informazione e di che cosa cerca di convincerci. Spesso va a vantaggio dei politici far sembrare la situazione del Covid-19 meno seria di quello che è, così presentano numeri ottimistici; altri politici potrebbero mostrare numeri che fanno sembrare la situazione peggiore; i media cercano di presentare le storie in modo da aumentare l'audience. I complottisti inventano e basta». In generale, per individuare un numero falso, come Kernighan spiega nel suo saggio, dobbiamo «chiederci se un numero sembra troppo alto o troppo basso, in base alla nostra esperienza e alle informazioni che abbiamo». E per fare una stima per conto nostro? «Io ragiono sui tassi di crescita. Ci sono alcuni trucchi semplici per stimare processi esponenziali, come la diffusione dei contagi di Coronavirus. Per esempio, se il numero di casi raddoppia ogni settimana, allora, in dieci settimane i casi saranno cresciuti di un fattore mille, cioè due alla decima potenza; se raddoppiano ogni tre giorni, come qui da me, di un fattore mille in un mese». Con le percentuali vale la «Regola del 72»: «Se i casi crescono del 10 per cento ogni giorno, allora raddoppiano ogni sette giorni. Bisogna dividere 72 per la percentuale, in questo caso dieci».

Fra gli errori più comuni c'è la confusione, anche da parte di fonti autorevoli, di milioni e miliardi. «Per esempio, il New York Times ha scritto che il pacchetto per la ripresa economica era di 2,2 miliardi di dollari. Poteva essere vero? Dividendo 2,2 miliardi per la popolazione americana - 330 milioni - si ottengono 6,67 dollari a persona come stimolo... L'articolo è stato corretto in fretta: non si trattava di miliardi, bensì di trilioni. L'errore si scopre facilmente chiedendosi quale sarebbe la nostra quota». Anche l'eccesso di precisione è sospetto: «Il sito della Jonhs Hopkins è eccellente per i dati sul Covid-19 e, al momento, dà un numero totale di casi nel mondo di 1.945.055. Ora, è improbabile che si possa conoscere il numero così precisamente. E il problema dei numeri troppo precisi è che sembrano più autorevoli rispetto alle cifre tonde, anche se magari non lo sono». Ma la verità, almeno dei numeri, può esistere in un'emergenza? «La storia dimostra che i Paesi fanno meglio, durante un'emergenza, se alle persone viene detta la verità, senza esagerazioni e senza nascondere brutte notizie. Così fu con Roosevelt durante la Grande depressione. Così è oggi, se confrontiamo le bugie di Trump con i fatti senza fronzoli di Andrew Cuomo. Credo che i risultati saranno migliori per chi ascolterà Cuomo».

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