“Secondo la scienza” non è sempre secondo la scienza

Una cosa che è sempre bene ricordare quando si parla di scienza è che non bisogna credere a tutto quello si legge sulla “scienza”. Nel caso in cui foste stati distratti, domenica scorsa il concetto è stato ribadito dal comico inglese John Oliver, che conduce sul canale americano HBO Last Week Tonight, un popolare programma in cui parla in chiave ironica di fatti di attualità e politica.

Se non avete voglia di guardare il video (in inglese) e rotolarvi dalle risate per venti minuti, eccovi un resoconto:

1. Uno studio solo non significa praticamente niente

Spesso negli articoli scientifici di divulgazione si usano espressioni come «saranno necessarie altre ricerche per confermare i risultati», oppure «è difficile sapere con certezza se i ricercatori hanno ragione». La scienza non è un insieme di dati di fatto incontestabili: è un metodo che serve a verificare ipotesi e trarre conclusioni. Quando degli scienziati progettano e svolgono un esperimento, che poi viene rivisto da altri scienziati e pubblicato su una rinomata rivista scientifica, tutto quello che sappiamo è che probabilmente i loro risultati hanno dei fondamenti. Tuttavia, ci sono molti fattori che possono influenzare i risultati di uno studio. Quando la tesi di partenza è molto altisonante dovreste essere ancora più scettici, almeno finché altri scienziati che non hanno partecipato allo studio originale replicheranno l’esperimento ottenendo gli stessi risultati. Una volta che viene raggiunto un numero consistente di esperimenti che danno lo stesso risultato, si può dire che su quel dato tema la scienza ha raggiunto un consenso (come nel caso dell’esistenza del cambiamento climatico causato dall’uomo, per esempio). Il pericolo è che un singolo studio (che in quanto tale non è quindi significativo) che contraddice il consenso scientifico venga preso per vero della persone che vogliono avere una conferma di qualcosa di cui sono già convinti: che il cambiamento climatico non esista o che i vaccini causino l’autismo, per esempio. Se volete avere conferma della veridicità di uno studio scientifico cercate espressioni come «questo studio si aggiunge a un numero crescente di ricerche sul tema».

2. Non ci si può fidare sempre delle statistiche

Per verificare la fondatezza delle prove a sostegno dell’ipotesi nulla esiste una cosa chiamata “valore p”. Prendiamo il caso che esista uno studio che verifica il legame tra il consumo di cioccolato e dormire più di otto ore a notte: bisogna prendere un gruppo di soggetti e confrontare le loro abitudini in materia di consumo di cioccolato e di sonno, ottenendo poi dei numeri che confermino che chi mangia grandi quantità di cioccolato dorma effettivamente di più rispetto a qualsiasi altro campione di popolazione selezionato a caso. Bisogna anche “controllare” diverse variabili per assicurarsi che non incidano sul sonno (è possibile che i bambini mangino più cioccolato, ed è noto che i bambini dormono di più). L’insieme di queste elaborazioni statistiche serve per valutare la rilevanza dei propri risultati. Gli scienziati, tuttavia, possono manipolare la dimensione di campioni e analisi per ottenere dei valori p soddisfacenti anche quando non dovrebbero ottenerne. Anche per questo è così importante replicare gli studi molte volte: serve a scovare gli imbrogli statistici, voluti o meno.

3. Il sistema non aiuta a sostenere studi scientifici validi

Anche se ne esistono di seri che svolgono studi validi, è innegabile che gli scienziati debbano motivare i fondi per le loro ricerche e il loro lavoro, e spesso gli studi validi non sono il modo migliore per farlo. Replicare il lavoro fatto da altri, per quanto importante, non è stimolante e non permette di farsi notare, e oggi gli scienziati sanno che farsi notare dai media è quasi importante quanto la pubblicazione di uno studio. Questo porta ad accantonare la replicazione degli studi a favore di idee nuove, molto apprezzate dal pubblico ma di poca utilità finché non vengono “copiate” da altri scienziati.

4. La colpa è anche dei media, e nostra

Nel periodo in cui iniziai a fare giornalismo scientifico, scrissi una tesi su come i media si occupano di scienza. Il punto centrale era che il sistema funziona un po’ come una specie di terribile telefono senza fili, in cui i risultati vengono alterati sempre di più man mano che passano dai vari media (a essere sinceri, però, questa vignetta illustra meglio il concetto). Dopo qualche anno passato a scrivere di scienza, posso dire che la mia tesi andrebbe un po’ aggiustata. Pensavo che il giornalismo scientifico “sbagliato” iniziasse con una società di news che non capiva bene un determinato studio, e che veniva poi seguita da tutte le altre, dando così forza all’imprecisione di partenza. Oggi però posso confermare che anche quando le cose vengono fatte nel modo giusto, eliminando tutta la “magia” da un risultato scientifico e sottolineando in modo davvero chiaro quanto poco uno studio possa davvero “dimostrare”, da qualche parte ci sarà sempre qualcuno che pubblicherà un articolo in cui si dice che bere vino fa bene tanto quanto andare in palestra, e linkerà il tuo articolo come fonte. La verità è che a tutti quanti, me compresa, capita di esaltarsi per un particolare studio, di non capirlo davvero o di usare un titolo che dà poi il via una serie di articoli fatti male e incomprensioni per quelli che non l’hanno letto tutto.

5. E quindi che si fa?

Un’idea potrebbe essere smettere di leggere articoli che parlano di scienza da fonti che continuano a usare frasi come «X causa Y», che dovrebbero essere una spia evidente, dal momento che gli studi non dimostrano niente, e sicuramente non lo fanno in questo modo. In fin dei conti si riduce tutto a una questione di buon senso: se una cosa detta da uno studio vi sembra un po’ assurda, allora probabilmente dovreste scoprire cosa ne pensano degli esperti che non hanno partecipato allo studio. Se l’articolo che state leggendo o il servizio che state guardando non riportano un altro parere, cambiate la vostra fonte d’informazione.

© 2016 – The Washington Post