Coronavirus, il virologo Silvestri va contro i modelli matematici. E non ha tutti i torti
Forse avete letto le affermazioni del virologo Guido Silvestri a proposito dell’epidemia da coronavirus. Silvestri ha detto che non solo i modelli matematici sono stati “inadeguati a prevedere l’andamento reale dell’epidemia” ma addirittura che bisognerebbe “promettere che tali modelli non saranno più usati per prendere decisioni politiche.” Questo ha generato una levata di scudi da parte dei matematici con qualche velata accusa di oscurantismo, alle volte neanche troppo velata.
Se permettete un commento da parte mia, che sui modelli ci traffico da un bel po’ di anni, vorrei citare una vecchia canzone di Fabrizio de André, dove dice “se non del tutto giusto, quasi niente sbagliato.” È vero che Silvestri ha forse esagerato un po’ con il suo “mai più modelli”, ma nel complesso ha perfettamente azzeccato la sua valutazione.
I modelli usati per prevedere l’andamento dell’epidemia sono stati un disastro: erano eccessivamente pessimisti riguardo al numero dei contagi e alla mortalità, anche tenendo conto dei vari provvedimenti messi in atto contro l’epidemia. E quello non era il solo problema. Per i dettagli, potete leggere l’ottimo articolo di Donato Greco su Scienza in Rete dove leggiamo del fallimento del modello dell’Imperial College che è stato alla base delle decisioni politiche che sono state prese in Italia e in altri paesi.
Ovviamente, i modellisti si sono difesi facendo notare che i loro modelli fornivano un “ventaglio” di predizioni, alcune delle quali erano abbastanza in linea con quello che è poi stato l’andamento reale dell’epidemia. Vero, ma questo è un punto che né il pubblico né i politici avevano capito: avevano visto una singola predizione e l’avevano presa come un oracolo. Vi ricordate quando il ministro Francesco Boccia chiedeva alla comunità scientifica “certezze inconfutabili” sull’epidemia? Non aveva capito nulla di come funziona la scienza, ma non è nemmeno colpa sua: lui fa il ministro, non lo scienziato.
Ma allora i modelli matematici sono veramente inutili? No, se uno sa come utilizzarli. Un modello a molti parametri è una macchina complessa, è un po’ come un’auto sportiva: può essere molto pericolosa se va in mano a qualcuno che non la sa guidare. Questo è quello che è successo nel caso del modello dell’Imperial College. Per chi si intende di modelli è chiaro che non era sbagliato, ma era talmente complicato e con talmente tanti parametri (alcuni dei quali arbitrari) che messo in mano a un novizio (o a un politico) era facile che andasse a sbattere contro il muro della realtà, come in effetti è successo.
Il problema esiste in tutti i campi. Oggi, si fanno modelli per qualunque cosa: prezzi, produzione, finanza, meteo, risultati delle elezioni, demografia, e tutto quello che volete. Nel marasma, è facile dimenticarsi che dietro il modello c’è una realtà e che di quella bisogna tener conto. Per fare un esempio, nel caso dei modelli climatici, è facile perdersi nella polemica di quanto siano (o non siano) accurati. Dimenticandosi che non sono i modelli che ci dicono che il clima sta cambiando.
Che la temperatura sta aumentando lo sappiamo perché la misuriamo, non è che viene fuori dai modelli. I modelli cercano di dirci quanto rapidamente la temperatura continuerà ad aumentare nel futuro, ma sono i dati, e non i modelli, che ci dicono che il clima terrestre si sta muovendo rapidamente verso un riscaldamento globale che rischia di spazzarci via tutti quanti.
In fin dei conti il problema è che il futuro non si può mai veramente prevedere. Una volta, a fare le predizioni ci provavano gli aruspici osservando i fegati di pecora e non pare che fosse un metodo molto efficace. Oggi, gli scienziati fanno del loro meglio, ma il futuro ci sorprende sempre comunque.
I modelli vanno sempre e continuamente raffinati via via che arrivano nuovi dati e non bisogna farsi illusioni: le previsioni diventano esatte solo quando ormai non servono più a niente. Ma se il futuro non si può prevedere, per il futuro si può sempre essere preparati. Ed è a questo che servono i modelli se li usiamo correttamente insieme ai dati e al buon senso.