Durante la pandemia, abbiamo assistito sui media nazionali a una poco edificante polemica sul significato dei dati contenuti nel report sull’andamento della epidemia Covid-19 pubblicato dall’Istituto Superiore di Sanità (ISS). Siamo tutti consapevoli che scienziati e cittadini non hanno bisogno di confusione e/o polemiche. In particolare, in questo momento storico della lotta contro il Covid-19.
La Scienza insegna che per capire nel miglior modo possibile i fenomeni è fondamentale distinguere tra numero e dato.
Un numero è un modo di esprimere una quantità.
Un dato (dal latino datum che significa dono, cosa data) è una descrizione di un fenomeno. Affinché un dato possa aumentare la “conoscenza” su un fenomeno è necessaria una forma di analisi in grado di collegare il dato con qualche aspetto “significativo” del fenomeno stesso. Per eseguire queste analisi si usano valutazioni statistiche che è quella disciplina della matematica che studia le grandezze rappresentate da distribuzioni di probabilità.
Purtroppo esistono diversi modi per eseguire le analisi statistica e a secondo delle analisi eseguite si possono ottenere delle informazioni diverse. Spesso anche ingannevoli. È questo il problema che ha portato la American Statistical Association a sollecitare gli statistici per la scienza a un maggiore rigore.
Come ha recentemente dichiarato la Società Italiana Statistica (SIS) “L’emergenza dovuta alla pandemia da COVID-19 ha messo in luce l’importanza fondamentale della disponibilità di dati affidabili e di competenze elevate nell’analizzarli per permettere di comprendere la pandemia, prevederne l’evoluzione, approntare strumenti sia di politica sanitaria sia di politica economica per affrontarla e valutare gli effetti delle scelte effettuate.”
Tale concetto è stato recentemente ribadito in una pubblicazione dalla prestigiosissima rivista medica internazionale British Medical Journal (BMJ) che ha sottolineato l’importanza di fornire i numeri reali non analizzati (detti Dati Grezzi o Raw Data) appena disponibili per rendere la conoscenza Scientifica trasparente e affidabile.
Il processo scientifico di interpretazione dei dati richiede numerosi passaggi, in ciascuno dei quali sono necessarie adeguate e diverse competenze specifiche per una corretta costruzione degli strumenti informativi. La SIS propone una analisi scientifica che riteniamo corretta per una adeguata interpretazione dei dati che prevede diverse fasi articolate tra di loro:
- Definizione del Problema. Occorre capire, cioè, cosa osservare per rispondere alle domande che riguardano il monitoraggio dell’epidemia e del suo impatto in ambito sociale ed economico.
- Gestione dei Numeri. Sono necessarie competenze specifiche di tipo informatico e statistico per la costruzione e gestione di archivi dati con grandi flussi di informazione. Di fatto, i dati non vanno solo memorizzati/salvati, ma soprattutto validati in tempi rapidi
- Analisi dell’Informazione. In questa fase diventa fondamentale la capacità di definire e sviluppare modelli statistici capaci di cogliere le caratteristiche di fondo del fenomeno di interesse consci che tali risultati influenzeranno scelte di politica sanitaria ed economica che modificheranno le vite dei Cittadini.
- Condivisione dell’informazione. Questo è un aspetto politico importante. Esso è necessario confrontare diversi modelli di analisi. A tal fine è auspicabile istituire momenti di confronto periodico aperto e trasparente, fra i Ricercatori che sviluppano i modelli e le Istituzioni per condividere le migliori soluzioni.
- Diffusione dell’informazione. Come riportato dalla letteratura medica internazionale è fondamentale l’accesso ai dati da parte di tutta la comunità scientifica per una maggiore trasparenza da parte della politica che ha il compito fornire alla società civile informazioni affidabili e certificabili.
In conclusione, possiamo dire che la Scienza ci fornisce suggerimenti per l’analisi di un fenomeno tanto complesso come la pandemia di COVID-19. Basterebbe applicarli al fine di evitare decisioni in grado di aumentare la confusione e l’incertezza.
Bibliografia
- https://www.sis-statistica.it
- iss.it Rapporto ISS Epidemia COVID-19 Aggiornamento nazionale 5 gennaio 2022
- NATURE | vol 506 | 13 february 2014
- BMJ 2022;376:o102 | doi: 10.1136/bmj.o102