di Massimo Cesareo || Recentemente su ValigiaBlu è apparso un interessante articolo titolato “il paradosso della prevenzione” .
L’articolo parla di come le azioni di prevenzione messe in campo in alcune aree per ridurre il contagio del COVID-19 abbiano prodotto un paradossale effetto: laddove il virus non è riuscito ad attecchire, proprio grazie alle misure adottate, si tende ad avere dubbi sull’utilità di tali misure.
Come possiamo spiegare questo fenomeno con gli strumenti della Behavioral Economics?
Questa tematica è molto ben approfondita da un autore spesso citato in Behavioral Economics, ovvero Nassim Taleb, autore del libro Il cigno nero e alcuni dei suoi assunti vengono ripresi da Daniel Kahenman nel suo libro Pensieri lenti e veloci . In particolare quest’ultimo lo fa attraverso l’utilizzo di un acronimo: WYSIATI che sta per What you see is all there is (in italiano “quello che si vede è l’unica cosa che c’è”).
Semplicemente noi umani siamo fortemente portati a giudicare solo ciò che vediamo. Abbiamo invece forti difficoltà nel rapportarci a non eventi, ovvero a eventi che non si sono verificati ma che avrebbero potuto produrre con buona probabilità effetti importanti (sia positivi che negativi).
Quando ci troviamo di fronte ad una situazione come quella che stiamo vivendo dobbiamo dunque compiere uno sforzo attivo per passare dalla domanda “quali conseguenze ci sono state?” a “quali conseguenze non ci sono state?”
Per aiutarci in questo compito proviamo a dare un’occhiata ad una delle tabelle presenti nell’articolo pubblicato a fine Marzo dall’Imperial College di Londra e che ci aiuta a comprendere meglio questo fenomeno.
Nella tabella, per ognuna delle nazioni elencate, sono riportate diverse informazioni. Soffermiamoci per semplicità sulle due celle evidenziate in rosso e blu.
Nella prima sono riportate le morti effettive dovute al COVID-19 in Italia, a fine Marzo 2020. Nella seconda sono riportate le morti evitate secondo il modello di previsione utilizzato dal team di ricercatori dell’Imperial College di Londra.
Come si può vedere, se non si fossero presi provvedimenti, si stima che sarebbero morte circa 38000 persone contro le 9136 effettive.
Tornando al sopra citato articolo di Valigia Blu si può vedere in una rappresentazione grafica molto semplificata cosa è accaduto e cosa sarebbe potuto accadere alla curva dei contagi.
La linea verde rappresenta ciò che si è sostanzialmente ottenuto mettendo in campo misure restrittive, ovvero un incremento iniziale nel numero dei contagi (nei giorni precedenti e immediatamente successivi all’adozione delle misure di prevenzione) seguito da una graduale ridiscesa come conseguenza del distanziamento sociale.
Quella rossa rappresenta ciò che sarebbe potuto accadere se non fossero state prese per tempo delle precauzioni, ovvero un incremento esponenziale nel numero di contagi, con una curva molto più ripida e che avrebbe richiesto quindi un tempo di gran lunga maggiore per essere riportata sotto un livello critico.
La principale conclusione che possiamo trarre dalla lettura di questo articolo è che le nostre prime impressioni nella lettura di determinati dati possono portarci fuori rotta e farcene trascurare altri molto importanti ma meno visibili che potrebbero permetterci di vedere anche ciò che non siamo in grado di percepire ad una prima lettura di un fenomeno.
Le scienze del comportamento possono in questo senso darci una mano nel conoscere e prevenire alcuni bias decisionali attraverso l’utilizzo di strumenti che semplifichino la lettura delle informazioni, rendendo più visibili anche i non eventi.
Fonti
Bibliografia
Flaxman, S., Mishra, S., Gandy, A., Unwin, H., Coupland, H., Mellan, T., … & Schmit, N. (2020). Report 13: Estimating the number of infections and the impact of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in 11 European countries.
Kahneman, D. (2012). Pensieri lenti e veloci. Edizioni Mondadori.
Taleb, N. N. (2009). Il cigno nero. Come l’improbabile governa la nostra vita (Vol. 77). Il saggiatore.
Sitografia
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