La previsione e il cigno nero

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Data di pubblicazione : venerdì 27 febbraio 2009

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La previsione e il cigno nero

1. Eventi rari e casualità Lespressione cigno nero nasce dal fatto che prima della scoperta dellAustralia - avvenuta nei primi decenni del diciassettesimo secolo - tutti gli studiosi di ornitologia e gli abitanti del mondo a quei tempi conosciuto erano convinti, come confermava qualsiasi evidenza empirica, che tutti i cigni fossero bianchi. Infatti, non ne era mai stato trovato uno nero. Quando è stato individuato il primo nero si è dovuto considerare errato quanto risultava dal passato.

La metafora del cigno nero - già presente in lavori di John Stuart Mill, Karl Popper e Charles Sanders Peirce ed ultimamente ripresa da Nassim. Nicholas Taleb - si può applicare in quasi tutti i settori della conoscenza umana. Un cigno nero è quindi un evento mai osservato precedentemente che possiede le tre caratteristiche seguenti: non è prevedibile in base alla conoscenza acquisita dal passato ed alle teorie più accreditate; avrebbe un impatto enorme per le conseguenze nel campo in cui si potrebbe verificare e in molti altri settori; costringerebbe gli studiosi a formulare nuove teorie che consentano di giustificare - a posteriori, naturalmente - la sua comparsa e che lo rendano, nel futuro spiegabile e prevedibile.

Diamo ora alcuni esempi di eventi assolutamente non previsti:

sembra che la scomparsa dalla terra del vasto gruppo di rettili esistiti durante lera mesozoica i dinosauri avvenuta da un milione di anni, sia stata causata da un evento assolutamente imprevedibile: la caduta di un meteorite di grandi dimensioni;

la matematica è stata profondamente rivoluzionata dalla scoperta pitagorica dei numeri irrazionali (ossia di quei numeri che non si possono mettere sotto forma di rapporto di numeri interi, quale la radice quadrata di due), e, nei primi decenni del diciannovesimo secolo, delle geometrie non euclidee di Carlo Federico Gauss, Nikolaj Ivanovi Lobaevskij, e Jànos Bolyai;

lascesa di Hitler al potere ha fatto scrivere una delle pagine più vergognose della storia dellumanità;

lattentato alle Torri gemelle del 2001 ha cambiato la politica estera degli Stati uniti Uniti;

la profonda crisi finanziaria del 2008, assolutamente inaspettata, cambierà tutte le teorie economiche, il modo di affrontare lanalisi dei rischi degli strumenti finanziari, nonché le scelte di governance e controllo a livello planetario.

La storia della scienza mostra che molte scoperte sono state fatte per caso. Alcune delle più importanti sono avvenute senza alcuna pianificazione, spesso a costo zero o prossimo a zero. Per caso, nel 1928 Alexander Fleming ha scoperto la penicillina; altrettanto per caso è stata scoperta, da Arno Penzias e Robert Wilson, premi Nobel nel 1978, la radiazione cosmica, per caso Andrea Z. Fire e Craig C. Mello, premi Nobel nel 2006, hanno scoperto lRNA - acido ribonucleico che ha la proprietà di degradare le cellule cancerogene - con risultati importanti nella lotta ai tumori.

Notevoli investimenti - quali quelli fatti dalla NASA per portare luomo sulla luna o dallUnione Europea per costruire lLHC, il potente acceleratore di particelle inaugurato recentemente a Ginevra - sono tuttavia necessari per raggiungere obiettivi specifici.

2. Le previsioni Ogni previsione si basa su un modello che, in qualche modo, rappresenta la realtà del fenomeno in analisi. In fisica, in chimica, nelle scienze ingegneristiche ed in molte altre situazioni, il modello, pur rappresentando sempre una semplificazione della realtà, consente di acquisire nuova conoscenza e prevedere, con probabilità molto


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La previsione e il cigno nero elevate, i comportamenti futuri. Questo avviene sempre affermando che i modelli non devono essere veri ma rappresentare nel miglior modo possibile le diverse situazioni di ricerca.

I modelli di analisi possono giocare un ruolo assolutamente differente nelle diverse discipline. Pierre Simon Laplace, nel suo famoso Essay philosophique sur les probabilitès del 1814, afferma che se si conoscessero tutte le leggi che governano i fenomeni sarebbe possibile prevedere qualsiasi evento futuro. Ma così non è. La casualità è alla base di molti processi.

Nelle scienze sociali sono noti soltanto alcuni dei meccanismi che governano gli avvenimenti. Si conoscono solo alcune delle leggi alla base delle differenti situazioni in campo fisico, chimico, demografico, economico, etc. In alcune situazioni il livello di approssimazione è sufficiente ad interpretare queste leggi, in altre è di gran lunga inferiore.

Alcuni esempi.

Nelle previsioni elettorali si suppone che i campioni, probabilistici o meno, rappresentino esattamente luniverso degli elettori, che lintervista consenta di antivedere e quindi esattamente cogliere il comportamento elettorale delle persone che partecipano allindagine, etc. Il piano di campionamento, la lista per le estrazioni delle unità campionarie, il questionario, le regole per le sostituzioni di coloro che non si riesce a contattare e di quanti rifiutano lintervista, la somministrazione dei quesiti, lelaborazione dei dati e lattribuzione delle mancate risposte, possono minare in parte lattendibilità dei risultati. Le recenti elezioni negli Stati Uniti hanno mostrato lefficacia dei sondaggi elettorali; in diverse altre occasioni si sono riscontrati infortuni collegati a numerosi aspetti di difficile valutazione;

in campo demografico si è ritenuto tradizionalmente che la logistica di Verhulst - soluzione dellequazione differenziale che suppone gli incrementi infinitesimi della popolazione proporzionali allammontare raggiunto diminuito di un fattore quadratico - consenta di ben prevedere levoluzione della popolazione. Ma possiamo oggi supporre che questa semplice legge sia quella che spieghi la dinamica demografica? Modelli che si basano sulla relazione:

Pt = Pt-1 + Nt-1 - Mt-1 + It-1 - Et-1

ossia la popolazione al tempo t è uguale a quella al tempo t-1 più le nascite nel periodo (t-1; t), aumentata dagli immigrati e diminuita dei decessi e degli emigrati nello stesso periodo, devono supporre di conoscere la dinamica delle quattro variabili N, M, I, E. Gli ultimi due elementi sono determinabili soltanto in modo imperfetto.

E, allora, semplici modelli del tipo:

Pt = P0 ( 1 + c )t

ove c è il tasso di sviluppo che si potrà considerare costante o variabile secondo valutazioni soggettive, non potrebbero consentire di prevedere ugualmente bene il futuro?

Le previsioni che si basano su metodi statistici sono tutte del tipo:

WHAT - IF

I metodi di previsione statistica, oltre al rigoroso impianto metodologico sviluppatosi negli ultimi decenni, pongono


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La previsione e il cigno nero sempre più in evidenza limportanza della scelta delle variabili, della qualità dei dati statistici su cui ci si basa, delle informazioni statistiche soggettivamente prescelte. Molti indici e test statistici permettono di giudicare la bontà di adattamento dei risultati ai dati. Ma ciò si riferisce sempre al passato. Si deve supporre in caso contrario i modelli servirebbero solo a prevedere il passato! -che nel futuro non vari la dinamica intrinseca dei fenomeni e che si possano individuare le variazioni possibili. Nonostante i progressi delle metodologie statistiche negli ultimi trentanni, i modelli di previsione attuali sono molto meno esplicativi della realtà economica rispetto a quelli che si elaboravano negli anni 80. Si è passati, infatti, da uneconomia basata su merci e servizi ad una nuova in cui i prodotti che non si vedono assumono un ruolo rilevante. I piccoli risparmiatori che, rassicurati anche dal VAR (Valor At Risque), hanno investito nel mercato azionario, quando hanno visto ridurre drasticamente il loro capitale non avranno molto apprezzato i modelli di previsione e di analisi economica. In futuro i possibili fruitori delle previsioni sullandamento dei cambi, dei titoli azionari e di molte altre variabili economiche, debbano essere opportunamente informati dei limiti di validità e dei cigni neri in agguato.

3. Considerazioni conclusive Gli statistici hanno dedicato molte energie per sviluppare adeguate metodologie per lanalisi delle serie storiche avvalendosi dei necessari strumenti matematici. Ma occorre precisare con maggiore determinazione i limiti degli strumenti di indagine, linfluenza della scelta delle variabili, la robustezza dei modelli al variare dei parametri. I complessi modelli delle scienze sociali, però, richiedono accorgimenti che non consentono trasposizioni neutre di metodologie che si sono mostrate molto efficaci in altre situazioni. Il comportamento delle particelle subatomiche non è assimilabile a quello degli esseri umani o dei mercati azionari. E nelle scienze sociali i cigni neri sono sempre in agguato.

Con una metafora: SI E PENSATO MOLTO AL COME MOLTO MENO AL SE&

Per saperne di più

Taleb Nassim Nicholas, Il Cigno nero, il Saggiatore, 2008 Marbach Giorgio, Mazziotta Claudio, Rizzi Alfredo, Le previsioni, Etas libri, 1991


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