I modelli matematici come strumenti di propaganda

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I modelli matematici sono utili per formulare previsioni, ma se queste ultime non possono essere verificate i modelli stessi si prestano a diventare solo strumenti di propaganda.

 

Per questo è necessario diffidarne.

 

Un modello matematico è un modello costruito usando il linguaggio e gli strumenti della matematica. Come tutti gli altri modelli usati nella scienza, il suo scopo è quello di rappresentare il più incisivamente possibile un determinato oggetto o fenomeno reale.

Wikipedia

La definizione sopra riportata consente immediatamente di delimitare il corretto ambito di applicazione dei modelli matematici: sono strumenti per fare previsioni. E fare previsioni, dal tempo di Galilei, è ciò che contraddistingue la scienza da altre attività intellettuali umane.

Ma come affermato nella definizione, bisogna ricordare che un modello è una rappresentazione della realtà, non la realtà stessa, se quindi un determinato modello non può essere sottoposto a verifica, esso pur restando una possibile interpretazione del mondo, si pone al di fuori della scienza.

Il primo e più importante caso di applicazione di un modello matematico a fini di propaganda è quello denominato World3 che fu  utilizzato all’inizio degli anni ’70 per redigere il famoso studio commissionato dal Club di Roma al MIT e da cui fu ricavato il libro The Limits to Growth. Con quella pubblicazione prese l’avvio la campagna per la propaganda sulla necessità di limitare la popolazione, campagna rilanciata proprio recentemente CSNeomalthusianesimo: su “La Repubblica” si festeggia il “Club di Roma”.

Il principale difetto dei modelli matematici è nel fatto che essi, oltre ad essere necessariamente delle semplificazioni, possono dare una vasta gamma di differenti risultati a seconda dei parametri che vengono inseriti. Una semplice verifica si può fare proprio con Wolrd3 simulation.

Qui di seguito due esempi di differenti output conseguenti a differenti valori scelti casualmente:

 

 

Il secondo rilevante caso di impiego di modelli matematici è quello relativo al fenomeno del Global Warming, dove sia le ricostruzioni del passato che le previsioni vengono ottenute mediante modelli matematici. Al riguardo in un interessante articolo apparso su Climate Monitor troviamo un passo chiarificatore:

La PROVA scientifica dell’effetto dell’uomo sarebbe che se aggiungiamo la variabile concentrazione CO2 al modello allora si segue meglio l’andamento della temperatura globale. Ma se aggiungessi il numero di televisioni vendute o di frigoriferi non accadrebbe lo stesso visto che sono tutti trend in crescita? Il grande matematico John von Neumann usava dire: “Datemi 4 parametri e vi simulo al calcolatore un elefante; datemene 5 e gli faccio muovere la proboscide”.

A conferma dell’uso scorretto che viene fatto di questi strumenti proprio oggi sul Corriere della Sera era possibile trovare contemporaneamente due esempi.

1) New York sott’acqua entro il 2300. Una previsione del tutto inverificabile che non meriterebbe neanche di venir presa in considerazione se non fosse per il fatto di essere stata pubblicata sul Corriere. La notizia è stata pubblicata in seguito agli studi dell‘Istituto di Potsdam per la ricerca sugli impatti climatici e da una seconda ricerca pubblicata invece sulla rivista Nature Climate Change.

Il tipico andamento dei modelli matematici è verificabile nei grafici messi a disposizione da Nature Climate Change:

Long-term SLR.

In realtà i parametri assunti arbitrariamente sono sempre più d’uno, oltre quelli qui indicati, e quindi i differenti scenari non dicono molto su ciò che effettivamente accadrà.

L’unico risultato certo di questo tipo di studi è quello di generare stati d’animo, di diffondere incertezza e insicurezza nell’opinione pubblica.

2) «Influenza A, i morti sono 15 volte di più». Come dicevamo, sullo stesso quotidiano troviamo anche questa notizia, ma leggiamo anche il sottotitolo: Il nuovo calcolo fatto dal Cdc di Atlanta e basato su un modello matematico: i decessi sarebbero tra 151.700 e 575.400. Qui abbiamo dunque due notizie in una, la prima è che il numero dei decessi dovuti all’influenza A non è stato certificato veramente dai medici, ma è proprio il risultato di uno di questi elasticissimi modelli matematici. Da notare inoltre come dal titolo originale apparso su Lancet, si sia passati da una forma ipotetica ad una affermativa, infatti su Lancet si legge Estimated global mortality associated with the first 12 months of 2009 pandemic influenza A H1N1 virus circulation: a modelling study. Un titolo dove si trovano parole come “mortalità stimata” e “modello”, parole che scompaiono nella traduzione italiana, la colpa però non sembra essere del Corriere ma di Le Scienze che ha titolato Influenza A, le vittime sono quindici volte di più. Non è stata quindi, almeno in questo caso, la stampa generalista a diffondere notizie forzate ma quella specializzata.

Ma oltre a ciò non sfugge il fatto che ad aver fatto questa elaborazione altri non è che il CDC, l’ormai famigerato ente degli USA che dopo la figuraccia rimediata con l’esagerato allarme per l’influenza A, sta evidentemente cercando di rifarsi un’immagine andando addirittura a modificare il passato!

Certo che rifarsi un’immagine di serietà per il CDC sarà ancora più difficile dopo il surreale caso dell’epidemia di zombie (vedi CSDopo l’Aviaria e l’H1N1… prepariamoci agli Zombi;  USA: i veri zombie).

 

Ma previsioni azzardate basate su modelli matematici sono state anche utilizzate per propagandare l’idea della presenza di vita extraterrestre CSScienza al limite della cialtroneria: Kepler 16-b ha una luna (forse abitabile). Ma è ancora da scoprire.

 

Sembra dunque che quello che dovrebbe essere un utile strumento a disposizione della ricerca venga invece distorto a fini propagandistici, tanto da indurre a raccomandare una forte diffidenza su ogni argomento che sia sostenuto da un modello matematico.

Quello che si può raccomandare è di ricordare sempre che un modello è solo una possibile rappresentazione della realtà, non è la realtà.

 

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About Author

Laureato in Biologia e in Farmacia, docente di scienze naturali Nel 2011 ha pubblicato "Inchiesta sul darwinismo", nel 2016 "L'ultimo uomo" e nel 2020 "Il Quarto Dominio".

35 commenti

  1. gianantonio on

    Grazie per l’articolo, che sollecita qualche domanda (da profano).
    Quali modelli elaborati in passato hanno predetto ciò che è poi avvenuto riguardo ai temi “caldi” quali popolazione, risorse, sviluppo, inquinamento, AGW?
    Conoscete centri di studio da cui escono solitamente modelli affidabili?
    Esistono regole che aumentano la probabilità che un modello sia affidabile? (Mi viene in mente: attenersi ai dati reali; considerare tutte le variabii importanti; studiare fenomeni di complessità gestibile; limitare l’arco di futuro su cui proiettarsi)

    • In pratica sono la moderna rivisitazione del caro vecchio
      se non si accordano con la teoria Tanto peggio per i fatti

    • Simili strumenti sono fortemente non-lineari, anche perche’ sono (o vorrebbero essere) modelli di realta’ fortemente non-lineari, di sistemi caotici.
      Attenersi ai dati reali e’ certamente la prima cosa da fare, altrimenti e’ solo fuffa. In questo modo potrei dire “Se fossi bello come George Clooney potrei andare con Claudia Schiffer”.
      Variabili “importanti”? e’ difficile dire quali siano le variabili importanti e quali no, di un sistema che si vuole conoscere e di cui si vuole prevedere l’evoluzione. Certamente una prima fase in cui gli effetti delle variabili ipotizzate vengono valutati, va fatto all’inizio con una verifica delle correlazioni tra le varie variabili.
      Fare previsioni a termine e’ senz’altro un buon metodo per non cadere nel ridicolo. Sistemi fortemente non lineari, con condizioni iniziali che variano di pochissimo, danno evoluzioni completamente differenti, come spiegato.
      Ogni tot di tempo,ripartire dai dati VERI, attuali, contribuisce a limitare la divergenza dei risultati.
      Tanto e’ vero che ormai le previsioni metereologiche a tre giorni sono generalmente affidabili, mentre quelle a 15 giorni e’ come tirare una monetina.
      E poi verificare, con dati del passato, se l’evoluzione prevista coincide con l’evoluzione reale, e se no, modificare il modello in modo tale che possa arrivare al risultato previsto.

    • Credo anch’io che un esempio di corretto uso dei modelli sia nella meteorologia dove in pochi giorni è possibile verificare la previsione e l’affidabilità del modello.

      • Sicuramente è un esempio corretto.
        In buona sostanza ovunque sia possibile avere informazioni riguardo le caratteristiche di cui dico più in basso il “modello” può offrire risultati utili.
        Altrimenti è solo qualcosa che va dalla chiacchera al virtuosismo mentale,con tutto quanto ci sta in mezzo,ipotesi comprese…
        Ed allora viene da pensare se la cosa non serva a fini ideologici,comerciali,politici etc..e non a presentare una realtà al fine di analizzarne gli effetti ed eventualmente cercare soluzoni,migliorie,quel che serve insomma..

  2. Ma e’ vera quella storia che i sorgenti (che tra l’altro sarebbero scritti in FORTRAN) dei modelli di simulazione per il global warming non sono accessibili?
    Cosi’ come i “dati grezzi”, e che vengono forniti solo i dati gia’ elaborati?

    I sorgenti in FORTRAN non sarebbero di per se’ un male, vorrebbero dire che sarebbero utilizzati algoritmi gia’ testati per molto tempo, e quindi affidabili.
    Ma potrebbero anche essere un indice del fatto che sono stati ideati tantissimo tempo fa, e quindi non piu’ aggiornati, e che nessuno ci ha piu’ messo mano, e quindi usati senza conoscere i limiti dell’applicabilita’ del modello usato in quel modulo.
    “Prendi quel modulo relativo all’Asia e chiamalo da questa funzione”
    “Ma come funziona?”
    “Boh?!? tu prendilo e basta, l’avra’ fatto qualcuno competente”

  3. In generale, se si ha a che fare con uno “strumento”, va da se che ‘si sa’ che bisogna tener presente di alcuni fattori quali l’errore,la risoluzione,la sensibilità,la precisione e l’accuratezza(a monte delle cui cose ci sono ovviamente ‘qualità’ e numero di campioni rilevati(la cui cosa dipenderà poi da le medesime caratteristiche di altri strumenti)variazione nel tempo dell’oggetto di studio,”errori umani”(anche decidere a priori che i risultati buoni siano quelli in linea con una data teoria e gli altri da scartare,se la tteoria fosse falsa….),frequenza con cui si va a “calibrare” a testare il modello,lo strumento usato etc..)
    Così è anche per il modello matematico laddove venga usato come strumento.
    Così ad esempio se ho uno strumento precisissimo ma non accurato(e con ciò nel peggior caso in cui l’accuratezza sia aleatoria)ho qualcosa di inutile.
    Si comprende che per valutare le varie caratteristiche sopra elencat,e e quindi in un certo caso valutare,quantificare, la validità del mio modello matematico,del mio strumento devo ottenere i risultati e andare a fare test diretti(quindi ho i risultati corretti) o indiretti(quindi ho uno strumento che di per certo da risultati “corretti”),o entrambi e vedere se quanto ho valutato rispecchoia la realtà.
    Se non è vado ad osservare che tipo di problema si presenta e cerco di intervenire su quella caratteristica,dal momento che le altre vanno bene.
    Al limite potrebbe anche essere sufficiente applicare una correzione di qualche gere al risultato per averlo affidabile e corretto.
    Quindi bisogna prestare attenzione a grafici,percentuali,cifre offerte al pubblico e vedere quanto siano in verità affidabili(con che percentuale per esempio),quindi come siano stati ottenuti,quando siano stati ottenuti etc…
    Se poi ,per assurdo, si tratta di qualcosa come l'”equazione di Drake”,va da se che non vale nulla,è tutta chiacchera.

    • Benvenuto Tommaso,
      grazie per le parole di apprezzamento per il nostro lavoro e grazie anche per il gradito “regalo” con cui si è presentato.
      Domani ne parleremo.

    • Ma era vera quella cosa che hanno messo a dipingere uno scimpanze’, usando come soggetto una palla, e lo scimpanze’ ha disegnato una linea ondulata.
      Quando hanno “chiesto” che cosa rappresentava quella linea, lo scimpanze’ ha “risposto” “E’ il movimento della palla

      • Lo scimpanzè era Washoe.Interrogandolo con il linguaggio dei gesti,ilprofessore della Washington University che lo curava, sostenne che il prrimate avesse cercato di dipingere una palla.Questo perche’ la scimmia non voleva raffigurare la forma della palla, ma il suo movimento.
        http://www.cwu.edu/~cwuchci/giftshop_art.html
        alla faccia dell’astratto..
        Non è che forse la scimmia,al più avendo fatto quello che gli era stato chiesto,voleva come premio giocare a palla o cose simili?

        Faceva infatti linee curve ondulate.Sempre quelle..
        Ma qualcosa di simile avviene anche con i gorilla:

        http://www.koko.org/world/art_emotional.html

        I due gorilla, con l’alfabeto dei gesti,avrebbero comunicato , esattamente, quello che avrebbero voluto raffigurare…

        • ma funzionava, questa comunicazione a gesti?
          E poteva la scimmia farsi interprete con le altre scimmie che non sapevano comunicare a gesti?

          • Mah..faccio una premessa.
            Un cane “comprende” gesti, anche parole,anche un gatto.
            Avevo una gatta che aveva imparato ad aprire la maniglia delle porte…
            Certo poi non “scimmiottano” e per ovvie limitazioni fisiche non possono replicare gesti.
            Detto questo..
            Ora,sono stati fatti diversi studi su scimmie e primati specialmente a partire daglia anni 50-60,ma limitiamoci al caso di Washoe.
            Un gesto importante che apprese fu il gesto per “di più”,”ancora”.Una delle cose che riescono ad apprendere per prime anche chi purtroppo è affetto da forte autismo e non spiccica parola o altre cose del genere.
            (questo solo per constatare, non voglio accomunare malati con scimmie ne essere cinico o altro,per constatare appunto individui con il problem solving e la comunicazione spesso molto difficile),nonchè dai più piccoli.
            Dicevo,questa cosa è abbastanza plausibile.sapere che in un modo si riesce ad ottenere di più è un buon incentivo ed è qualcosa che richiede uno sforzo di in ntelligenza bassissimo.
            Tornando nel merito della comunicazione a gesti,in verità stessi antropologi,primatologi e non,ma nel ramo,furono critici e reticenti nell,’asserire che quello nel caso di Washoe potesse effettivamente essere considerato un “linguaggio”, obiettando che lo scimpanzé rispondesse piuttosto ad un pattern di stimoli con gesti appresi meccanicamente, ma non effettivamente compresi…Alcuni dissero che gli scimpanzè in cattività arrivassero ad apprendere 100-200 anche 300 gesti del linguaggio gestuale,ma sempre legati in qualche modo ad ottenere qualcosa.
            Quanto alle altre scimmie non c’era motivo per cui una dovesse cercare di dire a gesti qualcosa come “di più” ad un suo simile.
            Come detto era un metodo ,funzionante,con cui la scimmia capiva che l’uomo capiva di dover dare di più.
            Fare l’interprete poi..mah roba da planet of the apes…

          • Quindi in pratica se l’e’ sognato lo scenziato che la scimmia ha detto che rappresenta il movimento…

          • Ricordo che lessi addietro un libro di una psicologa,ora mi sfugge il nome,fra l’altro scrisse e scrive ancora credo,anche di paranormale,poltergist etc..vabbeh
            E c’era in un capitolo,forse due,del libro una bella descrizione dell’addestramento di Washoe.
            Sbalorditivo(IMHO) è che si usarono metodi che si uisano in terapia con uomini e bambini specialmete che hanno alcuni disturbi diciamo così.
            Ad ogni modo ciò che emerge è che ad ogni costo con qualsiasi mezzo si voleva insegnare a Washoe il linguaggio.
            Solletico,coccole,imitazione,comportamentisto..di tutto..
            Fra l’altro riporta anche che la scimmia avesse provato,non a fare da traduttore come avevo già detto sopra,ma comunque a interagire con cani gatti e scimpanzè con quei gesti,che ovviamente l’avran presa per matta..
            Alla fine dopo molti mesi per testare realmente cosa avesse appreso Washoe chiamarono un sordomuto lo misero con Washoe in una stanza e poi lo interrogarono per vedere se e quanti segni avesse riconosciuto.
            Il risultato fu “abbastanza buono”,effettivamente usava segni con cognizione di causa,il livello era pressocchè quello di un bambino di 1 anno.
            Nell’80 circa quando venne sottoposto a test si vide che gli “educatori” si sarebbero lasciati un po’ condizionare e che avessero interpretato come gesti linguistici cose che in realtà non lo erano.
            Inoltre si vide che erano statoi eccessivamente larghi nel valutare,per esemnpio se a Washoe veniva mostrata una palla rossa e gli venoiva chiesto:”che colore e’?” e lui rspindeva verde,per gli educatori era giusto lo stesso perchè era un colore.
            Insomma c’era molta dipendenza,molta risposta a stimoli ed imitazione e poca cogniezione di causa e spontaneità e comprensione,per non dire nulla,diero al “linguaggio” di Washoe.
            Era un abbaglio preso dagli istruttori che l’avevano addestrato.I risultati c’erano ma non quelli che avrebbero voluto far passare.
            Insomma
            nel caso della palla,come negli altri c’è sempre qualcosa che determina perchè Washoe comunichi con gesti alcune parole,non aveva acquisito un linguaggio in quanto tale,e quoindi non poteva essere in grado di servirsene per esprimere pensieri,che comunque non avrebbe avuto.

          • Mah…

            Lasciò diversi discendenti, ad alcuni dei quali, come la figlia adottiva Loulis, trasmise la conoscenza di alcuni dei gesti che aveva imparato in vita.

            Ari-mah…

          • La ricerca su Loulis è stata effettuata dagli stessi ricercatori che addestrano Washoe…Nel libro viene descritto abbastanza minuziosamente tutto il procedimento.
            Io ti posso dire quello che vedo io,un adattamento al gruppo.

  4. salve prof,

    data la mia ignoranza matematica le volevo chiedere :

    la famosa formula di einstein e’ un modello matematico?

    • Ciao rocco,
      forse potremmo dire che in fondo una formula è un modello matematico ben definito, in quanto formula infatti gli unici elementi variabili sono i dati in ingresso, e quindi date certe condizioni iniziali produce degli output precisi.
      I modelli sono invece spesso incerti e arbitrari nelle parti della formula che dovrebbero essere delle costanti ben definite, e così più ci si allontana nel tempo più la previsione diventa incerta.

  5. Caro prof.Pennetta,
    voglio riportare la mia piccola e modestissima esperienza nel campo dei modelli matematici. La feci frequentando il corso d’econometria all’Università. Durante il corso, dovevamo fare anche dei piccoli modelli e l’esercitazioni erano tenute dal responsabile del modello econometrico della Banca d’Italia, ovvero l’attuale Governatore: I. Visco. ( L’econometria, in soldoni, consiste nell’elaborazioni di modelli per verificare gli effetti dei provvedimenti di politica economica sull’economia reale). Innanzitutto, va specificato che i risultati dei modelli non sono mai certi ma probabilistici. C’è sempre un “intervallo di confidenza”che indica la probabilità che quel modello specifico ha di dare dei risultati affidabili. Una persona che spaccia i risultati avuti da un modello come certi non è uno scienziato, ma un imbroglione; questo veniva sempre sottolineato dal prof. Carlucci. E questo è proprio il caso dei modelli riportati nell’articolo. C’è poi, come ben indicato nell’articolo, il grosso problema della scelta delle variabili. Dopo aver elaborato alcuni piccoli modelli, nel corso dell’esercitazioni, io ed altri studenti ci accorgemmo che, scegliendo opportunamente le variabili, era quasi possibile dimostrare matematicamente tutto e il contrario di tutto. Anche nella climatologia, penso che che valga questo, vista l’infinità di variabili coinvolte e la difficoltà e, in alcuni casi l’impossibilità, di quantificarle. A dimostrazione di ciò, c’è l’illuminante caso del premio Nobel all’Economia del 1997: Myron Scholes. Quel prestigioso riconoscimento gli fu dato per i suoi studi sui modelli per determinare i prezzi dei “derivati” sui mercati finanziari. Successivamente, quell’economista costituì una società per investire con sicurezza sui mercati finanziari, sulla base dei modelli da lui elaborati. Quella società ,il ” Long Term Capital Management Fund”, fallì nel 2008 !!!
    Per cui, quando si spacciano i risultati provenienti da modelli matematici come certezze scientifiche ci sono sempre e solo l’ideologia e l’imbroglio.
    Un caro saluto a tutti!
    Marco

    • Ci hai preso in pieno, caro Marco.
      Le “previsioni” poi, in Economia, sono le cose piu’ aleatorie che possano mai esistere.
      Non dimentichiamo che fino a 5 minuti prima del crac assicuravano che le banche erano “solide”.
      Che i mutui subprime erano solvibili.
      Che i “derivati” erano strumenti finanziari solidissimi.
      Aggiungiamoci anche le vere e proprie TRUFFE, sul modello Ponzi, e arriviamo a quello che dici tu.
      La vera colpa e’ di chi spaccia queste infime “previsioni” come verita’ rivelata, “l’ha detto il computer”, “le simulazioni non sbagliano”, e anche un po’, meravigliera’ forse che lo dica proprio io, ma dalla facilita’ con cui si puo’ rovinare un intero paese con un clic dimouse…
      Voglio dire: se si accetta di finanziare una cosa, per esempio una fabbrica che da’ lavoro a migliaia di persone, aspettandosi un interesse del 4%, poi nel pieno della costruzione, visto che c’e’ una dotcom asiatica che ti “garantisce”, sulla fuffa, il 4,05%, queòllo toglie i finanziamenti ad una impresa che fa lavoro, che produce reddito, per finanziare fuffa.
      Prima ero contrario, ma adesso vedo che la Tobin Tax a qualcosa dovrebbe servire.

    • “C’è sempre un “intervallo di confidenza”che indica la probabilità che quel modello specifico ha di dare dei risultati affidabili.”

      Precisamente.

      “io ed altri studenti ci accorgemmo che, scegliendo opportunamente le variabili, era quasi possibile dimostrare matematicamente tutto e il contrario di tutto. ”

      Beh..non è che ci fosse da meravigliarsi molto.Fra l’altro leverei anche il ‘quasi’…
      Laddove un modello è creato e pensato in un certo modo,se si effettua un cambio di variabili è necessario ‘pesarle’.
      Ricordo il corso di “Ricerca operativa e matematica per l’ingegneria”…
      Se un modello matematico è una rappresentazione della realtà in forma semplificata,tutto quell’insieme di relazioni matematiche che servono,che dovrebbero, descrivere un certo fenomeno,si ha che inserendo opportune variabili,considerando i vari vincoli e la funzione obiettivo si ottiene il risultato.
      Quando si butta giù il modello a monte si tiene conto di una realtà che si va a “tradurre” in termini matematici.
      E’ pensato quindi per lavorare con certe variabili.
      Laddove scegliessi variabili ad hoc in modo da produrre una certa voluta gamma di risultati o laddove introducessi variabili che per insorgere di nuovi fattori non sono più realmente ciò che si pensava alla stesura del modello otterrei qualcosa di sbagliato,comunque di non scientifico.
      Nel secondo caso si potrebbe “pesare” le variabili per ricondurle a come erano pensate per il modello,se non si vuole cambiare il modello.
      Come dici e come ribadisce giustamente Piero,e come evidenziavo sopra,se non si conoscono le caratteristiche del modello e che dati si sono presi e come si sono presi,si fa a fidarsi,ma fidarsi è bene non fidarsi è meglio,specie se ci si può rimettere del proprio…
      E così quando arrivano grafici,istogrammi,percentuali,coefficienti vari è bene cercare di vedere come ,dove e quando e perchè son saltati fuori ,senza giustamente prenderli come oro colato.
      Credo anch’io che in economia specialmente si possa vedere questo aspetto di strumentalizzazione dei modelli matematici.

      Anche sulla Tobin Tax..o me lo son sognato o fra economisti e politici s’è sentito dire tutto e il contrario di tutto..o me lo son sognato?

      • Ricordo il corso di “Ricerca operativa e matematica per l’ingegneria”…

        Ecco.. a me non ricordarlo… Avevo gli incubi… Con Pappalardo (il cantante!)…

        Anche sulla Tobin Tax..o me lo son sognato o fra economisti e politici s’è sentito dire tutto e il contrario di tutto..o me lo son sognato?

        No no non te lo sei sognato… La verita’ e’ che gli economisti fanno come gli stregoni.

  6. alessandro giuliani on

    Quando si parla di modelli matematici è importante non fare di tutt’erba un fascio, allora se parliamo di modelli ‘puramente fenomenologici’ non c’è dubbio che si tratta spesso di semplice ‘interpolazione di punti’ e, specialmente se i modelli sono troppo complessi (hanno cioè troppi gradi di libertà e quindi si adattano a qualsiasi configurazione), non siamo molto lontani dai giochi della settimana enigmistica (unite i punti da 1 a 100 con una linea) e gli si può far dire tutto e il contrario di tutto. Per questo quando si lavora in ambito fenomenologico (nessuna realtà fisica nota e formalizzata in una legge )un bravo analista cerca di mantenere la complessità del modello al minimo per evitare questo fenomeno (che si chiama overfitting, avvicinamento eccessivo al’esperimento e quindi modellazione indistinta dell’eventuale regolarità di natura e del rumore sperimentale) e soprattutto si da cura di testare il modello con dati indipendenti non usati per costruirl (test set, mentre il training set sono i dati di partenza su cui il modello è costruito). Questo tipo di modelli serve per generare ipotesi non certo per provarle (che comunque è un’attività seria e profittevole).
    Diverso è il discorso (e qui entriamo nel caso delle leggi fisiche che hanno uno statuto completamente diverso pur essendo anche loro espresse con la matematica e quindi essendo modelli) dove i parametri che entrano nell’equazione non sono dei semplici artifici matematici per ‘adattarsi ai punti sperimentali’ ma hanno un preciso significato fisico, rappresentano cioè grandezze materiali. Faccio un semplice esempio: quando in una spettroscopia (sia essa basata sui raggi X, sulla risonanza magnetica o l’infrarosso..) io ho un modello che lega la comparsa di un picco nello spettro o un coefficiente di decadimento (di nuovo un modello matematico nella forma di una funzione esponenziale) alla concentrazione in moli di una molecola o alla concentrazione relativa di acqua in un tessuto quel VALORE NUMERICO (altezza del picco, costante di decadimento) corrisponde ALLA VERA MISURA, ha cioè un legame con il reale, con l’equivalente fisico, forte e duraturo dovuto alle particolari caratteristiche della materia che l’ha ‘generato’ nella sua interazione con la sonda di misura. Questo legame forte è stato scoperto dagli scienziati in maniera empirica (all’inizio i modelli erano fenomenologici) ma poi, dopo averlo ritrovato invariante in miriadi di differenti situazioni ed averlo ‘spiegato’ con le caratteristiche materiali dell’oggetto misurato lo accettiamo come una immagine ralistica del mondo (tant’è che è alla base delle determinazioni chimiche analitiche che sono molto molto precise).
    Il trucco è che si spacciano per ‘modelli di spettroscopia’ vaghi modelli economici o biologici che hanno uno statuto molto diverso.

    • Meno male che sei intervenuto, qui in qualità di esperto della materia non potevi proprio mancare!!!

      Come sempre un intervento molto chiaro e completo che chiarisce eventuali aspetti ancora dubbi sull’argomento.

      Grazie.

  7. Riesumo questo thread per segnalare una bellissima “perla”
    http://www.adnkronos.com/IGN/Sostenibilita/Risorse/Disastro-Fukushima-fino-a-1300-morti-e-2500-casi-di-cancro-nel-mondo_313515387398.html

    Quindi d’ora in poi non si classificheranno i morti esaminando i cadaveri, ma solo in seguito a “modelli” (la cui aderenza al reale e’ tutt’altro che dimostrata, cosa che gli ideatori onestamente ammettono senza “remore”, tanto l’umanita’ e’ cosi’ rimbambita dall’opinione degli “esperti” e dei “tecnici” che dice “fate un po’ come volete”).

  8. L’idiozia umana non ha proprio limiti, aveva pienamente ragione Einstein:
    http://www.tempi.it/se-il-tuo-paese-e-ricco-e-rispetta-lambiente-vincera-le-olimpiadi-parola-di-goldman-sachs#axzz212k9wy9Q

    Adesso anche si “prevedono” quante medaglie vinceranno alle Olimpiadi i singoli stati: qua stanno diventando matti!
    E allora che le fanno a fare le Olimpiadi? Si simula tutto al calcolatore e via…

    Sarebbe interessante fare come il CICAP(c) (se no si arrabbiano!) che analizza a posteriori le previsioni degli astrologi.
    Si potrebbe fare per questi insulsi fanatici delle simulazioni (inutili) per vedere quanto ci azzeccano…