Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili.
— George Box
Nessuno ha mai preso una decisione basandosi su un numero. Hanno bisogno di una storia.
—Daniel Kahneman
Gli scienziati di oggi hanno sostituito la matematica con esperimenti, e vagano attraverso equazioni dopo equazioni, costruendo infine una struttura che non ha relazione con la realtà. — Nikola Tesla (luglio 1934)
In questo articolo riassumiamo la terza parte del libro “Radical Uncertainty”. Si tratta del cuore del libro. I concetti chiave. Sarà l’articolo più lungo dei 5 perché riassume ben nove capitoli. Corrisponde alle vacanze estive quindi ci sarà oltre un mese per “digerirlo” tutto. Necessariamente saranno sintesi più spinte rispetto a quelle dei due articoli precedenti. In nota ho inserito alcune opere di alcuni studiosi citati nel libro che possono essere particolarmente interessanti per dare spunti operativi.
Il concetto chiave di questa sezione è il seguente: quando si opera in ambienti incerti (cioè in quasi tutte le circostanze della vita reale, comprese le scelte finanziarie) lo strumento chiave, per quanto imperfetto, è la narrazione. Esattamente come la matematica statistica, la narrazione può essere usata bene o male. Imparare a decidere sull’incerto corrisponde in estrema sintesi a padroneggiare l’uso della narrazione.
Razionalità in un Mondo Complesso
L’approccio tradizionale alla presa di decisioni in condizioni di incertezza, sviluppato da von Neumann e Morgenstern e approfondito negli anni ’40, si basa su un concetto di “razionalità assiomatica“. Questo modello, che domina l’economia, definisce la razionalità attraverso un insieme di assiomi a priori che portano al concetto di “utilità soggettiva attesa”, massimizzata dagli individui razionali. Tuttavia, questa non è l’unica possibile definizione di razionalità e ha incontrato critiche fin dall’inizio.
Negli anni ’50, Maurice Allais, economista francese, criticò questa teoria attraverso il suo lavoro su Econometrica (1). Allais presentò una serie di esperimenti sotto forma di lotterie che dimostravano come le scelte reali violassero le assunzioni di massimizzazione dell’utilità attesa. La sua critica mise in discussione la dominanza della “scuola americana” e generò un dibattito significativo tra i principali economisti del tempo.
Negli anni ’60, Daniel Ellsberg osservò l’avversione all’ambiguità, dimostrando che le persone potrebbero preferire la certezza alla massimizzazione dell’utilità attesa. Negli anni ’70, Herbert Simon ricevette il Premio Nobel per l’Economia per la sua ricerca sul processo decisionale in condizioni di incertezza radicale. Simon sviluppò il concetto di “razionalità limitata”, suggerendo che le persone usano regole empiriche per trovare soluzioni “sufficientemente buone” piuttosto che ottimizzare in modo completo, dato che è impossibile conoscere tutte le informazioni rilevanti.
Allo stesso tempo, Kahneman e Tversky iniziarono la loro collaborazione, cambiando l’economia accademica con la loro ricerca sui bias cognitivi. Essi identificarono vari bias, come l’eccessivo ottimismo, l’ancoraggio e l’avversione alla perdita, che distorcono il comportamento umano. Tuttavia, mentre i critici come Allais, Ellsberg e Simon consideravano le loro osservazioni come una confutazione della teoria della massimizzazione dell’utilità, Kahneman e Tversky adottarono una posizione diversa: se il comportamento umano non si conforma al modello, il fallimento è del mondo reale, non del modello.
La parola “razionalità” implica credenze ragionevoli sul mondo e un logica interna, o coerenza. Charles Sanders Pierce identificò tre stili di ragionamento: deduttivo, induttivo e abduttivo. Mentre il deduttivo è logico e l’induttivo generalizza dalle osservazioni, l’abduttivo cerca la migliore spiegazione per eventi unici. In un mondo di incertezza radicale, il ragionamento abduttivo è essenziale.
Esempi come l’esperimento del “Gorilla Invisibile” (2) di Simons e Chabris illustrano la “cecità” umana, che può essere vista come una virtù di concentrazione piuttosto che un difetto. Il concetto di “bias” dipende dal confronto con un comportamento razionale ipotetico, ma in contesti complessi, le risposte apparentemente irrazionali possono essere adattamenti razionali alla situazione.
Gary Klein (3) ha studiato il comportamento di decisori esperti, come militari e paramedici, scoprendo che essi cercano la prima opzione praticabile piuttosto che la migliore, basandosi sulla loro esperienza. Gerd Gigerenzer ha sottolineato il valore delle euristiche semplici per risolvere problemi in condizioni di incertezza radicale.
L’approccio di Kahneman e Tversky alla “razionalità limitata” differisce da quello di Simon. Mentre Simon vedeva la razionalità limitata come un adattamento all’incertezza radicale, Kahneman e Tversky la vedevano come un difetto umano. Tuttavia, la realtà è che le persone prendono decisioni in un mondo complesso utilizzando regole empiriche e giudizi intuitivi, che spesso si rivelano più efficaci dei modelli teorici ottimizzanti.
Evoluzione e Decisioni
Come abbiamo visto, l’economia comportamentale ha identificato numerosi modi in cui gli esseri umani si discostano dalla “razionalità assiomatica”, descrivendo questi comportamenti come “bias” o segni di fallimento umano. Tuttavia, un’alternativa a questa narrazione vede molte di queste caratteristiche del ragionamento umano come adattive e benefiche nel mondo reale, anche se talvolta fuorvianti nei piccoli mondi creati per la modellazione economica e la psicologia sperimentale. Questa visione propone una “razionalità evolutiva” al posto della razionalità assiomatica.
L’incertezza ha giocato un ruolo cruciale nell’evoluzione umana. Gli esseri umani hanno sviluppato strategie di coping e capacità decisionali per affrontare la conoscenza imperfetta di mondi nuovi e complessi. Mentre i computer (con gli algoritmi tradizionali di tipo deterministico) sono abili nel risolvere problemi ben definiti, gli esseri umani eccellono nel gestire misteri aperti. Le nostre vite sono organizzate attorno a narrazioni di riferimento che adattiamo in risposta agli eventi, discussioni con familiari e amici oconsigli professionali, beneficiando dell’intelligenza collettiva accumulata nel corso dei millenni.
L’evoluzione, infatti, è più intelligente degli economisti. La teoria evolutiva, sviluppata in modo rigoroso solo negli anni ’60 con la scoperta della struttura del DNA da parte di Crick e Watson, ha mostrato come la mutazione, la selezione e la replicazione dei geni guidano l’evoluzione. La metafora del “gene egoista” di Richard Dawkins ha reso popolare l’idea che il gene, non l’individuo, agisce in modo egoistico. Questo concetto spiega l’altruismo parentale, in cui gli individui aiutano i propri parenti, anche a costo di sé stessi, per favorire la diffusione dei propri geni.
L’altruismo e la mutualità sono caratteristiche distintive del comportamento umano. Ad esempio, quando chiediamo indicazioni a uno sconosciuto, la risposta gentile e disponibile è comune, anche se non vi è alcuna prospettiva di reciprocità diretta. Questo comportamento può essere spiegato dal vantaggio evolutivo di vivere in una società cooperativa. Tuttavia, la riconciliazione di questo comportamento con la teoria evolutiva ha presentato sfide, poiché sembra contraddire l’idea di selezione genetica egoistica.
La gentilezza umana può essere compresa meglio considerando l’interazione tra individui e gruppi. Un gruppo di persone che cooperano tra loro tende a prosperare rispetto a un gruppo di individui egoisti. Tuttavia, esistono anche situazioni in cui la cattiveria può prosperare, come illustrato dagli eventi della crisi finanziaria del 2007-2008. Le istituzioni finanziarie come Bear Stearns e Lehman Brothers guadagnarono a spese dei loro clienti fino al crollo, dimostrando come la cattiveria possa fiorire temporaneamente ma portare infine al fallimento.
Le società umane hanno sviluppato reti sociali di parentela che estendono il supporto oltre la stretta relazione genetica, come dimostrato dalle società tribali. I Maasai dell’Africa orientale, ad esempio, utilizzano un sistema di condivisione del rischio chiamato osotua (4), basato su impegni reciproci di assistenza in circostanze future non specificate, rafforzati dalle norme comunitarie. Questo sistema non solo riduce i rischi, ma facilita l’innovazione e la specializzazione, contribuendo alla prosperità delle comunità.
L’evoluzione sociale e culturale ha giocato un ruolo cruciale nello sviluppo umano. La cooperazione e la fiducia sono fondamentali per la vita economica e sociale. Studi antropologici e storici mostrano come le società abbiano stabilito codici morali e istituzioni per promuovere la cooperazione e scoraggiare il comportamento non cooperativo.
La razionalità evolutiva spiega molte delle caratteristiche del comportamento umano che l’economia comportamentale descrive come bias. Questi tratti sono adattivi nel mondo incerto in cui viviamo e hanno origini evolutive. L’intelligenza umana, sviluppata attraverso millenni di evoluzione, ci permette di affrontare l’incertezza radicale in modi che i modelli economici assiomatici non possono spiegare.
Il Paradigma Narrativo
Gli esseri umani acquisiscono conoscenza attraverso la comunicazione e l’apprendimento. A differenza degli scimpanzé e dei bonobo, noi andiamo a scuola e utilizziamo narrazioni per comprendere il mondo. Il metodo del case-study, come insegnato da Dick Rumelt, richiede agli studenti di determinare “cosa sta succedendo qui” (come spiegato nella prima parte del libro), analizzando decisioni aziendali reali. Questo approccio è diverso dalla razionalità assiomatica, che si basa su credenze pregresse e probabilità.
Buoni decisori ascoltano, cercano consigli e fatti prima di formare una visione preliminare. Invocano discussioni e critiche prima di arrivare a una conclusione. Al contrario, i cattivi decisori sono spesso arroganti, non riconoscono i limiti della propria conoscenza e agiscono su pregiudizi. Il metodo dei case study praticato da molte business school, quando ben condotto, insegna agli studenti a pensare in modo analitico e a evitare questi errori.
Il weekend strategico (5), una pratica comune nelle aziende, evidenzia spesso il contrasto tra la necessità di visione strategica e la realtà di documenti strategici spesso inutili. Un esempio descritto nel libro riguarda un CEO arrabbiato con il responsabile della pianificazione per un piano strategico voluminoso ma poco utile. Questa situazione illustra come la quantificazione e la previsione possano essere confuse con la comprensione e la pianificazione. Un altro esempio riguarda un’azienda che, durante un weekend strategico, decide di acquisire una società tedesca senza considerare i costi, i rendimenti o il valore aggiunto. Questa decisione, basata su aspirazioni piuttosto che su una strategia ben ponderata, mostra i limiti di un approccio basato su visioni e dichiarazioni di missione.
Rumelt paragona il processo di chiedersi “Cosa sta succedendo qui?” a una diagnosi medica. Jerome Groopman, medico e scrittore, nel suo libro “Come pensano i dottori” descrive come errori di diagnosi siano spesso dovuti a un’eccessiva attenzione alle probabilità pregresse. I buoni medici, come i buoni decisori, ascoltano, testano e pongono domande prima di arrivare a una diagnosi. Discutono i casi difficili con i colleghi per evitare pregiudizi e pericoli di diagnosi troppo rapide.
Anche la storia, come la medicina e la strategia aziendale, richiede una narrazione accurata. Livio e Polibio, due storici dell’antichità (il primo romano e l’altro greco) che trattavano dell’impero romano, avevano approcci diversi: Livio intrecciava leggende e miti, mentre Polibio enfatizzava le prove materiali. All’inizio del XIX secolo, lo storico tedesco Leopold von Ranke stabilì l’obiettivo della moderna ricerca storica: descrivere “wie es eigentlich gewesen ist” (come è realmente accaduto), cioè raccontare gli eventi del passato nel modo più oggettivo e fedele possibile, basandosi su un’analisi critica delle fonti primarie.
La distinzione tra storia e scienze naturali è che la storia si occupa principalmente di eventi unici, richiedendo una comprensione concreta dei fenomeni piuttosto che spiegazioni causali astratte. La distribuzione di frequenza degli esiti delle rivoluzioni non è rilevante per la guardia del palazzo, come sottolineava Shackle, poiché ogni evento storico è unico.
Economisti e antropologi hanno approcci distinti ma potenzialmente complementari. Gli antropologi osservano e ascoltano, scrivendo narrazioni, mentre gli economisti cercano numeri e costruiscono modelli. Ad esempio, la pratica di comprare “giri di bevute” al bar può essere vista come uno scambio di doni rituale o come un modo per minimizzare i costi di transazione. Entrambe le spiegazioni sono valide e complementari. Le transazioni economiche moderne raramente sono anonime e coinvolgono spesso relazioni di fiducia e reciprocità. Anche negli eccessi del capitalismo moderno, i legami sociali sono importanti. La crisi finanziaria del 2007-2008, ad esempio, richiede una “descrizione densa” che includa un apprezzamento antropologico della cultura disfunzionale del trading di titoli dell’epoca. In sintesi, il paradigma narrativo è essenziale per comprendere la complessità delle decisioni umane. Che si tratti di strategia aziendale, diagnosi mediche, storia o scienze sociali, chiedersi “Cosa sta succedendo qui?” è il primo passo per costruire una narrazione accurata e significativa.
Incertezza, Probabilità e Legge
Per millenni, i tribunali hanno preso decisioni in condizioni di incertezza radicale. La storia del diritto ci mostra esempi come il giudizio del re Salomone e, in tempi moderni, i casi controversi di Sally Clark e O.J. Simpson. Questi esempi sottolineano come la matematica probabilistica e il ragionamento bayesiano possano essere applicati alla legge, ma rivelano anche i limiti e i pericoli di un uso improprio delle statistiche.
Sally Clark, un’avvocatessa britannica, fu accusata dell’omicidio dei suoi due figli dopo che il pediatra Sir Roy Meadow testimoniò che la probabilità di due morti per sindrome della morte improvvisa del lattante (SIDS) nella stessa famiglia fosse di 1 su 73 milioni. Questo calcolo errato si basava sull’ipotesi che gli eventi fossero indipendenti, ignorando le possibili cause comuni ambientali o genetiche. Clark fu condannata, ma la sua sentenza fu ribaltata in appello, nonostante l’uso improprio delle statistiche. La Royal Statistical Society espresse preoccupazioni formali sull’uso di tali prove nei tribunali.
Nel caso di O.J. Simpson, la difesa sfruttò la probabilità che altre sei persone a Los Angeles potessero avere lo stesso DNA trovato sulla scena del crimine. Questa affermazione ignorava il contesto fondamentale che la maggior parte delle donne uccise sono vittime dei loro partner. Le prove del DNA dovevano essere valutate nel contesto della relazione di Simpson con la vittima.
Il ragionamento probabilistico nel diritto risale al XVII secolo, con matematici come Nicolaus Bernoulli, Condorcet, Laplace e Poisson che tentarono di applicare la probabilità ai problemi legali. Condorcet propose che la probabilità di errore giudiziario potesse essere ridotta mediante tribunali composti da molti giudici. Tuttavia, questi approcci hanno avuto scarso impatto pratico. Le difficoltà di applicare il ragionamento probabilistico in tribunale derivano spesso dall’erronea assunzione di indipendenza tra gli eventi, come nel caso di Sally Clark, o dalla mancanza di contesto, come nel caso di O.J. Simpson.
La “fallacia del pubblico ministero” (prosecutor fallacy) è un errore comune in cui si ignora che anche l’evento accusatorio ha una bassa probabilità. Ignorare la probabilità che una madre uccida i suoi due figli per sostenere che le morti accidentali siano improbabili è un errore di ragionamento statistico.
L’uso delle probabilità in tribunale è utile solo quando le questioni possono essere trattate come problemi di “piccolo mondo” (con questo termine ci riferiamo alle situazioni stazionarie). Tuttavia, molti casi legali non possono essere ridotti a semplici calcoli probabilistici e richiedono un contesto narrativo per essere compresi appieno. I tribunali devono stabilire “cosa sta succedendo qui“, una questione narrativa, non statistica.
Nei sistemi di common law, il merito di un caso civile è dimostrato “sulla bilancia delle probabilità“, mentre la colpevolezza in un caso penale deve essere dimostrata “oltre ogni ragionevole dubbio“. Questa differenza riflette l’esigenza di un livello di prova più alto per le condanne penali rispetto alle decisioni civili. Tuttavia, giudici e giurie resistono a quantificare esattamente cosa costituisca un “ragionevole dubbio”.
Il ragionamento giuridico, essenzialmente abduttivo, cerca la “migliore spiegazione” degli eventi rilevanti. Una buona spiegazione deve essere coerente con le prove e la conoscenza generale, dimostrando credibilità e coerenza interna. L’incertezza radicale rende difficile conoscere tutte le possibili spiegazioni, e il ragionamento per eliminazione, come suggerito da Sherlock Holmes, non è applicabile in un contesto legale reale.
In sintesi, il ragionamento probabilistico può assistere, ma non sostituire il ragionamento narrativo nei tribunali. La giustizia richiede un processo che rispetti l’unicità degli eventi e degli individui coinvolti, utilizzando le narrazioni per dare senso alle prove presentate.
Buone e Cattive Narrazioni
Daniel Kahneman ha affermato che nessuno prende decisioni basate esclusivamente su numeri: è la storia che accompagna quei numeri che guida le scelte. Questa idea risuona profondamente con il modo in cui gli esseri umani interpretano e danno senso alle situazioni complesse: attraverso le narrazioni. Le storie sono il mezzo attraverso cui capiamo e comunichiamo la realtà, dalle epiche dei cacciatori-raccoglitori attorno ai falò alle moderne produzioni teatrali come Hamilton.
Le narrazioni non solo aiutano a comprendere, ma sono anche fondamentali per la persuasione. La qualità di una buona narrazione si basa sulla sua presentazione, credibilità e coerenza. Una narrazione efficace rende un mondo complesso e confuso comprensibile e gestibile. Ad esempio, il successo dell’avvocato Johnnie Cochran nel difendere O.J. Simpson derivava dalla sua capacità di inserire il caso in una narrazione più ampia di tensione razziale tra il Dipartimento di Polizia di Los Angeles e la comunità afroamericana.
La credibilità di una narrazione non si basa necessariamente sulla sua verità, ma sulla sua coerenza con l’esperienza umana. Storie come “Orgoglio e Pregiudizio” di Jane Austen, pur non essendo vere, sono credibili perché rispecchiano la realtà umana in modo coerente e significativo. La coerenza interna di una storia, dove ogni parte si integra armoniosamente con il tutto, è fondamentale per renderla convincente.
Il ragionamento narrativo è contrapposto al ragionamento probabilistico. Mentre quest’ultimo è utile in situazioni ben definite e prevedibili, il primo è essenziale per affrontare l’incertezza radicale. Le narrazioni offrono risposte coerenti e credibili alla domanda “Cosa sta succedendo qui?”, rendendole strumenti indispensabili per prendere decisioni in un mondo complesso e imprevedibile.
La narrazione ha anche un valore pratico e psicologico. Essa fornisce conforto, guida morale e un senso di identità. Tuttavia, le narrazioni possono essere sia benefiche che dannose. Ad esempio, la credenza che i fulmini rappresentino la rabbia degli dèi può fungere da freno comportamentale, mentre narrazioni pericolose, come la promessa di paradiso per i kamikaze jihadisti, possono causare enormi danni. Le grandi narrazioni, che pretendono di spiegare “il mondo come realmente è”, possono essere particolarmente potenti. La religione, il marxismo, il fondamentalismo del mercato e l’ambientalismo sono esempi di narrazioni generali che hanno modellato le società e gli individui. Queste narrazioni aiutano a gestire la complessità e a dare senso a nuove esperienze e informazioni.
La narrativa personale è altrettanto influente. Come ha evidenziato lo studioso americano di comunicazione Walter Fisher le nostre vite individuali sono spesso centrate su narrazioni personali: “metafore che viviamo”. Le opere di Arthur Miller (Morte di un commesso viaggiatore) e F. Scott Fitzgerald (Il grande Gatsby) mostrano come narrazioni personali false possano portare alla desolazione quando crollano.
Philip Tetlock (6), studioso americano, ha studiato per oltre due decenni le previsioni degli esperti, scoprendo che i migliori previsori sono spesso meno noti e più aperti a raccogliere prove prima di formarsi un’opinione. Tetlock distingue tra “ricci” e “volpi”: i primi aderiscono a una narrazione omnicomprensiva, mentre i secondi sono scettici e raccolgono molte piccole informazioni. Il progetto di Tetlock mira a creare team di “volpi” per migliorare le previsioni. Pierre Wack della Shell ha introdotto la pianificazione degli scenari come strumento per gestire l’incertezza. Questa pratica non mira a prevedere il futuro ma a organizzare il pensiero su scenari futuri alternativi. I piani aziendali, spesso rappresentati come previsioni, sono in realtà narrazioni che aiutano a definire le questioni chiave per le imprese.
Le narrazioni forniscono intuizioni anche quando non sono vere. Romanzi, pièce teatrali e parabole offrono modi multipli e complementari di capire “cosa sta succedendo qui”. Le decisioni umane sono guidate da emozioni e giudizio, non solo dalla logica. Le narrazioni sono fondamentali per sviluppare convinzioni e prendere decisioni, come ha mostrato David Tuckett (7) nei mercati finanziari. Il mondo finanziario è dominato da narrazioni, vere e false. Le narrazioni nei mercati finanziari possono avere un impatto significativo sui prezzi delle azioni e sull’economia. Le false narrazioni possono essere pericolose, ma la conoscenza evolutiva tende a eliminare le idee errate nel tempo. Le narrazioni sono essenziali non solo per dare senso agli eventi ma anche per la comunicazione e la presa di decisioni collettive.
Raccontare Storie con i Numeri
L’utilizzo della matematica e delle statistiche per comprendere il mondo è una pratica consolidata, risalente alle prime tabelle di mortalità di John Graunt. Queste tabelle, sviluppate nel XVII secolo, ci permettono di calcolare la probabilità di morire a una certa età o di vivere fino a una certa età. Queste osservazioni hanno rivelato che molte caratteristiche della popolazione possono essere descritte da poche formule matematiche, come la distribuzione normale o “a campana”, che descrive fenomeni come l’altezza degli uomini americani.
La distribuzione normale non solo si applica alle caratteristiche fisiche ma anche a fenomeni sociali e naturali, come dimostrato da Adolphe de Quetelet nel XIX secolo. Tuttavia, questa distribuzione funziona male nel descrivere gli estremi, o “code”, dei risultati finanziari. La statistica classica, sviluppata tra la fine del XIX e l’inizio del XX secolo, consente di stimare le proprietà di una popolazione basandosi su campioni rappresentativi, come il National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES), che fornisce un controllo medico completo a un campione casuale di americani ogni anno. Il Teorema del Limite Centrale afferma che se una variabile è la somma di molti fattori casuali e indipendenti, la distribuzione risultante sarà normale. Questo spiega perché la distribuzione delle altezze degli americani è approssimativamente normale. Tuttavia, per fenomeni che coinvolgono eventi estremi, come i terremoti o i movimenti dei prezzi delle azioni, le leggi di potenza, piuttosto che la distribuzione normale, offrono una descrizione migliore.
Le leggi di potenza descrivono come le frequenze degli eventi rari seguano un pattern diverso. Ad esempio, la parola più comune nella lingua inglese, “the”, appare con una frequenza molto più alta rispetto alla seconda parola più comune, “of”, e così via. Questo tipo di distribuzione, noto come Legge di Zipf, è un esempio di legge di potenza che si applica anche a fenomeni come le abilità dei giocatori di cricket o l’intensità dei terremoti.
Mentre le leggi di potenza sono utili per descrivere distribuzioni con eventi estremi frequenti, come i terremoti, offrono poche indicazioni pratiche su quando e dove questi eventi si verificheranno. Questo riflette una limitazione significativa nell’applicazione delle leggi di potenza alla previsione di eventi specifici.
La statistica e le probabilità, sebbene potenti, non sono infallibili. Un esempio lampante è il fallimento dei sondaggi elettorali, che spesso non riescono a prevedere con precisione i risultati a causa di errori nel campionamento o nella modellizzazione. Il celebre fiasco del Literary Digest nel 1936, che prevedeva erroneamente una vittoria schiacciante per il candidato repubblicano Alf Landon contro Franklin Roosevelt, è un esempio di come i campioni non rappresentativi possano portare a previsioni errate.
Le previsioni dei sondaggisti si basano su modelli statistici complessi, che devono tenere conto della probabilità che i modelli stessi siano corretti. Tuttavia, questi modelli possono fallire quando affrontano cambiamenti strutturali o quando si basano su assunzioni errate. Ad esempio, nelle elezioni del 2016 negli Stati Uniti e nel referendum sulla Brexit, i modelli dei sondaggisti non sono riusciti a tradurre correttamente i dati grezzi in previsioni accurate.
Le narrazioni possano essere influenzate o manipolate attraverso l’uso di statistiche. La storia del cioccolato che accelera la perdita di peso, pubblicata in riviste open access, dimostra come ricerche mal condotte possano essere utilizzate per ingannare il pubblico. Questi studi spesso utilizzano il concetto di “significatività statistica” senza considerare la validità del modello sottostante, portando a conclusioni errate.
In sintesi, le statistiche e le probabilità sono strumenti potenti per raccontare storie e comprendere fenomeni complessi. Tuttavia, devono essere utilizzate con cautela, considerando sempre la validità dei modelli sottostanti e riconoscendo i limiti intrinseci di queste tecniche. La capacità di interpretare e sfidare queste narrazioni è essenziale per prendere decisioni informate in un mondo caratterizzato da incertezza radicale.
Raccontare Storie con i Modelli
I modelli economici, sebbene imperfetti, offrono intuizioni preziose su problemi complessi, trasformando misteri in puzzle risolvibili. George Box, noto statistico inglese, affermava che “Tutti i modelli sono sbagliati, ma alcuni sono utili.” Un esempio emblematico è il Dilemma del Prigioniero, introdotto da Albert Tucker per spiegare i principi della teoria dei giochi senza ricorrere a equazioni complesse. Questo modello illustra come due individui, se non cooperano, possano finire in una situazione peggiore, offrendo profonde intuizioni sulle dinamiche della fiducia e della cooperazione. Adam Smith e David Ricardo sono pionieri nell’uso dei modelli per spiegare concetti economici complessi. Smith, nel suo “La Ricchezza delle Nazioni”, descrive la divisione del lavoro attraverso una fabbrica di spilli immaginaria, mentre Ricardo introduce il concetto di vantaggio comparato usando un esempio numerico di commercio tra Inghilterra e Portogallo. Questi modelli, sebbene semplicistici, rivelano come il commercio possa beneficiare entrambi i paesi coinvolti, anche se uno è meno efficiente in tutti i settori.
L’intuizione di Ricardo sul vantaggio comparato dimostra che il commercio tra paesi con diverse capacità produttive è vantaggioso per entrambi. Questo principio sfida l’intuizione comune che il commercio con paesi meno efficienti sia svantaggioso, rivelando invece che la specializzazione in settori di relativa efficienza massimizza i benefici per tutti. George Akerlof, con il suo modello di selezione avversa, mostra come l’informazione asimmetrica possa far crollare un mercato. Usando il mercato delle auto usate come esempio, Akerlof dimostra che quando gli acquirenti non possono distinguere tra beni di alta e bassa qualità, tendono a offrire un prezzo medio, inducendo i venditori di beni di alta qualità a ritirarsi dal mercato. Questo processo porta a un mercato dominato da beni di bassa qualità, o “limoni”. La teoria della selezione avversa trova applicazione in vari settori, come l’assicurazione sanitaria, dove i sani possono scegliere di non assicurarsi, lasciando un pool di assicurati composto prevalentemente da individui meno sani. Questa dinamica rende l’assicurazione sanitaria non sostenibile senza una qualche forma di obbligo di adesione.
L’ipotesi del mercato efficiente, proposta da Eugene Fama, è un altro modello significativo ma controverso. Fama sostiene che i prezzi di mercato riflettono tutte le informazioni disponibili, rendendo difficile per gli investitori ottenere rendimenti superiori alla media attraverso l’analisi delle informazioni pubbliche. Tuttavia, Robert Shiller ha dimostrato che i mercati non sempre incorporano perfettamente le informazioni, consentendo opportunità di investimento profittevoli. Questo dibattito illustra come un modello possa essere illuminante senza essere perfettamente “vero”.
I modelli di “piccolo mondo”, come quelli di Smith, Ricardo e Akerlof, non pretendono di descrivere la realtà in dettaglio, ma forniscono intuizioni utili semplificando il contesto complesso. Questi modelli utilizzano narrazioni e ipotesi semplificate per evidenziare principi economici fondamentali, rendendo comprensibili concetti complessi attraverso storie intuitive.
La metodologia “come se” di Milton Friedman, che sostiene che le assunzioni di un modello non devono essere realistiche purché il modello produca previsioni accurate, è stata influente ma controversa. Questa visione è stata criticata per ignorare la necessità di assunzioni realistiche e per il rischio di affidarsi a modelli che non rispecchiano adeguatamente il mondo reale. L’approccio dei modelli è stato utilizzato anche nella progettazione delle aste. William Vickrey, premio Nobel per l’economia, ha dimostrato che diversi metodi di asta, come l’asta olandese e l’asta a offerte segrete, possono produrre risultati simili. Tuttavia, la teoria delle aste ha mostrato che in alcuni casi, come le aste dello spettro per le bande di frequenza, la complessità dei modelli può superare la loro utilità pratica.
Infine, l’uso dei modelli per la previsione economica e finanziaria richiede un giudizio informato. I modelli non descrivono mai completamente “il mondo come è veramente” e devono essere interpretati alla luce dell’esperienza e del contesto. Le crisi finanziarie, come quella del 2007-2008, hanno dimostrato i limiti dei modelli economici e l’importanza di comprendere le assunzioni sottostanti e i contesti in cui vengono applicati.
In sintesi, i modelli sono strumenti potenti per comprendere e comunicare concetti economici complessi. Sebbene nessun modello sia perfetto, quelli ben costruiti possono offrire intuizioni preziose e guidare decisioni in un mondo caratterizzato da incertezza e complessità.
Razionalità e Comunicazione
Nel valutare le decisioni umane, è facile confondere il successo con la qualità della decisione stessa, ma in un mondo caratterizzato da incertezza radicale, il ruolo della fortuna è spesso sottovalutato. Prendiamo ad esempio i raid militari autorizzati da Barack Obama nel 2011 e da Jimmy Carter nel 1979. Il successo del primo e il fallimento del secondo sono stati attribuiti alla buona o cattiva qualità delle decisioni prese, ma è possibile che la fortuna abbia giocato un ruolo decisivo in entrambi i casi.
L’esperienza del giocatore di cricket Ed Smith, che ha descritto come la sua squadra evitava di riconoscere il ruolo della fortuna, è emblematico della tendenza umana a voler controllare l’incertezza radicale con la forza di volontà. Tuttavia, Smith riconosce l’importanza della fortuna e dell’incertezza in molti aspetti della vita, non solo nello sport. Questa consapevolezza si riflette anche nelle analisi di figure come Don Bradman, il più grande battitore di cricket di tutti i tempi, la cui carriera è stata influenzata tanto dalla sua abilità quanto dalla fortuna.
Le buone decisioni possono avere esiti negativi e viceversa, e giudicare la qualità delle decisioni basandosi solo sui risultati è fuorviante. Questo concetto, noto come “resulting”, è comune nei mercati finanziari e nelle decisioni aziendali. Un esempio è il caso di Emiliano Sala, un talentuoso attaccante argentino acquistato dal Cardiff City, la cui morte tragica ha avuto conseguenze devastanti per il club. La decisione di acquistare Sala potrebbe essere stata giusta, ma il risultato tragico non invalida necessariamente la qualità della decisione stessa.
La valutazione della qualità del ragionamento dietro una decisione è più importante che giudicare basandosi solo sui risultati. Questo è evidente anche nei giochi di strategia come gli scacchi, dove la “analisi del risultato” può portare a giudizi errati sul ragionamento di un giocatore. Un buon esempio è dato dal gol straordinario di David Beckham nel 2001, il cui successo è stato attribuito a una combinazione di abilità, esperienza e una certa dose di fortuna.
Gary Klein ha dimostrato che, attraverso un’intervista abile, è possibile estrarre le ragioni dietro buone decisioni, come nel caso dell’ufficiale britannico che abbatté un missile durante la Guerra del Golfo del 1991. Anche se la razionalizzazione iniziale dell’ufficiale non resse all’analisi, una spiegazione più elaborata convinse alla fine tutti, incluso l’ufficiale stesso. Questo processo di ragionamento e comunicazione è cruciale per comprendere e spiegare le decisioni sotto incertezza.
L’intelligenza umana è fondamentalmente collettiva e la comunicazione è essenziale per il processo decisionale. Barack Obama, durante la decisione di autorizzare il raid su bin Laden, beneficiò della consulenza e della discussione con esperti e consiglieri. Questo processo di comunicazione e scambio di opinioni è fondamentale per sviluppare narrazioni coerenti e credibili che guidino le decisioni.
Infine, la razionalità comunicativa, come enfatizzato da Hugo Mercier e Dan Sperber, è il mezzo con cui spieghiamo le nostre azioni agli altri. Questa forma di razionalità è distinta ma complementare alla razionalità evolutiva che guida le nostre azioni. La coerenza e la credibilità delle narrazioni sono i criteri con cui giudichiamo la qualità della comunicazione delle ragioni delle decisioni, dimostrando che agire efficacemente e spiegare efficacemente sono competenze interconnesse ma separate.
In sintesi, la comprensione della razionalità e della comunicazione nelle decisioni umane richiede un riconoscimento dell’incertezza radicale e del ruolo della fortuna, oltre a un’attenzione alle narrazioni e alla comunicazione che supportano il processo decisionale.
Sfida alle narrative dominanti
La capacità di sfidare le narrative dominanti è fondamentale per evitare errori decisionali e comprendere meglio la realtà. Quando John F. Kennedy divenne presidente degli Stati Uniti nel 1961, uno dei primi grandi errori della sua amministrazione fu l’invasione della Baia dei Porci. L’operazione fallì miseramente, consolidando il potere di Fidel Castro a Cuba e spingendolo a cercare supporto dall’Unione Sovietica. Questo fallimento esemplifica come il “groupthink” possa portare a decisioni sbagliate, poiché i membri del gruppo evitano di sfidare la narrativa dominante per conformismo o timore di ripercussioni.
Dopo il fallimento della Baia dei Porci, Kennedy imparò l’importanza di incoraggiare la discussione e il dissenso. Durante la crisi dei missili di Cuba nel 1962, egli gestì il processo decisionale in modo diverso, creando l’Ex-Comm, un gruppo di consiglieri che discutevano apertamente le opzioni disponibili. Divise il gruppo in due sottogruppi, ciascuno incaricato di sostenere una delle due principali opzioni: una quarantena navale o un attacco aereo. Questa strategia promosse il confronto e la critica, permettendo a Kennedy di prendere una decisione più informata e ponderata che evitò una guerra nucleare.
La storia ci offre numerosi esempi di come la resistenza al cambiamento delle narrative dominanti abbia avuto conseguenze devastanti. Per secoli, la febbre puerperale uccise molte madri e bambini durante il parto. Nonostante le evidenze raccolte da medici come Alexander Gordon, Thomas Watson e Ignaz Semmelweis, la comunità medica resistette all’idea che fossero i medici stessi a trasmettere l’infezione. Solo decenni dopo, grazie al lavoro di Louis Pasteur e altri, la teoria dei germi divenne accettata, migliorando drasticamente le pratiche mediche e salvando innumerevoli vite.
Anche nella scienza, la narrativa dominante può ostacolare il progresso. La scoperta di Robin Warren e Barry Marshall sull’Helicobacter pylori come causa delle ulcere gastriche incontrò resistenza perché contraddiceva la credenza consolidata che le ulcere fossero causate dallo stress e dall’acido gastrico. Solo l’esperimento drastico di Marshall, che ingerì il batterio per dimostrare la sua teoria, portò a un cambiamento nella narrativa e a un trattamento efficace delle ulcere con antibiotici.
Le organizzazioni aziendali e militari hanno imparato che sfidare le narrative è essenziale per prendere decisioni robuste e resilienti. La General Motors, sotto la guida di Alfred Sloan, prosperò grazie a una cultura di consultazione e revisione critica delle decisioni. Al contrario, Eddie Lampert fallì con Sears perché non accoglieva il dissenso e imponeva le sue visioni senza un confronto critico. Jeff Bezos, invece, valorizza le narrative ben strutturate e incoraggia il dissenso attraverso discussioni basate su memorie scritte, contribuendo al successo di Amazon.
Anche nel contesto militare, la capacità di sfidare le narrative è vitale. Dwight Eisenhower, durante la Seconda Guerra Mondiale, preparò un piano dettagliato per l’invasione della Normandia ma mantenne sempre la consapevolezza dei rischi e delle incertezze, pronto a cambiare rotta se necessario. Il contrasto con il generale Douglas MacArthur, la cui incapacità di accettare critiche portò a decisioni avventate durante la guerra di Corea, evidenzia l’importanza di una leadership aperta al dissenso. Infine, la storia del coinvolgimento americano in Vietnam dimostra come la resistenza a sfidare la narrativa dominante possa portare a disastri prolungati. Robert McNamara, ossessionato dai dati quantitativi, trascurò le questioni fondamentali e non riuscì a comprendere la vera natura del conflitto. Questo errore si ripeté con l’invasione dell’Iraq nel 2003, mostrando che le lezioni del passato sono spesso difficili da imparare.
Sfidare le narrative non solo aiuta a trovare le migliori spiegazioni possibili, ma garantisce che i piani d’azione siano robusti e resilienti. La volontà di confrontarsi con idee opposte e di adattare le strategie in base alle nuove informazioni è cruciale per affrontare l’incertezza radicale e prendere decisioni informate e responsabili.
Note
- Allais, M., “Le Comportement de l’Homme Rationnel devant le Risque: Critique des Postulats et Axiomes de l’Ecole Américaine”, Econometrica , Vol. 21, No. 4 (1953), 503–46
- Nell’esperimento si chiede ai partecipanti di guardare un breve video di due gruppi di persone che si passano una palla da basket. Un gruppo indossa magliette bianche e l’altro nere. Si chiede di contare il numero di passaggi effettuati dal gruppo con le magliette bianche. Durante il video, una persona vestita da gorilla entra nell’inquadratura, attraversa lentamente lo schermo, si batte il petto ed esce dallo schermo. Circa il 70% dei partecipanti all’esperimento ignora completamente la presenza del Gorilla.
- Klein, G. A., Sources of Power: How People Make Decisions – Cambridge, Massachusetts: MIT Press, 1998
- “Osotua” si traduce approssimativamente come “cordone ombelicale”. Nel contesto Maasai, “osotua” rappresenta un legame sacro o un’alleanza tra persone. Implica una relazione di fiducia, reciprocità e obbligo mutuo.
- Gli autori descrivono in questo modo un po’ ironico la pratica: Il weekend strategico è un rituale in cui il senior management si trasferisce in un hotel di campagna con l’aspettativa che, pieni di cibo raffinato e lubrificati da buoni vini, il team possa contemplare il futuro della propria azienda con un distacco speciale.
- Tetlock, P. E., Expert Political Judgement: How Good Is It? How Can We Know? – Princeton: PUP, 2005; Tetlock, P. E. and Gardner, D., Superforecasting: The Art and Science of Prediction – London: Random House, 2016.
- Chong, K. and Tuckett, D., ‘Constructing Conviction Through Action and Narrative: How Money Managers Manage Uncertainty and the Consequences for Financial Market Functioning’, Socio-Economic Review , Vol. 13, No. 2 (2015), 1–26; Tuckett, D. and Nikolic, M., ‘The Role of Conviction and Narrative in Decision-Making Under Radical Uncertainty’, Theory and Psychology , Vol. 27, No. 4 (2017), 501–23.
