Ieri sera dalla Gruber ho sciolto alcuni dubbi sul valore di Stefano Feltri il direttore di Domani. Da settimane la rubrica di Gruber, come anche la maggior parte del giornalismo nostrano, gestisce una offensiva contro il governo reo di gestire male questa fase della pandemia. Appena sembrò necessario adottare nuove misure severe tutti i media furono occupati dal piagnisteo dei baristi e degli albergatori che sarebbero falliti, non appena il governo decise un approccio più morbido del primo lockdown con chiusure differenziate in base alla situazione rilevata sul territorio, il coro divenne ‘presto, presto chiudete tutto perché sennò ci salta il Natale’. Non invidio Conte. Come fai sbagli.

In questo quadro confuso che non ci aiuta a capire e a indirizzare i nostri comportamenti, le polemiche giornalistiche hanno un effetto devastante. Ormai i giornalisti non sono coloro che gestiscono la notizia, la cercano, la comunicano in modo che sia comprensibile al loro pubblico ma sono diventati opinion maker che plasmano il sentiment collettivo, lo indirizzano e giudicano dall’alto del loro potere la politica in quanto interpreti autentici della volontà popolare del momento. Ieri sera Stefano Feltri nella polemica violenta contra il sottosegretario Zampa ha mostrato con tutta evidenza questa caratteristica di casta che alimenta il mainstream del momento.

Sulla pandemia il mainstream del momento, derivato dalla presa di posizione di Giorgio Parisi e di due ex presidenti dell’ISTAT, è che la qualità e la quantità dei dati empirici sulla situazione siano insufficienti e comunque non adeguate ad approfondire la conoscenza dell’epidemia. Su quella posizione ho scritto un post che invito a rileggere. Perché la posizione di Feltri? perché ha usato in modo strumentale alcuni pregiudizi di senso comune per attaccare il sottosegretario che non è né un economista né una statistica. Ma in questo modo lui ha mostrato di avere idee poco chiare su cosa significa gestire scelte sulla base di dati fattuali.

Faccio un primo esempio: per dire che i dati del governo erano fasulli ha sostenuto come un problema grave il fatto che non si sappia quanti siano effettivamente i morti per COVID non diagnosticati come tali perché morti in casa senza autopsia. Ignoranza e malafede. Primo, serve saperlo? se siamo a 40.000 morti diagnosticati? se fossero 45.000 o 50.000 cosa cambierebbe? Questo basterebbe per passare dall’approccio ‘blando’ a quello massimo del lockdown completo quando tutti dicono di non voler morire di fame? Il direttore di Domani sa che le morti in casa devono essere certificate da un medico e che possiamo credere che siano rari i medici che di fronte al sospetto del COVID facciano una certificazione falsa o reticente?

Secondo esempio: i dati disponibili non sono open e sono troppo pochi, mancano i dati disaggregati, ci servono i dati anche dei singoli ospedali non solo quelli per provincia o per regione, non è così che si fa della ricerca. Dice Feltri. Evidentemente non ha chiara la differenza tra monitoraggio e ricerca. I famosi 21 indicatori su cui il CTS e il Governo basano la scelta di assegnare il colore alle regioni servono a rilevare l’andamento di un fenomeno complesso che va comunque semplificato nelle sue caratteristiche fondamentali. Cosa diversa è una ricerca mirata su un aspetto specifico che abbiamo capito poco, per questo tipo di problemi ad esempio sui meccanismi del contagio che sfuggono alle ipotesi fatte sinora, non serve conoscere tutti i dati disaggregati dell’universo ma serve studiare dati raccolti da campioni ad hoc in modo affidabile e controllato. Ad esempio per chiarire la questione della pericolosità dell’ambiente scolastico non servono i dati di tutte le singole scuole ma un buon campione casuale su cui rilevare dati quali ad esempio il numero di casi di positività rilevati in un periodo di tempo stabilito, il numero di contatti rilevati e sospesi dall’attività didattica, le classi chiuse, i casi di contagio intra scuola o intraclasse. Questo è un problema di ricerca la cui soluzione potrebbe orientare la stessa composizione dei 21 parametri e dei pesi che regolano l’indice di rischio.

Da questi esempi dovrebbe essere chiaro a cosa allude il titolo di questo post: la ricerca empirica oscilla tra due poli opposti ugualmente esiziali. Sapere niente di tutto e sapere tutto di niente. Se, come chiede Feltri, pretendiamo una conoscenza diffusa e analitica corriamo il rischio di non poter controllare la qualità dei dati e quindi sapremo niente di tutto, se all’opposto generalizziamo casi singoli ad esempio la fila di fronte al PS di un ospedale pretendiamo di sapere tutto di un caso singolo cioè di niente rispetto all’universo. I ricercatori empirici devono muoversi tra questi due estremi accontentandosi di ciò che si riesce a sapere preoccupati che gli inevitabili errori di misura non abbiano un effetto decisivo sulle scelte che devono essere compiute.

Sì, questa filippica di Feltri di ieri sera contro il governo mi ha deluso perché mi era sempre sembrato un giovane valente e preparato. Forse anche lui paga così la maturità, le responsabilità di chi dirige un giornale, dopo un cursus honorum prestigioso che gradualmente l’ha portato dal Fatto quotidiano alla frequentazione del gruppo Bilderberg e alla rubrica della Gruber.

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