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Dittatura della scienza o primato della Politica?

Last updated on 23 Novembre 2019

Davvero la scienza “basta a se stessa” o deve sostituirsi alla politica? Le conclusioni di un lavoro scientifico devono essere valutate alla luce degli interessi di chi lo ha prodotto e sostenuto, sottoposte a un’analisi concettuale che ne verifichi la coerenza e chiarezza e messe a confronto con i dati. Occorre ricordare che la scienza non è nemmeno l’unica possibile fonte di verità. Insomma: la scienza non parla da sé e, se anche potesse parlare, non vorrebbe in nessun caso formulare conclusioni immutabili né sostituirsi agli organi di indirizzo politico.

Nella società attuale si tende a pensare alla scienza come a una ricerca spassionata (imparziale, neutra) di verità e certezza. Ma è possibile che ci troviamo di fronte a una situazione in cui si verifica una produzione massiccia di informazioni sbagliate o una distorsione delle informazioni? Non stiamo parlando di Fake News Scientifiche, come il“terrapiattismo” o “il mancato allunaggio”, ma è possibile che alcune discipline scientifiche si trovino ad affrontare una crisi di credibilità? Ci sono sempre più ragioni per ritenere che sia proprio così, il che solleva due domande: quanto è grave il problema? E quale potrebbe esserne la causa?

Quanto è grave il problema? 

Recenti articoli apparsi su First Things,1 The week,2  e  New Scientist 3 presentano prove che portano alla conclusione che sono largamente diffusi risultati di ricerche scientifiche fallaci.

Il titolo di un editoriale della prestigiosa rivista medica The Lancet, datato 6 aprile 2002, pone la domanda: “Quanto è ormai inquinata la medicina?” 4  L’articolo afferma che “la risposta è: in modo pesante e che causa danni”. Tra le altre cose, nel 2001 alcuni ricercatori hanno eseguito sperimentazioni con prodotti biotecnologici rispetto ai quali avevano un interesse finanziario diretto: i medici tacquero ai loro pazienti che altri malati erano morti utilizzando questi prodotti, mentre erano disponibili alternative più sicure. Sulla stessa rivista, l’11 aprile 2015, il dottor Richard Horton ha dichiarato tutta la gravità del problema in questo modo: “L’accusa rivolta alla scienza è semplice: grande parte della letteratura scientifica, forse la metà, può essere semplicemente basata su falsi… la scienza ha svoltato verso l’oscurità”. 5

Nel 2004, con il titolo di “Ricerca deprimente”, il direttore di The Lancet ha pubblicato questo commento sugli antidepressivi per i bambini: “La storia della ricerca sull’uso dell’inibitore selettivo della serotonina (SSRI) nella depressione infantile è fatta di confusione, manipolazioni e fallimento delle istituzioni… In una cultura medica globale in cui la medicina fondata sulle prove scientifiche è considerata come il golden standard per l’assistenza medica, questi fallimenti [ossia quelli della Food and Drug Administration negli Stati Uniti nel trarre le conseguenze attive dalle informazioni sugli effetti nocivi di questi farmaci sui bambini] rappresentano un disastro.” 6

Dopo essere stata direttore del New England Journal of Medicineper vent’anni, la dottoressa Marcia Angell ha dichiarato che “i medici non possono più fare affidamento sulla letteratura medica per ottenere informazioni valide e affidabili”. 7

La Angell ha citato un’analisi di 74 studi clinici su farmaci antidepressivi che mostra che sono stati pubblicati 37 su 38 articoli che riportavano risultati positivi. In contrasto, 33 dei 36 studi con risultati negativi non sono stati pubblicati o sono stati pubblicati in una forma che dava l’impressione di un risultato positivo. Cita anche il fatto che le aziende farmaceutiche stanno finanziando “la maggior parte della ricerca clinica sui farmaci da prescrizione, e ci sono prove crescenti che spesso influenzano la ricerca che sostengono, per far sembrare i loro farmaci migliori e più sicuri.”

Nel 2011 alcuni ricercatori della Bayer decisero di testare 67 farmaci recentemente messi a punto sulla ricerca preclinica della biologia del cancro. In più del 75% dei casi i dati pubblicati non risultarono replicabili. 8  Nel 2012 uno studio pubblicato su Nature rivelò che solo l’11% di un campione di studi preclinici sul cancro esaminati che uscivano dalle università erano risultati replicabili. 9

Sulla prestigiosa rivista Science, nel 2015l’Open Science Collaboration10  ha presentato un lavoro su 100 studi di ricerca psicologica che 270 autori hanno cercato di replicare. Un incredibile 65 per cento di questi non ha mostrato alcun nesso statisticamente significativo con la sua replica, e molti dei rimanenti hanno avuto una dimensione dei risultati notevolmente ridotta. In parole povere, le prove alla base dei risultati originali erano molto deboli scientificamente.

Ma non solo in medicina, la scienza è a rischio anche nella fisica. Una scoperta nel campo della fisica, la più “dura” di tutte le scienze dure, è di solito considerata la più affidabile nel mondo della scienza. Tuttavia, due dei risultati fisici più decantati degli ultimi anni, “l’inflazione cosmica e le onde gravitazionali nell’esperimento BICEP2 in Antartide, e la presunta scoperta di neutrini più veloci della luce al confine svizzero-italiano – sono stati in seguito ritrattati, con molta meno fanfara rispetto a quando erano stati pubblicati per la prima volta.” 11

Questi esempi sono solo la punta dell’iceberg,12  e indicano, secondo le parole del dottor Horton (citato in precedenza), “che qualcosa è andato veramente storto con una delle più grandi creazioni umane.” 13  Passiamo quindi alla domanda successiva.

Quale potrebbe essere la causa?

In primo luogo, anche se la ripetibilità è essenziale per mantenere la credibilità scientifica, ci sono molte ragioni per cui alcuni studi non si riescono a replicare (ad esempio, nel caso in cui ci siano delle differenze nelle condizioni iniziali [nella configurazione sperimentale] e nella comprensione teorica tra gli studi originali e la replica fallita, o quando la scoperta e l’interpretazione originali erano sbagliate). Il problema si aggrava quando, “nella maggior parte dei campi scientifici, la stragrande maggioranza dei dati raccolti, dei protocolli e delle analisi non sono disponibili e/o scompaiono subito dopo o anche prima della pubblicazione”. 14 Spesso si dimentica che piccoli errori possono avere grandi conseguenze.

Nel 2013, tre anni dopo che due economisti dell’Università di Harvard (la nota e grave vicenda di Reinhart e Rogoff, NdVdEavevano pubblicato una ricerca che mostrava che quando il debito di un paese oltrepassa il 90 per cento del PIL c’è un crollo collegato nella crescita economica, uno studente dell’Università del Massachusetts ebbe problemi quando cercò di replicare le loro deduzioni. Scoprì così che“avevano fatto diversi errori tra cui un errore di codifica nel loro foglio di calcolo.” 15  Tuttavia, quelle affermazioni dei due economisti avevano nel frattempo avuto un forte impatto sul dibattito politico pubblico.

In secondo luogo, non si può negare che le aspirazioni di carriera e il desiderio di prestigio, la concorrenza tra ricercatori per ottenere risorse scarse, il guadagno commerciale (l’obiettivo del profitto) portino alla selezione guidata dei risultati, all’aggiustamento di “piccoli errori” in modo che quanto ottenuto sembri più rilevante e a frodi deliberate. 16  Un problema ben noto con l’analisi statistica, la pratica comunemente nota come “p-hacking” – raccogliere o selezionare dati fino a quando risultati non significativi diventano significativi – è particolarmente grave nelle scienze biologiche17  U

Un altro problema è l’”aggiustamento” dei modelli che gli scienziati usano per spiegare i fenomeni che osservano. Ad esempio, “secondo alcune stime, tre quarti degli articoli scientifici pubblicati nel campo del machine learning sono fasulli a causa di questo “ultra-aggiustamento”. 19

Nel loro insieme, questi problemi rendono difficile decidere cosa accettare e cosa non accettare come dato accertato.

Una terza spiegazione riguarda il processo di revisione tra pari (“peer review”, ovvero revisione degli articoli da parte di ricercatori esperti dello stesso campo, per ammetterne o negarne la pubblicazione su una rivista, talvolta senza che il revisore sappia chi è l’autore del lavoro, NdVdE).

Questo processo è “mortalmente efficace nel sopprimere le critiche al paradigma di ricerca dominante”. 19  Questo significa, tra le altre cose, che i risultati che contraddicono i risultati precedenti possono essere soppressi e la diffusione di dogmi infondati perpetuata. Ma la scienza può ampliare la nostra comprensione dei fenomeni, quando la trasparenza, il pensiero critico e la messa in discussione dei principi fondamentali sono rigorosamente arginati?

Un quarto modo per spiegare i risultati scientifici errati si riferisce a quanto presupposto dai ricercatori, che influenza la loro interpretazione dei risultati della ricerca. Questo non è quasi mai discusso nella letteratura di ricerca ufficiale, e quando viene riconosciuto come un problema, il lettore è lasciato all’oscuro di cosa significhi esattamente. Il dottor Horton è illuminante quando afferma che “gli scienziati troppo spesso rimodellano i dati perché si adattino alla loro teoria preferita del mondo [cioè, alla loro visione del mondo].” Ciò significa che pensiamo al mondo e a noi stessi in un contesto o sulla base di qualche schema concettuale o quadro di credenze. Questo ha almeno un’implicazione: I dati non “parlano da soli”; i risultati delle ricerche non sono interpretati da un punto di vista neutrale.

C’è un altro “presupposto di base su cui quasi tutti coloro che lavorano nel campo delle scienze biomediche sono d’accordo:  il naturalismo.” 20  Il naturalismo è problematico perché i problemi umani sono spesso riconcettualizzati e successivamente descritti in termini che sono coerenti con la teoria dell’evoluzione, ma d’altra parte in conflitto con prospettive alternative. Quello che segue è solo un esempio.

Secondo Laurence Tancredi,21 psichiatra/avvocato e professore di psichiatria alla New York University“la moralità inizia nel cervello.” Egli sostiene che i “nuovi sviluppi nelle neuroscienze hanno alterato il nostro concetto di inganno, abuso, manipolazione, desiderio sessuale incontrollabile, avidità, omicidio, furto, infedeltà – di ogni possibile peccato e atto immorale legato ai Dieci Comandamenti – trasformandolo in un problema di biologia cerebrale”. Quello che noi consideriamo peccato o trasgressione morale in realtà “ha creato un vantaggio evolutivo durante alcune fasi iniziali dello sviluppo dell’uomo”.

Per esempio, “La compulsione a mangiare… ha avuto il vantaggio di tenere insieme le persone durante i periodi di carestia. Le donne con relazioni “extraconiugali” hanno avuto come conseguenza dei figli, il che ha aumentato la diversità genetica. Anche l’omicidio, durante i periodi di risorse limitate, ha garantito la sopravvivenza di alcuni rispetto ad altri.” In sintesi, dice, “la moralità negli esseri umani si è evoluta dagli altri primati e dipende dal cervello.”

Gli scimpanzé spesso si ingannano, si manipolano e si uccidono a vicenda, ma nessun neuroscienziato ha mai ipotizzato che essi soffrano di “problemi di biologia cerebrale”. Pertanto, ciò che ci viene presentato è una bizzarra forma di logica: gli scimpanzé che ingannano, manipolano e uccidono non hanno problemi cerebrali, ma gli esseri umani che fanno queste cose hanno questi problemi. Ma con la stessa logica, il cannibalismo, l’infedeltà e l’omicidio, che non erano peccati per i nostri presunti antenati, non sono ora peccati neanche per noi, perché queste cose sono problemi cerebrali.

La spiegazione evolutiva e neuroscientifica di Tancredi della condotta immorale ha un’altra bizzarra implicazione: coloro che un giorno dovranno “comparire davanti al tribunale di Cristo, ciascuno per ricevere la ricompensa delle opere compiute finché era nel corpo, sia in bene che in male” (Corinzi 2, 5:10), saranno persone con problemi cerebrali.

La teoria della moralità di Tancredi può avere due conseguenze indesiderate. Da un lato, può portare i cristiani a ripensare di nuovo all’insegnamento della Bibbia, alle cause del male, al luogo della lode, della colpa, della responsabilità nelle loro pratiche morali e a come trattare chi si comporta male. D’altra parte, se la moralità “inizia nel cervello”, questo può portare i ricercatori, che falsificano e sopprimono i risultati negativi per ingannare gli altri, a pensare di avere problemi cerebrali. E se questa è scienza, la cosa è ridicola, per non dire altro.

Considerazioni conclusive

Per concludere questa breve panoramica su come spiegare i risultati scientifici fallaci, vorrei fare quattro osservazioni.

In primo luogoè sempre bene chiedersi di quale interesse la ricerca sia al servizio, quando, per esempio, uno scienziato sostiene che “l’anima è morta” e che “questo è ciò che le neuroscienze moderne promettono di ottenere”. 22

In secondo luogolo scopo di un’analisi concettuale è dimostrare che l’articolazione di una spiegazione scientifica è in qualche modo incoerente, che è logicamente e concettualmente incomprensibile, che la spiegazione di alcune proprietà è inappropriata, o che una domanda formulata riguardo all’oggetto da indagare è incomprensibile. Pertanto, quando i problemi empirici sono affrontati senza un’adeguata chiarezza concettuale, è prevedibile che vengano sollevati domande e obiettivi errati, ed è probabile che ne consegua una ricerca mal indirizzata.

In terzo luogo, molti scienziati sono in grado di riconoscere che l’obiettivo della scienza è la ricerca e la presentazione della verità, e che qualsiasi deviazione da questo obiettivo influisce negativamente sulla nostra vita; ma si rifiutano di accettare che il metodo scientifico è solo una fonte di verità tra le altre. Ciò che necessita una seria rivalutazione è la visione del mondo naturalista materialista e biologico-riduzionista che domina il mondo accademico; è un quadro concettuale del tutto fuorviante per l’articolazione e la spiegazione delle origini umane, dei problemi personali e interpersonali, e di come possono essere rettificati.

Infine, se la prova scientifica è alla base dell’autorità scientifica, allora la critica di tale autorità è inevitabile per coloro che sono in grado di vedere attraverso le interpretazioni e le spiegazioni dei risultati della ricerca. Un attento controllo delle interpretazioni e delle spiegazioni è quindi imperativo quando la fiducia nell’autorità scientifica conduce a una guida ontologica, epistemologica, morale e politica nella nostra vita.

Note

1 William A. Wilson, “Scientific Regress,” First Things, http://www.firstthings.com/article/2016/05/scientific-regress.

2 Pascal-Emmanuel Gobry, “Big Science is Broken,” The Week, April 18, 2016, http://theweek.com/articles/618141/big-science-broken.

3 Sonia van Guilder Cooke, “Why So Much Science Research Is Flawed—and What to Do About It,” New Scientist, April 13, 2016, http://www.newscientist.com/article/mg23030690-500-why-so-much-science-research-is-flawed-and-what-to-do-about-it/.

4 “Just How Tainted Has Medicine Become?,” The Lancet 359, no. 9313 (2002): 1167.

5 Richard Horton, “Offline: What Is Medicine’s 5 Sigma?,” The Lancet 385, no. 9976 (2015): 1380.

6 “Depressing Research,” The Lancet 363, no. 9418 (2004): 1335.

7 Marcia Angell, “Industry-Sponsored Clinical Research: A Broken System,” JAMA 300, no. 9 (2008): 1069–1070.

8 William A. Wilson, “Scientific Regress.”

9 C. Glenn Begley and Lee M. Ellis, “Drug Development: Raise Standards for Preclinical Cancer Research,” Nature 483 (2012): 531–533.

10 Open Science Collaboration, “Estimating the Reproducibility of Psychological Science,” Science 349, no. 6251 (2015): 1–8.

11 William A. Wilson, “Scientific Regress.”

12 John P. A. Ioannidis, “Why Most Published Research Findings Are False,” PLoS Medicine 2, no. 8 (2005): 696–701.

13 Presumibilmente il dottor Horton si riferisce alla ricerca scientifica in generale. Richard Horton, “Offline: What Is Medicine’s 5 Sigma?”

14 John P. A. Ioannidis, “Why Science Is Not Necessarily Self-Correcting,” Perspectives on Psychological Science 7, no. 6 (2012): 646.

15 Sonia van Guilder Cooke, “Why So Much Science Research Is Flawed—and What to Do About It.”

16 William A. Wilson, “Scientific Regress.”

17 Sonia van Guilder Cooke, “Why So Much Science Research Is Flawed—and What to Do About It.”

18 “Trouble at the Lab,” The Economist, October 19, 2013, http://www.economist.com/news/briefing/21588057-scientists-think-science-self-correcting-alarming-degree-it-not-trouble.

19 William A. Wilson, “Scientific Regress.”

20 James A. Marcum, Humanizing Modern Medicine: An Introductory Philosophy of Medicine (London, United Kingdom: Springer, 2008), 23.

21 Laurence Tancredi, Hardwired Behaviour: What Neuroscience Reveals about Morality, (Cambridge, England: Cambridge University Press, 2005), ix, x, xi, 2, 4, 6, 8.

22 Joshua D. Greene, “Social Neuroscience and the Soul’s Last Stand,” in Social Neuroscience: Towards Understanding the Underpinnings of the Social Mind, eds. Alexander Todorov, Susan Fiske, and Deborah Prentice (New York, New York: Oxford University Press, 2011), 264.

2 Comments

  1. Federico Capoani Federico Capoani 26 Novembre 2019

    Due commenti – del tutto disgiunti – all’articolo:
    Primo. All’analisi sui risultati non ripetibili – che si rivelando affrettati se non falsi, più o meno in buona fede – manca forse il punto principale: il numero di pubblicazioni, l’impatto della rivista di destinazione e la quantità di citazioni si sono affermati come più o meno l’unica metrica di qualità della ricerca. In un sistema di “publish or perish”, in cui le opportunità di carriera, o di finanziamenti, sono diretta funzione della quantità di articoli pubblicati, si è sempre di più spinti a pubblicare un risultato anche se la ricerca è incompleta o non del tutto convincente. Ironicamente, se valutassimo con le metriche attuali, Einstein avrebbe un h-index incredibilmente basso rispetto alla portata dei suoi studi! Sarebbero da discutere, in un’ottica politica, nuove forme per valutare l’impatto di una ricerca nel settore (e che magari, tra parentesi, non si basino su riviste il cui abbonamento ha un costo proibitivo)

    Secondo. La visione meccanicistica e riduzionista dell’Universo è qualcosa che conosciamo fin dalle leggi di Newton. Una forza causa un’accelerazione che cambia la forza, e su questo non piove. E se non di determinismo si tratta, abbiamo al massimo comportamenti casuali, dovuti vuoi a misurazioni imperfette (caos classico) o alla casualità quantistica. Non vedo sinceramente spazio nell’Universo per fenomeni che si sottraggano a queste due possibilità. Quali sarebbero dunque queste “altre verità” di cui si parla? Attenzione! Il fatto che le leggi del sostrato fisico di qualunque cosa agisca nell’Universo, mente umana compresa, siano sostanzialmente troppo difficili per essere conosciute – proprio come la termodinamica spiega il comportamento globale di un ensemble estensivo di particelle senza dover conoscere la dinamica di ciascuna di essa – esistono comportamenti emergenti, ossia nuovi linguaggi via via più “empirici” che possono spiegare fenomeni di livello superiore.

    Le regole della chimica, che sulla fisica basa i propri principi, permettono così di spiegare il comportamento di molecole anche molto complesse; sulla chimica fondiamo la biologia, a partire dalla quale abbiamo la fisiologia: di qui la mente, e la psicologia. E il comportamento di *molti* esseri umani, a contatto tra di loro e con la natura? La psicologia, e l’economia.

    Non posso prevedere come andrà domani il mercato azionario cercando di risolvere l’equazione del moto di ogni atomo sulla Terra. Posso però usare modelli emergenti per farlo.

    Non ci sono visioni del mondo contrapposte: ci sono linguaggi fondati l’uno sull’altro. Proprio come posso codificare il gioco degli scacchi in un software. Ci sono le regole del gioco, in cui diremo “il cavallo mangia l’alfiere”. Ci sono quelle del linguaggio di programmazione, in cui diremo “Cavallo1.sposta(A2); Cavallo1.mangia(Alfiere2)”, il compilatore tradurrà quelle istruzione in un linguaggio macchina che a sua volta azionerà dei circuiti elettronici nella CPU che eseguono l’operazione spostando elettroni. In teoria potrei parlare di quella partita a scacchi descrivendo il moto di un po’ di elettroni su semiconduttori di silicio, ma sarebbe estremamente difficile e incomprensibile.

    In tutto questo, mi dirai: dov’è il libero arbitrio? Molti si spingerebbero a dire candidamente che non esiste affatto; ma si tratterebbe di rispondere a una domanda posta a un livello alto con il linguaggio di un livello incredibilmente più basso. E possiamo parlare di “Libertà”, “etica”, “giustizia” all’interno delle dinamiche dell’interazione tra esseri umani.

    • Francesco Di Giovanni Francesco Di Giovanni 1 Dicembre 2019

      Quanto hai rosicato vedendo il manifesto VOTA LA SCIENZA – VOTA Il PD? Secondo me un nell’infinitezzadell’infinto l’unico atto di libero arbitrio è la creazione mediante l’intuizione. Nell’interazione tra esseri umani, concetti come libertà, etica, giustizia, verità (se posso aggiungere) dipendono dalla creazione che l’intuizione riesce ad acchiappare nell’infinitezza indefinità delle possibilità. Dio ha fatto sempre cadere i saggi nella trappola della loro sapienza.
      Ricordi la parabola dei lavoratori della vigna? È nel Vangelo di Matteo, nota anche come la parabola del Padrone (della vigna) generoso.
      Ebbene in essa Dio può apparire ingiusto:
      ci viene detto che a tutti i lavoratori, sia quelli che lavorano dalla mattina, che quelli giunti nel meriggio e anche quelli arrivati a lavorare solo poco prima che il lavoro termini, sarà data la moneta intera.
      Nessuno viene pagato meno, cioè a ore.
      Vorrei portare l’attenzione non tanto alla parabola stessa ma alla “ingiustizia di Dio”. Perché alla nostra mente, non può che apparire ingiusto.
      La nostra logica comprende cose come:
      Lui ha lavorato di più, deve avere di più.
      Lei ha sbagliato, deve essere rispettata meno di chi si comporta bene.
      Lei è più brava di lui, merita più stima.
      Lui è un genio, è giusto abbia uno stipendio più alto di chi non crea nulla.
      Quel ragazzo studia molto, merita un voto più alto di quello che studia poco…
      E potremmo andare avanti con tantissimi esempi, molti dei quali potremmo aver vissuto sulla nostra pelle direttamente e forse, in alcuni casi, drammaticamente.
      Questa mente non ha torto.
      Immaginiamo per esempio un giudice che dica ad un assassino che può andare, libero di fare qualsiasi cosa.
      Potrebbe fare ancora del male ad altri e a se stesso.
      Oppure una poliziotta che veda qualcuno rubare e non intervenga.
      O ancora una professoressa che a scuola metta lo stesso voto a tutti.
      Potrebbe cosi non incoraggiare a studiare quello che studia poco, rendendolo pigro e moscio. E al contempo scoraggiare quello che ama studiare, non nutrendo la sua intelligenza e curiosità.
      Ma allora? Il grande Maestro dei maestri sbaglia?

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