Molte delle decisioni politiche relative al governo dell’epidemia di Sars-Cov-2 sono state prese (almeno all’apparenza) sulla base di modelli matematici predittivi. Tali modelli sono stati costruiti in un contesto di altissima incertezza e indeterminatezza, sia a causa dell’esiguità dei dati disponibili che della situazione sostanzialmente inedita. Nonostante fossero intrinsecamente incerti, le politiche adottate hanno significativamente fatto affidamento su di loro e in alcuni casi – come quello, paradigmatico, della Gran Bretagna – essi hanno radicalmente cambiato la linea adottata fino a quel momento (Booth, 2020). Perché ciò è avvenuto? La fiducia riposta in tali modelli sembra appoggiarsi su un discorso pubblico ormai egemonico, secondo cui l’utilizzo di strumenti matematici e algoritmici, è garanzia di efficienza, oggettività e neutralità (Mazzotti, 2015; Beer, 2017; Katz, 2017). Eppure, questi sistemi di calcolo, per quanto potenti e utili, sono prodotti socio-tecnici, e dunque l’esito di azioni umane che, come tali, soffrono di tutti i limiti tipici dei ragionamenti umani e delle relative pratiche sociali.

Limiti e fallimenti dei modelli epidemiologici e previsionali nell’epidemia di SARS-COV-2 / E. Campo, G. Gobo, M. Galeotti, P. Parra Saiani (BENESSERE TECNOLOGIA SOCIETÀ). - In: L’impatto sociale del Covid-19 / [a cura di] A. Favretto, A. Maturo, S. Tomelleri. - Prima edizione. - [s.l] : Franco Angeli, 2021. - ISBN 9788835118503. - pp. 39-48

Limiti e fallimenti dei modelli epidemiologici e previsionali nell’epidemia di SARS-COV-2

E. Campo
;
G. Gobo;
2021

Abstract

Molte delle decisioni politiche relative al governo dell’epidemia di Sars-Cov-2 sono state prese (almeno all’apparenza) sulla base di modelli matematici predittivi. Tali modelli sono stati costruiti in un contesto di altissima incertezza e indeterminatezza, sia a causa dell’esiguità dei dati disponibili che della situazione sostanzialmente inedita. Nonostante fossero intrinsecamente incerti, le politiche adottate hanno significativamente fatto affidamento su di loro e in alcuni casi – come quello, paradigmatico, della Gran Bretagna – essi hanno radicalmente cambiato la linea adottata fino a quel momento (Booth, 2020). Perché ciò è avvenuto? La fiducia riposta in tali modelli sembra appoggiarsi su un discorso pubblico ormai egemonico, secondo cui l’utilizzo di strumenti matematici e algoritmici, è garanzia di efficienza, oggettività e neutralità (Mazzotti, 2015; Beer, 2017; Katz, 2017). Eppure, questi sistemi di calcolo, per quanto potenti e utili, sono prodotti socio-tecnici, e dunque l’esito di azioni umane che, come tali, soffrono di tutti i limiti tipici dei ragionamenti umani e delle relative pratiche sociali.
modelli epidemiologici; modelli matematici predittivi; statistica; sars-cov 2
Settore SPS/07 - Sociologia Generale
Dipartimenti di Eccellenza 2018-2022 - Dipartimento di FILOSOFIA
Book Part (author)
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
2021-Limiti e fallimenti dei modelli.pdf

accesso riservato

Tipologia: Publisher's version/PDF
Dimensione 902.74 kB
Formato Adobe PDF
902.74 kB Adobe PDF   Visualizza/Apri   Richiedi una copia
Pubblicazioni consigliate

Caricamento pubblicazioni consigliate

I documenti in IRIS sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: http://hdl.handle.net/2434/860248
Citazioni
  • ???jsp.display-item.citation.pmc??? ND
  • Scopus ND
  • ???jsp.display-item.citation.isi??? ND
social impact