Covid-19/

Andrea Saltelli

Andrea Saltelli (http://orcid.org/0000-0003-4222-6975) ha lavorato in fisica chimica, scienze ambientali, statistica applicata, analisi di impatto e scienza per la politica. Il suo principale interesse disciplinare è per l’analisi di sensitività, una disciplina dove strumenti statistici sono utilizzati per interpretare le predizioni di modelli matematici e statistici, e per il sensitivity auditing, una estensione della analisi di sensitività a tutto il processo di produzione dell’evidenza di un contesto di supporto alle politiche. Fra il 2005 ed il 2015 ha diretto l’unità di Econometria e Statistica applicata al Centro Comune di Ricerca della Commissione Europea. In seguito, fino al giugno 2020, è stato professore associato al Centro per lo Studio delle Scienze Naturali e Umanistiche presso l’Università di Bergen (NO). Attualmente è ad Open Evidence Research, all’ Università Aperta di Catalogna.  

I suoi articoli più recenti trattano di analisi di sensitività, sensitivity auditing, la crisi di riproducibilità della scienza, la discussione sulla post-verità, la modellizzazione matematica, la sociologia e l’etica della quantificazione, anche in relazione alla modellizzazione matematica, si veda www.andreasaltelli.eu.  

Per un'etica dei numeri e dei modelli

Tempio di Horo, Idfu, Assuan, Egitto (foto di Luca Carra).

I modelli servono? Dipende. Covid-19 ci ha fatto toccare con mano l'importanza di elaborare modelli quantitativi per cercare di fornire scenari ai decisori. I primi modelli - a partire dai più famosi di Neil Ferguson dell'Imperial College - hanno avuto la funzione di allertare l'opinione pubblica e i politici sulla gravità della situazione e a spingere verso risposte decise come il lockdown, ma certamente partivano da dati molto parziali e, secondo i critici, hanno prodotto scenari eccessivamente pessimistici. Con l'avanzare della pandemia i modelli si sono via via raffinati.