Il potere di Statistica

della serie “Questa idea deve morire”

di Emanuel Derman
Professore d’ingegneria finanziaria, Columbia University
(Traduzione Redazione Modus)

Il potere di Statistica

Sono cresciuto tra fisici, il cui modus operandi è quello di osservare il mondo, sperimentare con esso, sviluppare ipotesi, teorie e modelli, suggerire ulteriori esperimenti e utilizzare le statistiche per analizzare i risultati, così confrontando le fantasie mentali con gli eventi reali. La statistica è semplicemente il loro strumento per confermare o smentire.

Ma oggi il mondo, e in particolare il mondo delle scienze sociali, è sempre più innamorato di statistiche e della scienza dei dati (data science, Nd.R.) come fonte di conoscenza se non di verità vera e propria. Alcune persone hanno anche sostenuto che l’analisi statistica computerizzata dei modelli sostituirà i nostri metodi tradizionali per scoprire la verità, non solo nelle scienze sociali e nella medicina, ma persino nelle scienze naturali.

Credo che dobbiamo stare attenti a non essere troppo innamorati di statistiche e della scienza dei dati e quindi abbandonare i metodi classici per scoprire le grandi verità sulla natura (e l’uomo è anche natura). Un buon esempio del potere classico è la scoperta di Keplero, nel 17° secolo, della sua seconda legge di moto planetario, che è in realtà non tanto una legge quanto il riconoscimento e la descrizione di un modello. La seconda legge di Keplero afferma che la linea di demarcazione tra il sole e un pianeta in movimento spazza aree uguali in tempi uguali. Questa profonda simmetria del moto planetario implica che quanto più un pianeta è vicino al sole, più rapidamente si muove lungo la sua orbita. Ma si noti che non vi è nella realtà alcuna linea di demarcazione tra un pianeta e il sole. L’intuizione, ancor’oggi sorprendente, di Keplero richiese l’esaminare i dati di Tycho Brahe (Ticone, N.d.R.), un lungo sforzo mentale, una raffica intuitiva – usare una linea invisibile! – e poi il controllo della sua ipotesi. I dati, l’intuizione, ipotesi, e, infine, il confronto con i dati, questo insieme è il processo radicato nel tempo.

                          La seconda legge di Keplero

La seconda legge di Keplero è in realtà una dichiarazione della conservazione del momento angolare che seguì, più tardi, dalle teorie del moto e della gravitazione di Newton. Le teorie di Newton furono così prontamente e facilmente accettate perché da esse le tre leggi verificate di Keplero potevano essere derivate. John Maynard Keynes scrisse di Newton trecento anni più tardi: “Immagino che la sua preminenza è dovuta ai suoi muscoli di intuizione che furono i più forti e più duraturi di cui un uomo sia mai stato dotato».

La statistica, il campo stesso, è una sorta di Calibano, generato da qualche parte su un’isola nella regione tra la matematica e le scienze naturali. Non è né puramente una lingua né puramente una scienza del mondo naturale, ma piuttosto un insieme di tecniche da applicare, credo, per verificare ipotesi. La statistica, isolata, può solo cercare di scoprire tendenze e correlazioni passate, assumendo che persisteranno. Ma in una famosa frase senza attribuzione, la correlazione non è causalità. La scienza è una battaglia per trovare le cause e le spiegazioni in mezzo ad una confusione di dati. Cerchiamo di non infatuarci troppo della scienza dei dati, di cui i grandi trionfi finora si limitano principalmente alla pubblicità ed alla persuasione. I dati da soli non hanno voce. Non ci sono dati “grezzi” (raw data, N.d.R.), come la saga di Keplero dimostra . La scelta dei dati da raccogliere e come rifletterci su richiede l’intuizione dell’invisibile; trarre qualcosa di buon senso dai dati raccolti richiede i classici metodi conservativi: l’intuizione, la modellazione, teorizzare, e poi, finalmente, la statistica.

    Supplemento: Introduzione ai big data e la scienza dei dati - 63 slide

  Introduzione alla serie “Questa idea deve morire”