“Scienza in vendita. Incertezza, interessi e valori nelle politiche pubbliche” di Codagnone, Bogliacino e Veltri
- 09 Ottobre 2018

“Scienza in vendita. Incertezza, interessi e valori nelle politiche pubbliche” di Codagnone, Bogliacino e Veltri

Recensione a: Cristiano Codagnone, Francesco Bogliacino e Giuseppe A. Veltri, Scienza in vendita: Incertezza, interessi e valori nelle politiche pubbliche, Egea, Milano 2018, pp. 236, 30 euro (scheda libro)

Scritto da Alberto Bartoccini

6 minuti di lettura

Il dibattito sul rapporto tra politica e scienza ha una storia articolata e di recente è ritornato al centro della discussione pubblica. In questo ambito si confrontano posizioni opposte: da un lato chi tende a considerare la scienza “ortodossa” come un’entità monolitica da usare come criterio per l’organizzazione della società, dall’altra il rifiuto del dato, in nome della presenza di conflitti di interessi nella produzione scientifica. Due visioni che vanno man mano radicalizzandosi, che trovano forza nell’irrigidimento e nelle lacune dell’altra: se i rimandi alle “lobby delle case farmaceutiche” risultano spesso goffi e superficiali, espressioni come “era della post-verità”, “negazionismo economico”, “complottismo”, tendono a delegittimare in partenza ogni spunto critico. In questo contesto si inserisce il libro Scienza in Vendita di Cristiano Codagnone, Francesco Bogliacino e Giuseppe A. Veltri, che offre uno studio sistematico delle interazioni tra produzione di sapere e di politiche, mostrando le ingenuità e le degenerazioni delle retoriche in voga.

L’idea di un rapporto verticale tra evidenza empirica e politiche pubbliche emerge nel Regno Unito a partire dagli anni Ottanta. Il primo governo Thatcher inaugura il processo di aziendalizzazione del settore pubblico, dando vita al cosiddetto New Public Management (NPM). La tendenza viene poi esacerbata dal mantra blairiano del “what works” che si propone di superare le vecchie ideologie e fondare ogni politica pubblica esclusivamente sulla base dell’evidenza empirica. Nasce così nel 1997 il programma delle Politiche Basate sull’Evidenza (PBE), che si circonda di un’ampia rosa di istituzioni ad hoc, centri di ricerca, think tank, che lavorano secondo metodologie prestabilite (analisi costi-benefici, Randomized Control Trials), ponendo enfasi su efficienza e quantificazione. Si instaura da allora in larga parte del mondo occidentale un vero e proprio revival tecnocratico. Scienza in Vendita si presenta come una fervida critica a tale approccio, ed alla concezione della scienza ad essa sottesa: «il binomio NPM-PBE ambisce a eliminare qualsiasi elemento politico dal processo decisionale. Si tratta di un approccio rozzamente positivista, ingenuo e parziale» (p. 35).

Il volume, attraversando alcuni dei contributi più importanti di storia e filosofia della scienza dell’ultimo secolo, delinea un’immagine più consapevole del processo di ricerca. La produzione di evidenza viene presentata come passibile di condizionamenti sociali e finanziari, oltre che soggetta a limiti epistemici e cognitivi. Forti di queste considerazioni e tenuto in debito conto delle difficoltà materiali di coordinamento nell’implementazione delle politiche, gli autori tentano poi di fornire linee guida su come reimpostare il legame tra evidenza empirica e politiche pubbliche.

Scienza, decisioni politiche ed evidenza empirica

In primo luogo, viene riconosciuta l’impossibilità di trovare fondazioni oggettive per il metodo scientifico. Di conseguenza, la scelta del metodo diviene terreno di scontro tra paradigmi  alternativi[1] e si dovrà a una forma di persuasione intersoggettiva all’interno della comunità scientifica. La ricerca della verità, lungi dall’essere garantita da un qualsivoglia metodo sperimentale, rappresenta così esclusivamente un ideale procedurale, e l’incertezza risulta ineliminabile.

Inoltre, con particolare attenzione alle scienze sociali, «i limiti dell’induzione e le difficoltà nell’isolare fattori causali dentro contesti complessi creano un bisogno creativo al momento di elaborare delle prove empiriche, a partire da ipotesi che richiedono un quadro interpretativo, e di assunzioni suppletive, che non possono mai essere completamente espulse dalla singola prova d’ipotesi» (p. 87). Le implicazioni sono molteplici. In primis, è più complesso stabilire se l’inferenza sia valida anche per contesti diversi dall’originale (cosiddetta validità esterna). Nella costruzione di una politica, diviene inoltre necessario valutare gli effetti potenziali sui terzi non beneficiari, che sono di volta in volta diversi al variare delle popolazioni di riferimento e ai problemi di implementazione. Ciò risulta particolarmente arduo se non si comprendono le ragioni nascoste, dietro il nesso causale e la mera correlazione empirica. L’approccio del what works perde di vista esattamente questo elemento[2], limitandosi ad implementare indiscriminatamente soluzioni ritenute valide sulla base di mere correlazioni empiriche.

In aggiunta, l’atto creativo alla base dell’elaborazione scientifica sarà inevitabilmente influenzato  dai valori del ricercatore, e sarà soggetto ai limiti percettivi e cognitivi propri dell’uomo. Il saggio ripercorre le principali euristiche e scorciatoie mentali rintracciate negli ultimi decenni da psicologia ed economia comportamentale, mostrando non solo come gli scienziati non ne siano esenti, ma anche l’esistenza di alcuni errori sistematici che si applicano specificamente alla comunità scientifica[3].

A questi limiti intrinseci, di carattere epistemico, si affiancano i problemi «legati alle dimensioni sociali e politiche di come le attività scientifiche sono organizzate e condotte, e anche di come la scienza si lascia trasportare o entra volontariamente nei conflitti valoriali e politici» (p. 62). Il mito del genio isolato lascia spazio all’immagine di uno scienziato che per inserirsi nella comunità è passato per un lungo apprendistato dove è stato spinto verso il paradigma prevalente, e la cui carriera dipende da un sistema di incentivi istituzionalizzato. L’attività di ricerca  è subordinata  alla capacità di trovare finanziamenti, che implica il dover soddisfare portatori di interesse: la presenza di asimmetrie  finanziarie fa tendere l’evidenza empirica in favore di chi ha più risorse.  Nel libro si presenta il caso di studio della ricerca sulle malattie cardiovascolari. La lobby dello zucchero statunitense ha sistematicamente finanziato ricerche che correlassero malattie cardiovascolari al consumo di grassi saturi, con lo scopo di distogliere lo sguardo dai rischi dell’eccessivo consumo di zuccheri (che ne sono concausa). Si noti che non parliamo in questo caso di dati contraffatti o di cattiva coscienza degli scienziati (i grassi saturi hanno infatti realmente un impatto) ma di studi rigorosi, che hanno comunque strutturalmente portato ad una evidenza distorta in virtù dell’asimmetria nei finanziamenti, con la mole di studi empirici a svolgere funzione corroborante.

Ultimo punto sollevato riguarda l’uso di indicatori (in particolare quelli compositi) nella misurazione sociale. Si tratta in ogni caso di proxy, di elementi che possono essere misurati per interpretare indirettamente un fenomeno; ma se questo è un processo chiarissimo agli scienziati che li hanno ideati e costruiti, i segnali al pubblico e ai policy maker rischiano di essere fuorvianti. Troppo spesso questi ultimi tendono ad implementare politiche con lo scopo di migliorare il risultato dell’indicatore, e non il fenomeno sottostante[4]. A maggior ragione nel contesto europeo, in cui i rappresentanti degli stati membri, una volta scalata la classifica, fanno ostruzione al cambiamento degli indici. «Un’altra funzione pubblica degli indici è di natura ‘quasi-regolatoria’ quando essi sono utilizzati dall’UE e da altre organizzazioni internazionali per stilare classifiche di paesi e mettere in atto una forma ‘morbida’ e quasi ‘indolore’ di disciplina e coercizione» (p. 161). Non è ovviamente l’uso di indicatori che viene contestato dagli autori, ma la loro accettazione acritica, che sempre più spesso li tramuta in vettore di isomorfismo istituzionale e strumento di depoliticizzazione[5].

Il “triangolo delle politiche”

Al fine di valutare l’affidabilità dell’evidenza empirica su cui fondare una politica pubblica, gli autori elaborano il “triangolo delle politiche”. L’evidenza prodotta dagli esperti e dalla società civile sono concepite come in conflitto strategico, e soggette a rischi diversi: i cittadini sono più propensi a cadere vittima di bolle, gli scienziati di cattura da parte di interessi. L’incertezza epistemica inoltre, minimizzando il rischio di essere smentiti, influisce in maniera più forte sull’evidenza prodotta dagli scienziati.

Sulla base delle combinazioni di incertezza, concentrazione di interessi e presenza di conflitto di valori sarà possibile comprendere quale tipo di soggetto avrà maggiore incentivo a produrre evidenza distorta, e individuare di volta in volta il  meccanismo decisionale  più adatto a minimizzare gli effetti di queste distorsioni. In presenza di incertezza epistemica e interessi concentrati l’evidenza degli esperti risulta inaffidabile a causa delle rendite che può generare; si suggerisce così l’adozione del meccanismo deliberativo. Con incertezza e conflitto di valori è invece l’evidenza prodotta dai cittadini ad essere distorta, e la PBE risulta l’opzione migliore. Quando al conflitto di valori si accompagna la concentrazione di interessi, il semplice fatto che l’incertezza epistemica sia bassa non risolve la diatriba, e la soluzione proposta è mettere a confronto due visioni parziali in un conflitto negoziato. Si noti come secondo questo schema la PBE sia auspicabile in un solo specifico scenario[6]: il rapporto verticale tra evidenza e politiche è così spezzato, e viene rivendicata la complessità delle interazioni tra le due.

Gli argomenti qui presentati non manifestano un rifiuto della scienza, né vogliono rappresentare un “attacco alla ragione”. La consapevolezza che la verità non può essere raggiunta o addirittura è mutevole, che la scienza è intrinsecamente soggetta a miopia, che il ricercatore è al contempo agente attivo e soggetto passivo di rapporti di potere e che l’accademia agisce in perenne condizione di incertezza e conflitto valoriale, non può e non deve creare sfiducia verso la possibilità che il dibattito scientifico possa indirizzare e migliorare il modo in cui viviamo e organizziamo la società.

Ma è un necessario strumento di difesa contro la pretesa antidemocratica di superiorità intrinseca della scienza ortodossa. È un invito alla sua democratizzazione, ad un suo uso più consapevole, al miglioramento della stessa.


[1]Il riferimento primario è alla letteratura post-positivista di filosofia della scienza; in particolare Kuhn (1962) e Lakatos (1970a).

[2]Esemplificative di questo approccio le raccomandazioni del Washington consensus per lo sviluppo economico dei paesi arretrati, completamente prive di ogni considerazione per le specificità territoriale, e risoltesi in una “lista della spesa” di riforme istituzionali.

[3] Un esempio è quello della “course of knowledge”, ovvero la tendenza degli esperti a proiettare nel proprio interlocutore lo stesso livello conoscitivo, rendendo complesso predire correttamente il loro comportamento.

[4] Si pensi allo sbandieramento degli effetti positivi del Jobs Act sul tasso di disoccupazione, dato che nasconde una crescente precarietà e sottoccupazione.

[5] Caso molto interessante è quello degli indici PISA per la misurazione delle performance dei sistemi scolastici. La competizione tra paesi da giocarsi sugli indici porta in questo caso ad un appiattimento dei programmi scolastici sul modello proposto dagli ideatori dell’indice. Un primo risultato è la graduale perdita di specificità territoriale dell’istruzione, con tutto il carico di perdita di sapere e diversità che l’omologazione comporta. Inoltre, questo processo non è esplicitato e frutto di una discussione su scopi e metodi dell’istruzione pubblica, ma guidato da organismi tecnici, che formalmente rivestono una differente funzione e non sono soggetti ad accountability.

[6] Anche nel caso soggetto a tutti e tre gli ordini di problemi, la PBE risulta la scelta peggiore, dal momento che lo scienziato può fornire informazione inaccurata con un basso rischio di essere scoperto. Cfr. p. 191

Scritto da
Alberto Bartoccini

Nato nel 1996. Laureato in Economia, Mercati e Istituzioni all'Università di Bologna, studia Logica, Filosofia e Storia della Scienza presso l'Università degli Studi di Firenze. Presidente di Rethinking Economics Bologna. Si occupa primariamente di metodologia e storia dell'analisi economica.

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