Cinque modi per garantire che i modelli predittivi siano utili alla società: un manifesto

I modelli matematici predittivi sulla pandemia da COVID-19 hanno fortemente influenzato le decisioni dei governi e, a cascata, le vite di tutti noi. Nonostante i dati dei modelli presentino grandi incertezze, sono sovente utilizzati per giustificare le scelte politiche come dettate dalla scienza e sostenere agende predeterminate senza assumersene esplicita responsabilità, notano gli Autori di un lavoro pubblicato su Nature nel giugno scorso. Proprio per aiutare la società a esigere la qualità di cui ha bisogno dalla modellizzazione ed evitare che quest’ultima divenga ostaggio delle contese politiche, gli Autori propongono l’adesione a un insieme di regole condivise illustrate nel manifesto che traduciamo di seguito.

Nature | Vol 582 | 25 giugno 2020

di Andrea Saltelli, Gabriele Bammer, Isabelle Bruno, Erica Charters, Monica Di Fiore, Emmanuel Didier, Wendy Nelson Espeland, John Kay, Samuele Lo Piano, Deborah Mayo, Roger Pielke Jr, Tommaso Portaluri, Theodore M. Porter, Arnald Puy, Ismael Rafols, Jerome R. Ravetz, Erik Reinert, Daniel Sarewitz, Philip B. Stark, Andrew Stirling, Jeroen van der Sluijs, Paolo Vineis

Traduzione di Rosa Anselmi: http://vocidallestero.blogspot.com/2020/09/nature-cinque-modi-per-garantire-che-i.html

Originale: https://www.nature.com/articles/d41586-020-01812-9