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Cos’è la scienza? Chi dice cos’è scienza e cosa non lo è? In base a quali criteri? Con quale autorità? La filosofia della scienza e l’epistemologia svolgono un ruolo cruciale nel rispondere a tali domande e più o meno implicitamente hanno determinato lo sviluppo della metodologia scientifica come la conosciamo oggi.

La vicenda COVID ha ben evidenziato come l’ecosistema scientifico attuale non sia guidato esclusivamente dalla ricerca della verità. Le istituzioni pubbliche e private che producono conoscenza scientifica (mediante pubblicazioni, convegni e divulgazione sui vari media), affidandosi a finanziamenti di vario tipo, ne subiscono l’influsso e a volte un forte orientamento, che non sempre coincide con il best interest dei “consumatori” di tale conoscenza.

Barbara Osimani, professore associato di filosofia della scienza presso l’Università Politecnica delle Marche ha recentemente fondato insieme al suo collega Alex Gebharter un centro di ricerca, “Center for Philosophy, Science, and Policy”, che riunisce esperti di varie competenze proprio al fine di analizzare tali dinamiche da una pluralità di prospettive: tra gli obiettivi del centro, quello di identificare ed eventualmente formalizzare le interrelazioni tra fondamenti del metodo e vincoli pragmatici della pratica scientifica.

L’abbiamo intervistata per conoscere da più vicino il centro e le sue attività, in particolare il “Master for Statistics, Data Intelligence, and the Foundations of the Sciences” che partirà a settembre 2024.

 

Prof. Osimani, com’è nata l’idea del “Center for Philosophy, Science, and Policy (CPSP)?

Mi dedico all’interfaccia tra aspetti fondativi e vincoli pragmatici nell’inferenza scientifica sin dai tempi del mio dottorato. In particolare mi sono spesso occupata di rischio farmaceutico, principio di precauzione, decisione medica e causalità. Approfondendo le implicazioni legali e di policy da un lato e la formalizzazione dell’errore scientifico dall’altra (errore casuale, sistematico, decisionale), mi sono resa conto che tali temi avevano bisogno di un quadro complessivo che potesse identificarne le dimensioni strutturali e le loro interrelazioni.

Le vicende legate alla gestione della pandemia mi hanno poi convinto che questo lavoro non potesse essere svolto in traversata solitaria e che ci fosse bisogno di uno sforzo collettivo di riflessione, anche pubblica, su questi temi.

 

 

Concretamente di cosa si occupa il CPSP? 

Il Centro svolge la sua ricerca in collaborazione con altri centri di fama mondiale, organizza conferenze, workshop e si mette a disposizione del territorio e della comunità nel rispondere alle sfide di una società “basata sulla conoscenza”. Mi occupo insieme ad Aldo Dragoni (professore associato di Intelligenza Artificiale presso la Facoltà di Ingegneria) e altri colleghi di altri atenei di sviluppare degli expert system probabilistici per sintetizzare l’evidenza scientifica e identificarne la struttura epistemica, specie in ambito di valutazione del rischio. L’idea nasce dal riconoscimento di una asimmetria inferenziale e assiologica tra valutazione del rischio e del beneficio. Nel primo caso abbiamo a che fare con evidenza frammentaria, non conclusiva, eterogenea, ma di cui si deve comunque tener conto per poter affrontare decisioni in ambito di incertezza, diversamente dall’evidenza almeno formalmente conclusiva, ad esempio sperimentale, che viene richiesta per dimostrare l’efficacia di una tecnologia (un farmaco, un dispositivo medico o diagnostico). La situazione viene complicata anche da una complesso quadro di interessi diversi e potenzialmente confliggenti da parte dei produttori di conoscenza (istituti di ricerca, industria)  e degli utilizzatori di tale conoscenza (decisori politici, professionisti, cittadini), che può facilmente indurre a comportamenti strategici, dettati cioè, non (solo) da amore per la verità, ma da scopi estranei alla ricerca scientifica, almeno in linea di principio.

Questo lavoro nasce dal progetto “Philosophy of Pharmacology: Safety, Statistical Standards, and Evidence Amalgamation” finanziato dal Consiglio Europeo per la Ricerca, da cui è nato un expert system Baysiano per la sintesi dell’evidenza in farmacovigilanza, E-Synthesis, che è stato anche il frutto di collaborazioni e scambi con varie agenzie del farmaco in Europa e con esperti internazionali di epistemologia Bayesiana, statistica e inferenza causale, come Marta Bertolaso, Giovanni Boniolo, Pierpaolo Battigalli, Nancy Cartwright, Stephan Hartmann, David Papineau, Julian Reiss, Federica Russo, Glenn Shafer, Elliott Sober, Jan Sprenger, Jacob Stegenga, Jon Williamson, “to name but a few”.

Ultimamente ci stiamo anche interessando molto a temi relativi a “science lobbyism” e “cattura del regolatore”, tema per cui ci avvaliamo della collaborazione diAndrea Saltelli e soprattuto di Nicola Matteucci e Matteo Picchio, membri a tutti gli effetti del nostro centro.

Alex Gebharter, co-direttore del CPSP, è attualmente Principal Investigator di un progetto PRIN su incertezza e ragionamento probabilistico nelle scienze (in particolare biomediche), nell’ambito del quale ospiteremo ad Ancona una conferenza internazionale sul ragionamento probabilistico nelle scienze dal 29 al 31 agosto 2024: “Probabilistic Rasoning in the Sciences”. Inoltre curiamo un ciclo di conferenze intitolato “Philosophy , Science, and Policy” che ospita filosofi, metodologi e scienziati di varie discipline in un confronto estremamente fruttuoso tra settori a volte solo apparentemente lontani. Insomma, siamo nati da poco, ma (o forse per questo), siamo molto vivaci.

 

L’offerta educativa in ambito STEM è infinita, come mai avete deciso di inaugurare l’ennesimo master su questi temi?

Innanzitutto bisogna dire che il nostro è un Master unico nel suo settore: i corsi non si limitano ad offrire nozioni tecniche e know-how specialistico a cui ricorrere nell’analisi dati e nel risolvere problemi concreti. Anche. Ma non solo. L’unicum del Master in Statistics, Data Intelligence, and Foundations of the Sciences va rintracciato nell’integrazione di corsi e tutorial su tecniche avanzate di analisi ed elaborazione dati (machine learning, deep learning, AI), tutorial su alcuni degli strumenti di maggiore diffusione (Python, STATA, R, Matlab), con corsi dedicati ai fondamenti del metodo scientifico, epistemologia e filosofia della scienza, che mirano a mettere in prospettiva e in relazione le metodologie inferenziali, contribuendo ad un loro utilizzo consapevole, con un particolare focus sulla conoscenza dei fondamenti teorici che vi soggiacciono e che, eventualmente, li giustificano.

Per messa in prospettiva intendo la messa a fuoco dell’ecosistema  scientifico animato dai vari stakeholder, con i loro diversi interessi (non esclusivamente di tipo epistemico, ma anche economico, etico-pratico, politico etc.). Quest’enfasi sottolinea anche gli elementi strategici nell’interazione tra agenti dei vari sotto-sistemi scientifici (istituzioni scientifiche, governative, socio-economiche e società in senso lato) e iscrive la pratica scientifica entro queste strutture socio-economiche.

Il fine è quello di educare una generazione di analisti, professionisti e decisori politici ad un

un approccio consapevole verso l’analisi dei dati, la sperimentazione scientifica, l’utilizzo degli strumenti di simulazione nell’inferenza scientifica e nel forecasting, e la valutazione dell’evidenza a scopo di policy.

Il profilo professionale che il Master intende formare è poliedrico e di varia estrazione: il Master si rivolge a studenti e studiosi provenienti sia dalle scienze umane che dalle discipline STEM, ma anche a professionisti che vogliono arricchire il proprio bagaglio di competenze in ambito di data analysis, science epistemology, evidence-based policy. La figura che ne emerge è essenzialmente quella di un data-analyst con un ricco bagaglio metodologico e fondativo, ma il Master può benissimo anche contribuire a formare giornalisti, politici e professionisti di qualsiasi settore (dall’economico, al sanitario al legale). 

 

 

Va bene, ma perché un Master così concepito? A che fine?

Le vicende legate alla pandemia, il circo mediatico popolato da figure prive degli strumenti adeguati per valutare l’evidenza scientifica in tutta la sua complessità, le decisioni irrazionali che ne sono seguite e i danni che queste hanno causato ci hanno molto preoccupato e abbiamo pensato che un binario nella risposta a queste sfide dovesse essere quello educativo. Ci siamo sentiti in dovere di offrire un percorso educativo che aiutasse scienziati, rappresentanti delle istituzioni, analisti e cittadini a non cadere più nelle trappole del dogmatismo scientifico o dello scetticismo nichilista, due facce della stessa medaglia.

 

 

 


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