Dati storici



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Spesso mi capita di imbattermi in rete in articoli che, basandosi sull’analisi di una serie di dati storici, sostengono una qualche teoria più o meno verosimile. In genere tutto verte sull’identificazione di specifiche tendenze o periodicità all’interno di un grafico che riporta un certo dato all’interno di un determinato arco temporale.

Grafici di questo tipo sono utilizzati in tutte le discipline. Ad esempio in ambito economico o finanziario, nell’analisi del clima o di eventi catastrofici come eruzioni, terremoti o estinzioni di massa, o anche semplicemente per analizzare le vendite di un certo prodotto o i flussi turistici verso una determinata regione.

Una volta riportati sul grafico, i dati possono spesso mostrare andamenti o ricorrenze così chiare che viene naturale costruirci sopra una qualche teoria che le spieghi. Tuttavia, fare un’analisi di dati storici è in realtà molto più complesso di quanto si possa far credere e non è inusuale che determinate tendenze o periodicità abbiano cause ben diverse da quelle ipotizzate.

Una prima causa riguarda l’acquisizione stessa del dato. Dato che parliamo di dati storici, ovvero di dati presi in epoche diverse, la loro affidabilità non è costante nel tempo così come non sono le stesse le procedure, le frequenze e gli strumenti utilizzati per acquisirli. È abbastanza ragionevole pensare, ad esempio, che con il passare del tempo gli strumenti diventino più accurati, la frequenza di acquisizione e la copertura del territorio siano maggiori, la competenza dei ricercatori e di coloro che effettuano le misure migliorino.

Pensate ad esempio ai cicli delle macchie solari. Ci sono dati storici validi e continuativi a partire dal 1750, ma già dal 1600 ci sono comunque registrazioni sufficientemente affidabili anche se non con la stessa frequenza che nei secoli successivi. Ne consegue che alcuni periodi di minima, come quello di Maunder dal 1645 al 1715 e quello di Dalton dal 1790 al 1830 siano eventi molto affidabili, ovvero realmente avvenuti. Se andiamo più indietro, invece, abbiamo molte osservazioni ma non con la stessa frequenza e affidabilità, per cui eventuali minimi potrebbero non corrispondere a reali eventi storici, ma solo a mancanza di dati.

Una seconda causa riguarda la definizione stessa del dato, o meglio, della grandezza associata a un certo dato. Pensate ad esempio al cosiddetto “paniere”, ovvero quell’insieme di beni e servizi che rappresenta gli effettivi consumi delle famiglie in uno specifico anno. Si tratta di un insieme variabile e quindi può essere molto complesso paragonare i dati relativi a un decennio rispetto a quelli inerenti un altro decennio. Questo non vuol dire che non si possano fare analisi su questo genere di dati ma solo che bisogna fare molta attenzione nell’affermare che esistano specifiche tendenze o ricorrenze.

Il terzo problema riguarda la contestualizzazione. Spesso un dato è influenzato da molteplici cause e nei vari periodi storici alcune di queste cause possono avere la prevalenza su altre. Questo vuol dire che determinati minimi o massimi così come incrementi o decrementi possono non essere comparabili e quindi gli andamenti e le ricorrenze che dovessero risultare nel grafico potrebbero non essere legate da una causa comune ma essere semplicemente il risultato di eventi del tutto diversi.

Pensate ad esempio alle estinzioni di massa. Alcune sono relative ad eventi che possono effettivamente avere una certa periodicità, come l’esplosione di caldere e supervulcani, altre legate ad eventi del tutto casuali come l’impatto di un asteroide o l’emissione di raggi X da parte di una lontana supernova. Analizzando gli ultimi 542 milioni di anni, sembra esserci una periodicità nelle estinzioni di circa 27 milioni di anni, ma è piuttosto difficile dire se si tratti di una reale ricorrenza o sia piuttosto il risultato di una periodicità diversa integrata da una serie di eventi unici e casuali.

C’è anche da considerare il fatto che non sappiamo esattamente quante specie si estinsero nei vari periodi ma al più possiamo analizzare la densità di fossili delle specie marine. Dato che non tutte le specie hanno generato fossili e che non sappiamo il rapporto fra specie marine e specie non marine nelle varie epoche, il dato è comunque non necessariamente rappresentativo in percentuale dell’effettivo tasso di estinzione. D’altra parte è comunque un dato che ha una sua validità e sul quale si può provare a sviluppare delle ipotesi, purché lo si contestualizzi a partire da altri dati e misurazioni.

Detto questo, ci sono a volte delle rappresentazioni di dati storici nei quali la completa decontestualizzazione assume comunque un significato. Un esempio è la mappa storica delle 2053 esplosioni nucleari che hanno avuto luogo tra gli anni 1945 e 1998. Questa mappa, realizzata dall’artista giapponese Isao Hashimoto, non entra in merito di quali contingenze storiche hanno portato alcuni Paesi a incrementare o ridurre il numero di test di armi nucleari sul nostro pianeta, ma si limita a mostrare tempi, luoghi, intensità e frequenze nell’arco temporale suddetto.

È evidente che una mappa di questo tipo non rappresenta uno strumento valido di analisi storica della geopolitica legata allo sviluppo delle armi nucleari negli ultimi cinquant’anni, ma dà un’idea molto precisa di quanto e quando alcuni Paesi abbiano investito in questo settore. Alla fine, per quanto uno possa essere cosciente delle logiche, giuste o sbagliate che siano, che hanno portato quei Paesi ad effettuare i test in questione, guardare questa interessante animazione lascia l’amaro in bocca al pensiero di quanto si sia investito in una ricerca che più di una volta ha messo in pericolo il nostro mondo e che, vista dall’esterno, sembra davvero insensata.

Concludendo, sebbene non sia corretto, in linea di massima, riportare una serie di dati storici senza alcuna contestualizzazione o analisi puntuale non solo delle cause ma anche delle modalità di acquisizione degli stessi dati nel corso del tempo, ci sono a volte alcune rappresentazioni visive di dati che, proprio grazie a quella decontestualizzazione che rimuove qualsiasi potenziale spiegazione o giustificazione, ci fanno arrivare un messaggio forte il quale, persi nei dettagli di un’analisi puntuale, poteva esserci sfuggito.

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