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Alcuni lavori fatti negli ultimi 10 anni nel campo della psicologia cognitiva hanno studiato come funziona la mente e in particolare come avviene la presa di decisione in ambienti con un elevato grado di incertezza. Questi studi hanno mostrato che le indicazioni di probabilità migliorano il processo decisionale.
Per studiare come l’incertezza è percepita dal pubblico, si effettuano esperimenti in laboratorio: si chiede a persone del pubblico (si tratta di persone non esperte del settore) di prendere decisioni in un ambiente controllato. Per esempio, la decisione di emettere avvisi di gelo per gli agricoltori sapendo che gli agricoltori potrebbero in tal caso dover intervenire con misure di protezione per le loro coltivazioni, ma al tempo stesso evitare di emettere troppi avvisi poiché queste protezioni possono risultare costose. Le previsioni sono basate su casi reali ma leggermente manipolate, in modo che una parte dei partecipanti riceve una previsione puramente deterministica (temperatura minima del giorno) e l’altra parte riceve anche una componente probabilistica con la probabilità che la temperatura minima sia uguale o inferiore a 0°.
Da questi esperimenti è risultato che le persone hanno maggiore fiducia e prendono decisioni migliori quando possono avvalersi di una previsione probabilistica.
E poiché le variabili ambientali sono controllate, il che significa che sono le stesse per tutti, si può dedurre da questo tipo di esperimento che l’influenza dei dati probabilistici è fondamentale nel processo decisionale. Si sono potuti identificare quali sono i fattori che influenzano il modo in cui le persone comprendono e utilizzano le informazioni meteorologiche. Questo tipo di approccio permette inoltre di evitare le insidie legate alle domande dirette, considerando che comunque gran parte delle decisioni sono prese in maniera inconscia.
L’esempio della manutenzione stradale
In concreto, è stato condotto un esperimento di laboratorio che ha simulato una presa di decisione nell’ambito della manutenzione stradale. Si trattava di decidere se fosse necessario salare o meno la strada, e questo prima che la temperatura scendesse sotto gli zero gradi. Pertanto, la decisione doveva basarsi su una previsione della temperatura minima durante la notte. In questo contesto, si disponeva di un budget globale per l’intero test di 36’000 $ (l’esperimento si svolge infatti negli Stati Uniti). Il costo per ogni trattamento di salatura era fissato a 1000 $, mentre la multa da pagare in caso di mancata salatura con temperature che poi sarebbero scese in realtà al di sotto degli zero gradi era di 6000 $. Questa decisione viene presa 60 volte (che corrisponde a un periodo di circa 2 mesi). Alla fine di ogni “mese”, viene calcolata una valutazione della “fiducia nella previsione”.
I risultati di queste simulazioni mostrano una maggiore fiducia e decisioni migliori: meno salatura quando la probabilità di scendere sotto 0° è bassa e più salatura delle strade quando la probabilità è alta.
Decisioni economicamente razionali
La strategia economicamente più razionale in questo tipo di situazione sarebbe quella di determinare a partire da quale momento il costo presunto di una multa equivale al costo del trattamento: in questo caso, nel nostro esempio, appena abbiamo una probabilità del 16,7% (1000/6000), avremmo la stessa quantità di denaro speso per una multa come per il trattamento di salatura. La strada dovrebbe quindi essere trattata non appena la probabilità di congelamento è del 17%.
Questo caso mostra che una misura o un’azione dovrebbe essere presa anche quando il rischio o la probabilità di verificarsi è bassa. E questo tipo di situazione è molto interessante perché è molto simile alle situazioni di eventi meteorologici estremi.
Chiaramente le persone non sono razionali: le decisioni non seguono la curva arancione del grafico. Tuttavia, la curva che rappresenta le decisioni prese con le probabilità è più vicina alla curva arancione rispetto alla curva che riprende i numeri delle decisioni prese con le previsioni deterministiche.
I consigli di comportamento
Nell’ambito di questo esperimento, si è voluto anche provare a dare dei consigli di comportamento (per esempio: la salatura è consigliata) ai partecipanti al test, per vedere se questo avrebbe migliorato la presa di decisione. Ne è risultato che le persone non prendono sul serio i consigli se non sono accompagnati da una probabilità. Dopo 3 o 4 consigli, questi non sono più stati considerati nel processo decisionale del gruppo con a disposizione solo previsioni deterministiche. Le migliori decisioni sono prese quando la previsione è accompagnata da una probabilità e da un consiglio.
In effetti, tutti sanno che le previsioni del tempo includono un’incertezza. Riconoscere e quantificare questa incertezza aumenta la fiducia delle persone nella previsione.
Aggiungere una probabilità e un consiglio a una previsione, specialmente nel caso di un evento estremo, indica anche che, sebbene la probabilità che un evento si verifichi sia bassa, prendere delle misure è giustificato considerando le potenziali conseguenze, che potrebbero risultare molto importanti.
Durante i diversi esperimenti condotti in questo contesto, si è osservato che le previsioni probabilistiche hanno permesso di ridurre l’eccessiva assunzione di rischi così come anche la negazione del rischio.
Un’ultima considerazione scaturita da questo studio riguarda il livello di istruzione dei partecipanti, che non ha influenzato le modalità nelle prese di decisioni.
Dettagli su questo studio (in inglese): HIWeather Workshop 2020 : Communicating about High Impact Weather
Altri contributi:
– Previsioni probabilistiche
– Classi di probabilità nel bollettino meteorologico
– Blog del 25 marzo 2021