Daniele Fanelli è senior research scientist presso la Stanford University e membro della Commissione per l’etica e la bioetica del Cnr. Lavora al Meta-research innovation center di Stanford (Metrics), dove indaga con metodi quantitativi la natura della scienza e suoi possibili problemi, in particolare frodi e distorsioni. Si è formato come naturalista ed etologo alle università di Firenze e di Copenhagen, e ha svolto ricerche presso le università di Edimburgo, Leuven, London School of Economics e Montréal
Come vorreste la scienza? Accessibile, stimolante ma soprattutto certa. È proprio su quest’ultimo concetto, e sull’oggettività della scienza, che i ricercatori delle università di Stanford (Usa) e Leiden (Paesi Bassi) hanno indagato, per capire quanto e come vengono “gonfiati” i risultati della ricerca e se ci sono fattori di rischio, aspetti ricorrenti o pregiudizi – ciò che gli scienziati chiamano ‘bias’ – che ne pregiudichino in qualche modo l’oggettività.
L’articolo “Meta-assessment of bias in science”, pubblicato oggi nei Proceedings of the National Academy of Sciences, propone una mappa dei bias più ricorrenti per le 22 le discipline scientifiche analizzate, fra le quali fisica e space science. Vengono esaminati 7 possibili indicatori di criticità che potrebbero influenzare i risultati scientifici, come la scelta d’un campione troppo ridotto rispetto alle conclusioni che si traggono (small-study effect), oppure la pubblicazione anticipata dei risultati più sbalorditivi o controversi (early-extremes effect). Gli autori prendono anche in considerazione aspetti quali la pressione a pubblicare determinata da incentivi governativi, l’appartenenza degli autori ad aziende private, la dimensione e la diversità geografica del team, l’età lavorativa, l’appartenenza al genere maschile e, ovviamente, l’integrità individuale. Questi modelli vengono trasformati in ipotesi verificabili e vengono associati a predizioni misurabili.
L’indagine è condotta su oltre tremila meta analisi, per un totale di circa 50mila ricerche. «Il nostro studio ha verificato con una precisione molto maggiore di quanto sia mai stato fatto in precedenza diverse ipotesi circa la prevalenza e le cause dei bias», dice Daniele Fanelli, primo autore della pubblicazione, ricercatore al Meta-Research Innovation Center di Stanford (Metrics) e membro della Commissione per l’etica della ricerca e la bioetica del Cnr, per la quale ha redatto le Linee guida per l’integrità nella ricerca e coordina la sotto-commissione per le frodi scientifiche.
Se in cima alla lista si è piazzata di gran lunga la distorsione dovuta a studi troppo piccoli, non sono invece emerse differenze di propensione ai bias fra le ricerche condotte da uomini e quelle condotte da donne, e nemmeno fra paesi dov’è forte l’incentivo a pubblicare – come avviene negli Stati Uniti – e paesi dove lo è meno. Conclusioni, notano gli autori, che confermano, con una precisione molto maggiore, gli studi precedenti sulle ritrattazioni e le correzioni.
«Un risultato importante è che questi bias sono distribuiti in modo molto irregolare: alcuni ambiti di ricerca presentano dei livelli di imprecisione preoccupanti, mentre alcune discipline non sono quasi toccate», sottolinea Fanelli a Media Inaf. «Molti accademici nelle scienze sociali sembrano offendersi, quando si suggerisce che la loro ricerca è “morbida”, cioè meno precisa. Ma ciò sembra essere tangibilmente vero e, fatto più nuovo e interessante, non è tanto un problema di disciplina, o di metodi, ma sembra aver direttamente a che vedere con la complessità dei fenomeni studiati. Il che suggerisce che esistano campi più o meno morbidi anche nella fisica».
«In sostanza», spiega Fanelli, «più si sale nella scala di complessità dei fenomeni studiati da un dato campo di ricerche, più si vedono tangibili e misurabili i segni di una difficoltà per quel campo di ricerche nel fare rapidi progressi». E l’astrofisica? «L’astrofisica, rappresentata nel nostro studio dalla categoria space science, è quella che più spesso riporta risultati negativi, in sostanza avvicinandosi più di ogni altra disciplina all’ideale popperiano di progresso per falsificazione».
Per saperne di più:
- Leggi su Pnas l’articolo “Meta-assessment of bias in science”, di Daniele Fanelli, Rodrigo Costas e John P. A. Ioannidis