Le ricerche della scienza sono affidabili? 1 parte

La ricerca scientifica è spesso decisamente sovrastimata; frasi del tipo:

* test clinici hanno dimostrato che...
* scientificamente provato...
* risultati nel 77% dei casi...

non fanno altro che ingenerare nella popolazione le uguaglianze:

ricerca = scienza = verità.
Anche solo fermandosi alla prima parte dell'espressione, si può tranquillamente affermare che si è in errore. Infatti:

è spesso facile trovare una ricerca che dimostri che X è vero e una che dimostri che X è falso. Le ricerche non sono ancora scienza...
Quanto appena affermato è percepito dal pubblico, a cui le ricerche sono rivolte, come una "grande confusione".
Nel 2005, uno studio pubblicato su Jama (Journal of the American Medical Association), la rivista dell’Associazione dei medici americani, dimostra che almeno un terzo delle ricerche, su terapie farmacologiche e non, vengono successivamente smentite o ridimensionate. La situazione è ancora più grave di quanto affermato nello studio.
In parole povere, per motivi di varia natura, spesso non propriamente nobili, una gran parte delle ricerche è fasulla.
La posta dei visitatori - Riceviamo circa dieci mail a settimana che ci chiedono di commentare ricerche che spuntano qua e là nel mondo, a volte in contrasto con quanto affermato nel sito. Di solito sono ricerche che passano come mode e hanno un'influenza nulla, ma non è per questo che abbiamo deciso di non commentarle. A parte il tempo necessario per farlo (alcune ricerche presentano i dati in una ventina di pagine!), non è lo scopo primario di questo sito "convincere sulle proprie posizioni". Lo scopo primario è "insegnare a ragionare correttamente con la propria testa". Questo è infatti il primo requisito di chi aspira a essere scientifico. Correttamente significa in modo logico e distaccato, senza preconcetti o emozioni che possano far prendere delle grosse cantonate.
Chi impara alcuni trucchi fondamentali arriva facilmente a eliminare una grande percentuali di ricerche, definendone alcune anche risibili, nonostante siano state condotte da prestigiosi gruppi di ricerca.

La differenza fra ricerca e scienza
La prima cosa da capire è che:

la ricerca è un punto di partenza, non un punto d'arrivo.
Se si considera la ricerca un punto d'arrivo si parte già con il piede sbagliato. Ogni equipe di ricercatori che pubblica o divulga i suoi studi lo fa (o dovrebbe farlo!) non per asserire una certezza, ma per fare in modo che altri, eventualmente allargandone i confini, confermino i risultati trovati.

Solo le ricerche che stabiliscono nessi di causa-effetto diventano scienza.
Un caso classico di decine di ricerche "miracolose" che si sono sgonfiate si trova nella lotta al cancro. Dagli anni '80 a oggi, quasi settimanalmente, i mass media portano all'attenzione del pubblico una ricerca che promette grandi passi avanti. I passi ci sono stati (molto lo si deve alla prevenzione e alla chirurgia, più che al miglioramento terapeutico), ma, a onor del vero, molto limitati. Tantissime ricerche, singolarmente significative, si sono dimostrate strade poco fruttuose.
Per valutare una ricerca occorre distinguere fra:
a) ricerche leggere
b) ricerche pesanti.
Una ricerca è leggera quando in base a considerazioni di qualsivoglia natura è lecito dubitare che arrivi a stabilire la vera causa dei fenomeni, mentre è pesante quando definisce o si avvicina molto alle cause corrette.

Correlazione e causa
Per capire i limiti della ricerca dobbiamo capire la differenza fra correlazione e causa.
La confusione fra correlazione e nesso causale è spesso amplificata dai ricercatori stessi che dimenticano la natura statistica di ciò che hanno trovato e si proclamano "sicuri" di aver trovato la causa!

Una correlazione indica cosa è meritevole di ulteriore indagine per spingersi sempre più vicino a trovare la vera causa, ricordiamoci che non definisce nessuna implicazione di causa ed effetto.
Classico il discorso sui vegetariani: se uno studio rileva che i vegetariani vivono più a lungo di coloro che mangiano carne, non si può concludere nulla perché non si può sapere se ciò sia dovuto prioritariamente all’alimentazione o se sia il risultato di altre scelte derivanti dallo stile di vita.
Non è difficile scoprire che molte correlazioni trovate dalla ricerca sono correlazioni indirette. Cioè che:

(1) in genere correlazioni (fra A e B) trovate dalla ricerca sono prive di nesso causale quando A e B dipendono entrambi da un terzo fattore C.
Ecco un ultimo esempio. Una ricerca prende in esame un campione di giocatori di pallacanestro di un'università americana e una tribù di pigmei. Si studia la percentuale di chi ha un QI (quoziente d'intelligenza) sopra il valore soglia di X in relazione all'altezza. Esiste una correlazione fra altezza e QI positivo (cioè sopra X). Quindi sostituendo il concetto di correlazione con il concetto di causa, potrei assurdamente concludere che l'altezza favorisce l'intelligenza!!!
È evidente l'assurdità della cosa, ma molti non saprebbero spiegare chiaramente dove sta il trucco. Il trucco è che (come visto nella proposizione 1 soprariportata) sia l'altezza sia il maggiore quoziente d'intelligenza dipendono dall'appartenenza al primo campione; infatti la correlazione fra appartenenza all'università e QI positivo appare a tutti più logica e causale.

L'ambiguità
Alla luce di quanto detto, è necessario non cadere nell'errore di correlazione. Ma non basta.
Dalla (1) discende che

(2) se una ricerca vuole indagare se B è una delle cause di un evento A, è necessario che prenda in considerazione tutte le altre cause di A per evitare che scambi una correlazione per causa, cioè che B dipenda da una Ci (C1, C2, ...Cn sono le altre n cause di A). Ma ciò è praticamente impossibile perché si dà per scontata la certezza che si conoscano già tutte le cause di A tranne quella che ricerchiamo!
Una correlazione evidenziata da una ricerca su A è pertanto più ambigua quanto meno si conoscono le cause del fenomeno che si sta studiando!
Dal punto di vista pratico - Vediamo di tradurre la (2) dal punto di vista pratico.
Per essere completamente definita una ricerca dovrebbe studiare un numero infinito di parametri, cosa impossibile da realizzarsi ed è ragionevole limitarsi a studiare i più importanti e sensatamente significativi. Il grave è che gran parte delle ricerche si limita a definire pochissimi parametri, mettendosi nelle migliori condizioni di trascurare altre possibili cause e quindi di ricadere nella (1).
Supponiamo che una ricerca determini che una patologia si verifica con una probabilità nettamente più alta in maschi sani superiori ai 50 anni d'età rispetto alla fascia d'età 30-40 anni. L'invecchiamento sembrerebbe pertanto la causa più importante della malattia.
Se voi avete 50 anni potreste preoccuparvi perché "aderite" al campione della ricerca che è stata condotta con la massima serietà. A questo punto però un vostro amico medico vi dice che la ricerca è del 1800 (ammesso che sia possibile) e ride delle vostre paure. Perché? Perché la malattia in questione è l'enfisema polmonare e voi non siete fumatore. Il vostro amico vi farà presente che una ricerca più recente ha dimostrato che in maschi sani non fumatori e non esposti a fumo passivo, la probabilità di ammalarsi di enfisema nella fascia d'età 50-60 è praticamente la stessa che nella fascia 30-40. È quindi il fumo la causa principale.

Le ricerche leggere lo sono proprio perché eccessivamente ambigue: sembra che abbiano tenuto in considerazione tutti i parametri più importanti mentre in realtà ne tralasciano di fondamentali.
Per esempio una ricerca è tanto più ambigua quanto il campione è generico (illusione del campione). In quest'ottica, contrariamente alla credenza comune,

hanno poco senso anche le ricerche condotte su migliaia di soggetti senza nessuna ulteriore specificazione.
La valutazione dell'ambiguità è quindi un'operazione che deve essere condotta nell'analisi di ogni ricerca. Devo chiedermi:

(3) potrei ottenere un risultato diverso specificando i parametri della ricerca in modo diverso?
Per parametri si intende il campione, le modalità, i tempi ecc., qualunque fattore che possa influenzare la correlazione trovata. Se la risposta è sì, il peso della ricerca crolla drammaticamente. È per questo motivo che bisogna prendere con le molle i risultati di ricerche che vengono diffuse solo per sommi capi.
Per esempio il solo termine "soggetto sano" è per molti scopi decisamente vago (vedasi esempio dell'enfisema), per altri potrebbe non esserlo. Altro esempio: le conclusioni di una ricerca condotta in parte su pazienti ospedalizzati (come quelle che analizzano il peso alla morte) non possono essere certo valide per pazienti sani. Non è nemmeno adattabile alla realtà una ricerca che lavora su tempi troppo brevi oppure una che opera con quantità troppo elevate o troppo modeste di una sostanza ecc.
Esercitatevi a scoprire l'ambiguità di gran parte delle ricerche, applicando la (3). Per aiutarvi, un ultimo esempio. Molte ricerche hanno sostenuto (nel senso che ne hanno visto un nesso causale) la correlazione fra i grassi saturi di origine animale degli insaccati e alcune forme di tumore all'apparato digerente. Come posso definire in modo diverso la ricerca? Per esempio, i ricercatori hanno preso in considerazione il fatto che la gran parte dei salumi contiene come conservanti nitriti e nitrati? No, perché lo screening era fatto su campioni generici della popolazione. Ecco quindi trovata l'ambiguità della ricerca. Recentemente si è scoperta infatti la correlazione fra tumore e consumo di nitriti/nitrati. Pertanto il nesso causale è più logico leggerlo come tumore-conservante che come tumore-insaccato!