La confusione tra fattore di rischio e causa nella comunicazione pubblica: un "rischio" evitabile?

E' il secondo esempio in pochi giorni - dopo la crociata della dermatologa contro le creme solari "tossiche" che provocano il melanoma - di un titolo di quotidiano che trasforma un fattore di rischio in una causa diretta e lineare. L'ha segnalato Maria Cristina Valsecchi su Scienza In Rete, a proposito del rischio di meningioma nelle donne che fanno uso di contraccettivi ormonali, documentato da una recente ricerca.

 

Un aggiornamento di farmacovigilanza su due progestinici, desogestrel ed etonogestrel, associati a un piccolo aumento del rischio di meningioma, è diventato sui giornali un titolo allarmante sul «rischio di tumore al cervello». Il caso mostra quanto la sintesi giornalistica possa distorcere un dato di per sé rassicurante (la farmacovigilanza funziona) e perché comunicare bene il rischio conti quanto misurarlo correttamente.

 

 La comunicazione sul rischio è davvero un compito impossibile vista la formidabile tendenza ad interpretare una probabilità frequentistica (aleatoria) in chiave di determinismo causale. In proposito ho chiesto lumi all'IA su quali bias cognitivi possono contribuire a questo radicato equivoco interpretativo, in chiave "eziologica". 

Ecco la sconfortante risposta. 

 

Bias e meccanismi cognitivi centrali.

1. Preferenza per spiegazioni monocausali / semplificazione causale (monocausal bias o single-cause fallacy)
Le persone preferiscono una sola causa chiara, necessaria e sufficiente, perché è cognitivamente più economica e narrativamente soddisfacente. Questo deriva in parte da un’applicazione eccessiva del rasoio di Occam e dalla storicità del modello monocausale di successo (malattie infettive e carenziali del XIX-XX secolo). Nei modelli multifattoriali i fattori di rischio interagiscono e il loro contributo non somma al 100% in modo additivo semplice; il pubblico e spesso i media li trattano come se lo fossero.

2. Confusione correlazione-causazione (correlation-causation fallacy)
È uno dei più frequenti nella comunicazione pubblica e nei discorsi online (studi su contenuti antivaccino, per esempio, la trovano in circa il 70% dei casi di cattiva interpretazione statistica). Un’associazione osservata viene presentata o interpretata come causa diretta. Questo è particolarmente pericoloso con studi osservazionali, che dominano la ricerca sui rischi multifattoriali.

3. Euristica della disponibilità (availability heuristic)
Cause vividе, recenti, mediatizzate o emotivamente salienti (un caso aneddotico, un fattore “nuovo” o “artificiale”) vengono sovrastimate rispetto a fattori più banali e diffusi. Un singolo fattore rischia di diventare “la causa” nella percezione pubblica perché è più accessibile mentalmente.

4. Bias di conferma e chiusura prematura (premature closure)
Una volta identificata una spiegazione semplice e plausibile, si cercano solo conferme e si trascurano le alternative o la complessità. In ambito diagnostico questo si manifesta come “fallacy of a single diagnosis”; nella comunicazione pubblica porta a messaggi del tipo “è colpa di X” che ignorano il resto del quadro.

 

5. Altri bias che amplificano l’equivoco nella comunicazione pubblica 

•  Focusing effect / isolation effect: ci si concentra su un solo aspetto del rischio, ignorando gli altri.
• Negligenza della base rate e del denominatore: si presentano o si percepiscono rischi assoluti o relativi senza contesto (popolazione di riferimento, frequenza di base).
• Framing effects e uso di rischi relativi invece di assoluti: un aumento relativo del 30% su un rischio piccolo viene percepito come “causa potente”.
• Difficoltà con il pensiero probabilistico e con l’incertezza: i rischi multifattoriali sono per definizione probabilistici e contestuali; il pubblico preferisce certezze deterministiche.

Perché i bias congnitivi sono particolarmente marcati nella comunicazione pubblica?

• I media e le campagne di sensibilizzazione privilegiamo spesso narrazioni semplici e allarmistiche (“un fattore = una malattia”) perché catturano più attenzione e sono più facili da ricordare.
• La numeracy limitata di gran parte della popolazione rende difficile assimilare concetti come rischio relativo vs assoluto, interazione tra fattori, o “fattore di rischio” vs “causa necessaria” 
• Esiste una tensione storica e concettuale tra il successo del modello monocausale (batteri, carenze) e la realtà multifattoriale delle malattie croniche; il pubblico e parte della comunicazione non hanno interiorizzato questo passaggio.

In sintesi, l’equivoco non nasce solo da “ignoranza”, ma da bias sistematici che favoriscono spiegazioni lineari e unicausali a scapito di modelli complessi, probabilistici e interattivi. Una comunicazione più efficace dovrebbe rendere esplicita la natura multifattoriale (usando frequenze naturali, confronti con rischi familiari, enfasi sul contributo relativo e sul contesto) e contrastare attivamente la tendenza a trasformare ogni fattore di rischio in “la causa”.