Com_10_capp13_14

PERCEZIONE E COMUNICAZIONE DEL RISCHIO:
GIUDIZI, DECISIONI E COMPORTAMENTI
IRRAZIONALI
RAZIONALITA’ E DECISIONE
Siamo davvero liberi quando prendiamo una decisione, quando
esprimiamo un giudizio, quando valutiamo un rischio?
O siamo invece influenzati da fattori di cui non siamo
consapevoli?
TRAPPOLE COGNITIVE
• Incoerenze decisionali
• Distorsioni di giudizio
Risultato di effetti
contestuali
M.C. Escher - Sky and Water I, 1938
ILLUSIONI PERCETTIVE
Illusione di Müller - Lyer
la realtà percepita NON corrisponde
• alla realtà fisica (le due linee hanno la stessa
lunghezza)
• a quello che sappiamo (le due linee hanno la
stessa lunghezza
ILLUSIONI PERCETTIVE
 Errore sistematico - prevedibile
 Errore sistematico - prevedibile
 L’illusione persiste
ILLUSIONI PERCETTIVE
le facce superiori
di questi cubi sono
tutte uguali
© PAOLA BRESSAN, IL COLORE DELLA LUNA. LATERZA, 2007
ILLUSIONI PERCETTIVE
© PAOLA BRESSAN, IL COLORE DELLA LUNA. LATERZA, 2007
fisicamente, questi due
anelli hanno lo stesso
colore
© PAOLA BRESSAN, IL COLORE DELLA LUNA. LATERZA, 2007
fisicamente, questi due
anelli hanno lo stesso
colore
l’anello piccolo appare
rossastro perché si trova
su sfondo blu;
l’anello grande appare
bluastro perché si trova
su sfondo rosso
l’esaltazione della
differenza fra i colori di
due superfici vicine si
chiama contrasto
© PAOLA BRESSAN, IL COLORE DELLA LUNA. LATERZA, 2007
ILLUSIONI COGNITIVE
Le illusioni cognitive sono
sistematiche, prevedibili,
persistenti e riguardano sia i
non esperti sia gli esperti
M.C. Escher - Relativity, 1953
Per comunicare in modo efficace è necessario essere a
conoscenza dei meccanismi psicologici che producono le
distorsioni cognitive
* distorsione cognitiva sistematica: BIAS
Comunicazione di benefici e rischi:
 Effetto framing
Comunicazione attraverso i numeri:
 Effetto del formato numerico
PREFERENZE (IN) COERENTI
IL PRINCIPIO DI INVARIANZA DESCRITTIVA
Problema 1 – Che cosa scegli?
Guadagnare sicuramente 900 €
Guadagnare 1000 € con il 90% di probabilità
Il valore soggettivo di un guadagno di 900 € è
maggiore del 90% del valore di un guadagno di 1000 €
Problema 2 – Che cosa scegli?
Perdere sicuramente 900 €
Perdere 1000 € con il 90% di probabilità
La perdita sicura è molto avversiva e spinge a correre
il rischio
EFFETTO FRAMING
L’espressione di una preferenza non dovrebbe dipendere dal
modo in cui sono descritte le opzioni
In condizioni di
incertezza o di
rischio le
persone violano
il principio di
invarianza
Amos Tversky
Daniel Kahneman
Nobel per l’Economia, 2002
Effetto Framing
EFFETTO FRAMING
Messaggi con lo stesso contenuto
ma formulati in modo differente
hanno un diverso impatto sui processi di giudizio e decisione
Le persone rispondono in modo diverso quando uno stesso
problema è descritto sottolineando
gli aspetti positivi
oppure
gli aspetti negativi
delle opzioni tra cui scegliere
(Tversky & Kahneman, 1981)
Studio originale (Tversky & Kahneman, 1981)
La malattia asiatica (Asian Disease Problem)
Gli USA si stanno preparando ad affrontare
l’epidemia di una nuova malattia molto contagiosa
che potrebbe provocare la morte di 600 persone
Immagina di scegliere uno dei seguenti interventi:
Programma A: 200 persone si salvano
Programma B: 1/3 di probabilità di salvare tutti
e 2/3 di probabilità di non salvare nessuno
Studio originale (Tversky & Kahneman, 1981)
La malattia asiatica (Asian Disease Problem)
Gli USA si stanno preparando ad affrontare
l’epidemia di una nuova malattia molto contagiosa
che potrebbe provocare la morte di 600 persone
Immagina di scegliere uno dei seguenti interventi:
Programma C: 400 persone muoiono
Programma D: 1/3 di probabilità che nessuno muoia
e 2/3 di probabilità che muoiano tutti
Risultati
Programma A
200 persone si salvano
Programma B
1/3 di probabilità di salvare tutti
e 2/3 di probabilità di non salvare nessuno
A: 72%
B: 28%
Programma C
400 persone muoiono
Programma D
1/3 di probabilità che nessuno muoia
e 2/3 di probabilità che muoiano tutti
C: 22%
D: 78%
1) l’aspetto di variabiltà relativa all’esito dei
programmi?
 Opzione certa vs. opzione incerta
No: infatti non preferiamo sempre l’opzione certa
2) Formulazione linguistica?
 Vite salvate vs. vite perdute
Le persone preferiscono:
Le opzioni con esito certo quando descritte in termini positivi
Le opzioni con esito incerto quando descritte in termini negativi
La teoria del prospetto
(Tversky & Kahneman, 1979)
Effetto Framing
Quando le persone prendono decisioni in condizioni di incertezza
(a) percepiscono le diverse opzioni in termini
di potenziali guadagni (gain) o potenziali perdite (loss)
rispetto ad un punto di riferimento neutro
(b) considerano le perdite più importanti dei corrispondenti
guadagni (avversione per le perdite)
(c) sono più propensi a fare scelte rischiose nel dominio
delle perdite
La funzione di valore soggettivo
(Kahneman e Tversky, 1979)
Effetto Framing
Valore
soggettivo
+
Funzione di valore soggettivo
Guadagni
- 600 - 400
+ 200
Esito oggettivo
+ 600
Perdite
a) Le persone percepiscono le diverse opzioni in termini di potenziali
guadagni o potenziali perdite rispetto ad un punto di riferimento neutro
il punto di riferimento è la morte di 600 persone se non si
fa nulla; perciò ogni eventuale sopravvissuto costituisce
un guadagno
Valore
soggettivo
+
- 600
Guadagni
+ 200
- 400
+ 600
Esito oggettivo
Perdite
-
il punto di riferimento è la
situazione attuale, in cui
nessuno è ancora morto;
perciò ogni eventuale morto
costituisce una perdita
Valore
soggettivo
+
Guadagni
- 600 - 400 - 200
+
200
Perdite
-
+
400
+
600
Esito
oggettivo
La funzione di valore soggettivo
(Kahneman e Tversky, 1979)
Effetto Framing
Valore
soggettivo
+
Guadagni
Funzione di valore soggettivo
- 200
+ 200
Esito oggettivo
Perdite
b) si considerano le perdite più importanti dei corrispondenti guadagni
(avversione per le perdite). È più spiacevole perdere 200 di quanto non
sia piacevole vincere 200.
La funzione di valore soggettivo
(Kahneman e Tversky, 1979)
Effetto Framing
Valore
soggettivo
+
Guadagni
Funzione di valore soggettivo
- 600
- 400
Esito oggettivo
+ 200
+ 600
Perdite
c) sono più propense a fare scelte rischiose nel dominio delle perdite
La teoria del prospetto
(Tversky & Kahneman, 1979)
Effetto Framing
(a) Le persone sono maggiormente disposte ad accettare
situazioni rischiose (sono risk seeking) quando le opzioni
sono presentate in termini di possibili perdite e
conseguenze negative (loss frame)
(b) preferiscono situazioni certe (sono risk averse) quando le
stesse opzioni sono presentate in termini di possibili
benefici e conseguenze positive (gain frame)
L’EFFETTO FRAMING NELLA COMUNICAZIONE
Se si individuano i processi cognitivi sui quali si basa
l’elaborazione dell’informazione in un compito decisionale,
diventa possibile indirizzare il comportamento delle
persone
È possibile presentare quasi tutte le informazioni nei termini
dei loro potenziali benefici o dei loro potenziali costi
PREVENIRE E CONTROLLARE
Effetto Framing
Efficacia di un volantino
che promuoveva l’auto-esame
al seno per la diagnosi di possibili
alterazioni
Meyerovitz, B.E., Chaiken, S. (1987). The effect of message framing on breast
self-examination attitudes, intentions, and behavior. Journal of Personality and
Social Psychology, 52, 500-510.
Se fai l’auto-esame al seno potrai imparare
com’è il tuo seno normale e in salute, e sarai più pronta a
notare un qualsiasi cambiamento o anormalità che si potrebbe
presentare con l’andare degli anni.
La ricerca mostra che le donne che si sottopongono
all’auto-esame al seno hanno una maggiore probabilità di
identificare un eventuale tumore nelle sue fasi precoci e più
trattabili.
Se non fai l’auto-esame al seno non potrai imparare com’è il
tuo seno normale e in salute, e sarai meno pronta a notare un
qualsiasi cambiamento o anormalità che si potrebbe presentare
con l’andare degli anni.
La ricerca mostra che le donne che non si sottopongono
all’auto-esame al seno hanno una minore probabilità di
identificare un eventuale tumore nelle sue fasi precoci e più
trattabili.
L’EFFETTO FRAMING NELLA COMUNICAZIONE
Rispetto al gruppo che aveva ricevuto il
messaggio formulato in termini di guadagno:
messaggio
formulato in
termini di perdita
Test immediato
Follow-up a 4 mesi
maggiore
intenzione ad
eseguire
l’auto-esame
adesione a tale
pratica in misura
maggiore
Frame di perdita: mammografia, amniocentesi, test HIV
Frame di guadagno: uso del preservativo, creme solari
L’EFFETTO FRAMING NELLA COMUNICAZIONE
Rothman e Salovey (1997)
 prevenzione
comportamenti di mantenimento dello stato di salute
- non comportano rischio
frame di guadagno (Rothman et al.,1993)
 individuazione
comportamenti di controllo dello stato di salute
- comportano un certo rischio
frame di perdita (Banks et al., 1995)
EFFETTO FRAMING
Meglio la carne grassa o la carne magra?
Levin e Gaeth (1988)
Compito dei partecipanti:
Valutare un ipotetico acquisto di carne di manzo macinata
EFFETTO FRAMING
Meglio la carne grassa o la carne magra?
good tasting
greasy
high quality
fat
bad tasting
greaseless
low quality
lean
DESCRIZIONE VERBALE
Positiva
75% carne magra
Negativa
25% carne grassa
(75% lean)
(25% fat)
diff.
Lean/Fat
5.15
2.83
2.32
High/Low quality
5.33
3.66
1.67
Greasless/Greasy 4.49
2.96
1.53
Good/Bad taste
4.43
1.26
5.69
Le due formulazioni sottolineano
due aspetti
della stessa informazione
Questi studi forniscono indicazioni utili per la comunicazione
persuasiva focalizzata sulla salute personale
La possibilità di influenzare le
scelte delle persone selezionando
descrizioni del problema che
favoriscono alcune alternative di
comportamento rispetto ad altre
rappresenta allo stesso tempo
un’opportunità e un potenziale
problema
DIMENSIONE ETICA
PREFERENZE (IN) COERENTI
Principio di Compatibilità
Shafir (1993)
Scegliere un’opzione:
attribuiamo un peso maggiore alle caratteristiche positive
delle opzioni
Rifiutare un'opzione:
attribuiamo un peso maggiore alle caratteristiche negative
PREFERENZE (IN) COERENTI
Immaginiamo di dover fronteggiare un’emergenza per la
quale sono disponibili due piani A e B
A molto efficace
B mediamente efficace
ma 20% rischi
ma 5% rischi
Quale sceglieresti fra i due piani?
Gli effetti benefici di A saranno più salienti
Quale rifiuteresti fra i due piani?
Gli effetti negativi di A saranno più salienti, favorendo il piano B
La decisione a cui giungiamo dovrebbe essere la stessa,
scegliere e rifiutare dovrebbero essere complementari ma
non è così.
RISCHI E PERICOLI
DEFINIZIONI DI RISCHIO
Le definizioni di rischio condividono tre aspetti principali:
(Yates e Stone, 1992)
 La possibilità di perdere qualcosa o di subire un qualche
danno
 L’importanza di ciò che si perde o del danno che si
subisce
 L’incertezza associata
a quella perdita o a
quel danno
RISCHIO E PERICOLO
Rischio e pericolo sono termini che nel linguaggio comune
vengono usati spesso come sinonimi.
Con questi termini ci si riferisce ad eventi con conseguenze
spiacevoli, talvolta letali, come un terremoto, una valanga,
un infarto, un incidente automobilistico, un incendio,
un’esplosione
RISCHIO E PERICOLO
Pericolo
Un evento si definisce pericoloso perché le conseguenze
negative sono certe (terremoto)
Il pericolo è reale, concreto, definibile.
Rischio
Un evento si definisce rischioso perché le conseguenze
negative sono potenziali e la gravità è variabile (fumare)
Il rischio è la probabilità di entrare in contatto con il
pericolo e la gravità di tale danno
RISCHIO
Esempio:
Guidare l’auto è un’attività
rischiosa
Gli effetti negativi potenziali di
tale attività dipendono da
quanto l’autista adotterà
comportamenti ritenuti non
adeguati ad una “guida sicura”
(velocità, alcool, droga, ecc.),
ma anche da condizioni
oggettive (di traffico, ambientali,
di sicurezza del mezzo, ecc.)
sfavorevoli.
Rischio di eventi frequenti e di eventi singoli
Eventi frequenti
I rischi di eventi frequenti sono facilmente calcolabili poiché
si dispone di dati relativi alla frequenza con cui si sono
manifestati in passato
Eventi singoli
I rischi di eventi singoli sono difficili da calcolare poiché non
si dispone di dati relativi alla loro frequenza di occorrenza
Valutare il rischio di eventi frequenti
Qual è il rischio di incorrere in un incidente fatale per
coloro che utilizzano la motocicletta o lo scooter?
rapporto tra il numero dei
veicoli a due ruote circolanti
in un anno e gli incidenti
mortali che si verificano
nella stessa unità di tempo.
Valutare il rischio di eventi frequenti
esempio
Si può misurare la rischiosità del lavoro domestico
gli infortuni domestici sono 2 milioni e 800 mila ogni anno
L'incidenza aumenta se
si parla di anziani
(12 ogni 100 abitanti)
di bambini fino a 5 anni
(9 ogni 100 abitanti).
Valutare il rischio di eventi singoli
E’ allo studio un test per la diagnosi di una certa malattia.
Ecco le informazioni relative alla malattia e ai risultati del
test:
- Una persona sottoposta al test ha il 4% di probabilità
di aver contratto la malattia
- Se una persona ha contratto la malattia, ha il 75% di
probabilità di avere una reazione positiva al test
- Se una persona non ha contratto la malattia, ha
comunque il 12.5% di probabilità di avere una
reazione positiva al test
Valutare il rischio di eventi singoli
Immaginate che Giovanni venga sottoposto al test.
Se ha una reazione positiva, qual è la probabilità che abbia
contratto la malattia?
Valutare il rischio di eventi singoli
… ecco che cosa succede con un campione di medici
La maggioranza fornisce una risposta media del 75%
corrispondente all’attendibilità del test
(proporzione di risultati positivi riportati dal test tra le
persone effettivamente ammalate)
Valutare il rischio di eventi singoli
altro esempio
decisione medica (Eddy, 1982)
qual è la probabilità che una certa signora X
abbia un tumore al seno
se la mammografia è positiva?
di quali informazioni deve tenere conto il
medico per formulare una diagnosi corretta?
incidenza del tumore nella popolazione di riferimento
l’età è importante
per la signora X la probabilità di avere un tumore è del
10%
limiti dell’esame mammografico (nessun test produce
esiti certi)
attendibilità
falsi positivi
90%
20%
la mammografia risulta positiva
per valutare correttamente la probabilità che la signora X
abbia effettivamente un tumore
il medico deve applicare il
teorema di Bayes (monaco olandese, XVIII secolo)
combinazione di informazioni differenti per
calcolare correttamente la probabilità
CONDIZIONALE di eventi specifici
p(positivo|malato) p(malato)
p(malato|positivo) = --------------------------------------------------------------p(positivo|malato) p(malato) + p(positivo|sano) p(sano)
p(malato|positivo) = la probabilità che ci sia la malattia
dato il test è risultato positivo
p(malato) = la probabilità che ci sia la malattia
p(positivo|malato) = la probabilità che il test sia positivo dato
che c’è la malattia
p(positivo|sano) = la probabilità che il test sia positivo dato
che NON c’è la malattia
incidenza del 10% vuol dire che
su 100 donne come la signora X, 10 hanno un tumore e
90 non hanno un tumore
in base alle caratteristiche della mammografia
1)
il 20% delle 90 donne che NON hanno il
tumore risulta positivo all’esame
90 x 0,20 = 18
2)
l’ 80% delle 90 donne che NON hanno il
tumore risulta negativo all’esame
90 x 0,80 = 72
3)
il 90% delle 10 donne che HANNO il tumore
risulta positivo all’esame
10 x 0,90 = 9
4)
il 10% delle 10 donne che HANNO il tumore
risulta negativo all’esame
10 x 0,10 = 1
conclusione
le donne risultate positive alla mammografia sono 27
9 di queste 27 donne hanno un tumore
la probabilità che la signora X abbia un tumore
è
9/27 = 0,33
COMUNICARE I
RISCHI USANDO I
NUMERI
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
I numeri sono spesso inevitabili nella comunicazione perchè
permettono di quantificare i rischi
Lo stesso dato statistico può essere espresso utilizzando
modalità differenti
Ad esempio, le probabilità possono essere espresse:
Su una scala da 0 a 100 (10%; 50%; ecc.)
percentuali
Su una scala da 0 a 1 (0,1; 0,5; ecc.)
probabilità
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
In una ricerca, gruppi diversi di persone sono state informate
riguardo al rendimento dei loro investimenti. Il valore
corrispondente al rendimento era espresso con due formati
(0,1 oppure 10%):
Coloro che vedevano che il loro investimento perdeva 0,1
erano meno dispiaciuti di chi riceveva il formato 10%
... non vendevano un investimento che era in perdita.
Coloro che vedevano che il loro investimento guadagnava 0,1
erano meno contenti di chi riceveva il formato 10%...
... vendevano un investimento che era in attivo
(Fonte: Rubaltelli, Savadori, Tedeschi, Rubichi, Ferretti, 2005)
Percentuali o frequenze?
Errori nel ragionamento probabilistico sono ridotti quando
le informazioni sono presentate in termini frequentistici
 Percentuali: 10% delle persone…
 Frequenze: 10 persone su 100…
La percentuale da sola è ambigua perché non specifica la
classe di riferimento (percentuale di cosa?)
Gigerenzer, 2003
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
cosa vuol dire di preciso l’1% delle persone a rischio ….. ?
1 su 100
10 su 1000
1000 su 100 mila
280 su 28 mila
Anche gli esperti possono commettere errori di
giudizio indotti dai diversi formati numerici
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Alcuni psicologi forensi dovevano decidere:
Il Sig. Rossi (che ha disturbi mentali) potrebbe compiere atti
violenti entro 6 mesi dalla dimissione dall’ospedale?
GRUPPO 1: “Su 100 pazienti come il signor Rossi 10
commettono atti violenti” (frequenza)
GRUPPO 2: “I pazienti come il signor Rossi hanno il 10% di
probabilità di commettere atti di violenza” (probabilità)
(Fonte: Slovic et al.. 2000)
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
I risultati hanno dimostrato che:
Usando il formato in frequenza il 41% degli psicologi forensi
si rifiuta di dimettere il paziente.
Usando il formato probabilistico il 21% degli psicologi
forensi si rifiuta di dimettere il paziente.
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Nonostante le frequenze aiutino la comprensione…
… le persone si focalizzano sul numeratore e ignorano
le informazioni relative al denominatore
Burson et al., 2009
Giudicare il rischio di diverse cause di morte
un evento che uccide 1286 persone ogni 10.000 è
considerato più pericoloso di uno che uccide il 24,24%
della popolazione
Yamaghishi, 1997
nonostante sia esattamente il contrario
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Le persone dimostrano di non saper considerare la numerosità
del campione quando devono prendere una decisione.
Se si estrae un fagiolo nero da una delle 2 urne si vince un
A
B
premio
9 %
c o lo r e d
10 su 100
je lly b e a n s
1 0 %
c o lo r e d
1 su 10
je lly b e a n s
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Questo comportamento è stato definito “ratio bias”
le persone dimostrano di non saper valutare la proporzione
di casi “sensibili” in relazione alla numerosità del campione.
Denes-Raj & Epstein (1994)
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Eventi di cui è stata data notizia nell’arco dei primi 2 mesi
del 2008: 12 settimanali, 4 copie di ciascuna delle seguenti
testate: Newsweek, Time, U.S. News and World Report.
Frequenze relative all’uso dei diversi formati numerici
Valori assoluti
2.663
81.6%
Frequenze
67
2.1%
Rapporto verbalizzato
31
0.95%
Percentuali
502
Probabilità
1
3.264
15.4%
0.03%
100%
PERCEZIONE SOGGETTIVA DEI RISCHI
Spesso i numeri sono usati per esprimere la probabilità di un
evento (positivo o negativo).
Le persone non percepiscono le probabilità in modo oggettivo
ma le “interpretano in modo soggettivo”:
In generale
le probabilità più basse vengono sopravvalutate
mentre le probabilità più alte vengono sottovalutate
PESI SOGGETTIVI ASSOCIATI ALLA
PROBABILITA’
Sull’asse orizzontale le
probabilità reali
Sull’asse verticale la
percezione delle persone
Kahneman e Tversky (1979)
rischio assoluto e rischio relativo
quale tra due marche di pneumatici presenta il
rischio maggiore di esplosione?
 tasso di incidenza
numero degli incidenti causati da scoppio
della marca A confrontato con il numero degli
incidenti causati da scoppio della marca B
in un certo intervallo di tempo
 rischio relativo
rapporto tra i due tassi di incidenza
Rischio Assoluto
Pneumatici standard
Costo: $225 x 4
Rischio annuo di incidente per
l’esplosione (per un
automobilista del Michigan)
Pneumatici migliorati
Costo: $ ? x 4
Rischio annuo di incidente per
l’esplosione (per un
automobilista del Michigan)
 0,0000060 probabilità di un
danno serio
 0,0000030 probabilità di un
danno serio
Rischio Relativo
Pneumatici standard
Costo: $225 x 4
Rischio annuo di incidentalità
per l’esplosione (per
automobilista del Michigan)
Pneumatici migliorati
Costo: $ ? x 4
Rischio annuo di incidentalità
per l’esplosione (per
automobilista del Michigan)
 nella media
 metà di quello per pneumatici
standard
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Le diverse conoscenze/esperienze possono creare differenze
nel modo in cui diversi individui interpretano l’informazione
numerica.
È il caso della relazione medico - paziente (ma una situazione
simile si verifica tra esperti del clima e popolazione).
Un evidente conflitto si verifica nel caso delle vaccinazioni.
Pensate ad un vaccino per bambini che ha 0,001 probabilità di
dare conseguenze negative (= 1 bambino ogni 1000):
I genitori, che non hanno esperienza, pensano che il rischio di
conseguenze spiacevoli sia concreto.
Il medico, grazie alle molte vaccinazioni condotte in passato,
penserà (giustamente) che il rischio non è poi così grande.
ANALFABETISMO
STATISTICO
ANALFABETISMO STATISTICO
Medici, pazienti, giornalisti e politici non capiscono le statistiche
sulla salute oppure traggono conclusioni sbagliate da esse
L’analfabetismo statistico dipende dalle modalità ambigue di
presentazione dei numeri
Tale ambiguità può essere intenzionale e con lo scopo di
manipolare l’opinione pubblica
Ha una serie di conseguenze anche gravi sulle scelte individuali e
sul sistema sanitario
(Gigerenzer, 2003; 2007)
ANALFABETISMO STATISTICO
Gran Bretagna 1995
Uso di una pillola anticoncezionale
di terza generazione aumenta il
rischio tromboembolico del 100%
aumento gravidanze
indesiderate e aborti
si sarebbe potuto evitare?
come?
ANALFABETISMO STATISTICO
sarebbe bastato che le autorità e i media comunicassero il
rischio assoluto (e non il rischio relativo)
gli studi originali dimostravano che il rischio di episodi di
trombosi passava da 1 a 2 su 14.000 donne
conseguenze:
•aumento stimato di 13.000 aborti (per non parlare delle
gravidanze indesiderate, di cui numerose in ragazzine
minorenni
•costi sanitari
ANALFABETISMO STATISTICO
Durante la campagna per le primarie del 2007, l’ex sindaco
di New York, Rudy Giuliani, disse:
‘‘Cinque-sei anni fa ho avuto il cancro alla prostata. Quante
erano le mie probabilità di sopravvivere (per fortuna sono
guarito) qui, negli States? Erano dell’ 82%. E se fossi
vissuto in Inghilterra? Sarebbero state solo del 44%”
Per Giuliani queste statistiche significavano che era
fortunato a vivere a New York e non a York, dato che le
probabilità di sopravvivere al cancro sembravano il doppio
Gigerenzer, 2007
ANALFABETISMO STATISTICO
Non è possibile confrontare le statistiche relative a gruppi di
pazienti, Inglesi e Americani, le cui diagnosi sono basate su
procedure completamente diverse.
USA
INGHILTERRA
PSA
sintomi
Gigerenzer, 2007
ANALFABETISMO STATISTICO
La statistica sopravvivenza-a-5-anni è la più usata
quando si parla di tumore, ma significa semplicemente
questo:
tempo 0
un gruppo di pazienti riceve la diagnosi
tempo 1
quanti pazienti sono ancora vivi 5 anni dopo?
number of patients diagnosed with cancer
still alive 5 years after diagnosis
5-year survival rate =
number of patients diagnosed with cancer
ANALFABETISMO STATISTICO
Per confrontare il successo contro il cancro in due paesi
che usano diversi sistemi diagnostici è necessario usare
una statistica che si riferisce alla mortalità
tempo 0
un gruppo di persone (la diagnosi non è nota)
tempo 1
quante persone sono morte di cancro un anno dopo?
number of people who die from cancer after
one year
1-year mortality rate =
number of people in the group
la differenza fondamentale è che solo nel caso della
sopravvivenza è considerata la diagnosi iniziale
Questa differenza è importante perché lo screening influenza
la sopravvivenza in due modi
•il momento della diagnosi
Tutti i pazienti muoiono a 70 anni,
ma i pazienti che hanno avuto una
diagnosi precoce sono ancora vivi
dopo 5 anni
I pazienti che hanno avuto una
diagnosi più tardiva sono morti
dopo 5 anni
• la natura della diagnosi (overdiagnosis bias)
Nel gruppo dei “malati di cancro” sono inclusi anche i pazienti
con tumori non mortali e non progressivi, che non causerebbero
mai sintomi
I pazienti con diagnosi basata sui
sintomi hanno tumori maligni
dopo 5 anni è ancora vivo il 44% dei
malati iniziali (440 di 1000)
Molti dei pazienti con diagnosi basata
su screening hanno tumori non
progressivi
sono operati e curati
dopo 5 anni è ancora vivo l’81% dei malati iniziali (2440 su 3000)
ANALFABETISMO STATISTICO
Se è vero che la sopravvivenza a 5 anni è così diversa tra
USA e GB, molto più chiare sono le statistiche relative alla
mortalità nei due paesi:
In America muoiono per tumore alla prostata circa 26
uomini su 100.000
In Gran Bretagna ne muoiono circa 27 su100.000
(Shibata & Whittemore, 2001).
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Conclusioni
Comunicare il rischio è un compito molto difficile...
... tuttavia lo studio della percezione del rischio ha senso
solamente se siamo in grado di migliorare il comportamento
delle persone.
Per ogni contesto ed evento è importante considerare e
calibrare le variabili psicologiche note per poter indurre le
persone a reagire nel modo corretto.
COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI
Quando si interviene per promuovere un comportamento
si deve fare in modo che le persone:
Non sopravvalutino i piccoli rischi dovuti all’intervento e non
sottovalutino i benefici che si intendono promuovere.
Esempio: Vaccini, Terrorismo.
Quando si interviene per evitare un comportamento
dannoso si deve fare in modo che le persone:
Riconoscano i benefici futuri e non restino focalizzate sugli
effimeri “benefici” del momento.
Esempio: Dipendenze (droga, alcol, fumo,), Obesità,
Indebitamento.
E’ rilevante:
CONOSCERE i
meccanismi psicologici che
sottendono la percezione
del rischio
…e utilizzarli in modo
CONSAPEVOLE