Parliamo spesso di probabilità in modo casuale – “probabile”, “probabile”, “quasi certo” – ma con quale precisione questi termini si traducono nei risultati del mondo reale? Il divario tra il linguaggio quotidiano e la probabilità matematica precisa è sorprendentemente vasto, e comprendere questa discrepanza non è solo un esercizio accademico. Influisce sul modo in cui interpretiamo tutto, dai programmi per la cena alle minacce esistenziali come il cambiamento climatico.
Dall’antica retorica all’incomprensione moderna
L’ambiguità della probabilità non è nuova. Gli antichi greci riconoscevano già la differenza tra ciò che sembrava probabile (eikos ) e ciò che era persuasivo (pithanon ), notando che quest’ultimo non si allinea necessariamente con le probabilità effettive. Questa instabilità linguistica si ripercosse nella retorica romana, dove entrambi i concetti furono raggruppati sotto probabile, la radice della nostra parola moderna.
Fu solo nel XVII secolo, con l’avvento del gioco d’azzardo e dell’Illuminismo, che i matematici iniziarono a sviluppare un approccio quantificabile alla probabilità. I filosofi lo seguirono, tentando di mappare i gradi di credenza su uno spettro. John Locke, nel 1690, propose di classificare la certezza sulla base del consenso, dell’esperienza personale e delle testimonianze di seconda mano – un quadro rilevante anche per i principi giuridici odierni.
La ricerca giuridica ed economica della chiarezza
La necessità di una probabilità precisa si estese al diritto e all’economia. Jeremy Bentham, nel 19° secolo, lamentava il linguaggio “deplorevolmente difettoso” utilizzato per quantificare le prove in tribunale. Ha anche proposto una scala da 0 a 10 per classificare la forza delle convinzioni, ma la ha ritenuta poco pratica a causa della variazione soggettiva. Un secolo dopo, John Maynard Keynes preferiva i confronti relazionali, concentrandosi sul fatto se un evento fosse più o meno probabile di un altro, piuttosto che assegnare numeri assoluti.
La soluzione della CIA: un dizionario delle probabilità
La svolta è arrivata inaspettatamente da una fonte improbabile: la CIA. Nel 1964, Sherman Kent, un analista dell’intelligence, redasse una nota riservata, “Words of Estimative Probability”, per standardizzare il linguaggio nelle stime dell’intelligence nazionale. Kent riconobbe la tensione tra “poeti” (coloro che si affidano a un linguaggio qualitativo) e “matematici” (coloro che richiedono numeri difficili). La sua soluzione? Assegnando probabilità specifiche a termini vaghi: “quasi certo” è diventato del 93%, anche se stranamente ha lasciato dei vuoti nella scala da 0 a 100.
Dall’intelligenza alla scienza: un’adozione frammentaria
La struttura di Kent influenzò le discipline scientifiche, anche se in modo imperfetto. I sondaggi mostrano alcune sovrapposizioni tra il suo schema e il modo in cui gli operatori sanitari interpretano termini come “probabile”, ma permangono incoerenze. L’IPCC, ad esempio, definisce “molto probabile” una probabilità del 90-100% – un promemoria che fa riflettere sul fatto che probabilmente abbiamo già superato la soglia di riscaldamento di 1,5°C.
La psicologia dell’inquadratura: perché i negativi falliscono
Nonostante questi sforzi, la percezione della probabilità rimane distorta. La ricerca mostra che l’inquadramento è importante: le persone percepiscono le previsioni “improbabili” come meno credibili delle affermazioni “probabili” equivalenti. Questo pregiudizio cognitivo rispecchia il modo in cui reagiamo agli scenari di vita o di morte: la maggior parte preferisce un trattamento che salva 200 vite rispetto a uno che ne lascia morire 400, anche se i risultati sono identici.
In conclusione, comunicare l’incertezza richiede precisione. Quando i numeri concreti non sono fattibili, la comprensione linguistica condivisa è cruciale. E quando possibile, inquadrare positivamente le probabilità può aumentare l’accettazione, anche se la verità di fondo rimane invariata.
