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EDITORIALE DEL DIRETTORE SCIENTIFICO

Lo studio della mente tra le forme della probabilità e l’indeterminato

 di Raffaele Sperandeo

Voglio cominciare questo editoriale riportando il vissuto di estraneazione che provo ogni volta che un collega mi pone una domanda del tipo: “come posso trattare questa patologia?” (non importa quale sia la patologia), che in sostanza vuol sapere se possiamo prevedere le conseguenze terapeutiche dei nostri comportamenti in seduta. Il mio stato emotivo è sempre lo stesso, mi sento disorientato perché mi sforzo di trovare una risposta ma mi accorgo che essa è, per forza di cose, una risposta non scientifica e quindi oscillo tra il desiderio di mentire e quello di metter in crisi l’intero impianto della psicoterapia. Cercherò di spigare sinteticamente il perché di questo stato di cose.  La natura della ricerca scientifica nel nostro ambito riposa sulla logica del ragionamento induttivo che cerca di inferire fatti nascosti dagli eventi osservabili e fornisce risposte, sostanzialmente, incerte. Da questo deriva la visione, ampiamente condivisa dagli studiosi della mente, che la ricerca richieda l’utilizzo di modelli probabilistici e che i meravigliosi e talvolta oscuri strumenti della “statistica” ci forniscano la bussola per orientarci nell’incertezza. Qui però il problema immediatamente si ingarbuglia e si profilano due rischi: quello di utilizzare male la bussola e rimanere intrappolati nel labirinto ma con l’illusione pericolosa di aver trovato la strada e di essere usciti all’aperto portando con se la verità nascosta e quello, non meno pericoloso, di non aver fiducia nella bussola e non avventurarsi mai nel labirinto, restando nel nulla dell’ignoranza. La statistica è un mostro con tante teste quante sono le attuali interpretazioni del concetto di probabilità. Solo per orientarci nella superfice possiamo enumerare queste teste: quella classica, quella empirica, quella frequentista, quella soggettiva, quella condizionata e quella Bayesiana. Ognuna di esse è utile a risolvere specifici problemi e inadatta per altri. È intuitivo capire che conoscere la probabilità che una donna che mi piace sia già sposata richieda un ragionamento diverso da quello che serve a sapere la probabilità che la mia squadra del cuore vinca la partita, o che la terapia che sto seguendo risolva la malattia che ho contratto. Le scienze della mente nel secolo passato sono incorse in un equivoco che ha indotto gli studiosi a sbagliare i modelli probabilistici di riferimento. Pensando che la potente capacità predittiva delle scienze forti come la fisica derivasse non dalla natura dell’oggetto di studio ma dai modelli probabilistici in uso, ci siamo appassionati alla teoria classica della probabilità e alla sua declinazione frequentista empirica. Questi approcci alla statistica richiedono che gli eventi osservati siano o equiprobabili, o indipendenti o valutati in situazioni sovrapponibili. Nessuna di queste condizioni è mai vera nello studio della mente. L’errore è emerso immediatamente con tutte le sue conseguenze ma noi lo abbiamo subito nascosto sotto al tappeto. Questi modelli statistici applicati alle scienze della mente producevano un margine di errore troppo alto ma piuttosto che prendere atto del problema abbiamo deciso che questo errore era ammissibile. Tutti conosciamo il valore della probabilità dell’errore inferiore a 0,05 come l’agognata soglia della significatività statistica. Una soglia piuttosto agevole. A guardare bene, se accettassi un valore del 5% come soglia per la sicurezza dei freni della mia automobile mi ritroverei a fare un incidente ogni venti frenate. Gli studiosi della mente hanno il compito di capire se un comportamento sintomatico, che i clinici possono osservare nei pazienti, deriva da una specifica patologia (che non è mai osservabile come entità concreta) o se un determinato trattamento può estinguere quel sintomo o addirittura, modificare la patologia invisibile ad esso sottesa. È il momento di uscire dal labirinto, dobbiamo imparare a sostituire il concetto di probabilità di un evento con quello di densità di probabilità, il concetto di certezza con quello di verosimiglianza e diventare consapevoli che l’oggetto del nostro studio somiglia più ad un orbitale atomico che ad un corpo in caduta su di un piano inclinato.

 

Bibliografia Essenziale

Bolstad, W. M., & Curran, J. M. (2016). Introduction to Bayesian statistics. John Wiley & Sons.

Corradi, F. (2014). Statistica. EGEA spa.

Barabási, A. L. (2003). Linked: The new science of networks.

Pubblicato: 2020-12-08

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Ipotesi e metodi di studio