Lungi da noi, specie in questo momento di comprensibile e legittimo allarme, creare confusione o, peggio, scadere nel ‘complottismo’. E’ però giusto dare voce anche a chi, pur non figurando ‘nell’almanacco istituzionale degli esperti’ (in questi giorni apparsi sui media), sta professionalmente seguendo con attenzione e grande dedizione l’andamento dell’emergenza da contagi. Dunque diamo spazio anche a chi, comunque in buona fede, sta combattendo contro il nostro stesso nemico.
E’ il caso ad esempio della giovane (ha 33 anni) titolare della ‘Kiwi Data Science’, un’azienda impegnata nella consulenza statistica, nell’intelligenza artificiale, e in Big Data, principalmente condotta nel settore farmaceutico, Giovanna Bocchi. Forte di un dottorato di ricerca in fisica nucleare, interpretando i grafici ed i dati relativi all’ultimo mese, questa giovane ricercatrice ha maturato la convinzione che sia i contagi, che le morti stanno rallentando. Di contro però non si ferma il picco di quanti costretti al ricovero nelle terapie intensive. La Bocchi avverte anche che non è possibile affidare soltanto ai numeri la speranza di poter calcolare con esattezza quando arriverà il famoso ‘picco dei contagi’, che stiamo aspettando tutti: “L’approccio esponenziale, così come quello logistico – chiarisce – non hanno alcuna valenza predittiva a lungo termine. Di fatto è possibile solo una previsione a breve termine, come il dato di domani o quello di dopodomani.
Malgrado tutto ciò. Si continua ad attendere l’agognato picco azzardato persino date di riferimento come il 18 marzo per alcuni, od inizio aprile per altri… “Nel panorama scientifico esistono modelli molto più complessi. Si chiamano SIR, SIS, SEIR, SIRS, che potrebbero permettere di stimare la posizione del picco, il numero totale di decessi, l’uscita dalla pandemia . Tuttavia ad oggi ci sono troppe incognite per avere previsioni ragionevoli e statisticamente solide. Meglio evitare di dare false speranze, a mio avviso”.
Tuttavia, come ha spiegato prima, gli ultimi dati sono incoraggianti, “I dati di oggi confermano il trend positivo dei giorni scorsi per quanto riguarda nuovi casi, positivi e deceduti. il modello esponenziale continua a dare previsioni sovrastimate rispetto a quello che ci comunicano, mentre, al contrario, il modello logistico ogni giorno sembra adattarsi sempre meglio. Questa è sicuramente la cosa più positiva”.
Cosa la preoccupa maggiorente? “I dati delle terapie intensive, per i quali osserviamo una continua crescita. Tuttavia, non conoscendo l’esatto numero di posti disponibili e il tempo medio di permanenza in terapia intensiva è difficile, forse impossibile, cercare una spiegazione statistica o scientifica ai numeri che vediamo”.
Avvicinata da Fanpage.it, la ricercatrice 33enne ha ragionato analizzando i grafici in maniera differente rispetto a come siamo abituati a sentirceli illustrare dalla Protezione Civile.: “Stiamo abbandonando la crescita esponenziale a favore di una lineare”, spiega la Bocchi, consultando il ‘suo’ modello matematico, che aggiorna pubblicamente attraverso LinkedIn e Facebook, sovrapponendolo agli aggiornamento forniti dalla Protezione Civile: “Se guardiamo i dati giornalieri, si può vedere come negli ultimi tre, quattro giorni il numero di positivi, nuovi casi e deceduti è rimasto stabile. Consideriamo i deceduti degli ultimi tre giorni: 368, 349 e 345. O i nuovi casi degli ultimi quattro giorni: 3497, 3590, 3233 e 3526. Di fatto numeri molto simili tra loro”.
Un dato per certi versi rassicurante, come infatti aggiunge la Bocchi, “non è una cattiva notizia: se avessimo avuto una crescita esponenziale come nelle scorse settimane ci saremmo aspettati numeri via via più alti (un raddoppio ogni 2 giorni e mezzo circa). Questo, negli ultimi quattro giorni, non sembra essere successo. Pare indicare che la crescita esponenziale si stia placando e che stiamo passando ad una breve fase di crescita lineare per poi appiattirsi attorno ad un valore limite. Tale andamento è ben descritto da una funziona logistica, cioè, una delle curve che ci aspettiamo descriva al meglio la dinamica di un’epidemia di questo tipo. In ambito statistico, i modelli logistici vengono utilizzati infatti quando la variabile in esame viene considerata binaria, o dicotomica. Ad esempio, malato/sano, deceduto/vivo, infetto/non infetto”.
Dunque, a quanto sembrerebbe dai dati ‘riletti e processati’ da questa giovane ricercatrice, come spiega, siamo già lontani dalla fase iniziale: “Nella fase iniziale, dove il virus si diffonde liberamente senza controllo, ogni infetto contagiato contagerà mediamente un certo numero di persone che a loro volta contageranno lo stesso numero di persone, e via dicendo. Tale andamento è per definizione un’esponenziale. Da un punto di vista matematico la crescita iniziale di una curva logistica è approssimabile con una curva esponenziale. Questo spiega perché nelle precedenti settimane i modelli logistici e modelli esponenziali davano valori simili”.
La Bocchi spiega infatti che “il problema in questione, l’epidemia di Coronavirus, è fortemente influenzato da eventi esterni come la chiusura dei locali, le quarantene e le reclusioni forzate. Diciamo che questi tipi di approcci vengono utilizzati per monitorare quanto successo in passato e individuare cambiamenti non previsti. Di fatto, se tra qualche giorno i casi cominciassero improvvisamente a calare, potremmo dire che c’è stato uno scostamento effettivo dalla curva logistica e che le misure del governo hanno funzionato molto bene. Se invece la crescita ricominciasse a viaggiare a ritmi esponenziali, qualcosa nelle misure di contenimento del contagio potrebbe non aver funzionato”.
Max