La fallacia del cecchino texano: quando i dati mentono

fallacia del cecchino texano

Immaginate un cecchino texano che spara a caso contro un fienile e poi disegna dei bersagli attorno ai fori dei proiettili, creando l’illusione di una mira infallibile.Questo è l’esempio che si utilizza per raccontare la fallacia del cecchino texano, un errore logico che si verifica quando si manipolano i dati per adattarli a una narrativa preesistente, ignorando le incoerenze e creando una falsa impressione di accuratezza.

Adattabilità e prevedibilità: un terreno fertile per l’inganno

In un mondo ricco di dati la fallacia del cecchino texano può assumere forme ancora più subdole. Con l’analisi di grandi quantità di informazioni, infatti, è facile selezionare i dati che supportano le nostre ipotesi e scartare quelli che le contraddicono. Questo comportamento, noto come confirmation bias, porta a vedere modelli inesistenti e a prendere decisioni basate su informazioni incomplete o distorte.

La fallacia del cecchino texano è legata al “survivorship bias” un errore logico che porta a concentrarsi su persone o cose che sono”sopravvissute” a un processo selettivo, ignorando quelle che non ci sono riuscite. Due errori logici, spesso correlati, che possono portare a conclusioni errate basate su dati incompleti o distorti.

  • Distorsione della realtà: presentano una visione incompleta e distorta della realtà, omettendo informazioni cruciali
  • Focalizzazione sui successi: Entrambe tendono a concentrarsi sui casi di successo, ignorando i fallimenti e le esperienze negative
  • Creazione di aspettative irrealistiche: Entrambe possono portare a creare aspettative irrealistiche basate su dati incompleti, con potenziali conseguenze negative

Uno studio del 1980 di Abraham Wald, un matematico ungherese-americano, illustra bene cosa può succedere se si cade nella trappola di questi errori di valutazione.

“Durante la seconda guerra mondiale, l’esercito americano voleva rinforzare gli aerei da combattimento per proteggerli meglio dai danni subiti durante le missioni. Gli ingegneri analizzarono gli aerei che tornavano indietro e notarono che i danni si concentravano su ali, coda e carlinga.
Conclusero quindi che rinforzare quelle parti avrebbe protetto meglio gli aerei.
Wald però notò un errore in questo ragionamento: gli ingegneri avevano osservato solo gli aerei che erano riusciti a tornare, ignorando quelli che erano stati abbattuti durante la missione.
Quindi i danni si concentravano sulle parti che in realtà erano più resistenti, perché gli aerei colpiti in altre zone non erano riusciti a rientrare. Per proteggere meglio gli aerei, Wald suggerì di rinforzare proprio le parti meno danneggiate, quelle che nei velivoli abbattuti avevano ricevuto i colpi fatali.”

Questo esempio mostra come concentrarsi solo sui “sopravvissuti” possa portare a conclusioni sbagliate. Per prendere decisioni informate e basate su una reale comprensione della realtà, evitando di essere ingannati da una visione parziale e distorta, è importante considerare anche i dati mancanti e le informazioni che non hanno “superato la selezione”. Solo così si può avere un quadro completo e trarre conclusioni accurate.

Come la fallacia del cecchino texano mina la prevedibilità

La manipolazione dei dati per adattarli a un’idea pre costituita porta a una rappresentazione distorta della realtà, rendendo impossibile una valutazione obiettiva delle reali probabilità di un evento futuro.
La falsa sensazione di accuratezza, derivante dalla fallacia del cecchino texano, può indurre a un’eccessiva sicurezza nelle proprie previsioni, trascurando fattori cruciali e potenziali imprevisti, oltre a dare una illusoria percezione di controllo.
La focalizzazione su dati selezionati per supportare una tesi può portare a una sovra conoscenza di informazioni favorevoli e a una cecità selettiva verso dati contrastanti, ostacolando una valutazione completa e imparziale.

Pensiamo a un caso specifico: un analista finanziario utilizza dati manipolati per prevedere l’andamento di un titolo azionario.
L’analista seleziona solo i dati che supportano la sua previsione di crescita, ignorando i segnali di potenziali rischi o cali.
Questo approccio, ovviamente, porta a una previsione inaffidabile e potenzialmente dannosa per gli investitori.

Come contrastare la fallacia del cecchino texano, per una previsione più accurata:

  • Trasparenza e tracciabilità: garantire la trasparenza nella raccolta e nell’analisi dei dati, rendendo i processi tracciabili e verificabili
  • Considerare molteplici prospettive: prendere in considerazione diverse fonti di informazioni e opinioni, evitando di basarsi su un’unica narrativa
  • Valutare criticamente i dati: non accettare acriticamente i dati, ma analizzarli con occhio critico, identificando potenziali bias o distorsioni
  • Ammettere l’incertezza: riconoscere che la previsione è intrinsecamente incerta e che eventi imprevisti possono sempre verificarsi
  • Utilizzare modelli statistici rigorosi: impiegare modelli statistici robusti e testati per analizzare i dati e generare previsioni affidabili

Marketing e dati: attenzione al lato oscuro

Nel campo del marketing, la fallacia del cecchino texano viene spesso utilizzata per ingannare i consumatori. Aziende e pubblicitari possono selezionare dati favorevoli, o addirittura inventarne di nuovi, per creare campagne che sembrano dimostrare l’efficacia di un prodotto o di un servizio. Questo tipo di data manipulation e data fitting mina la fiducia dei consumatori e danneggia l’integrità del mercato.

Spesso si presenta solo una parte dei dati o delle informazioni, generalmente le più favorevoli o positive, senza considerare o mostrare le altre parti che potrebbero essere più rappresentative o complete. Questo tipo di presentazione può essere utilizzato per creare un’immagine distorta o ingannevole della realtà, facendo sembrare che una certa affermazione o teoria sia più solida o vera di quanto non sia in realtà.

Comunicazioni parzialie adattate

In comunicazione, la fallacia del cecchino texano può manifestarsi in vari modi, come ad esempio:

  1. Presentazione di successi: si elencano solo i successi di un progetto o di un’idea, senza menzionare i fallimenti o le difficoltà incontrate durante il suo sviluppo. Un esempio? L’azienda seleziona solo i clienti soddisfatti per promuovere un prodotto, ignorando o cancellando completamente le recensioni negative.
  2. Focalizzazione su casi esemplari: supporto di esempi eccezionali o isolati, senza considerare la maggior parte dei casi che non si adattano a questo modello.
  3. Omissione di dati contraddittori: evitata la menzionare dati o informazioni che contraddicono la tesi principale, creando un’immagine di una realtà più uniforme di quanto non sia
  4. Presentazione di statistiche selezionate: selezione delle sole statistiche che supportano la propria tesi, senza mostrare quelle complete o quelle che potrebbero contraddire la propria posizione

Un esempio che raccoglie tutti i punti:

Immaginiamo di voler analizzare i tassi di successo degli imprenditori.
Se ci basassimo solo sulle storie di successo di imprenditori famosi (survivorship bias), potremmo sovrastimare le nostre possibilità di successo e sottovalutare le difficoltà che potremmo incontrare.
Se invece manipolassimo i dati per includere solo le storie di successo, ignorando i fallimenti (fallacia del cecchino texano), potremmo avere un quadro ancora più distorto della realtà.

"Ogni statistica è una bugia se non raccontata nel suo insieme"(W.Churchill)

Come ben sottolineava Churchill, le statistiche e i dati, se usati in modo scorretto, possono diventare potenti strumenti di inganno. In generale, la fallacia del cecchino texano si applica in un discorso quando si presenta una selezione non rappresentativa dei dati, creando un’immagine distorta della realtà e potenzialmente influenzando la percezione e la decisione degli ascoltatori.

Per contrastarla lè necessario sviluppare un pensiero critico e adottare un approccio scettico alle informazioni. Dobbiamo imparare a valutare con attenzione le fonti, cercare dati contrastanti e non lasciarci condizionare da conclusioni affrettate.

4 consigli per evitare la fallacia del cecchino texano

  1. Cercare, analizzare e valutare diverse fonti di informazioni: Non basarsi su una sola fonte, ma consultare diverse opinioni e dati per avere una visione completa del problema
  2. Valutare la credibilità delle fonti: verificare l’affidabilità di chi presenta le informazioni e accertarsi che non vi siano conflitti d’interesse o pregiudizi
  3. Analizzare criticamente i dati: non prendere per oro colato i numeri e le statistiche. Cercare di capire come sono stati raccolti e analizzati i dati, e identificare eventuali bias o distorsioni
  4. Essere consapevoli dei propri pregiudizi: riconoscere le proprie convinzioni e idee precostituite e cercare di non lasciarsi influenzare da esse nell’interpretazione dei dati

La fallacia del cecchino texano rappresenta un ostacolo significativo alla previsione e alla valutazione accurata.
Solo adottando un approccio trasparente, critico e basato su molteplici prospettive, è possibile contrastarla e migliorare la capacità di anticipare eventi futuri con maggiore affidabilità, basando le proprioe decisioni su dati reali.

Insomma, dobbiamo USARE la testa.

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