Uscito in libreria a settembre, I piani del nemico di Alessandro Vespignani (Rizzoli, 300 pagine, 18.50 euro) offre un punto di vista sulla pandemia finora inedito - almeno in italiano, quello di uno scienziato che ha informato le decisioni politiche.

Vespignani, dottorato in fisica teorica alla Sapienza di Roma nel 1994 e che da oltre 15 anni lavora come epidemiologo computazionale, dirige il Network Science Institute alla Northeastern University di Boston. Il suo laboratorio, il MOBS, fa parte del COVID-19 Forecast Hub che da aprile 2020 produce previsioni sull’evoluzione della pandemia per i Centers for Disease Control and Prevention (CDC) statunitensi (tutte consultabili qui).

Ma il lavoro di Vespignani e dei suoi collaboratori su Covid-19 è cominciato molto prima. I primi capitoli del libro ricostruiscono le settimane di gennaio e della prima metà di febbraio del 2020 e la graduale presa di coscienza della gravità della situazione e dell’imminenza del disastro, attraverso i risultati che via via si accumulano nel laboratorio.

Già a fine gennaio il modello GLEAM basato sul traffico aereo e non a livello nazionale e internazionale e su una descrizione sintetica della rete sociale che collega la popolazione mondiale, indicava che nonostante le restrizioni sui viaggi dalla Cina imposte da molti paesi avessero ridotto a più dell’80% il numero di casi esportati, tra marzo e aprile il virus si sarebbe cominciato a diffondere localmente in tutti i paesi del mondo. Vespignani descrive il susseguirsi delle riunioni con i CDC e con l’Organizzazione Mondiale della Sanità (OMS) e anche la difficoltà di comunicare messaggi così forti ai decisori politici, che in quel periodo ancora si cullavano nell’illusione di poter chiudere “il nemico” fuori dalle mura.

Il suo gruppo era ben attrezzato per questa impresa. Si era già confrontato con altre epidemie come quella di H1N1 nel 2009, Ebola nel 2014 e Zika nel 2016. Ma Covid-19 è stata un’altra storia, soprattutto per quel che riguarda il rapporto tra scienza e politica.

È proprio su questo tema che Vespignani lancia il messaggio più forte dalle pagine del libro: «è fondamentale chiarire che non si tratta di uno scambio unidirezionale, in cui gli scienziati dicono ai politici quali decisioni prendere», ci ha detto Vespignani quando lo abbiamo intervistato. È piuttosto un dialogo, gli scienziati sono al servizio dei decisori che sfruttano i modelli messi a punto in vent’anni di lavoro o più per valutare gli impatti delle diverse strategie di contenimento del virus che hanno ipotizzato via via di adottare.

Le analisi scientifiche elaborate dai diversi gruppi sono state poi considerate per prendere le decisioni, «che restano politiche», ci ha tenuto a sottolineare lo scienziato, «perché incorporano considerazioni logistiche, economiche ed etiche». L’obiettivo è minimizzare i decessi oppure solo evitare il collasso dei sistemi sanitari? «La risposta a questa domanda è politica», asserisce Vespignani.

L’equivoco sul rapporto tra scienza e politica ha generato diverse conseguenze negative, che a loro volta hanno avuto effetti sulla gestione della pandemia. Perché, ci ricorda più volte lo scienziato, «non si parla di modelli computazionali per la meteorologia – nessun uragano cambierà il suo corso in reazione a una previsione meteorologica – ma di modelli computazionali delle reti sociali, le reti lungo cui scorre il virus».

Tra le conseguenze più gravi della mistificazione del rapporto tra scienza e politica c’è la sfiducia maturata verso le previsioni scientifiche da parte della società, in parte perché valutate sulla base delle decisioni politiche (se le misure di contenimento non hanno saputo evitare decine di migliaia di morti, allora le previsioni su cui erano basate sono sbagliate), in parte perché mal comunicate ai cittadini dalle istituzioni e dai media. In tutto il libro, Vespignani non si riferisce solo all’Italia o agli Stati Uniti, secondo lui «è successo un po’ dappertutto, con diversi gradi di intensità».

Perché era così difficile comunicare previsioni e scenari? A causa dell’incertezza che li caratterizza e anche del meccanismo di incentivi che anima li dibattito mediatico, ancora di più quando è sostenuto dai social media. Più sensazionale il messaggio, maggiore l’attenzione che riceverà. E allora, se esistono dieci scenari possibili, il dibattito si concentra solo sul cosiddetto worst-case che certamente non si realizzerà, perché usato solo come riferimento per valutare l’efficacia delle diverse strategie di intervento che i politici prendono in considerazione. Quello che permette di dire: “se riduciamo la mobilità del 70%, i contagi diminuiranno del 20%” e così via.

Ma nel censimento delle responsabilità, Vespignani non dimentica di guardare anche dalla sua parte. Gli scienziati hanno sbagliato, soprattutto per quel che riguarda la comunicazione, spesso travalicando le loro expertise - raramente hanno risposto alle domande mal poste dei giornalisti con un “non so”, e minimizzando la situazione in modo a volte irresponsabile.

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La conversazione che segue è stata rivista per brevità e chiarezza.

Nel libro denuncia che il rapporto tra scienza e politica è stato quasi ovunque descritto in maniera semplificata, se non del tutto mistificata. Ci può spiegare perché e a chi interessava descrivere questo rapporto in modo semplificato?

Soprattutto nelle prime fasi della pandemia, abbiamo sentito spesso i politici dichiarare “noi seguiamo la scienza” per giustificare le misure di contenimento dell’epidemia, come se ci fosse un gruppo di scienziati in una stanza che decidesse cosa fosse necessario fare. Questa è una narrazione falsa. Noi scienziati siamo entrati nelle decision room con una serie di analisi e di scenari che servono come elementi di ragionamento per i decisori. La politica e le decisioni non sono basate solo sulla scienza, ma considerano anche le risorse disponibili, l’appoggio che possono ricevere nella popolazione, più in generale la preparazione di tutto il sistema. Una montagna di cose che esulano dalle analisi scientifiche.

L’onestà avrebbe richiesto ai politici di arrivare in conferenza stampa e dire “noi abbiamo ascoltato la scienza, e per questi motivi abbiamo preso queste decisioni”. Purtroppo, non è mai successo a danno della scienza, che si è sentita assegnare la responsabilità delle scelte politiche.

In Italia, il lavoro dell’organo di consulenza scientifica del governo, il Comitato Tecnico Scientifico, non è stato davvero trasparente. Pensa che questa mancanza di trasparenza abbia contributo a dipingere con queste tinte il rapporto tra scienza e politica?

Il lavoro del CTS è documentato dai verbali delle riunioni (la cui pubblicazione avveniva solo 45 giorni dopo la data della riunione, ndr) che di certo non sono sufficienti a ricostruire il dialogo continuo e serrato che c’era tra governi e scienziati. Per esempio, i decisori ci chiedevano di elaborare degli scenari, proiezioni a corto e medio termine dell’epidemia, con diverse misure di mitigazione, ma dopo il primo giro di simulazioni magari ci chiedevano dei cambiamenti, di provare misure alternative, e il dialogo proseguiva così. Difficile pensare di documentarlo puntualmente. Chi avrebbe avuto la responsabilità di spiegare questo processo al pubblico erano i politici e i decisori.

Ci può fare un esempio?

L’arrivo della variante Omicron. Con Omicron, tutti i decisori hanno saputo con buon anticipo cosa sarebbe successo di lì a qualche settimana con grandissima probabilità. Si sapeva che Omicron avrebbe causato un grandissimo numero di casi, ma che però le vaccinazioni e la minore severità della variante avrebbero permesso al sistema ospedaliero di reggere l’onda d’urto.

Praticamente tutti i governi occidentali, sulla base di queste informazioni, hanno deciso di non reintrodurre misure di contenimento estreme, alcuni hanno aggiunto dei piani B nel caso in cui le cose fossero sfuggite di mano. Tuttavia, nessuno ha spiegato ai cittadini che gli scienziati avevano prodotto quelle proiezioni, perché i decisori avevano deciso di assumersi dei rischi, considerando la stanchezza della popolazione e lo stato dell’economia, ma che ci sarebbero state comunque decine se non centinaia di migliaia di casi ogni giorno e moltissimi disagi (in Italia dal 25 dicembre 2021 alla fine di gennaio 2022 sono stati registrati 5 milioni e 360 mila nuovi contagi, ndr).

Non pensa che una maggiore trasparenza di tutto il processo sarebbe stata utile ad evitare questo effetto?

Non ne sono convinto. Sicuramente avrebbe dato un messaggio di trasparenza ma pubblicare tutti i rapporti e tutti i dettagli del processo decisionale non lo rende necessariamente comprensibile. I rapporti che gli scienziati preparano per i governi, o per i loro organi di consulenza, non sono pensati per il grande pubblico.

Quando la stampa entrò in possesso di uno di questi rapporti elaborato dalla Fondazione Bruno Kessler e destinato al CTS (a fine aprile 2020, ndr) successe il finimondo. I giornalisti ne riportarono il contenuto in maniera parziale e distorta, selezionando lo scenario cosiddetto worst-case che prevedeva nella seconda settimana di giugno del 2020 150 mila ricoveri in terapia intensiva se si fossero rimosse tutte le misure di distanziamento all’inizio di maggio. Gli scenari worst-case sono proprio quelli che non si verificano mai, per definizione. Servono a indicare il rischio se non si mettono in campo misure adeguate. Sono elaborati per avere un riferimento e capire quanto impatto hanno le diverse misure di mitigazione.

Presentando solo quello scenario, i media hanno reso la previsione “sicuramente sbagliata” e hanno contribuito a minare la fiducia dei cittadini negli scienziati. Dovevano essere i decisori a tradurre quel rapporto per il grande pubblico in una conferenza stampa. Dovevano comunicare i ragionamenti dietro quelle analisi e prendersi la responsabilità politica delle decisioni che ne seguivano.

Nel libro parla molto dello spirito di collaborazione tra scienziati e dell’importanza di un approccio plurale alla scienza delle previsioni. Ci può spiegare in cosa consiste?

La scienza è un processo in cui emerge gradualmente il consenso e su quel consenso, con tutte le incertezze che lo caratterizzano, si ragiona e si comunica.

Qui negli Stati Uniti, superata la primissima fase dell’epidemia, i gruppi che partecipavano al COVID-19 Scenario Modeling Hub hanno fatto del loro meglio per interrompere le comunicazioni individuali e di condividere tutte le analisi di scenario, cioè quelle di medio-lungo termine (a 3 o 6 mesi), collettivamente sul sito dell’hub. Le previsioni più a breve termine venivano invece coordinate e comunicate dai CDC all’interno del COVID-19 Forecast Hub dall’aprile 2020.

In Italia c’è stata secondo lei questo coordinamento sul fronte della modellizzazione epidemiologica?

Non credo. Il Comitato Tecnico Scientifico avrebbe dovuto creare un centro di intelligence analitica. In Italia ci sono scienziati e gruppi con l’expertise necessaria per dare il loro contributo. Per esempio, l’analisi dei dati di mobilità richiede risorse significative e poteva essere affidata a gruppi specifici, e così per altre fasi della filiera dell’analisi dati. Fondazione Bruno Kessler, con le risorse necessarie, avrebbe certamente potuto coordinare queste attività.

Quali errori hanno commesso invece gli scienziati?

A metà febbraio del 2020, veniva comunicato ad agenzie nazionali ed internazionali che gli sforzi di contenimento dell’epidemia in Cina erano falliti. Le restrizioni sui viaggi non erano state sufficienti e bisognava passare alla fase di mitigazione dell’epidemia. I nostri modelli indicavano che a marzo, al più tardi ad aprile, ci sarebbe stata trasmissione del virus a livello locale in quasi tutti i paesi del mondo. La gravità della situazione italiana era emersa già a gennaio, ben prima delle chiusure dei voli, quando modelli più rudimentali ma che hanno il pregio di funzionare anche senza dati troppo dettagliati sulle caratteristiche del virus, indicavano che l’Italia era al diciannovesimo posto su 190 in termini di rischio relativo nell’importazione di casi dalla Cina. La comunità scientifica avrebbe dovuto farsi sentire chiaramente. Invece non siamo riusciti a comunicare l’approssimarsi della catastrofe.

Come hanno reagito i politici?

Le decisioni che andavano prese in quel momento erano drastiche e senza precedenti e i politici ci rispondevano che non potevano prendere decisioni simili senza avere una fotografia della situazione davanti agli occhi. In altre parole, senza aspettare che gli scenari che uscivano dai modelli si realizzassero. I nostri modelli dicevano che in Europa, quando veniva identificato il caso di Codogno, c’erano migliaia di nuovi contagi al giorno, era uno scenario catastrofico che non trovava riscontro nella realtà semplicemente perché la capacità diagnostica in quel momento era minima e si continuavano a testare solo persone con storie di viaggio recente in Cina.

Noi spiegavamo che due settimane di ritardo equivalevano a un nemico oltre dieci volte più forte, perché il tempo di raddoppio a quell’epoca era quattro giorni e mezzo. Lì siamo stati troppo timidi. Forse siamo stati traditi dal nostro stesso stupore che ci impediva di biasimare fino in fondo lo stupore e l’incredulità dei politici. Quando la fotografia che aspettavano è arrivata, era troppo tardi per qualsiasi misura di appiattimento della curva. Non c’erano risorse, preparazione e per sopprimerla è diventato necessario adottare le misure estreme che tutti ricordiamo.

Questo è successo soprattutto all’inizio perché ogni gruppo lavorava ancora in modo autonomo agli scenari, mancava il coordinamento che c’è stato poi dopo qualche mese e che probabilmente ci avrebbe dato il coraggio di alzare la voce, di essere ancora più espliciti.

Andando avanti siamo stati più sicuri nelle comunicazioni. Ma per altri versi noi scienziati, come comunità, abbiamo continuato a sbagliare.

A cosa si riferisce?

Alcuni colleghi, forse poco abituati al rapporto con i media, si sono sostituiti ai giornalisti scientifici, che nelle redazioni dei giornali italiani in particolare sono pochi o assenti, e hanno dato la loro opinione anche su argomenti che non erano nel loro campo di competenza. Chiaramente queste opinioni non erano percepite come tali dal pubblico, bensì come il risultato di studi scientifici. Avrebbero dovuto dire più spesso “non lo so, non sono esperto di questo argomento”. Una parte della comunità medica, in particolare ha molto minimizzato all’inizio l’epidemia. Ma quello non era il loro mestiere, esattamente come io non so come si trattano i pazienti o come si gestisce un reparto d’ospedale.

Come pensa ne escano gli scienziati agli occhi del pubblico?

Credo abbastanza male. In Italia mentre i gruppi seri, come quello di FBK, per motivi istituzionali e di correttezza non pubblicavano le proprie analisi, chi invece senza competenze specifiche parlava con i giornalisti, spesso a sproposito, senza menzionare l’incertezza né le nuance della situazione, aveva grande visibilità e il pubblico può aver frainteso e pensato “queste sono le previsioni scientifiche”. Tutto questo avveniva sotto lo sguardo delle istituzioni che non hanno mai fatto nulla per offrire una comunicazione autorevole che doveva contrastare con fermezza tutta la cacofonia di voci che offrivano previsioni improvvisate e soluzioni un tanto al chilo.

Leggendo il libro si capisce che il suo riferimento all’importanza dei dati per il vostro lavoro non è retorico

I dati sono fondamentali, sono l’anima dei nostri modelli. Ma sono anche dati, sia quelli sulla mobilità che quelli sanitari, molto difficili da ottenere.

Per i dati sanitari, ci siamo scontrati col fatto che non esiste ancora una concezione di salute pubblica basata sui dati e sulle analisi digitali. Non c’è quella cultura che in altri ambienti è invece molto più diffusa. In salute pubblica usiamo in alcuni casi metodi vecchi di cinquanta o cento anni. Si può fare di meglio, si deve fare meglio e si deve investire di più. Se non lo abbiamo imparato con questa pandemia non lo impareremo mai.

Sul fronte privato, com’è andata la collaborazione sui dati?

Diverse compagnie tecnologiche, come Google, Facebook o Apple, hanno intensificato le loro iniziative cosiddette data for good. In periodi normali, a queste attività sono dedicate poche risorse e sono più che altro un investimento in termini di relazioni pubbliche. Ma durante la pandemia è cambiato tutto e i dati che abbiamo ottenuto da loro ci hanno permesso di modellizzare meglio i comportamenti delle persone e di capire quello che stava succedendo sul campo, come la popolazione stava reagendo alle misure restrittive. Per esempio, abbiamo visto che una volta revocate alcune restrizioni alla mobilità e alla socialità, le persone non tornavano immediatamente ai comportamenti iniziali, quelli precedenti allo scoppio dell’epidemia, ma mantenevano una certa cautela. Senza quei dati potevamo solo fare ipotesi orientative.

Il problema è che ora molte di queste iniziative si sono interrotte, perché le compagnie non possono sostenere quel tipo di impegno. C’è bisogno di investimenti governativi in questo settore.

La tecnologia è stata inizialmente indicata come un alleato importante, poi è uscita un po’ di scena. Penso alle app per il tracciamento dei contatti. Secondo lei perché hanno fallito?+

È stato commesso l’errore di pensare che la applicazione in sé fosse risolutiva. Ma l’applicazione, come qualunque soluzione tecnologica, deve essere messa all’interno di un mondo di servizi. Il governo doveva investire nel costruire intorno all’app un ecosistema di supporto ai cittadini. La app doveva diventare il posto in cui prenotare un test, sentire i dottori per conoscere le regole di base. La soluzione tecnologica era invece estranea al servizio sanitario nazionale. È stata un’occasione persa. Certo, da solo il tracciamento digitale non avrebbe risolto tutti i problemi, ma abbiamo rinunciato a uno strato di protezione.

Cosa pensa sulla prossima pandemia? Ci stiamo preparando?

Sono ottimista sull’accelerazione che la pandemia ha impresso alla ricerca scientifica nel mio settore. Ci sono iniziative che puntano verso un approccio moderno alla gestione delle emergenze epidemiologiche, per esempio il CDC ha aperto il Center for Forecasting and Outbreak Analytics. Sono meno ottimista sul rapporto tra scienza, politica e comunicazione dove invece mi sembra si sia imparato molto meno. Mentre a un anno dall’inizio della pandemia tutti i governi dicevano di voler investire e cambiare atteggiamento, ora vogliono dimenticarsi di questa brutta storia e nascondere le cose sotto il tappeto. In questo senso il segnale che ha mandato il nuovo governo italiano sui dati del Covid-19 è allarmante. Il bollettino si può pubblicare anche settimanalmente, ma i dati devono continuare a essere condivisi nella maniera più tempestiva possibile. La sorveglianza epidemiologica va irrobustita non rilassata. Questo mi spaventa, perché perdiamo delle occasioni.

Eisenhower ha detto “i piani non servono a niente, ma la pianificazione è fondamentale”. Noi abbiamo bisogno di questo sforzo di pianificazione continuo e intenso. Se non lo facciamo e molliamo la presa, la prossima volta non saremo pronti. Soprattutto perché la prossima volta ci troveremo difronte qualcosa di diverso. Abbiamo imparato che serve un dialogo permanente tra scienziati e decisori, anche fuori dall’emergenza. Se vogliamo costruire l’intelligence analitica che in Italia è mancata, dobbiamo costruirla adesso non quando si presenterà nuovamente il problema. Io spero che il PNRR investa risorse in questa direzione, ma dietro deve esserci una volontà politica forte e una comprensione profonda di quello che è successo.