Covid19, il fallimento dei modelli matematici spiegato dagli esperti

Covid19, i modelli matematici hanno fallito quasi tutte le previsioni sulla diffusione del virus. Scopriamo le motivazioni dietro le quinte

Modelli Matematici – Unsplash

Uno studio matematico all’inizio dell’epidemia teorizzava che, arrivati al 19 maggio, saremmo arrivati a zero decessi in Italia. Cosa determina il fallimento di queste predizioni?

I modelli matematici che predicono la potenziale diffusione della pandemia COVID-19 sono diventati un appuntamento fisso della vita di tutti. Eppure ogni modello racconta una storia diversa sulla crisi a venire, rendendo difficile sapere quale sia quello “giusto”. Ma i modelli COVID-19 non sono fatti per essere oracoli indiscussi. Non stanno cercando di dirci un futuro preciso, piuttosto la gamma di possibilità, dati i fatti sul campo.

Previsioni come queste sono utili perché ci aiutano a comprendere i risultati più probabili nonché le possibilità migliori e peggiori. Possono altresì aiutare i responsabili politici a prendere decisioni per avvicinarci a prospettive più incoraggianti.

Guardare più modelli matematici è meglio che prenderne in considerazione solo uno. E’ difficile sapere quale di essi si avvicinerà di più alla realtà. Anche quando i modelli non sono d’accordo, capire perché sono diversi può darci informazioni preziose.

Ogni predizione matematica fa ipotesi diverse sulle proprietà del nuovo coronavirus. Si tenta di verificare, ad esempio, quanto sia contagioso e la velocità con cui le persone muoiono una volta infettate. Usano anche diversi tipi di algoritmi per fare questo tipo di lavoro. Soprattutto fanno ipotesi diverse sulla quantità di contatti che dovremmo aspettarci tra le persone nel prossimo futuro.

I modelli matematici spiegati da Donato Greco, epidemiologo

Previsioni Matematiche – Unsplash

Comprendere le ipotesi alla base che ciascun modello sta attualmente utilizzando può aiutarci a capire perché alcune previsioni sono più ottimistiche o pessimistiche di altre.

Donato Greco, epidemiologo e ex capo del laboratorio di epidemiologia dell’Istituto superiore di Sanità, direttore generale della Prevenzione al ministero della Salute ci dice che essendo di fronte ad una nuova epidemia, molti dati sono ancora sconosciuti. Ad esempio non è dato sapere il rapporto tra sintomatici e asintomatici. Inoltre i modelli matematici non servono a predire il futuro ma ad interpretare la realtà.

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Matematica – Pexels

Greco inoltre sostiene che: “Per fare un modello si deve teorizzare quanti contatti una persona avrà ad esempio in mezzo alla strada. Non è possibile contarli, vengono teorizzati in base ad alcuni dati. E questa è una forte fragilità“.