L’assoluta incertezza del risultato va di pari passo con l’importanza di avvicinarsi il più possibile ad esso, e dall’esito derivano, modificando in alcuni casi la vita di un numero molto elevato di persone, conseguenze anche perenni.
Da questa riflessione un gruppo di ricercatori Americani si è chiesto se fosse possibile applicare i modelli matematici utilizzati in medicina per lo studio delle malattie infettive alla politica, e nello specifico alle previsioni degli exit polls.
Ma vediamo di capire meglio come si è arrivati a questa deduzione.
Le malattie infettive sono imprevedibili, influenzate dal contesto in cui si sviluppano e in continua evoluzione. Si fanno pronostici su come potrebbero mutare, si fanno calcoli di probabilità si utilizzano schemi e grafici.
Tutto quello che viene fatto esattamente nella stessa forma durante le elezioni.
Di fatto in questo ultimo anno siamo stati i protagonisti diretti di tutto questo: il Covid 19, il virus che ci ha cambiato la vita, ci ha portato a confrontarci giornalmente con numeri, percentuali e previsioni.
Se ci soffermiamo un attimo a riflettere il risultato di una campagna elettorale è fortemente influenzato dall’età di coloro che andranno a votare e dal contesto che li circonda questo è esattamente quello che consideriamo anche quando andiamo a fare una previsione di trasmissione delle malattie infettive.
Ma per capire se effettivamente tutto questo fosse applicabile concretamente e poter ottenere dei risultati tangibili, i ricercatori hanno preso in esame i dati delle gare senatoriali, governative e presidenziali riportati da Huffpost Pollster per il 2012 e il 2016 e dal Realclear Politics per il 2018.
Il risultato è stato sorprendente, i dati ottenuti applicando modelli matematici usati fino ad ora esclusivamente in campo medico hanno portato ad una lettura previsionale del risultato superiore del 90%.
Il punto di forza di questo modello risiede nella sua semplicità facciamo un esempio: un cittadino convinto del suo voto può determinare la scelta elettorale di un cittadino invece è indeciso, cioè può influenzarlo.
Quindi possiamo affermare che gli elettori indecisi stanno all’infezione quando il passaggio da indeciso a deciso sta alla ripresa.
Se prendiamo l’esempio dei Covid 19 possiamo dividere le persone in 2 scaglioni, quelli che potrebbero ammalarsi e quelli che lo sono già. Il modello matematico monitora nel tempo la popolazione e tiene in considerazione gli elementi di contagio, ma anche di recupero.
Se una persona malata contagia una persona vulnerabile, quest’ultima può essere infettata, ma possiede un certo numero di probabilità di guarire e diventare nuovamente vulnerabile.
Ovviamente ci sono una serie di variabili tra i due sistemi da tenere in considerazione, ma nonostante gli studi del modello siano solo agli esordi il tutto risulta essere estremamente incoraggiante.
Questa nuova prospettiva previsionale aggiunge un contributo importante alle proiezioni politiche, gli sviluppatori del modello, studenti e insegnanti della Northwestern University sono entusiasti della riuscita del modello e si augurano che il loro lavoro possa destare maggiore interesse nelle persone e a prendere più seriamente le previsioni elettorali, spesso snobbate dalla maggior parte.
La vera rivoluzione consiste però che questa ricerca e il suo risultato così incoraggiante possa fare da apripista al suo utilizzo in vari settori non solo politici ma anche economici e sociali.
