Il libro valuta la possibilità che entro il 2030 si determini una situazione difficilmente gestibile a causa dell’aumento dei consumi, delle diffuse povertà indotte anche dal riscaldamento del Pianeta, dalla debolezza delle risposte politiche a livello globale. Ne potrebbe derivare la cosiddetta “tempesta perfetta”, ancora più devastante di una guerra mondiale. Si può evitare? Abbiamo cercato di dare una risposta spaziando dalle problematiche demografiche a quelle ambientali, dalla politica all’economia.

Un’impressionante convergenza di sintomi e di diagnosi (ben al di là della crisi economica attuale) porta a dire che la tempesta si sta avvicinando. Gli scienziati lanciano l’allarme: il capo dei consulenti scientifici del governo inglese John Beddington ha parlato per primo di perfect storm nel 2009 con un documento diffuso poi in migliaia di copie dal Population Institute di Washington e riportato integralmente in italiano nel libro. Non sono meno preoccupati i premi Nobel firmatari del Memorandum di Stoccolma del maggio 2011, mentre gli economisti avvertono che non esiste un modello di previsione che ci dica come la Terra nel 2030 potrà sostenere una umanità di otto miliardi di persone, di cui almeno tre o quattro con consumi paragonabili a quelli degli attuali Paesi industrializzati (circa un miliardo di abitanti) senza conflitti sanguinosi per le risorse naturali, carestie, migrazioni di massa.

Le previsioni sulla crisi globale non provengono più soltanto da ecologisti arrabbiati o da scienziati pensosi sul futuro dell’umanità. Le risorse naturali scarseggiano. Jeremy Grantham, autore di una newsletter molto seguita sulle prospettive dei mercati finanziari, ha scritto sulla rivista “Time”: “Quello che ci preoccupa veramente non è il picco del petrolio, ma il picco di tutto il resto”.

Col nostro lavoro, ampiamente documentato, con note che consentono di accedere a centinaia di documenti, cerchiamo  di portare questa consapevolezza in Italia e avvertiamo che la tecnologia non basterà a salvarci. Ma il libro non è pessimista, perché registra anche i cambiamenti positivi che già stanno avvenendo nel mondo. Centinaia di migliaia di associazioni affrontano i temi dell’ ethical living e dei consumi sostenibili. Anche in mancanza di un accordo internazionale che sostituisca il Protocollo di Kyoto, molte nazioni, (dall’Olanda alla Cina, ma non l’Italia) compiono importanti sforzi di adaptation agli ormai inevitabili cambiamenti climatici. Centinaia di città, dalle smart cities alle transition towns, si mettono in rete per scambiarsi esperienze e tecnologie. Le imprese danno nuova sostanza alla “responsabilità sociale” anche attraverso accordi delle multinazionali con i loro storici nemici ambientalisti. E la governance mondiale, pur attraverso i faticosi meccanismi del G20 e dei grandi congressi internazionali, compie qualche significativo passo avanti.

Basterà tutto questo? Certamente no, bisogna accelerare il passo. Ma è possibile che la collaborazione tra organizzazioni internazionali, autorità politiche a tutti i livelli, cittadini, associazioni non profit e imprese consenta di affrontare il futuro. Non è certo un invito a volersi bene a tutti i costi. Abbiamo scritto:

I meccanismi del mercato, così come quelli della competizione politica, non possono essere soffocati da un finto unanimismo.“Ma è possibile darsi regole comuni di comportamento, meccanismi di trasparenza delle decisioni, sistemi di coinvolgimento dei cittadini, impensabili senza i mezzi tecnologici di oggi”. Le reti, la comunicazione diffusa, la possibilità di coinvolgere milioni di persone nelle decisioni sono uno strumento formidabile per affrontare il futuro.

Questo insieme di politiche top down e di comportamenti bottom up è il nocciolo di quella che appunto chiamamo “la filosofia new global”, una linea di comportamento che ha bisogno di tutti i protagonisti e ne valorizza l’apporto. “É essenziale, perché questa filosofia funzioni, che il mondo si liberi dalla paura e dalla diffidenza. Non si può affrontare il futuro pensando solo al peggio. Non si può diffidare sempre e comunque degli altri. In questa partita globale siamo tutti, ciascuno con i propri ruoli, sulla stessa barca. Cercare di spingere gli altri fuori bordo servirebbe solo a farla rovesciare”. 

Cominciamo con qualche definizione. Ogni rilevazione statistica effettuata per campione contiene un margine di errore, perché la suddivisione del campione non può rispecchiare fedelmente quella dell’universo con riferimento al fenomeno che interessa osservare. Questo margine di errore è detto errore campionario. Esso può essere più o meno grande a seconda della probabilità (livello di confidenza) che vogliamo avere di stimare bene le caratteristiche della popolazione alle quali siamo interessati. Meglio spiegarsi con un esempio. Se abbiamo effettuato un campionamento casuale pari a 1000 intervistati e la metà di essi ci dice che voterà per il partito A, le formule (che spiegheremo più avanti) ci dicono che l’errore campionario sarà pari a:

- (più o meno) 2,6 per un livello di confidenza di 0,90

- 3,1 per un livello di confidenza pari a 0,95, quello abitualmente più usato

- 3,68 per un livello di confidenza pari a 0,99.

In altre parole, se la stima campionaria dei votanti per il partito A è 50% (la metà dice che voterà per A), avremo il 90% di probabilità che la vera percentuale di votanti per quel partito sia compresa fra 47,4% e 52,6%; il 95% di probabilità che sia compresa fra 46,9 e 53,1; il 99% che sia compresa tra 46,32 e 53,68%.

In modo più rigoroso, l’ intervallo costruito per il nostro specifico campione può essere uno dei 90 (oppure 95, oppure 99, a seconda del livello di confidenza al quale si vuole operare) costruibili su campioni della stessa dimensione che contengono la vera e ignota percentuale di votanti per il partito A. D’altronde, potrebbe essere uno dei 10 (oppure 5, oppure 1, a seconda del livello di confidenza scelto) per i quali l’intervallo non conterrebbe la vera percentuale dei votanti per A.

Da che cosa dipende questo calcolo? Quali sono le variabili in gioco? Premettiamo che stiamo parlando di campioni casuali semplici, cioè quelli ottenuti, per esempio, in un sondaggio politico, se tutti gli elettori hanno uguale probabilità di farne parte; il che non è del tutto vero, quando le società che effettuano il sondaggio estraggono il campione da elenchi telefonici.  Ma supponiamo per semplicità che il campionamento sia fatto a regola d’arte, che tutti gli intervistati accettino di rispondere, il che nella realtà non accade, provocando ulteriori distorsioni. Come si determina la stima dell’errore campionario per un campione casuale semplice (è una stima perché, nella formula che segue, p dovrebbe essere la vera frazione ignota dei votanti per A che, in quanto non conosciuta, viene rimpiazzata da quella che emerge dal campione)? Si determina attraverso la seguente semplice formula:

Essa ci dice che l’errore campionario dipende da un coefficiente z, in funzione del livello di confidenza scelto, dalla frazione rilevata p (cioè quella emersa dal campione) e dalla numerosità n del campione. A un profano può sembrare strano, ma l’errore campionario non dipende dalle dimensioni dell’universo: per un campione di mille individui, il margine di errore è uguale se l’universo dal quale  il campione è estratto è pari agli elettori italiani o a quelli di tutta l’Europa.

La formula che abbiamo presentato porta alla costruzione della seguente tabella, dove p è la frazione vera che viene rimpiazzata con quella campionaria:

A questo punto, siamo in grado di valutare l’errore campionario per un campione casuale semplice pari a 1000 elettori italiani, ad esempio al livello di confidenza dello 0,95:

- per un partito che è stato scelto dal 50% del campione di elettori, il risultato vero  (con una probabilità del 95%) sarà compreso tra 46,9 e 53,1

- per un partito che è stato scelto dal 30%, sarà  tra 27,16 e 32,84

- per un partito scelto dal 20%, sarà tra il 17,52 e il 22,48

- per un partito scelto dal 10%, sarà tra l’8,14 e l’11,86

- per un partito scelto dal 5% sarà tra 3,65 e 6,35

- per un partito scelto dall’1%, sarà tra 0,38 e l’1,62%.

Appare chiaramente da questi dati che l’errore campionario diminuisce al diminuire della proporzione p: sarà più alto per un grande partito scelto dal 50 o dal 30% del campione di elettori e più piccolo per un piccolo partito. Ma attenzione al suo significato: se per esempio per un partito al 30% l’errore è pari a meno del 10 per cento del suo valore (per l’esattezza 9,5), è invece del 18,6% per un partito al 10 e addirittura del 62% per un partito all’uno per cento.

Da questi elementi si possono dedurre almeno due cose, che ci inducono a prendere con le pinze i risultati dei sondaggi politici:

1) i raffronti sulle variazioni dello stesso partito da un sondaggio all’altro non hanno grande senso quando le variazioni sono interne al margine di errore, per esempio un 2% in più o meno per un partito al 30%. Ma esistono metodi statistici per valutare se la variazione fra un sondaggio e l’altro sia “significativa” oppure no e non vengono mai presentati.

2) I dati relativi ai partiti più piccoli sono poco attendibili, perché la loro vera consistenza potrebbe essere  pari alla metà o a quasi il doppio di quella indicata dal campione.

I sondaggi sono comunque utili per indicarci in linea  di massima la consistenza dei diversi schieramenti. Ma se teniamo a mente i limiti di questi dati, potremo valutare meglio il loro effettivo significato.

Andiamo con ordine. Il nuovo regolamento, dopo un’ampia consultazione aperta a tutti gli interessati, è stato approvato dall’Agcom con delibera 256/10 del 9 dicembre 2010. Distingue tra le manifestazioni d’opinione (per esempio le consultazioni tra i lettori di un giornale), che non hanno alcun valore statistico, e i sondaggi d’opinione veri e propri, rilevazioni demoscopiche di tipo campionario con pretesa di scientificità. Questi ultimi, se pubblicati dai media, sono soggetti a un duplice vincolo: il soggetto realizzatore deve presentare un documento descrittivo, con tutte le informazioni tecniche necessarie (dimensione del campione, percentuale di risposta, margine d’errore) che deve essere pubblicato sul sito dell’Agcom o sul sito della Presidenza del Consiglio sondaggipoliticoelettorali.it nel caso, appunto dei sondaggi politici; da parte sua il giornale o il mezzo televisivo deve diffondere accanto al sondaggio una nota informativa più succinta, che non include per esempio il margine d’errore.

Il regolamento ha il pregio di rimettere un po’ d’ordine nella materia, ma non può sanare il vizio di fondo dei sondaggi, che è risultato con grande evidenza dall’analisi di un esperto come  Giorgio Marbach, rettore dell’Universitas Mercatorum delle Camere di commercio italiane e che nella sostanza nessuno ha confutato.

Seguiamo il ragionamento. Di norma, i sondaggi rappresentativi dell’elettorato italiano sono fatti su mille interviste. Già questo fatto comporta un margine di errore di più o meno 3 per cento (cioè il 95 per cento di probabilità che l’errore stia in quella forchetta) che inficia tutte le analisi basate per esempio sugli spostamenti dell’un per cento di voti da una settimana all’altro. Ma c’è di peggio, molto di peggio. Le interviste sono fatte col metodo Cati, cioè con telefonate ai telefoni fissi, e questo già esclude una fascia, soprattutto di giovani, che usano solo il cellulare. Non solo: per ottenere mille risposte è necessario chiamare da cinque a diecimila persone. Chi risponde è normalmente di livello culturale più elevato rispetto a chi rifiuta e anche questo è un elemento che falsa il campione. Ma proseguiamo. Su mille risposte, almeno quattrocento diranno che non andranno a votare, che non sanno, che voteranno scheda bianca. I risultati si costruiscono quindi su 6oo casi. Bastano cinque o sei persone per spostare il dato dell’un per cento! E una persona può valere uno 0,2% di spostamento.

Insomma, la verità è che i cosiddetti sondaggi scientifici non hanno nessun valore statistico, sono solo un gioco, al quale gli istituti demoscopici si prestano perché dà loro visibilità, ma che costituiscono una parte minima (non più del cinque per cento) del loro fatturato, che invece deriva da ricerche di mercato e altre commesse ben più ricche. Forse se si dicesse più chiaramente che questi sondaggi sono una patacca, anche gli istituti si preoccuperebbero di tutelare il loro buon nome. E i media? Alcuni giornalisti partecipanti al dibattito (Enrico Mentana, Giovanni Floris, Giovanni Valentini) hanno cercato di glissare affermando che la garanzia della validità di queste rilevazioni sta nella serietà degli istituti realizzatori. Insomma, si fa fatica a rinunciare a un giocattolo che fa audience.

C’è un’alternativa? Si possono fare sondaggi politici fatti bene? La domanda aleggiava sulla tavola rotonda tra i rappresentanti degli istituti di ricerca. La risposta più credibile l’ha fornita Remo Lucchi del Gfk Eurisko: si può ma costano un sacco di soldi. Se per esempio l’istituto intervistatore, invece di ricercare casualmente dei numeri telefonici, costruisce un proprio panel, statisticamente rappresentativo, di persone disponibili a essere intervistate e magari raggiungibili con un palmare concesso ad hoc, si possono avere rilevazioni molto più credibili. Ma la creazione di un panel di questo genere di 10/15mila persone comporta un investimento di 7/8 miliardi. Troppo per molti istituti, troppo per i media. E allora avanti con le patacche.