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1Life sciences and social sciences are producing an ever-increasing number of unreliable results, as suggested by the disturbingly low reproducibility of their published experiments.

The problem is as follows.

The possibility for third-party researchers to replicate a scientific study published by others, is one of the founding pillars of science. If you remove the replicability constraint, then no differentiation is possible between real science and fake science.

In some fields, such as epidemiology or large clinical trials or huge particle-accelerator physics experiments, it becomes foolishly impractical (e.g., expensive) to replicate experiments entirely. In these cases a lower-level control strategy is applied, called reproducibility: data sets and computer code, produced by and employed for conducting the experiment, are made available to others for verifying published results and carrying out alternative analyses.

About ten years ago, Stanford professor John Ioannidis noted that, increasingly, biomedical research experiments were becoming irreproducible (“Why most published research findings are false”, PLoS Medicine, 2005): if you studied a published experiment and set out to analyse its data, you would seldom come up with the same conclusions as the original authors.

This consciousness grew within the scientific community, with Ioannidis becoming one of the most quoted authors, until it made it to the New York Timesin 2014. From then on, the dirty little secret was no longer concealable.

Today, scientific repositories like Nature maintain lists of best practices and publish special issues on reproducible research.

The problem of social-science and life-science research (think of the grandiose studies to explore the effects of a new drug or medical procedure) having become largely irreproducible has been attributed to the combination of three causes.

One is the complexity of the experiments, often entailing the scrutiny of large samples of living individuals (humans or other animals), each representing in itself a complex organism. The second factor is the publish-or-peril atmosphere that dominates academia, infusing a sense of urgency in spreading results sometimes long before the author(s) herself is confident on their validity.

The third factor being blamed is what we could call the “data science myth”: the idea that as long as I have a huge set of useful data taken from the real world, someway or another I am bound to find a routine that will run over it and infer some logical result.

One example of such fallacy that has gained much attention of late is the abuse of p-values, a kind of inferential statistics from which researchers… infer much more than would be allowed by logic. As an example, p-value statistics can tell us if a drug does differentiate from placebo: however it does not tell us if the drug produces the intended effects, and more statistical tests are necessary to reach such conclusion. On the contrary, pharma studies often draw conclusions from the p-test only.

These distortions concern disciplines ranging from medicine to sociology, from economics to biology. In one semi-serious study aimed at debunking the mythology of p values, listening to music by the Beatles was found to make undergraduates younger; in another, eating chocolate helped people to lose weight. All supported by robust P values

This has become so serious that in 2016 the American Statistical Association has issued a warning, explaining why too often the P-value measurement strategy is abused.

However this is not going to be easy. People with mathematical-logic backgrounds who have happened to work side-by-side with colleagues from social or life sciences, have sometimes found certain inference subtleties to go unappreciated. In fact, statistics is one of mathematics’ most difficult domains, if not the toughest, and it often challenges hard-science folks too, not excluding mathematicians.

And there is more. «Decisions that are made earlier in data analysis have a much greater impact [than P value analysis] on results — from experimental design to batch effects, lack of adjustment for confounding factors, or simple measurement error. Arbitrary levels of statistical significance can be achieved by changing the ways in which data are cleaned, summarized or modeled». Or, to state it in one of my favorite mottos: If tortured long enough, data will confess anything…

This reproducibility crisis is a symptom of the data-science myth/abuse: the idea that we can automatically infer conclusions from data, which causes a declining attention on the mechanisms of logic.

Ultra-powerful Artificial Intelligence software contributes to consolidate such myth. DeepBlue showed long ago that it could take all the logical steps necessary to beating a Chess grandmaster. AlphaGo demonstrates intuition by inferring a good Go move from a pattern-matching exercise. Watson infers the meaning of a human phrase using more or less the same strategy…

The extensive and now irreplaceable use of computers in fields such as computational biology and many others, may fool even very skilled humans, such as researchers, into thinking that the answer is in the data, always. And, of course, it’s Big.

patents Nel 2015, l’Ufficio Europeo dei Brevetti ha ricevuto 160mila richieste da parte di aziende e istituzioni di tutto il mondo, soprattutto statunitensi, tedesche, giapponesi, olandesi, e svizzere.

La Svizzera è, da qualche anno, il paese che deposita il maggior numero di brevetti in rapporto al numero di abitanti. Stiamo parlando di 873 domande di brevetto per ogni milione, contro la media di 132 negli altri paesi europei.


Perché in Svizzera c’è un efficace tessuto di innovazione, ma soprattutto perché ci sono tantissime grandi imprese -molte ma molte di più che, per esempio, in Italia (anche in valore assoluto e non solo in rapporto agli abitanti). Nel 2015 la sola Roche ha depositato in Europa 644 domande di brevetto; 563 la ABB; 410 la Nestlé; 369 la Novartis.

Naturalmente le domande di brevetto si correlano con la vivacità della ricerca & sviluppo, anche se non ne esauriscono i vari aspetti. E le grandissime imprese di contenuto tecnologico fanno molta R&D: la fanno in proprio, la fanno assorbendo le start-up più promettenti, la fanno foraggiando i dipartimenti universitari.

Infatti, come abbiamo già notato, nei paesi avanzati sono soprattutto le imprese, e non gli Stati, a fare R&D.


cervelli Non dubitavo che i media avrebbero scambiato per “talenti in fuga” i 100mila italiani che hanno lasciato il Paese nel 2015.

Sarebbe bastato leggere il comodo comunicato-stampa dell’Istat per capire che a 145.000 uscite, di cui 100.000 italiani, hanno fatto riscontro 273.000 ingressi (che non erano “talenti in arrivo”!). Ma mi rendo conto che in quella mezza paginetta c’erano troppi numeri!

Sarebbe stato addirittura miracoloso, poi, se qualche giornalista avesse googlato Ons e Insee, ossia gli Istat inglese e francese, scoprendo che nel 2015 i francesi che hanno lasciato la Francia e i britannici che hanno lasciato la Gran Bretagna sono stati molti di più di 100mila.

Come abbiamo ripetuto e dimostrato qui sino alla noia, ricercatori e young professionals emigrano sempre di più e da tutti i paesi, perché sia le imprese sia la ricerca sono globalizzate. E dall’Italia il flusso migratorio non è neppure tra quelli più elevati.

Ma ormai, la visione dominante sui nostri media è delirante: vede solo l’Italia, come se il resto del mondo non esistesse, e in più fa percepire come “talento in fuga” qualunque camionista che attraversa il Brennero portando prosecco in Germania.

Eppure informarsi, dando ogni tanto un’occhiata alle fonti attendibili e accreditate (Istat, Ocse, Worl Bank, Eurostat, …), si potrebbe fare stando alla scrivania… C’è poco da fare, dobbiamo rifarci a due vecchi adagi: “Dear God, never let the facts get in the way of a good story” e “In the age of information, ignorance is a choice”.


Un sacco di professoroni parlano della spesa in ricerca e sviluppo in questi giorni, e io in generale solidarizzo con loro perché vorrei che si facesse molta più R&D (e non solo in campo scientifico/tecnologico).

Però i professoroni, forse accecati dal tradizionale statalismo italico, potrebbero porgere meglio i loro argomenti, e comprendere più a fondo il problema, se si rendessero finalmente conto che nel mondo occidentale non è (purtroppo!) il Pubblico a fare più R&D: sono le imprese. Vedi grafica (dati 2013. Rosso+blu = 100. Fonti ISTAT – ONS – SCB – INSEE).

Quando vedete quelle liste in cui si evidenzia la spesa R&D in rapporto al PIL, e che i professoroni (e tutti i media insieme con loro) ricopiano acriticamente, i numeri vogliono dire “spesa in R&D del Governo, più spesa R&D delle Università, più spesa R&D del nonprofit, più spesa R&D delle aziende private = spesa R&D del Paese”. E la voce più pesante è sempre quella delle imprese.

In Italia ci sono poche grandi imprese, e il risultato è che da noi la PA gioca un ruolo maggiore che altrove.

E’ vero, peraltro, che la nostra PA sembra spendere poco rispetto al PIL: per esempio, il 30% in meno della Francia. Basterebbero 4 miliardi in più, e ci porteremmo al livello della Francia come spese PA. “Peccato”, tuttavia, che noi abbiamo la metà delle loro spese militari, le quali fanno molta R&D…

(Negli USA, la spesa R&D federale è pari allo 0,8% del PIL nel 2015, di cui il 50% in spesa R&D militare “esplicita”).

ricettatoriL’ho già postato qui e l’ho anche scritto in un paio di libri. Ma tant’è… Trovo intrisi di ipocrisia i discorsi fatti in Italia sulla conoscenza e sull’innovazione.

Non perché non creda in questi due valori. Al contrario: ne ho fatto pilastri della mia vita produttiva, e li coltivo anche molto al di là dei luoghi comuni. Ad esempio, credo che conoscenza e innovazione vadano sospinte e supportate anche al di fuori del campo tecno-scientifico. E credo che metà dei quattrini che spendiamo in politica e 4/5 di quelli che spendiamo in tv spazzatura andrebbero devoluti, mediante opportune politiche fiscali, alla ricerca.

Ma in Italia non si è capito ancora nulla né dell’una né dell’altra. Difetta gravemente, alla cultura nazionale, la consapevolezza dell’importanza dell’economia immateriale.

Da un lato, si crede che la sola cosa che conta per la crescita economica e lo sviluppo siano le “idee” (la “startàp”, i ragazzi nel garage, il brevetto, ecc.), come se non fosse ovvio che le idee sono condizioni solo necessarie e che ad esse deve seguire la capacità realizzativa.

Dall’altro lato, si fa strame a ogni pie’ sospinto della facoltà e dell’opportunità di produrre idee e “conoscenza”.

Infatti l’Italia è da molti anni ai primi posti nel mondo quanto a pirataggio di software, videogioghi, films, songs. Ossia, nel Belpaese è considerato moralmente accettabile il rubare i prodotti dell’ingegno (opere d’arte, come un film, o opere produttive che siano, come Microsoft Windows), mentre è ancora considerato riprovevole il rubare prodotti brick-and-mortar, tangibili.

Nessuno si sognerebbe di esibire scuse forbite e intellettualistiche per giustificare il furto di un smartphone o di un maxitv ultrapiatto da Mediaworld (prodotti in gran parte voluttuari, per i quali la gente spende cifre favolose, giungendo a indebitarsi): semmai, se ne vergognerebbe una volta beccato e portato in caserma.

ipocrisiaAl contrario, fiumi di inchiostro sono stati sprecati per spiegare perché sarebbe lecito, e persino bello e progressista, scaricare i film gratis dai server di ladri e ricettatori. Si sono sentite frescacce di ogni genere, che non c’entrano un fico secco con la cultura dello sharing e con la commons-based peer production, e altro non sono se non le scuse elevate da un ladro -che spende molti quattrini per lo smartphone, per il programma dati o per l’abbonamento alla pay tv, ma poi pretenderebbe che i contenuti fossero gratuiti (e solo per vigliaccheria, quando va al cinema o a teatro o allo stadio, non entra senza biglietto, saltando il botteghino e spintonando la maschera). Ignoranza, dunque, e/o ipocrisia e vigliaccheria.

Una cultura di questo genere, per la quale le idee non meritano di essere remunerate, non può capire la “economia della conoscenza”; non può fare innovazione su base tecnologica perché dovrebbe innanzitutto ammettere che le idee sono una cosa economicamente preziosa, e quindi imparare a gestire il capitale intellettuale. E infatti l’Italia produttiva (non quella della ricerca) è quasi uno zero in questi campi e meglio farebbe, fino a che non avrà maturato la relativa consapevolezza, a concentrarsi sul turismo e sull’enograstronomia. (Settori nei quali, peraltro, contano anche le idee: Eataly non si costruisce per caso, affastellando roba da mangiare su degli scaffali).

Sicuramente qualcuno avrà già impostato una sociologia del crowdsourcing (e non intendo quella rudimentale abbozzata da me tempo addietro, limitata all’àmbito scientifico), sebbene di sicuro non in italiano.

caporalatoEbbene, mi sembra di conoscere già le prime conclusioni: un disastro.

Dovunque mi giri, dal crowdsourcing delle attività più elementari sino a quello delle ricerche scientifiche, il quadro è sempre quello: da un lato, mercanti che chiedono aiuto urlando nello spazio e, dall’altro, veri e propri morti di fame che si offrono. In pratica, caporalato bell’e buono.

La recensione di un libro vale, sui mercati italiani, circa €5. Su quelli internazionali in inglese, una traduzione di 50 cartelle vale $1, dico un dollaro Usa. La messa a punto di una molecola ad hoc per scopi dell’industria chimico-famaceutica o agroalimentare o l’ideazione di un nuovo materiale valgono, a star larghi, dai mille ai 10mila dollari su Innocentive, ossia da un centesimo a un decimo del costo annuale di un ricercatore a libro paga.

Le multinazionali “della conoscenza” -tranne, un pochino, il pharma- non hanno ancora imparato a far leva sui grandi marketplace di crowdsourcing ma, quando lo faranno, aspettiamoci uno stravolgimento del mercato globale del lavoro intellettuale.


Caro Beppe, non è vero, come sostengono molte persone di cultura e l’Italian Patrizia Mari, che le nazioni si arricchiscano grazie all’istruzione.

Salvo che nel terzo mondo, dove l’alfabetizzazione può fare la differenza, e a parte sparute eccezioni come Cuba, in realtà le nazioni diventano istruite solo dopo essere divenute ricche. Questo accade perché le società opulente dedicano una percentuale di risorse alla formazione, all’arte, alla ricerca e sviluppo.

La stessa Italia, da tutti descritta come in declino, è molto più istruita adesso che non all’epoca del boom economico.

Essere colti non produce affatto benessere economico o potere sociale, tant’è che gli eruditi sono assai poco remunerati dal mercato e pochissimi intellettuali si trovano al vertice di aziende. Gli stessi laureati, nei paesi sviluppati guadagnano solo il 10% in più dei pur meno istruiti diplomati, come ci informano sia Education at a Glance 2012: OECD Indicators sia le fonti dirette degli specialisti.

Il punto è che la “conoscenza” che produce benessere materiale, quella che indusse Peter Drucker a coniare il termine knowledge worker, non è quella della Cultura, bensì la competenza che serve ad accumulare e far fruttare il capitale organizzativo produttivo: software, processi, brevetti, schemi industriali, open innovation, collaborazione interimpresa, R&D, accordi di partnership, di distribuzione e di franchising. Sono questi i cespiti sui quali le aziende fanno leva per essere competitive nella “economia della conoscenza”, e considerazioni analoghe valgono per le nazioni.

Io trovo auspicabile il ritorno a una società nella quale si affermino i valori del sapere e del bello di per sé, a prescindere dalle implicazioni mercantili. Non diventeremmo più ricchi, ma ho forte il sospetto che vivremmo molto meglio.