Author: Marco Piovesan

Perché dovrei andare a lezione?

~ Marco Piovesan ~ Leave a comment

Andare a lezione non è una perdita di tempo.

Molti studenti universitari si chiedono, prima o poi, se andare a lezione sia davvero necessario. In fondo, il libro c’è, gli appunti si possono recuperare, e spesso si pensa che studiare da soli sia sufficiente. Eppure, proprio riflettendo sulle idee di How to Read a Book, si capisce che la lezione non è un’aggiunta marginale: è uno strumento decisivo per comprendere davvero ciò che si legge.

Leggere un libro non significa soltanto decodificare parole e memorizzare contenuti. Significa ricostruire il percorso dell’autore, capire quale problema sta affrontando, seguire la logica del suo ragionamento e afferrare il messaggio complessivo che vuole trasmettere. Questo è molto più difficile di quanto sembri. Spesso lo studente, leggendo da solo, ha l’impressione di aver capito, ma in realtà ne coglie solo una parte. Può afferrare alcune definizioni, ricordare alcuni passaggi, ma perdere il filo generale dell’argomentazione o il vero significato del testo.

È proprio qui che la lezione universitaria mostra il suo valore. Il docente non si limita a ripetere il libro: lo completa. Aiuta a distinguere ciò che è centrale da ciò che è secondario, chiarisce i passaggi più complessi, scioglie le ambiguità e rende visibile la struttura del testo. In altre parole, la lezione accompagna lo studente oltre una comprensione parziale, e lo guida verso una lettura più consapevole e più profonda.

C’è poi un altro aspetto fondamentale. Un libro, letto da soli, può restare isolato. La lezione, invece, arricchisce e collega. Un buon docente mostra come un autore dialoghi con altri autori, come una teoria si inserisca in una tradizione più ampia, come un concetto ritorni in altri temi del corso. Così il testo smette di essere un insieme chiuso di pagine e diventa parte di una rete di idee. E quando i contenuti si collegano tra loro, anche la comprensione cresce.

Andare a lezione, quindi, non significa rinunciare alla lettura autonoma. Al contrario, significa darle maggiore valore. La lettura resta il contatto diretto con l’autore, ma la lezione la approfondisce, la corregge quando necessario e la amplia. Lo studente non resta prigioniero della propria interpretazione iniziale, spesso incompleta, ma ha la possibilità di verificare, precisare e maturare ciò che ha compreso.

Per questo lettura e lezione non dovrebbero mai essere viste come alternative. Sono attività complementari. La prima mette lo studente davanti al testo; la seconda lo aiuta a entrare davvero nel testo. La prima offre contenuti; la seconda li organizza, li illumina e li collega. Insieme, permettono non solo di preparare un esame, ma di avvicinarsi con maggiore intelligenza e profondità al messaggio dell’autore.

In un’università che rischia spesso di ridursi a una corsa verso i crediti e gli esami, vale la pena ricordare questo punto essenziale: andare a lezione non serve solo a “sapere di più”, ma a capire meglio. E capire meglio è, in fondo, il cuore stesso dello studio universitario.

L’Epoca delle Passioni Tristi: Come i giovani hanno imparato a non desiderare

~ Marco Piovesan ~ Leave a comment

C’è una malinconia sottile che attraversa le aule universitarie, i profili social, le conversazioni a bassa voce tra ventenni. Non è la malinconia romantica di chi soffre per eccesso di sentimento, ma qualcosa di più opaco, di più pesante: la malinconia di chi ha smesso, prima ancora di cominciare, di credere che valga la pena tentare. Il filosofo Miguel Benasayag l’aveva anticipato vent’anni fa: viviamo nell’epoca delle passioni tristi, in cui la paura ha sostituito il desiderio come motore dell’azione umana. Agire non per costruire qualcosa, ma per evitare di perdere. Scegliere non per vocazione, ma per protezione.

La Generazione della Scorciatoia
I ragazzi di oggi non sono — come si sente dire troppo spesso — pigri o superficiali. Sono, piuttosto, razionalmente adattati a un contesto che li ha convinti di una cosa sola: il rischio non vale la pena. Il mercato del lavoro è imprevedibile. Le carriere lineari sono un ricordo del secolo scorso. I social network amplificano i successi altrui e nascondono le cadute. Ogni scelta sembra permanente e ogni errore sembra fatale. In questo scenario, non sorprende che molti giovani sviluppino una sofisticata allergia all’incertezza — e con essa, una corsa frenetica verso chi promette di eliminarla. Nascono così i guru della chiarezza: coach, influencer, creatori di contenuti che vendono la promessa di una formula. Tre passi per trovare la tua passione. Il metodo definitivo per capire chi sei. La mattina routine che cambia tutto. Il successo non richiede talento, richiede sistema. Il messaggio è sempre lo stesso: esiste una scorciatoia, e io ce l’ho.
I giovani ci credono. Non per stupidità, ma perché la scorciatoia risolve il problema più urgente: evitare la fatica, evitare il rischio, evitare di scoprire di non essere all’altezza.

La Sindrome dell’Impostore Come Condizione Permanente
Un tempo la sindrome dell’impostore era una patologia dell’eccellenza — il male segreto di chi aveva raggiunto traguardi importanti e temeva di non meritarli davvero. Oggi è diventata la condizione ordinaria di chi non ha ancora raggiunto nulla, e già si sente inadeguato. Il paradosso è crudele: i giovani si sentono impostori prima di aver fatto qualcosa. Il confronto permanente con le versioni curate e ottimizzate di colleghi, coetanei e sconosciuti sui social genera una distanza incolmabile tra il sé reale e il sé ideale. Ogni tentativo di esporsi — presentare un’idea, raccontare i propri progetti, fare un’esperienza nuova o difendere un’idea in pubblico — diventa un momento di terrore esistenziale. La risposta a questo terrore non è il coraggio, almeno non inizialmente. È il ritiro. Si evita l’esposizione. Si rimanda la decisione. Si preferisce la posizione del critico a quella dell’attore, perché chi non gioca non può perdere. L’identità diventa una cosa da proteggere, non da costruire.

La Tartaruga e il Mondo che Cambia
C’è un’immagine che descrive bene questa generazione: la tartaruga che ritira la testa nel guscio. Il guscio, spesso, è la famiglia di origine, gli amici del paese, o peggio, la cameretta. I genitori che hanno interiorizzato l’idea che proteggere significhi risparmiare ai figli le difficoltà; un sistema economico che rende la transizione all’autonomia materialmente difficile; una cultura terapeutica che ha medicalizzato il disagio invece di insegnare a tollerarlo. Il risultato è una generazione che si rifugia, spesso inconsapevolmente, nelle sicurezze costruite da altri. Non perché non voglia farcela, ma perché nessuno le ha insegnato che l’incertezza non è una minaccia da eliminare — è il terreno normale su cui si costruisce una vita. E intanto il mondo accelera. La tecnologia ridisegna i confini tra le professioni, crea nuove fortune e nuove esclusioni, concentra il potere nelle mani di pochi e rende obsolete le competenze nel giro di un ciclo di aggiornamento software. Le disuguaglianze crescono — non solo di reddito, ma di opportunità, di accesso, di capitale culturale e relazionale. Chi non si muove, in questo contesto, non rimane fermo: arretra.

Incertezza Come Risorsa
Eppure c’è un errore di fondo nel modo in cui questa generazione — e spesso gli adulti che la circondano — interpretano l’incertezza. L’incertezza non è uguale al pericolo. È una condizione epistemica: sappiamo che qualcosa può accadere, ma non sappiamo esattamente come o quando. Il pericolo è una valutazione dell’esito: questo scenario mi danneggerà. Confondere i due significa trasformare ogni situazione aperta in una minaccia, ogni scelta non garantita in un salto nel vuoto.
Gli strumenti per affrontare l’incertezza esistono e sono relativamente chiari. Riconoscere che il futuro non è prevedibile ma è navigabile. Costruire competenze trasferibili piuttosto che specializzazioni rigide. Sperimentare su scala ridotta prima di impegnarsi su scala piena. Diversificare le scommesse — su se stessi, sulle relazioni, sulle opportunità. Sviluppare la tolleranza alla sconfitta come si sviluppa un muscolo: con esposizione progressiva, non con evitamento. Nulla di tutto questo è la scorciatoia che i guru promettono. Richiede tempo, fatica, e soprattutto la disponibilità a sentirsi temporaneamente incompetenti — che è l’anticamera di ogni apprendimento reale.

Cosa Serve Davvero
Non servono nuove formule. Servono adulti — genitori, insegnanti, istituzioni — capaci di reintrodurre nella vita dei giovani qualcosa che si è perso: il contatto con la difficoltà come fonte di crescita, non come segnale di fallimento. Serve una cultura educativa che smetta di proteggere i ragazzi dalle conseguenze delle loro scelte e li aiuti invece a leggerle, a imparare da esse, a costruire con esse. Che insegni non il pensiero positivo, ma il pensiero strategico. Non la fiducia cieca in se stessi, ma la capacità di valutare i propri limiti con onestà e di lavorarci sopra. Serve, soprattutto, restituire ai giovani la legittimità del desiderio. Non il desiderio addomesticato e sicuro di chi ha già calcolato l’esito, ma il desiderio grezzo e rischioso di chi non sa ancora dove arriverà — e decide di partire lo stesso.
Le passioni tristi non sono un destino. Sono una risposta adattiva a un contesto che ha insegnato la paura meglio del coraggio. Cambiarle non richiede meno consapevolezza del mondo: ne richiede di più. Abbastanza da capire che il guscio protegge, ma non nutre. Abbastanza da uscire — lentamente, con prudenza, ma fuori.

Il futuro non si aspetta al riparo. Si costruisce nell’esposizione.

Le narrative tossiche nelle scienze sociali

~ Marco Piovesan ~ Leave a comment

Quando discutiamo di politica, economia, scuola, migrazioni o salute pubblica, spesso non ci scontriamo su “dati”, ma su storie. Storie brevi, memorabili, emotive. Nelle scienze sociali queste storie si chiamano spesso narrative: cornici che spiegano “come funziona il mondo” e che orientano giudizi e scelte.

Il problema è che alcune narrative sono tossiche: diventano virali perché semplificano, moralizzano e promettono certezze, ma sono anche antiscientifiche perché resistono alla verifica e spingono verso conclusioni sbagliate.

Ecco le più diffuse.

“È tutto un complotto” È potentissima perché spiega tutto in un colpo solo. Ma è antiscientifica perché non è falsificabile: qualunque evidenza contraria diventa “prova del complotto”. Il risultato è sfiducia generalizzata e impossibilità di discutere seriamente.

“Dopo = a causa di” “Da quando c’è X, è aumentato Y: quindi X causa Y.” È uno scivolone tipico: confonde correlazione con causalità e ignora fattori nascosti. È tossica perché produce capri espiatori e policy impulsive.

“Se qualcuno vince, qualcuno deve aver perso (e di solito ha rubato)” Il mondo a volte è a somma zero, spesso no. Questa narrativa rende ogni successo sospetto e trasforma problemi distributivi reali in guerre morali permanenti. È un acceleratore di rancore.

“I gruppi sono fatti così” (essenzialismo) Riduce persone e gruppi a una “natura” fissa: culturale o biologica. È antiscientifico perché ignora contesto, istituzioni e l’enorme eterogeneità interna ai gruppi. È tossico perché normalizza stereotipi e discriminazione.

“Se sei povero è colpa tua / se sei ricco è tutto merito tuo” È la versione morale del monocausalismo: spiega esiti complessi con una sola variabile, la virtù o il vizio individuale. Cancella fortuna, vincoli, reti sociali, disuguaglianze di partenza. Produce stigma e politiche punitive invece di soluzioni efficaci.

“La scienza è un’opinione” “Uno studio dice A, un altro dice B: quindi vale tutto.” È una scorciatoia comoda, ma antiscientifica: non pesa qualità dei metodi, replicazioni, convergenza di evidenze. È tossica perché legittima il cherry-picking e la disinformazione “con citazione”.

“Se è un numero, è vero” (quantofrenia) Metriche e ranking diventano la realtà. Ma misurare male con grande precisione resta misurare male. Questa narrativa è tossica perché incentiva il gaming: ottimizzi il KPI e perdi l’obiettivo.

“Panico morale” Si selezionano casi estremi, si generalizza, si ignora la base statistica (base rates). È la macchina perfetta per indignazione e paura. È tossica perché sposta risorse e attenzione dai problemi veri a quelli più “viralizzabili”.

“C’è una causa unica che spiega tutto” Social, immigrati, famiglia, élite, scuola, burocrazia: scegli il colpevole unico e hai una storia semplice. Ma le scienze sociali mostrano quasi sempre sistemi multi-causali. È tossica perché produce soluzioni facili che falliscono regolarmente.

“La mia esperienza personale vale più dei dati” “Nel mio quartiere…” “Io ho visto…” È umano. Ma generalizzare da pochi casi è un errore sistematico. È tossico perché rende impermeabili alle evidenze aggregate e al confronto tra contesti.

Perché queste narrative vincono?

Perché sono brevi, emotive, con un colpevole chiaro. Danno un senso di controllo. E sui social, emozione e moralizzazione battono complessità e prudenza.

Alcune domande per riconoscerle al volo

– È falsificabile? Cosa dovrebbe accadere per ammettere che è sbagliata?

– Sta scambiando aneddoti o correlazioni per causalità?

Sta offrendo una causa unica e un colpevole perfetto?

Come rispondere senza alimentarle

Non serve “umiliare” chi ci crede. Funziona meglio chiedere quale evidenza cambierebbe idea distinguere “ci sono problemi reali” da “questa spiegazione non regge” proporre una narrativa alternativa basata su meccanismi.

Perché la ricerca sociale basata su dati – e non su opinioni – è essenziale?

~ Marco Piovesan ~ Leave a comment

In una società attraversata da narrazioni forti e spesso polarizzanti (ad esempio cambiamento climatico, diseguaglianze, patriarcato, etc.), la differenza tra opinione ed evidenza non è un dettaglio tecnico: è una questione di qualità democratica.

Le opinioni sono inevitabili. Nascono da esperienze personali, valori, identità, emozioni. Sono parte legittima del dibattito pubblico. Ma le opinioni non bastano a descrivere la realtà sociale.

La ricerca basata su dati svolge almeno quattro funzioni fondamentali.

Primo: distingue casi da pattern.
Un episodio può essere reale, drammatico, simbolicamente potente. Ma è rappresentativo? È in aumento? È strutturale? Solo dati raccolti in modo sistematico possono rispondere a queste domande.

Secondo: separa percezioni da fenomeni.
Le percezioni sono importanti – perché influenzano il comportamento – ma non coincidono necessariamente con i fatti. In molti ambiti (criminalità, immigrazione, disuguaglianza) ciò che le persone credono stia accadendo e ciò che i dati mostrano possono divergere significativamente.

Terzo: aiuta a identificare cause.
Le spiegazioni intuitive sono spesso lineari e rassicuranti. La realtà sociale raramente lo è. Metodi rigorosi – comparazioni, analisi longitudinali, esperimenti naturali – permettono di avvicinarsi a relazioni causali, non solo a correlazioni apparenti.

Quarto: crea un terreno comune di discussione.
In contesti polarizzati, i valori possono restare divergenti. Ma senza un minimo accordo sui fatti, il confronto diventa uno scambio di convinzioni impermeabili. I dati non eliminano il conflitto, ma lo rendono più informato.

Questo non significa che i dati siano neutri o infallibili. La scelta di cosa misurare, come misurarlo e come interpretarlo richiede competenza, trasparenza e responsabilità. Anche la ricerca può essere usata in modo strumentale. Ma c’è una differenza cruciale tra dire “secondo me” e dire “secondo un’analisi sistematica dei dati disponibili”.

In un mondo saturo di narrazioni, la ricerca empirica non serve a zittire il dibattito. Serve a disciplinarlo. Non sostituisce i valori.
Non elimina le interpretazioni. Ma impedisce che l’arena pubblica sia governata solo dall’intensità emotiva o dalla ripetizione.

In una società complessa, decidere senza dati significa reagire.
Decidere con i dati significa, almeno, provare a capire.

Le narrazioni tossiche del nostro tempo (e perché la scienza è l’unico antidoto)

~ Marco Piovesan ~ Leave a comment

C’è una differenza profonda tra un problema reale e la storia che raccontiamo su quel problema.

Il cambiamento climatico è reale. Le disuguaglianze sono reali. Le trasformazioni tecnologiche sono reali. Le tensioni identitarie sono reali. Ma tra la realtà e il racconto pubblico si apre uno spazio in cui accade qualcosa di decisivo: i fatti vengono sostituito dalla narrazione.

Una narrazione non è, di per sé, un male. È una forma inevitabile di semplificazione. Diventa tossica quando smette di essere uno strumento per capire e diventa uno strumento per appartenere. Quando non serve più a cercare la verità, ma a segnalare identità. Quando trasforma problemi complessi in drammi morali con personaggi fissi: vittime permanenti, colpevoli permanenti, salvatori permanenti. Il punto non è stabilire quali temi siano “giusti” o “sbagliati”. Il punto è capire quando il modo in cui li trattiamo smette di essere scientifico — e diventa ideologico.

Il metodo come linea di demarcazione

La scienza non è un insieme di risposte definitive. È un metodo: basato su prove, falsificabilità, autocorrezione e gestione esplicita dell’incertezza  . Questo metodo non garantisce infallibilità. Garantisce qualcosa di più prezioso: la possibilità di correggersi.

Le narrazioni tossiche condividono una caratteristica comune: non si lasciano correggere. Sono impermeabili alla smentita. Ogni fatto contrario viene riassorbito come conferma. Ogni dubbio viene interpretato come ostilità morale. È qui che il metodo si interrompe.

Clima: tra apocalisse e negazione

Il cambiamento climatico è un fatto fisico robustamente documentato. Ma attorno a questo fatto si sono costruite due narrazioni speculari e tossiche.

La prima è apocalittica: “Siamo già oltre il punto di non ritorno, chi discute costi e alternative è complice del disastro.” La seconda è identitaria: “È un’esagerazione costruita per controllare l’economia.”

Entrambe tradiscono il metodo. La prima confonde diagnosi e terapia: la scienza può stabilire che esiste un problema; non può decretare quale politica sia moralmente obbligatoria senza analisi dei trade-off. La seconda ignora il principio basilare secondo cui una teoria deve essere falsificabile: negare sistematicamente l’evidenza accumulata non è scetticismo, è rifiuto della prova.

La postura scientifica è più esigente. Chiede: quali politiche riducono le emissioni in modo misurabile? Con quali costi? Con quali effetti distributivi? Con quali incentivi? Non cerca purezza morale, ma efficacia empirica.

Disuguaglianza: tra struttura onnipotente e responsabilità nulla

La disuguaglianza è un tema legittimo e complesso. Ma anche qui la narrazione tende a polarizzarsi.

Da un lato: “Ogni differenza è il prodotto di un sistema oppressivo.” Dall’altro: “Ogni differenza è il risultato di scelte individuali.”

Entrambe le versioni falliscono sul piano metodologico. La prima spesso confonde correlazione e causalità, ignora variabili confondenti  e trasforma categorie sociali in essenze morali. La seconda cancella il ruolo dei contesti, delle reti, degli shock, dell’accesso alle opportunità.

Il metodo impone domande più precise: disuguaglianza di cosa? Reddito, ricchezza, consumi? In quale arco temporale? In quali coorti? Con quali strumenti di misura? È un problema di mediana o di coda della distribuzione? 

La realtà sociale è quasi sempre probabilistica e contributoria, non deterministica. Le cause non sono necessarie né sufficienti: aumentano probabilità. Chi pretende spiegazioni totali sta già tradendo la complessità.

Genere e identità: quando la categoria diventa destino

Le discriminazioni esistono. Negarlo sarebbe antiscientifico. Ma altrettanto antiscientifico è trasformare ogni esito differente in prova automatica di oppressione.

Quando una teoria spiega qualsiasi risultato possibile, smette di essere informativa. Se qualunque differenza conferma l’ipotesi, non esiste più un criterio di smentita. È la violazione più grave del principio di falsificabilità. A questo si aggiunge il bias di conferma, amplificato dagli algoritmi  . In una filter bubble, ogni informazione sembra confermare ciò che già crediamo. La narrativa si autoalimenta. Il dissenso viene interpretato come aggressione morale.

Il metodo impone un esercizio più difficile: cercare attivamente prove contrarie. Chiedersi quali dati mi farebbero cambiare idea. Distinguere tra gap grezzi e gap aggiustati. Non ridurre l’individuo alla categoria.

AI e lavoro: il fascino del determinismo

L’intelligenza artificiale è forse il terreno più fertile per le narrazioni estreme.

Da un lato: “Scompariranno quasi tutti i lavori.” Dall’altro: “La tecnologia risolve sempre tutto.”

Entrambe le affermazioni sono premature. La storia economica mostra distruzione e creazione simultanea di compiti, adattamenti istituzionali, trasformazioni graduali. L’AI non è una forza naturale inevitabile: i suoi effetti dipendono da politiche, regole, incentivi, distribuzione del potere.

In più, i Large Language Models producono testo plausibile anche quando non dispongono di informazioni corrette  . La fluenza non è prova. La sicurezza retorica non è evidenza. Il metodo chiede dati longitudinali, replicazioni, analisi di impatto. Non profezie.

Stato e protezione: tra salvezza totale e rifiuto totale

Anche il dibattito sul ruolo dello Stato oscilla tra due eccessi.

“La politica deve proteggere tutti da ogni rischio.” “Ogni intervento pubblico genera dipendenza e distorsione.”

Entrambe le posizioni ignorano gli incentivi  . Ignorano che le politiche producono effetti comportamentali. Ignorano che le risorse sono finite. Ignorano che la significatività statistica non equivale alla rilevanza pratica  .

La domanda scientifica non è “Stato sì o no”. È: quale strumento? Con quale disegno? Con quale valutazione controfattuale? Con quali effetti misurabili?

Declinismo e ottimismo cieco

Viviamo anche sotto due narrazioni opposte sullo stato del mondo.

Una è declinista: “È tutto peggio di prima.” L’altra è ingenuamente progressista: “I dati mostrano miglioramenti, quindi i problemi attuali sono esagerati.”

Entrambe soffrono dell’euristica della disponibilità  e della selezione opportunistica degli indicatori. Il metodo richiede di guardare serie storiche, distribuzioni, comparazioni internazionali. E di accettare l’incertezza. Accettare l’incertezza non è debolezza. È maturità epistemica.

La tossicità come rifiuto della revisione

Una narrazione diventa tossica quando:

– non è falsificabile;

– moralizza il dissenso;

– ignora variabili confondenti;

– confonde rischio relativo e assoluto  ;

– seleziona solo le prove favorevoli;

– si diffonde per engagement, non per robustezza empirica;

– non si aggiorna alla luce di nuove evidenze.

La scienza è fragile, ma è fragile in modo virtuoso: si espone alla smentita. Le narrazioni tossiche sono robuste in modo vizioso: non si lasciano toccare dai fatti.

Una competenza civica, non accademica

Il punto finale è questo: il pensiero scientifico non è un lusso per ricercatori. È una competenza civica  . In una democrazia, la qualità delle decisioni collettive dipende dalla capacità di distinguere prove da opinioni, correlazione da causalità, significatività da rilevanza, rischio relativo da rischio assoluto.

Non serve sostituire una narrazione con un’altra. Serve sostituire la certezza tribale con la domanda esigente. Non: “Chi ha ragione?” Ma: “Quali sono le prove? Quanto sono forti? Quali alternative sono state escluse? Quali incentivi sono in gioco? Cosa mi farebbe cambiare idea?”

Pensare come uno scienziato non elimina il conflitto. Ma lo disciplina. E in un’epoca in cui le convinzioni si diffondono più velocemente delle verifiche, questa disciplina è una forma di libertà. Ed è, forse, l’unica vera alternativa alle narrazioni tossiche del nostro tempo.