Sui modelli

I modelli sono indispensabili. La realtà è incredibilmente complessa. Mappare ogni possibile interazione sarebbe computazionalmente impossibile e del tutto inutile per comprendere il mondo. Invece, appiattiamo le cose in variabili causali chiave e le usiamo per aiutarci a fare previsioni e prendere decisioni.

Ma i modelli sono disponibili in diverse forme e dimensioni. Quale modello sia più utile dipende da cosa si sta cercando di fare.

Prendiamo, ad esempio, le due mappe seguenti. Entrambe si riferiscono alla stessa area: la Nicholls State University di Thibodaux, Louisiana, il mio datore di lavoro. La prima è la mappa del campus che abbiamo sul nostro sito web . La seconda è una mappa topografica della stessa area . Vorrei chiederti, caro lettore: se volessi raggiungere Powell Hall, quale di queste due mappe preferiresti? Ovviamente, la mappa del campus sarebbe la più utile. La mappa topografica, pur contenendo informazioni utili, sarebbe inutile per orientarsi nel campus. Allo stesso modo, la mappa del campus sarebbe inutile se si volesse, ad esempio, fare un'escursione a Thibodaux.

Utilizzare una mappa errata (un modello errato) può portare a un disastro.

Un esempio del genere riguarda l' invasione statunitense di Grenada nel 1983. L'invasione statunitense fu pianificata non con mappe militari, ma con mappe turistiche con griglie militari sovrapposte , acquistate quel giorno in un negozio di Fayetteville, Carolina del Nord. Le mappe non furono d'aiuto: 4 SEAL morirono a causa di ostacoli d'acqua non presenti sulle mappe, il coordinamento tra i soldati e la loro copertura aerea non poté avvenire poiché utilizzavano mappe diverse, e così via. Divenne quasi un disastro della portata della crisi degli ostaggi in Iran. Tutto perché i militari usarono modelli inappropriati.

Lo stesso vale per i modelli economici. Come abbiamo visto nel corso di questa seconda amministrazione Trump, i loro modelli commerciali sono stati disastrosi. Non è andato assolutamente nulla per il verso giusto: i tassi di interesse stanno salendo, i paesi stanno reagendo, il dollaro si sta indebolendo, i prezzi sono destinati a salire una volta esaurite queste scorte, le aziende americane stanno licenziando o rallentando le assunzioni, importanti progetti industriali sono stati cancellati, il mercato azionario è crollato e la Cina sta entrando nei mercati americani. È così grave che il presidente e il suo team ora ammettono che la prosperità non è più un obiettivo (ma va bene, perché la prosperità è un male ). In effetti, questi dazi avrebbero dovuto generare quasi 60 miliardi di dollari di entrate al mese . Le entrate tariffarie di aprile (che sono elevate a causa dell'accumulo di scorte) sono state di soli 17 miliardi di dollari .

Quando l'amministrazione Trump fornisce modelli, li fornisce pessimi. È come invadere Grenada con una mappa turistica o usare una mappa topografica per orientarsi in un campus universitario. I loro modelli si basano su ipotesi irrealistiche, spesso contraddittorie e solitamente infondate. I loro modelli forniscono aspettative irrealistiche, spesso contraddittorie. E, di conseguenza, a pagarne il prezzo è il popolo americano.

Ciò che è importante notare è che la maggior parte dei modelli è almeno matematicamente coerente. Ma questa coesione matematica non implica che il modello sia utile allo scopo. L'uso di un modello non è determinato dalla complessità matematica, ma piuttosto dalla sua applicazione e dalla sua capacità di fornire informazioni utili. Di conseguenza, un modello che potrebbe essere più "realistico" incorporando più elementi della realtà o maggiore complessità matematica potrebbe essere praticamente inutile per un modello meno "realistico" perché più semplice. Se il modello più complesso fornisce informazioni limitate (o errate), allora non è utile, a prescindere da quanto sia matematicamente coerente. La scienza non consiste semplicemente nel manipolare modelli. Gran parte di essa consiste nell'avere la conoscenza necessaria per scegliere il modello giusto .