Che cos'è l'analisi basata sulle evidenze? Non credere a una conclusione, ma vederne il fondamento
Un'analisi può presentarvi una conclusione forte.
La percezione sta cambiando.
Sta iniziando una crisi.
Questo tema trova riscontro nell'opinione pubblica.
Un gruppo specifico sta reagendo.
L'influenza di un concorrente sta crescendo.
Ma perché dovreste fidarvi di queste conclusioni?
Nell'analisi l'essenziale non è soltanto arrivare a una conclusione. È poter mostrare su quali dati, relazioni e risultati quella conclusione si fonda.
L'analisi basata sulle evidenze è un approccio fondato sul sostenere le conclusioni presentate con dati e risultati esaminabili, e sullo stabilire chiaramente il legame tra interpretazione e fondamento.
Una conclusione da sola non è un'evidenza
Indicare in un rapporto che la percezione negativa sta crescendo è una conclusione.
Ma per chi decide, dietro vi sono altre domande:
- Quali dati sostengono questa conclusione?
- Quando è iniziato il cambiamento?
- Insieme a quali temi si è verificato?
- Quali contenuti o eventi hanno inciso?
- In quali pubblici è più marcato?
- La conclusione poggia su dati sufficienti e affidabili?
Senza risposte a queste domande, l'analisi può facilmente ridursi a una semplice opinione.
Dato → Risultato → Conclusione
In un'analisi solida è importante tenere distinte queste tre fasi.
- Il dato
- Costituisce la realtà osservata.
- Il risultato
- Il cambiamento o la relazione significativa che emerge dall'esame del dato.
- La conclusione
- L'interpretazione raggiunta valutando insieme quei risultati.
Per esempio:
Il rapido aumento delle conversazioni negative su un tema in tre giorni è un dato.
Il fatto che l'aumento sia iniziato subito dopo un evento preciso e si sia concentrato attorno a una determinata critica è un risultato.
Valutare che quell'evento sia stato un fattore importante nel mutamento della percezione è la conclusione.
L'approccio basato sulle evidenze tiene a che questa catena resti tracciabile.
La correlazione non è la stessa cosa dell'evidenza
Che due eventi accadano nello stesso momento non significa che tra loro vi sia necessariamente un rapporto di causa ed effetto.
Mentre la percezione di un marchio cala, nello stesso periodo può essere cresciuta la visibilità di un altro evento.
Che questi due sviluppi coincidano è importante; ma da solo non prova che uno abbia causato l'altro.
Per questo nell'analisi vanno valutati insieme il momento, il contesto, la struttura dei dati, i fattori collegati e le spiegazioni alternative.
Possiamo fidarci del dato stesso?
L'analisi basata sulle evidenze non mette in discussione solo la conclusione.
Mette in discussione anche il dato usato come evidenza.
Vedere un grande volume di conversazioni nell'ambiente digitale non significa necessariamente che sia in atto un ampio movimento sociale.
Account automatici, contenuti spam, pubblicazioni ripetute, comportamenti coordinati o interazioni artificiali possono alterare il quadro.
Vi sono quindi due domande distinte:
Che cosa dice il dato?
In che misura questo dato rappresenta la realtà?
Fidarsi della prima senza porre la seconda è rischioso.
L'analisi deve essere verificabile
Dire a chi decide soltanto «lo dice il sistema» non basta.
Soprattutto quando sono in gioco decisioni politiche, istituzionali o strategiche, deve essere possibile capire perché una conclusione sia emersa.
- Quale cambiamento è stato osservato?
- Quali risultati lo sostengono?
- Quali fattori incidono sull'esito?
- Quanto sono affidabili i dati?
- È possibile un'altra spiegazione?
Queste domande rendono l'analisi non solo più completa, ma più discutibile e più affidabile.
Nell'era dell'IA l'evidenza conta ancora di più
I sistemi di intelligenza artificiale possono elaborare rapidamente grandi quantità di dati e produrre conclusioni complesse.
Ma che una conclusione venga prodotta in fretta non la rende automaticamente corretta.
Perciò nei sistemi di analisi del futuro non conta solo la domanda «A quale conclusione è arrivato?», ma
Con quali evidenze è arrivato a quella conclusione?
Questa domanda diventa sempre più importante.
Perché un'analisi solida non offre a chi decide soltanto una risposta.
Mostra anche perché ci si possa fidare di quella risposta.
Non credete a una conclusione. Vedetene l'evidenza.