Trust in Science and Institutional Legitimacy: A Phenomenological Framework for AI-Enabled Health Policy

Il Ponte Invisibile: Perché ci fidiamo (o non ci fidiamo) della Macchina Scientifica

Immaginate di trovarvi davanti a un enorme robot luminoso che sostiene di poter curare malattie, prevedere il meteo e riparare il vostro telefono rotto. Sapete che il robot è incredibilmente intelligente; ha letto ogni libro della biblioteca e può calcolare la posizione delle stelle in un battito di ciglia. Vi fidate della sua competenza — sapete che può svolgere il lavoro. Ma ecco la parte complicata: vi fidate del fatto che il robot possa ascoltarvi? Avete la sensazione che gli importi dei vostri problemi specifici, o vi vede solo come un numero nel suo database? Questa sensazione di essere ascoltati, rispettati e inclusi è ciò che gli scienziati chiamano apertura.

Per molto tempo, si è pensato che se avessimo reso il robot più intelligente, tutti si sarebbero fidati di lui. Ma questo articolo suggerisce che non è così che funzionano i cuori umani. Si scopre che fidarsi della scienza non riguarda solo quanto la scienza sia intelligente; riguarda la relazione tra le persone che prendono le decisioni e le persone che vivono con i risultati. Lo studio esamina un gruppo massiccio di persone da tutto il mondo per vedere come si sentono riguardo alla scienza. Utilizza un modo speciale di pensare chiamato fenomenologia, che è solo un modo elegante per studiare come le persone vivono le esperienze nelle loro vite quotidiane, piuttosto che limitarsi a contare le loro risposte in un sondaggio. Esamina anche le ecologie comunicative, che è come mappare i diversi "quartieri" dove le persone parlano di scienza — alcuni quartieri sono chat digitali rumorose, mentre altri sono redazioni giornalistiche tradizionali e silenziose. La grande domanda è: perché alcune persone si sentono vicine alla scienza mentre altre si sentono estranee, anche se vivono nello stesso paese?

La Grande Mappa della Fiducia: Non riguarda chi sei, ma come ti connetti

Questo articolo approfondisce un enorme dataset chiamato "Trust in Science Project", che ha posto una serie di domande a 71.922 persone di 68 paesi diversi su quanto si fidino degli scienziati. I ricercatori volevano scoprire se potessimo semplicemente guardare l'età di una persona, il livello di istruzione raggiunto o se fosse uomo o donna per prevedere se si fida della scienza.

La Grande Sorpresa: La risposta è un grande "no".

Lo studio ha scoperto che, sebbene sia possibile raggruppare le persone in cluster basati su età e istruzione, questi gruppi sono disomogenei al loro interno. Un sessantenne con un diploma di scuola superiore non prova tutti lo stesso sentimento verso la scienza. Infatti, i ricercatori hanno scoperto che le categorie sociodemografiche (come età, genere e istruzione) sono pessime nel spiegare perché alcune persone si sentono vicine alla scienza e altre lontane.

Invece di guardare a chi sono le persone, l'articolo suggerisce di guardare a come si connettono. I ricercatori hanno scoperto che il divario più grande nella fiducia non riguarda il fatto che le persone pensino che gli scienziati siano intelligenti (in genere lo pensano!). Il divario riguarda l'apertura. In tutti i gruppi, le persone concordavano sul fatto che gli scienziati siano competenti (conoscono il loro mestiere). Ma la sensazione che gli scienziati siano aperti — ovvero che siano disposti ad ascoltare, parlare e interessarsi alla vita delle persone comuni — variava enormemente. Alcune persone sentivano che il mondo scientifico fosse un club amichevole che le invitava a partecipare; altre sentivano che fosse una fortezza con i cancelli chiusi.

Le Quattro "Figure di Rilevanza"

Per dare un senso a questi dati disordinati, i ricercatori non si sono limitati a fare una lista di "chi si fida" e "chi non si fida". Hanno invece costruito quattro profili unici, che chiamano "Figure di Rilevanza". Pensate a queste non come a tipi fissi di persone, ma come a diverse "vibrazioni" o modi di esperire il mondo scientifico. Queste figure sono costruite da un mix della situazione di vita di una persona, di come riceve le notizie e di come si sente rispetto alla scienza.

Ecco i quattro personaggi identificati dal paper:

1. La Figura Impegnata (The Engaged Figure): Sono solitamente giovani adulti altamente istruiti e molto attivi nel mondo digitale. Frequentano ecologie comunicative digitali (come i social media e le app di messaggistica). Si sentono vicini alla scienza perché possono parlarne, condividere idee e sentirsi parte della conversazione. Si fidano della scienza perché si sentono visti e ascoltati.
2. La Figura Periferica (The Peripheral Figure): Sono spesso adulti più anziani con un livello di istruzione formale inferiore. Sanno che gli scienziati sono intelligenti, ma sentono che il mondo scientifico non le ascolta davvero. Si affidano maggiormente alle ecologie comunicative formali (come TV, radio e giornali) e non si sentono molto connessi al chiacchiericcio digitale. Si sentono un po' all'esterno, a guardare dentro.
3. La Figura Distante (The Distant Figure): Questo gruppo include giovani con livelli di istruzione inferiori che si sentono i più disconnessi. Non si fidano molto della scienza e non interagiscono con essa in alcun modo. Si sentono lontani dall'intero sistema.
4. La Figura Ancorata (The Anchored Figure): Sono persone più anziane, altamente istruite, che si fidano profondamente delle istituzioni. Si affidano ai media formali e si sentono stabili, ma potrebbero non essere così desiderosi di tuffarsi nella conversazione digitale come il gruppo "Impegnato". Si fidano del sistema perché lo percepiscono come solido e affidabile, anche se non sono loro a guidare la chat.

Il Divario Digitale nella Fiducia

Uno degli aspetti più importanti scoperti dal paper riguarda il dove le persone ottengono le informazioni. I ricercatori hanno utilizzato uno strumento matematico speciale per analizzare come le persone consumano notizie sulla scienza. Hanno scoperto che la vecchia idea di "passivo" (guardare solo la TV) contro "attivo" (pubblicare sui social media) non è il modo corretto di dividere le cose.

Invece, la vera divisione è tra Ecologie Digitali (social media, app di messaggistica) ed Ecologie Formali (TV, radio, siti di notizie).

• Le Ecologie Digitali tendono a essere utilizzate di più dalle figure "Impegnate" e "Distanti". Il paper suggerisce che se utilizziamo solo strategie digitali per parlare di politiche sanitarie, potremmo accidentalmente allargare il divario. Le persone "Impegnate" si coinvolgeranno ancora di più, ma le persone "Periferiche" e "Distanti" potrebbero sentirsi ancora più escluse perché non frequentano quegli spazi digitali.
• Le Ecologie Formali (come TV e radio) sono utilizzate in modo più uniforme tra tutti i gruppi. Ciò significa che se vogliamo raggiungere tutti, non possiamo limitarci a twittare; dobbiamo essere presenti anche in radio e sui giornali.

Cosa Significa per il Futuro della Salute

L'articolo sostiene che stiamo attualmente cercando di costruire un futuro in cui l'Intelligenza Artificiale (IA) aiuti a gestire i nostri sistemi sanitari. Vogliamo che l'IA diagnostichi malattie e gestisca gli ospedali. Ma il paper avverte che se assumiamo semplicemente che tutti si fidino dell'IA perché è "intelligente", falliremo.

La scoperta principale è che la fiducia è una relazione, non un interruttore. Non si può semplicemente premere un interruttore per far sì che la gente si fidi della scienza. Il problema non è che le persone non pensino che gli scienziati siano intelligenti; il problema è che non sentono che le istituzioni siano aperte a loro.

Il paper suggerisce che, per far sì che le politiche sanitarie basate sull'IA funzionino, dobbiamo smettere di cercare di parlare a tutti allo stesso modo. Dobbiamo invece progettare politiche che si adattino a queste diverse Figure di Rilevanza.

• Per gli Impegnati, abbiamo bisogno di trasparenza e conversazione digitale.
• Per i Periferici, abbiamo bisogno di utilizzare i media tradizionali e assicurarci che si sentano ascoltati dai leader della comunità.
• Per i Distanti, abbiamo bisogno di costruire connessioni locali ed educazione.
• Per gli Ancorati, abbiamo bisogno di mostrare stabilità e affidabilità.

Gli autori precisano che questo è un quadro preliminare. Non stanno dicendo di aver risolto il problema della fiducia per sempre. Stanno suggerendo che, se vogliamo che l'IA funzioni nella sanità, dobbiamo smettere di trattare la fiducia solo come un numero in un sondaggio. Dobbiamo capire che la fiducia è una cosa complessa e viva, che dipende dal fatto che le persone sentano che il mondo scientifico sia un luogo in cui appartengono. L'obiettivo non è solo dimostrare che la scienza è competente, ma colmare il divario tra il sapere che la scienza è intelligente e il sentire che la scienza si cura di noi.