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Il survivorship bias (o survival bias), traducibile in italiano con "bias di sopravvivenza", è una distorsione cognitiva che si verifica quando si focalizza l'attenzione solo sugli individui o elementi che sono "sopravvissuti" a un processo di selezione, ignorando quelli che non ce l'hanno fatta. Questo errore di valutazione può portare a conclusioni errate e generalizzazioni fuorvianti. In questo articolo, esploreremo la natura del survivorship bias, le sue origini, le ragioni per cui è considerato una fallacia logica e alcuni esempi noti che ne illustrano l'impatto.
Analizzeremo anche esempi specifici dal mondo dell'IT e della programmazione, settori in cui questa distorsione può avere conseguenze particolarmente significative.
Origini del Survivorship Bias
Il concetto di survivorship bias è strettamente legato alla teoria della selezione naturale e ai processi di selezione in generale. In molti contesti, solo un sottoinsieme di dati o individui sopravvive a un certo criterio di selezione, mentre gli altri vengono eliminati o ignorati. Questo fenomeno può verificarsi in vari ambiti, come la ricerca scientifica, l'economia, la storia militare e l'analisi finanziaria. Ad esempio, negli studi medici, se si analizzano solo i pazienti che hanno superato una certa terapia, si rischia di sovrastimare l'efficacia del trattamento ignorando coloro che non hanno risposto positivamente o che sono deceduti.
Perché il Survivorship Bias è una Fallacia Logica
Il survivorship bias è una fallacia logica perché porta a valutazioni distorte basate su un campione non rappresentativo. Quando si esaminano solo i casi di successo o quelli che hanno superato determinate prove, si ignora una parte significativa dell'informazione necessaria per comprendere il fenomeno nel suo insieme. Questa distorsione può indurre a credere che le caratteristiche dei sopravvissuti siano indicative della popolazione generale, quando in realtà non lo sono. Ignorare i fallimenti o i dati mancanti può portare a sovrastimare i tassi di successo, sottovalutare i rischi e prendere decisioni basate su informazioni incomplete.
Esempi di Survivorship Bias
- Studi Militari della Seconda Guerra Mondiale: Durante la Seconda Guerra Mondiale, gli analisti cercavano di capire come migliorare la resistenza degli aerei. Esaminando gli aerei che tornavano dalle missioni, notarono che certi punti erano più danneggiati di altri. L'errore iniziale fu pensare che questi punti dovessero essere rinforzati. Tuttavia, lo statistico Abraham Wald suggerì l'opposto: i punti non danneggiati sugli aerei tornati indicavano dove gli aerei non sopravvissuti erano stati colpiti. Quindi, i rinforzi dovevano essere applicati ai punti non danneggiati degli aerei sopravvissuti.
- Successo degli Imprenditori: Spesso si leggono storie di imprenditori di successo che attribuiscono il loro successo a determinate pratiche o strategie. Tuttavia, ciò ignora il numero di imprenditori che hanno adottato le stesse pratiche ma non hanno avuto successo. Questo tipo di survivorship bias può portare a una sopravvalutazione di certe strategie e a una sottovalutazione dell'importanza di fattori come la fortuna o le circostanze esterne.
- Investimenti Finanziari: In ambito finanziario, i fondi che sopravvivono e prosperano sono spesso quelli pubblicizzati e studiati. Tuttavia, molti fondi falliscono e chiudono senza lasciare traccia, creando un'illusione di successo generale nell'industria. Questo porta gli investitori a sovrastimare le probabilità di successo e a sottovalutare i rischi reali.
- Sviluppo di Software e Start-up IT: Nel mondo della tecnologia e della programmazione, il survivorship bias può manifestarsi in diversi modi. Ad esempio, le storie di successo di start-up tecnologiche come Facebook, Google e Amazon sono ampiamente raccontate e analizzate, spesso suggerendo che seguendo determinate strategie si possa replicare il loro successo. Tuttavia, queste narrazioni ignorano le innumerevoli start-up che hanno adottato strategie simili ma non sono riuscite a emergere o sono fallite. Questo porta a una visione distorta del tasso di successo delle start-up e può indurre nuovi imprenditori a sottovalutare i rischi e le sfide reali.
- Esempi nel Debugging e nell'Implementazione di Software: Un altro esempio nel contesto della programmazione riguarda il debugging e l'implementazione di software. Gli sviluppatori spesso condividono le loro soluzioni a problemi complessi, e queste storie di successo possono creare l'illusione che tali problemi siano risolvibili facilmente o comunemente. Tuttavia, molti sviluppatori possono aver affrontato problemi simili senza successo, ma le loro esperienze non vengono altrettanto documentate o discusse. Questo bias può portare a una sottovalutazione della difficoltà di certi compiti di programmazione e a una mancata preparazione adeguata per le sfide che si possono incontrare.
Mitigare il Survivorship Bias
Per mitigare il survivorship bias, è importante adottare un approccio che consideri l'intero spettro dei dati disponibili, non solo quelli che hanno superato un certo processo di selezione. Ecco alcune strategie per farlo:
- Raccogliere Dati Completi: Assicurarsi di raccogliere e analizzare dati sia dai successi che dai fallimenti. Questo può includere feedback negativo, esperienze di fallimento e dati su progetti abbandonati o aziende che non hanno avuto successo.
- Valutare i Fattori di Fallimento: Studiare i fattori che hanno contribuito ai fallimenti può essere altrettanto istruttivo quanto studiare i successi. Questo approccio può aiutare a identificare rischi e ostacoli che potrebbero essere sottovalutati.
- Utilizzare Metodi Statistici Appropriati: Applicare metodi statistici che tengano conto della selezione dei dati può aiutare a correggere le distorsioni del survivorship bias. Ad esempio, la regressione con dati censurati può essere utilizzata per gestire situazioni in cui alcuni dati non sono osservabili.
- Promuovere una Cultura della Trasparenza: Incoraggiare una cultura che valorizzi la trasparenza e l'apprendimento dagli errori può contribuire a mitigare il survivorship bias. Condividere storie di fallimento e le lezioni apprese può fornire una visione più equilibrata e realistica.
Conclusioni
Il survivorship bias è una trappola cognitiva comune che può influenzare profondamente le nostre decisioni e interpretazioni. Riconoscere questa fallacia logica è essenziale per migliorare la qualità delle nostre analisi e per prendere decisioni più informate. Per evitare il survivorship bias, è fondamentale considerare l'intero insieme di dati, inclusi i fallimenti e le perdite, per ottenere una visione più completa e accurata della realtà. Solo attraverso un'analisi attenta e comprensiva possiamo sperare di comprendere veramente i fenomeni complessi e prendere decisioni basate su una solida base di evidenze.
