Category Archives: dati

Fund people not projects !

La ricerca è finanziata attraverso bandi competitivi e finanziamenti diretti: l’ammontare del bilancio totale delle spese in ricerca e il modo secondo cui tali spese sono distribuite tra i ricercatori definiscono la politica della ricerca di uno Stato. A questo riguardo, una questione cruciale è se sia più efficace assegnare grandi finanziamenti a pochi ricercatori d’élite oppure piccoli finanziamenti a molti ricercatori. Come ha notato John Ioannidis, non vi sono evidenze adeguate che stabiliscano se sia meglio assegnare più risorse a pochi scienziati oppure distribuire finanziamenti più piccoli a un maggior numero di ricercatori, e dunque bisognerebbe studiare il problema in maniera analitica, poiché «È uno scandalo che miliardi di dollari siano spesi per la ricerca senza sapere quale sia il migliore modo per distribuire i finanziamenti»  La scrittura, la revisione dei progetti e l’amministrazione delle sovvenzioni finiscono per assorbire la maggior parte del loro tempo: una soglia troppo elevata del tasso di accettazione dei progetti di ricerca determina quindi un enorme spreco del tempo e delle risorse che la grande frazione di candidati che non ha successo deve impiegare nell’elaborazione di progetti che alla fine non sono finanziati. Questo tempo dovrebbe essere calcolato nel bilancio totale del finanziamento, perché le università e gli istituti di ricerca lo pagano. Per questi motivi, un finanziamento strutturale, affiancato da un finanziamento a progetto con tassi di successo molto più laschi del 5%, favorirebbe una maggiore diversità scientifica che, come una maggiore diversificazione genetica, aumenterebbe la probabilità che qualche ricercatore (come alcuni geni mutanti) avrà quelle caratteristiche che daranno dei frutti innovativi in un futuro imprevedibile. #RischioPrevisioni

Rischio e Previsioni, cosa ci dice la scienza sulla crisi

 

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Chi ha incastrato RR (Reinhart e Rogoff)?

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Le politiche di austerità sono state ispirate dallo stesso paradigma ideologico sottostante la prospettiva neoclassica e sono state adottate proprio per effetto dell’egemonia culturale nell’accademia e nella politica Ad esempio, un famoso articolo degli economisti Carmen Reinhart e Kenneth Rogoff, tra i più citati negli ultimi anni, ha evidenziato l’esistenza, in diversi paesi, di una correlazione tra un alto rapporto debito/PIL (maggiore del 90%) e la bassa crescita. L’articolo tuttavia si è rivelato affetto da gravi problemi metodologici e addirittura da un banale errore nel foglio di calcolo come spiegato nell’imperdibile video qui sotto :

Eppure è stato tra quelli usati per giustificare l’austerità, il pareggio di bilancio e la necessità di «rimettere a posto i conti» nei diversi paesi. Sebbene i dati stessi, analizzati correttamente, non mostrino alcuna correlazione tra debito e PIL, e dunque non giustifichino in nessun modo le assunzioni delle politiche d’austerità, queste non sono cambiate. Com’è possibile ?    #RischioPrevisioni

Rischio e Previsioni, cosa ci dice la scienza sulla crisi

Il ruolo della mano visibile nello sviluppo economico

I finanziamenti del governo per la ricerca e lo sviluppo sono sicuramente un valore bipartisan nella politica statunitense. Un candidato repubblicano alla presidenza  ha recentemente dichiarato che

“La storia dimostra che gli Stati Uniti sono progrediti in modo sorprendente grazie agli investimenti statali nella ricerca di base e nella tecnologia avanzata”.  

Gli Stati Uniti sono infatti stati tradizionalmente divisi tra jeffersoniani (che pensano che governa meglio chi governa meno) e hamiltoniani (che favoriscono governi attivi). Ma il vero segreto del successo del paese consiste nel parlare come jeffersoniani ma comportarsi come hamiltoniani. In effetti la spesa in ricerca e sviluppo è tra le più alte al mondo (2,8% del PIL). La spesa  totale spesa federale in ricerca di base è di circa 37 miliardi di dollari: la stagnazione di questa spesa dal 2003 in poi è anzi vista con preoccupazione dal mondo scientifico.  Cosa succede negli altri paesi ?  #RischioPrevisioni

Rischio e Previsioni, cosa ci dice la scienza sulla crisi

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Prevedere le epidemie

La modellizzazione della diffusione di epidemie su una rete complessa è un problema teorico di frontiera: pochi nodi (individui), quelli più connessi, possono avere un effetto enorme e modificare profondamente l’evoluzione e il comportamento di un’epidemia e dei processi di contagio, mentre la stragrande maggioranza degli individui, avendo poche connessioni, è irrilevante per la diffusione di malattie. La diffusione di malattie infettive e lo studio di misure di prevenzione attraverso modelli predittivi non riguardano solo il contagio di essere umani, ma anche quello di varie altre specie animali e vegetali. Come si esegue una previsione per la diffusione di epidemie ?  #RischioPrevisioni

Rischio e Previsioni, cosa ci dice la scienza sulla crisi

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