PERCEZIONE E COMUNICAZIONE DEL RISCHIO:

PERCEZIONE E COMUNICAZIONE DEL RISCHIO:
GIUDIZI, DECISIONI E COMPORTAMENTI IRRAZIONALI

RAZIONALITA’ E DECISIONE
Siamo davvero liberi quando prendiamo una decisione, quando esprimiamo un giudizio, quando valutiamo un rischio? O siamo invece influenzati da fattori di cui non siamo consapevoli?

TRAPPOLE COGNITIVE Incoerenze decisionali Distorsioni di giudizio
Risultato di effetti contestuali M.C. Escher - Sky and Water I, 1938

ILLUSIONI PERCETTIVE Illusione di Müller - Lyer
la realtà percepita NON corrisponde alla realtà fisica (le due linee hanno la stessa lunghezza) a quanto sappiamo

ILLUSIONI PERCETTIVE Errore sistematico - prevedibile
L’illusione persiste

© PAOLA BRESSAN, IL COLORE DELLA LUNA. LATERZA, 2007
ILLUSIONI PERCETTIVE le facce superiori di questi cubi sono tutte uguali

ILLUSIONI PERCETTIVE

fisicamente, questi due anelli hanno lo stesso colore

fisicamente, questi due anelli hanno lo stesso colore l’anello piccolo appare rossastro perché si trova su sfondo blu; l’anello grande appare bluastro perché si trova su sfondo rosso l’esaltazione della differenza fra i colori di due superfici vicine si chiama contrasto

ILLUSIONI COGNITIVE Le illusioni cognitive sono sistematiche, prevedibili, persistenti e tendono a colpire sia i non esperti sia gli esperti M.C. Escher - Relativity, 1953

La comunicazione non è una attività riservata ad una élite di esperti
COMUNICARE… INFORMARE... La comunicazione non è una attività riservata ad una élite di esperti Gli esperti sono coloro che mettono in atto delle strategie di comunicazione esplicite e consapevoli Per comunicare in modo efficace è necessario essere a conoscenza dei meccanismi psicologici che producono le distorsioni cognitive * distorsione cognitiva sistematica: BIAS

COMUNICARE USANDO PAROLE E NUMERI Comunicazione di benefici e rischi:
Effetto framing Comunicazione attraverso i numeri: Effetto del formato numerico

PREFERENZE (IN) COERENTI IL PRINCIPIO DI INVARIANZA DESCRITTIVA
Problema 1 – Che cosa scegli? Guadagnare sicuramente 900 € Guadagnare 1000 € con il 90% di probabilità Il valore soggettivo di un guadagno di 900 € è maggiore del 90% del valore di un guadagno di 1000 € Problema 2 – Che cosa scegli? Perdere sicuramente 900 € Perdere 1000 € con il 90% di probabilità La perdita sicura è molto avversiva e spinge a correre il rischio

EFFETTO FRAMING

PREFERENZE (IN) COERENTI IL PRINCIPIO DI INVARIANZA DESCRITTIVA
L’espressione di una preferenza non dovrebbe dipendere dal modo in cui sono descritte le opzioni In condizioni di incertezza o di rischio le persone violano il principio di invarianza Daniel Kahneman Nobel per l’Economia, 2002 Effetto Framing Amos Tversky

EFFETTO FRAMING Messaggi che hanno lo stesso contenuto
ma che sono formulati in modo differente hanno un diverso impatto sui processi di giudizio e decisione Le persone rispondono in modo diverso quando uno stesso problema è descritto sottolineando gli aspetti positivi oppure gli aspetti negativi delle opzioni tra cui scegliere (Tversky & Kahneman, 1981)

Immagina di scegliere uno dei seguenti interventi:
Studio originale (Tversky & Kahneman, 1981) La malattia asiatica (Asian Disease Problem) Gli USA si stanno preparando ad affrontare l’epidemia di una nuova malattia molto contagiosa che potrebbe provocare la morte di 600 persone Immagina di scegliere uno dei seguenti interventi: Programma A: 200 persone si salvano Programma B: 1/3 di probabilità di salvare tutti e 2/3 di probabilità di non salvare nessuno

Immagina di scegliere uno dei seguenti interventi:
Studio originale (Tversky & Kahneman, 1981) La malattia asiatica (Asian Disease Problem) Gli USA si stanno preparando ad affrontare l’epidemia di una nuova malattia molto contagiosa che potrebbe provocare la morte di 600 persone Immagina di scegliere uno dei seguenti interventi: Programma C: 400 persone muoiono Programma D: 1/3 di probabilità che nessuno muoia e 2/3 di probabilità che muoiano tutti

Risultati A: 72% B: 28% C: 22% D: 78% Programma A
200 persone si salvano Programma B 1/3 di probabilità di salvare tutti e 2/3 di probabilità di non salvare nessuno A: 72% B: 28% Programma C 400 persone muoiono Programma D 1/3 di probabilità che nessuno muoia e 2/3 di probabilità che muoiano tutti C: 22% D: 78%

1) l’aspetto di variabiltà relativa all’esito dei programmi?
Opzione certa vs. opzione incerta No: infatti non preferiamo sempre l’opzione certa 2) Formulazione linguistica? Vite salvare vs. vite perdute Le persone preferiscono: Le opzioni con esito certo quando descritte in termini positivi Le opzioni con esito incerto quando descritte in termini negativi

La teoria del prospetto
(Tversky & Kahneman, 1979) Effetto Framing Quando le persone prendono decisioni in condizioni di incertezza percepiscono le diverse opzioni in termini di potenziali guadagni (gain) o potenziali perdite (loss) rispetto ad un punto di riferimento neutro (a) considerano le perdite più importanti dei corrispondenti guadagni (avversione per le perdite) (b) sono più propensi a fare scelte rischiose nel dominio delle perdite (c)

La funzione di valore soggettivo (Kahneman e Tversky, 1979)
Effetto Framing Valore soggettivo + Funzione di valore soggettivo Guadagni - 600 - 400 Esito oggettivo + 200 + 600 Perdite - a) Le persone percepiscono le diverse opzioni in termini di potenziali guadagni o potenziali perdite rispetto ad un punto di riferimento neutro

il punto di riferimento è la morte di 600 persone se non si fa nulla; perciò ogni eventuale sopravvissuto costituisce un guadagno Valore soggettivo + Guadagni - 600 - 400 + 200 + 600 Esito oggettivo Perdite il punto di riferimento è la situazione attuale, in cui nessuno è ancora morto; perciò ogni eventuale morto costituisce una perdita -

+ - Valore soggettivo Guadagni - 600 - 400 - 200 + 200 + 400 + 600
Esito oggettivo Perdite -

Effetto Framing Valore soggettivo Guadagni + Funzione di valore soggettivo - 200 Esito oggettivo + 200 Perdite - b) si considerano le perdite più importanti dei corrispondenti guadagni (avversione per le perdite). E’ più spiacevole perdere 200 di quanto non sia piacevole vincere 200.

Effetto Framing Valore soggettivo + Guadagni Funzione di valore soggettivo - 600 - 400 Esito oggettivo + 200 + 600 Perdite - c) sono più propense a fare scelte rischiose nel dominio delle perdite

La teoria del prospetto
(Tversky & Kahneman, 1979) Effetto Framing Le persone sono maggiormente disposte ad accettare situazioni rischiose (sono risk seeking) quando le opzioni sono presentate in termini di possibili perdite e conseguenze negative (loss frame) (a) preferiscono situazioni certe (sono risk averse) quando le stesse opzioni sono presentate in termini di possibili benefici e conseguenze positive (gain frame) (b)

L’EFFETTO FRAMING NELLA COMUNICAZIONE
Se si individuano i processi cognitivi sui quali si basa l’elaborazione dell’informazione in un compito decisionale, diventa possibile indirizzare il comportamento delle persone E’ possibile presentare quasi tutte le informazioni nei termini dei loro potenziali benefici o dei loro potenziali costi

PREVENIRE E CONTROLLARE
Effetto Framing Efficacia di un volantino che promuoveva l’auto-esame del seno per diagnosticare eventuali alterazioni Meyerovitz, B.E., Chaiken, S. (1987). The effect of message framing on breast self-examination attitudes, intentions, and behavior. Journal of Personality and Social Psychology, 52,

Se fai l’auto-esame al seno potrai imparare
com’è il tuo seno normale e in salute, e sarai più pronta a notare un qualsiasi cambiamento o anormalità che si potrebbe presentare con l’andare degli anni. La ricerca mostra che le donne che si sottopongono all’auto-esame al seno hanno una maggiore probabilità di identificare un eventuale tumore nelle sue fasi precoci e più trattabili. Se non fai l’auto-esame al seno non potrai imparare com’è il tuo seno normale e in salute, e sarai meno pronta a notare un qualsiasi cambiamento o anormalità che si potrebbe presentare con l’andare degli anni. La ricerca mostra che le donne che non si sottopongono all’auto-esame al seno hanno una minore probabilità di identificare un eventuale tumore nelle sue fasi precoci e più trattabili.

Rispetto al gruppo che aveva ricevuto il messaggio formulato in termini di guadagno: maggiore intenzione ad eseguire l’auto-esame Test immediato Follow-up a 4 mesi maggiore adesione a tale pratica in misura maggiore messaggio formulato in termini di perdita Frame di perdita: mammografia, amniocentesi, test HIV Frame di guadagno: uso del preservativo, creme solari

Rothman e Salovey (1997) prevenzione individuazione comportamenti di controllo dello stato di salute - comportano un certo rischio comportamenti di mantenimento dello stato di salute - non comportano rischio frame di guadagno (Rothman et al.,1993) frame di perdita (Banks et al., 1995)

EFFETTO FRAMING Meglio la carne grassa o la carne magra?
Levin e Gaeth (1988) Compito dei partecipanti: Valutare un ipotetico acquisto di carne di manzo macinata

EFFETTO FRAMING Meglio la carne grassa o la carne magra? good tasting
bad tasting greasy greaseless high quality low quality fat lean

Le due formulazioni sottolineano due aspetti della stessa informazione
DESCRIZIONE VERBALE Positiva Negativa 75% carne magra % carne grassa (75% lean) (25% fat) diff. Lean/Fat High/Low quality Greasless/Greasy Good/Bad taste Le due formulazioni sottolineano due aspetti della stessa informazione

Per Riassumere… Siamo prudenti o propensi al rischio? Dipende dalla prospettiva… Questi studi forniscono preziosi strumenti di intervento per la comunicazione La possibilità di influenzare le scelte delle persone selezionando descrizioni del problema che favoriscono alcune alternative di comportamento rispetto ad altre rappresenta allo stesso tempo un’opportunità e un potenziale problema DIMENSIONE ETICA

La formulazione linguistica delle domande

PREFERENZE (IN) COERENTI
Il modo attraverso cui elicitiamo le preferenze può influenzare le valutazioni e le decisioni E’ tempo di elezioni per il sindaco della tua città… Candidato A: uomo di medie virtù Candidato B: un uomo dalle qualità (pregi e difetti) fuori dal comune

Candidato A È un uomo d’affari della tua città Ha fatto volontariato durante gli anni dell’Università E’ laureato in Giurisprudenza Ha due figli che vanno alla scuola elementare di quartiere E’ sposato con una casalinga Candidato B E’ stato vice-presidente del Consiglio Ha organizzato la raccolta di fondi per realizzare il locale ospedale per bambini Ha conseguito un MBA in una nota Università americana E’ stato coinvolto in un giro di tangenti negli anni passati Ha divorziato due volte e ha figli da tre donne diverse

In base a queste informazioni per quale candidato non voteresti? In base a queste informazioni per quale candidato voteresti? A: 8% B:92% A: 79% B:21%

Principio di Compatibilità Shafir (1993) Scegliere un’opzione: attribuiamo un peso maggiore alle caratteristiche positive delle opzioni Rifiutare un'opzione: attribuiamo un peso maggiore alle caratteristiche negative

Immaginiamo di dover fronteggiare un’emergenza per la quale sono disponibili due piani A e B A molto efficace ma 20% rischi B mediamente efficace ma 5% rischi Quale sceglieresti fra i due piani? Gli effetti benefici di A saranno più salienti Quale rifiuteresti fra i due piani? Gli effetti negativi di A saranno più salienti, favorendo il piano B La decisione a cui giungiamo dovrebbe essere la stessa, scegliere e rifiutare dovrebbero essere complementari ma non è così.

RISCHI E PERICOLI

DEFINIZIONI DI RISCHIO
Le definizioni di rischio condividono tre aspetti principali: (Yates e Stone, 1992) La possibilità di perdere qualcosa o di subire un qualche danno L’importanza di ciò che si perde o del danno che si subisce L’incertezza associata a quella perdita o a quel danno

RISCHIO E PERICOLO Rischio e pericolo sono termini che nel linguaggio comune vengono usati spesso come sinonimi. Con questi termini ci si riferisce ad eventi con conseguenze spiacevoli, talvolta letali, come un terremoto, una valanga, un infarto, un incidente automobilistico, un incendio, un’esplosione

RISCHIO E PERICOLO Pericolo Un evento si definisce pericoloso perché le conseguenze negative sono certe (terremoto) Il pericolo è reale, concreto, definibile. Rischio Un evento si definisce rischioso perché le conseguenze negative sono potenziali e la gravità è variabile (fumare) Il rischio è la valutazione della probabilità di entrare in contatto con il pericolo e la gravità di tale danno

RISCHIO Esempio: Guidare l’auto è un’attività rischiosa. Gli effetti negativi potenziali di tale attività dipendono da quanto l’autista adotterà comportamenti ritenuti non adeguati ad una “guida sicura” (velocità, alcool, droga, ecc.), ma anche da condizioni oggettive (di traffico, ambientali, di sicurezza del mezzo, ecc.) sfavorevoli.

Rischio di eventi frequenti e di eventi singoli
I rischi di eventi frequenti sono facilmente calcolabili poiché si dispone di dati relativi alla frequenza con cui si sono manifestati in passato. Eventi singoli I rischi di eventi singoli sono difficili da calcolare poiché non si dispone di dati relativi alla loro frequenza di occorrenza.

Valutare il rischio di eventi frequenti
Qual è il rischio di incorrere in un incidente fatale per coloro che utilizzano la motocicletta o lo scooter? rapporto tra il numero dei veicoli a due ruote circolanti in un anno e gli incidenti mortali che si verificano nella stessa unità di tempo.

Valutare il rischio di eventi frequenti
esempio Si può misurare la rischiosità del lavoro domestico gli infortuni domestici sono 2 milioni e 800 mila ogni anno L'incidenza aumenta se si parla di anziani (12 ogni 100 abitanti) di bambini fino a 5 anni (9, 2 ogni 100 abitanti).

Valutare il rischio di eventi singoli
E’ allo studio un test per la diagnosi di una certa malattia. Ecco le informazioni relative alla malattia e ai risultati del test: Una persona sottoposta al test ha il 4% di probabilità di aver contratto la malattia. Se una persona ha contratto la malattia, ha il 75% di probabilità di avere una reazione positiva al test. - Se una persona non ha contratto la malattia, ha comunque il 12.5% di probabilità di avere una reazione positiva al test.

Azzardate una percentuale!
Valutare il rischio di eventi singoli Immaginate che Giovanni venga sottoposto al test. Se ha una reazione positiva, qual è la probabilità che abbia contratto la malattia? ? Azzardate una percentuale!

… ecco che cosa succede con un campione di medici La maggioranza fornisce una risposta media del 75% corrispondente alla attendibilità del test (proporzione dei risultati positivi riportati dal test tra le persone effettivamente ammalate)

altro esempio decisione medica (Eddy, 1982) qual è la probabilità che una certa signora X abbia un tumore al seno se la mammografia è positiva? di quali informazioni deve tenere conto il medico per formulare una diagnosi corretta?

incidenza del tumore nella popolazione di riferimento
incidenza del tumore nella popolazione di riferimento l’età è importante per la signora X la probabilità di avere un tumore è del 10% limiti dell’esame mammografico (nessun test produce esiti certi) attendibilità 90% falsi positivi 20%

la mammografia risulta positiva
la mammografia risulta positiva per valutare correttamente la probabilità che la signora X abbia effettivamente un tumore il medico deve applicare il teorema di Bayes (monaco olandese, XVIII secolo) combinazione di informazioni differenti per calcolare correttamente la probabilità di eventi specifici

p(malato) = la probabilità che ci sia la malattia
p(positivo|malato) p(malato) p (malato|positivo) = p(positivo|malato) p(malato) + p(positivo|sano) p(sano) p(malato|positivo) = la probabilità che ci sia la malattia dato il test è risultato positivo p(malato) = la probabilità che ci sia la malattia p(positivo|malato) = la probabilità che il test sia positivo dato che c’è la malattia p(positivo|sano) = la probabilità che il test sia positivo dato che NON c’è la malattia

incidenza del 10% vuol dire che su 100 donne come la signora X, 10 hanno un tumore e 90 non hanno un tumore in base alle caratteristiche della mammografia 1) il 20% delle 90 donne che NON hanno il tumore risulta positivo all’esame x 0,20 = 18

2). l’ 80% delle 90 donne che NON hanno il
2) l’ 80% delle 90 donne che NON hanno il tumore risulta negativo all’esame 90 x 0,80 = 72 3) il 90% delle 10 donne che HANNO il tumore risulta positivo all’esame 10 x 0,90 = 9 4) il 10% delle 10 donne che HANNO il tumore risulta negativo all’esame 10 x 0,10 = 1

conclusione le donne risultate positive alla mammografia sono di queste 27 donne hanno un tumore la probabilità che la signora X abbia un tumore è 9/27 = 0,33

la formulazione del problema è importante
Nella versione 1 del problema, le informazioni si riferiscono a probabilità di casi singoli “Una persona ha il 4% di probabilità di aver contratto la malattia” Nella versione 2 del problema, le informazioni riguardano frequenze di osservazioni “4 persone su 100 avevano contratto la malattia”

E’ allo studio un test per la diagnosi di una nuova malattia. Ecco le informazioni relative alla malattia e i risultati del test: 4 persone su 100 avevano contratto la malattia. 3 delle 4 persone che avevano contratto la malattia hanno avuto una reazione positiva al test. 12 delle 96 persone che non avevano contratto la malattia hanno comunque avuto una reazione positiva al test. 100 persone sono ora sottoposte al test. In questo gruppo di 100 persone, ci attendiamo che ___ persone avranno una reazione positiva e tra queste ___ avranno contratto la malattia.

Le persone sono in grado di risolvere il problema nella versione 2 Sembra semplice concludere che ci saranno in tutto 15 (cioè ) persone con una reazione positiva e che tra queste 15 solo 3 saranno realmente ammalate (cioè il 20%) 4 persone su 100 avevano contratto la malattia. 3 delle 4 persone che avevano contratto la malattia hanno avuto una reazione positiva al test. 12 delle 96 persone che non avevano contratto la malattia hanno comunque avuto una reazione positiva al test.

COMUNICARE I RISCHI USANDO I NUMERI

I numeri sono spesso inevitabili nella comunicazione perchè permettono di quantificare i rischi Lo stesso dato statistico può essere espresso utilizzando modalità differenti Ad esempio, le probabilità possono essere espresse: Su una scala da 0 a 100 (10%; 50%; ecc.) percentuali Su una scala da 0 a 1 (0,1; 0,5; ecc.) probabilità

In una ricerca, gruppi diversi di persone sono state informate riguardo al rendimento dei loro investimenti. Il valore corrispondente al rendimento era espresso con due formati (0,1 oppure 10%): Coloro che vedevano che il loro investimento perdeva 0,1 erano meno dispiaciuti di chi riceveva il formato 10% ... non vendevano un investimento che era in perdita. Coloro che vedevano che il loro investimento guadagnava 0,1 erano meno contenti di chi riceveva il formato 10%... ... vendevano un investimento che era in attivo (Fonte: Rubaltelli, Savadori, Tedeschi, Rubichi, Ferretti, 2005)

Percentuali o frequenze?
Errori nel ragionamento probabilistico sono ridotti quando le informazioni sono presentate in termini frequentistici Percentuali: 10% delle persone… Frequenze: 10 persone su 100… La percentuale da sola è ambigua perché non specifica la classe di riferimento (percentuale di cosa?) Gigerenzer, 2003

cosa vuol dire di preciso l’1% delle persone a rischio ….. ? 1 su 100 10 su 1000 1000 su 100 mila 280 su 28 mila Anche gli esperti possono commettere errori di giudizio indotti dai diversi formati numerici

Alcuni psicologi forensi dovevano valutare: Il Sig. Rossi (che ha disturbi mentali) potrebbe compiere atti violenti entro 6 mesi dalla dimissione dall’ospedale? GRUPPO 1: “Su 100 pazienti come il signor Rossi 10 commettono atti violenti” (frequenza) GRUPPO 2: “I pazienti come il signor Rossi hanno il 10% di probabilità di commettere atti di violenza” (probabilità) (Fonte: Slovic et al )

I risultati hanno dimostrato che: Usando il formato in frequenza il 41% degli psicologi forensi si rifiuta di dimettere il paziente. Usando il formato probabilistico il 21% degli psicologi forensi si rifiuta di dimettere il paziente.

Nonostante le frequenze aiutino la comprensione… … le persone si focalizzano sul numeratore e ignorano le informazioni relative al denominatore Burson et al., 2009 Giudicare il rischio di diverse cause di morte un evento che uccide 1286 persone ogni è considerato più pericoloso di uno che uccide il 24,24% della popolazione Yamaghishi, 1997 nonostante sia esattamente il contrario

Le persone dimostrano di non saper considerare la numerosità del campione quando devono prendere una decisione. Se si estrae un fagiolo nero da una delle 2 urne si vince un premio A B 9 % c o l r e d j y b a n s 1 10 su 100 1 su 10

Questo comportamento è stato definito “ratio bias” le persone dimostrano di non saper valutare la proporzione di casi “sensibili” in relazione alla numerosità del campione. Denes-Raj & Epstein (1994)

A proposito di avere dei punti di riferimento per valutare i valori numerici presentati nel messaggio… Un’ alternativa che preveda anche una piccola probabilità di perdere rende lun’opzione particolarmente attraente. A due gruppi di persone veniva mostrata una sola delle due scommesse: SCOMMESSA 1: 7 possibilità su 36 di vincere $9 SCOMMESSA 2: 7 possibilità su 36 di vincere $9 oppure 29 possibilità su 37 di perdere 5 cents.

Risultati: la SCOMMESSA 2 viene giudicata più attraente 7 possibilità su 36 di vincere $9 oppure 29 possibilità su 37 di perdere 5 cents. Perché? La piccola perdita permette di apprezzare la vincita di 9 € Molti giudizi di valore si costruiscono sapendo qual è il guadagno massimo e qual è la perdita massima possibile (Fonte: Slovic, Finucane, Peters, MacGregor, 2002)

Indurre a percepire le conseguenze
Alcune informazioni numeriche possono indurre una reazione emotiva più intensa perché è evidente un’ alternativa GRUPPO 1: sei disponibile a promuovere un intervento di prevenzione di un certo rischio che salverà 150 persone? GRUPPO 2: sei disponibile a promuovere un intervento di prevenzione di un certo rischio che salverà il 98% di 150 persone. (Fonte: Slovic, Monahan, MacGregor, 2000)

RISULTATI: I partecipanti del gruppo 2 sono più propensi di quelli del gruppo 1 a promuovere l’intervento preventivo. SPIEGAZIONE: 150 persone possono essere considerate tante o poche, mentre il 98% di 150 rappresenta un risultato straordinario (perché si salvano quasi tutti).

Eventi di cui è stata data notizia nell’arco dei primi 2 mesi del 2008: 12 settimanali, 4 copie per ciascuna delle seguenti testate: Newsweek, Time, U.S. News and World Report. Frequenze relative all’uso dei diversi formati numerici Valori assoluti % Frequenze % Rapporto verbalizzato % Percentuali % Probabilità % %

PERCEZIONE SOGGETTIVA DEI RISCHI
Spesso i numeri sono usati per esprimere la probabilità di un evento (positivo o negativo). Le persone non percepiscono le probabilità in modo oggettivo ma le “interpretano in modo soggettivo”: Solitamente le probabilità più basse vengono sopravvalutate... ... mentre le probabilità più alte vengono sottovalutate.

PESI SOGGETTIVI ASSOCIATI ALLA PROBABILITA’
Sull’asse orizzontale le probabilità reali Sull’asse verticale la percezione delle persone Kahneman e Tversky (1979)

implicazioni della percezione soggettiva del rischio sulla comunicazione delle probabilità di eventi positivi e negativi: Eventi poco probabili sono sopravvalutati: Si pensi alla paura del terrorismo negli Stati Uniti dove dal 2000 al 2007 c’è stata un attentato pari a 1 su 2920 (365 x 8 = 2920)... ... un solo (tragico) attentato in 8 anni!!! Eventi molto probabili sono sottovalutati: Una possibilità pari all’ 80% di guarire sarà giudicata come “guarigione difficile”.

Dal punto di vista formale la probabilità .01 di vincere o di perdere qualcosa ha lo stesso valore a) quando si passa da 0 a .01 b) quando si passa da .60 a . 61 Dal punto di vista psicologico non è così. Lo stesso valore di probabilità viene percepito diversamente nei due casi: .01 è psicologicamente molto elevato .01 nel secondo caso è una grandezza insignificante

Pneumatici migliorati
Rischio Assoluto Pneumatici standard Costo: $225 x 4 Rischio annuo di incidente per l’esplosione (per automobilista del Michigan) 0, probabilità di un danno serio Pneumatici migliorati Costo: $ ? x 4 Rischio annuo di incidente per l’esplosione (per automobilista del Michigan) 0, probabilità di un danno serio Rischio Relativo Pneumatici standard Costo: $225 x 4 Rischio annuo di incidentalità per l’esplosione (per automobilista del Michigan) nella media Pneumatici migliorati Costo: $ ? x 4 Rischio annuo di incidentalità per l’esplosione (per automobilista del Michigan) metà di quello per pneumatici standard

Le diverse conoscenze/esperienze possono creare differenze nel modo in cui diversi individui interpretano l’informazione numerica. È il caso della relazione medico - paziente (ma una situazione simile si verifica tra esperti del clima e popolazione). Un evidente conflitto si verifica nel caso delle vaccinazioni. Pensate ad un vaccino per bambini che ha 0,001 probabilità di dare conseguenze negative (= 1 bambino ogni 1000): I genitori, che non hanno esperienza, pensano che il rischio di conseguenze spiacevoli sia concreto. Il medico, grazie alle molte vaccinazioni condotte in passato, penserà (giustamente) che il rischio non è poi così grande.

ANALFABETISMO STATISTICO

ANALFABETISMO STATISTICO
Medici, pazienti, giornalisti e politici non capiscono le statistiche sulla salute oppure traggono conclusioni sbagliate da esse L’analfabetismo statistico dipende dalle modalità ambigue di presentazione dei numeri Tale ambiguità può essere intenzionale e con lo scopo di manipolare l’opinione pubblica Ha una serie di conseguenze anche gravi sulle scelte individuali e sul sistema sanitario (Gigerenzer, 2003; 2007)

Gran Bretagna 1995 Uso di una pillola anticoncezionale di terza generazione aumenta il rischio tromboembolico del 100% aumento gravidanze indesiderate e aborti si sarebbe potuto evitare? come?

sarebbe bastato che le autorità e i media comunicassero il rischio assoluto (e non il rischio relativo) infatti gli studi originali dimostravano che il rischio di trombi passava da 1 a 2 su donne conseguenze: aumento stimato di aborti (per non parlare delle gravidanze indesiderate, di cui 800 in ragazzine di 16 anni) costi sanitari

Durante la campagna per le primarie del 2007, l’ex sindaco di New York, Rudy Giuliani, disse: ‘‘Cinque-sei anni fa ho avuto il cancro alla prostata. Quante erano le mie probabilità di sopravvivere (per fortuna sono guarito) qui, Negli States? Erano dell’ 82%. E se fossi vissuto in Inghilterra? Sarebbero state solo del 44%” Per Giuliani queste statistiche significavano che era fortunato a vivere a New York e non a York, dato che le probabilità di sopravvivere al cancro sembravano il doppio Gigerenzer, 2007

I dati a cui si riferiva Giuliani erano relativi al 2000, quando a 49 uomini Inglesi su 100,000 fu diagnosticato il tumore alla prostata. Di questi 49, 28 morirono entro i 5 anni, cioè il 44 %. In America, l’ 82 % degli americani che avevano avuto la stessa diagnosi erano ancora vivi dopo 5 anni. Non è possibile, tuttavia, confrontare le statistiche relative a gruppi di pazienti, Inglesi e Americani, le cui diagnosi sono basate su procedure completamente diverse. USA PSA INGHILTERRA sintomi Gigerenzer, 2007

La statistica sopravvivenza-a-5-anni è la più usata quando si parla di tumore, ma significa semplicemente questo: tempo 0 un gruppo di pazienti riceve la diagnosi tempo 1 quanti pazienti sono ancora vivi 5 anni dopo? number of patients diagnosed with cancer still alive 5 years after diagnosis 5-year survival rate =

Per confrontare il successo contro il cancro in due paesi che usano diversi sistemi diagnostici è necessario usare una statistica che si riferisce alla mortalità tempo 0 un gruppo di persone (la diagnosi non è nota) tempo 1 quante persone sono morte di cancro un anno dopo? number of people who die from cancer after one year number of people in the group 1-year mortality rate =

la differenza fondamentale è che solo nel caso della
sopravvivenza è considerata la diagnosi iniziale Questa differenza è importante perché lo screening influenza la sopravvivenza in due modi il momento della diagnosi Tutti i pazienti muoiono a 70 anni, ma i pazienti che hanno avuto una diagnosi precoce sono ancora vivi dopo 5 anni I pazienti che hanno avuto una diagnosi più tardiva sono morti

la natura della diagnosi (overdiagnosis bias)
Nel gruppo dei “malati di cancro” sono inclusi anche i pazienti con tumori non mortali e non progressivi, che non causerebbero mai sintomi I pazienti con diagnosi basata sui sintomi hanno tutti tumori maligni dopo 5 anni è ancora vivo il 44% dei malati iniziali (440 di 1000) Molti dei pazienti con diagnosi basata su screening hanno tumori non progressivi sono operati e curati dopo 5 anni è ancora vivo l’81% dei malati iniziali (2440 su 3000)

Se è vero che la sopravvivenza a 5 anni è così diversa tra USA e Regno Unito, molto più chiare sono le statistiche relative alla mortalità nei due paesi: In America muoiono per tumore alla prostata circa 26 uomini su In Gran Bretagna ne muoiono circa 27 su (Shibata & Whittemore, 2001).

Conclusioni Comunicare il rischio è un compito molto difficile... ... tuttavia lo studio della percezione del rischio ha senso solamente se siamo in grado di migliorare il comportamento delle persone. Per ogni contesto ed evento è importante considerare e calibrare le variabili psicologiche note per poter indurre le persone a reagire nel modo corretto.

Quando si interviene per promuovere un comportamento si deve fare in modo che le persone: Non sopravvalutino i piccoli rischi dovuti all’intervento e non sottovalutino i benefici che si intendono promuovere. Esempio: Vaccini, Terrorismo. Quando si interviene per evitare un comportamento dannoso si deve fa in modo che le persone: Riconoscano i benefici futuri e non restino focalizzate sugli effimeri “benefici” del momento. Esempio: Dipendenze (droga, alcol, fumo,), Obesità, Indebitamento.

E’ rilevante: CONOSCERE i meccanismi psicologici che sottendono la percezione del rischio …e utilizzarli in modo CONSAPEVOLE

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