1
00:00:06,633 --> 00:00:10,030
Immaginate un confronto all'americana
in cui si chiede a dieci testimoni

2
00:00:10,030 --> 00:00:15,631
di identificare un ladro, intravisto
mentre scappava dalla scena del crimine.

3
00:00:15,631 --> 00:00:18,274
Se sei di loro indicano la stessa persona,

4
00:00:18,274 --> 00:00:20,924
è probabile
che sia il vero colpevole,

5
00:00:20,924 --> 00:00:23,015
se tutti e dieci
fanno la stessa scelta,

6
00:00:23,015 --> 00:00:25,209
penseremmo che il caso sia risolto.

7
00:00:25,209 --> 00:00:27,255
Tuttavia sarebbe uno sbaglio.

8
00:00:27,255 --> 00:00:29,728
Per molti di noi,
ciò può sembrare strano.

9
00:00:29,728 --> 00:00:34,693
Nella nostra società ci affidiamo
al voto di maggioranza e al consenso,

10
00:00:34,693 --> 00:00:35,693
in politica,

11
00:00:35,693 --> 00:00:36,693
negli affari

12
00:00:36,693 --> 00:00:37,751
o nello spettacolo.

13
00:00:37,751 --> 00:00:42,030
È naturale pensare che
un consenso maggiore sia una cosa buona.

14
00:00:42,030 --> 00:00:44,863
Fino ad un certo punto,
di solito lo è.

15
00:00:44,863 --> 00:00:48,986
A volte, tuttavia,
più ci si avvicina a un accordo totale

16
00:00:48,986 --> 00:00:52,590
meno affidabili sono i risultati.

17
00:00:52,590 --> 00:00:56,032
Ciò si chiama "paradosso dell'unanimità".

18
00:00:56,032 --> 00:00:58,347
La chiave per capire
questo apparente paradosso

19
00:00:58,347 --> 00:01:01,894
è considerare il margine complessivo
di incertezza,

20
00:01:01,894 --> 00:01:05,783
implicato dal tipo di situazione
che stiamo affrontando.

21
00:01:05,783 --> 00:01:09,936
Se chiedessimo a dei testimoni
di indicare la mela in questo confronto,

22
00:01:09,936 --> 00:01:13,389
non ci dovrebbe sorprendere
un verdetto unanime.

23
00:01:13,389 --> 00:01:17,500
Ma nei casi in cui ci aspettiamo
un margine di naturale disaccordo,

24
00:01:17,500 --> 00:01:21,334
dovremmo anche aspettarci
una distribuzione variegata.

25
00:01:21,334 --> 00:01:23,460
Se lanciamo una moneta cento volte,

26
00:01:23,460 --> 00:01:28,156
ci aspetteremmo di avere testa
circa il 50% delle volte.

27
00:01:28,156 --> 00:01:31,541
Ma se il risultato
è testa quasi il 100% delle volte,

28
00:01:31,541 --> 00:01:34,177
dovremmo sospettare
che qualcosa sia andato storto,

29
00:01:34,177 --> 00:01:35,972
non con i singoli lanci,

30
00:01:35,972 --> 00:01:39,001
ma con la moneta stessa.

31
00:01:39,001 --> 00:01:43,806
Le identificazioni di sospetti non sono 
casuali come il lancio di una moneta,

32
00:01:43,806 --> 00:01:48,339
ma neanche lampanti,
come distinguere una mela da una banana.

33
00:01:48,339 --> 00:01:54,133
Secondo uno studio del 1994,
fino al 48% dei testimoni

34
00:01:54,133 --> 00:01:57,127
tende a indicare la persona sbagliata
durante un riconoscimento,

35
00:01:57,127 --> 00:02:00,312
pur essendo molto
sicuri della propria scelta.

36
00:02:00,312 --> 00:02:03,788
La memoria che si basa su brevi occhiate
può essere inaffidabile

37
00:02:03,788 --> 00:02:07,204
e, spesso, sopravvalutiamo
la nostra stessa precisione.

38
00:02:07,204 --> 00:02:08,164
Alla luce di ciò,

39
00:02:08,164 --> 00:02:12,093
un'identificazione unanime
appare meno come una colpevolezza certa

40
00:02:12,093 --> 00:02:14,705
e più come un errore sistematico,

41
00:02:14,705 --> 00:02:17,024
o un errore nel riconoscimento.

42
00:02:17,024 --> 00:02:21,013
Gli errori sistematici
non sono tipici solo del giudizio umano.

43
00:02:21,013 --> 00:02:23,364
Dal 1993 al 2008

44
00:02:23,364 --> 00:02:28,835
il DNA della stessa donna fu ritrovato
in diverse scene del crimine in Europa,

45
00:02:28,835 --> 00:02:34,433
incriminando una sfuggente assassina
rinominata il Fantasma di Heilbronn.

46
00:02:34,433 --> 00:02:40,233
Le tracce di DNA erano così coerenti
proprio perché erano sbagliate.

47
00:02:40,233 --> 00:02:43,963
Si scoprì che i tamponi 
usati per raccogliere campioni di DNA

48
00:02:43,963 --> 00:02:50,045
erano stati contaminati per sbaglio
da un'operaia della fabbrica di tamponi.

49
00:02:50,045 --> 00:02:54,194
In altri casi, gli errori sistematici
sono frutto di frode volontaria,

50
00:02:54,194 --> 00:02:59,218
come il referendum presidenziale
indetto da Saddam Hussein nel 2002,

51
00:02:59,218 --> 00:03:06,368
che reclamò un'affluenza del 100% 
dei votanti, tutti apparentemente a favore

52
00:03:06,368 --> 00:03:09,456
di un altro mandato di sette anni.

53
00:03:09,456 --> 00:03:10,839
Da questo punto di vista,

54
00:03:10,839 --> 00:03:15,121
il paradosso dell'unanimità
non è poi così paradossale.

55
00:03:15,121 --> 00:03:18,244
Un'intesa unanime
resta, in teoria, un risultato ideale,

56
00:03:18,244 --> 00:03:23,588
soprattutto, quando le probabilità 
di variabilità e incertezza sono basse.

57
00:03:23,588 --> 00:03:24,727
Però, nella pratica,

58
00:03:24,727 --> 00:03:29,058
raggiungerla in situazioni
in cui un accordo perfetto è improbabile,

59
00:03:29,058 --> 00:03:34,180
dovrebbe farci pensare che ci sia
un fattore nascosto e influente.

60
00:03:34,180 --> 00:03:37,018
Nonostante si ambisca
all'armonia e al consenso,

61
00:03:37,018 --> 00:03:42,159
in molti casi, è naturale aspettarsi
eventuali errori o dissensi.

62
00:03:42,159 --> 00:03:44,696
E se un risultato sembra
troppo bello per essere vero,

63
00:03:44,696 --> 00:03:46,343
probabilmente lo è.