I determinanti di un fenomeno

INDICE ANALITICO GENERALE

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Il tema è piuttosto complesso: di seguito alcune piste di lavoro.

Determinante è termine che deriva dall’ambito sanitario epidemiologico. Indica tutti i fattori che sono in grado di influenzare la comparsa o l’andamento di una malattia, non potendo essere ritenuti causa di malattia in senso stretto. Estendendone il significato in nel nostro ambito, tipico di fenomeni complessi, i determinanti possono essere intesi come quei fattori o gruppi di fattori che influenzano la nascita e lo sviluppo di una situazione in uno schema interpretativo probabilistico e multifattoriale. Quasi l'opposto di quanto suggerirebbe il termine stesso.

La ricerca ed analisi dei determinanti permette di indirizzare l’osservazione, ipotizzare le “regole” con cui un fenomeno nasce e si sviluppa, ricercarne la presenza e valutarne forza e direzione, in modo da orientare i possibili interventi. (Merlo G., p.213, Merlo G., Bordone G., 2025 p. 205) E orienta la Teoria del Cambiamento.

Praticamente si tratta di rispondere alla domanda: perché avviene? Esiste un rapporto causa ed effetto? 

Al concetto di determinante si associa una concezione di "causa" diversa da quella tradizionalmente intesa. (si vedano  anche: Il diagramma di Ishikawa e  Il diagramma a dispersione).

Il concetto di causalità

"In una vecchia barzelletta, il domatore di pulci mette una pulce sul tavolo e le ordina “Salta!”. Quella salta, e il pubblico applaude. “Fa’ il salto mortale!”, e quella fa il salto mortale. Dopo altri due o tre comandi progressivamente più complessi, ognuno eseguito alla perfezione e seguito da applausi, il domatore prende pinzette e forbicine microscopiche e taglia a una a una le sei zampe della pulce. Poi la rimette sul tavolo e ripete gli ordini precedenti, più volte, a volume crescente. La pulce non salta, mai, per nessuno dei comandi. “Deduciamo”, conclude il domatore rivolgendosi al pubblico, “che tagliando le zampe a una pulce, questa diventa sorda”. La storiella forza un sorriso al lettore per l’assurdità della conclusione del domatore, quando esiste una spiegazione alternativa molto meglio allineata con la nostra conoscenza intuitiva e basata sull’esperienza del mondo."

Meccanicismo e determinismo

Nell'accezione comune per causa si intende un qualsiasi fattore, elemento, circostanza che dà origine a un effetto (in sanità: malattia) o a una sequenza di eventi che sfociano nell'effetto. Cioè si selezionano uno o più eventi mettendoli in una relazione di dipendenza e rilevanza, sostenendo che alcuni possono essere considerati come causa di altri, oppure affermando che alcuni possono essere considerati come effetto di altri (operatore “causa-effetto”). Una visione caratteristica di diverse teorie eterogenee per oggetto di studio e per modalità di analisi che condividono però il paradigma esplicativo nel quale un dato fenomeno è determinato in modo causale ed univoco da un secondo fenomeno. Cioè il mondo appare come un orologio: possiede delle leggi che regolano i fenomeni. Gli accadimenti sono reciprocamente connessi in modo necessario e invariabile: data una causa o una legge, non può che prodursi in modo necessario e univoco quell’effetto o quel fenomeno specifico. 

In particolare il determinismo sociale è un pensiero, concetto sociologico per cui i pensieri e i comportamenti degli esseri umani derivano dalla pressione sociale esercitata su di loro (il più delle volte senza che se ne rendano conto). Di conseguenza, l'individuo non sceglierebbe la sua azione in quanto "costretto" a realizzarla sotto il peso della società; cioè non è veramente libero di agire come meglio crede.

Un modello essenzialmente unicausale e “lineare” (che procede lungo una sola linea) teso a spiegare i fenomeni riconducendoli a specifiche cause:  un approccio in cui la conoscenza dei dati iniziali porta a determinare univocamente i dati finali: dato A avremo B (il risultato). (Al proposito si veda anche: Logica e razionalità nella programmazione)

 Anche se nei fatti sappiamo che spesso:

• si ha la situazione B anche in assenza di A;

• pur in presenza di A, non si trova B.

Pur tenendo in conto la agency individuale: ovvero la capacità delle persone di agire e fare scelte che possono a loro volta influenzare o mitigare l'impatto dei determinanti.

Tuttavia, nella pratica della programmazione sociale, spesso è necessario identificare fattori su cui intervenire in modo mirato. Allora in un approccio semplificato (e lineare) la questione del perché avviene è (in parte) risolta con il diagramma di Ishikawa che, definito l'effetto in osservazione, si chiede quale la/e causa/ e perché, cercando di approfondire sempre di più. Ed è la stessa logica della costruzione dell’Albero dei problemi. Mentre dal punto di vista dell’analisi statistica vengono utilizzate metodiche di analisi mono e bi variata.

I determinanti nella programmazione

Il tema è strettamente connesso a quello della prevedibilità di una situazione giudicata negativamente e dei possibili programmi di prevenzione.

Causalità probabilistica: probabilità e rischio

Parlando di determinanti si introduce il concetto di causa come "fattore capace di incrementare la probabilità di…”. Cioè, prevale l’idea che la causalità debba essere coniugata con la probabilità (causalità probabilistica).

Ad esempio nell’epidemiologia del cancro ai polmoni si ha certezza dell’associazione con il fumo di sigarette, anche se non tutti hanno fumato e non tutti i fumatori ne sono colpiti. E nel sociale un comportamento antisociale lo si può ritrovare non solo in contesti problematici (agency individuale).

Per questo il concetto di determinante è strettamente connesso quello di “rischio”: in epidemiologia il rischio rappresenta la probabilità, per un individuo o una popolazione, che un evento si verifichi in un dato momento o in un dato periodo di tempo.

Multifattorialità

Se ne parla a proposito di fenomeni connessi a molteplici fattori di comparsa (anche famiglie di fattori) che concorrono o possono concorrere in diversa misura a generarli.

Causalità circolare e cumulativa

Nei fatti ci troviamo di fronte ad un sistema aperto in cui le azioni si influenzano reciprocamente ed ogni azione è a sua volta causa ed effetto delle altre. Un approccio che si sposa con la Teoria generale dei sistemi che evidenzia come sia necessario considerare ogni fenomeno non come una mera somma delle parti, ma come un intero (da cui i concetti principali: la totalità; la non-sommatività; la retroazione positiva e negativa; l’equifinalità).

Questa teoria ricorre al concetto matematico di funzione (relazione di interdipendenza tra variabili diverse) sulla base del quale essa esamina i rapporti che vengono a stabilirsi di fatto tra gli elementi diversi del sistema considerato: reciprocità e retroazione. Il significato di ogni singolo elemento non va pertanto ricercato nell'elemento stesso, quanto nel sistema di relazioni in cui esso è inserito.

La considerazione dei fenomeni nel loro reciproco rapportarsi fa sì che i sistemi non siano qualcosa di statico, ma in costante evoluzione (o involuzione) dinamica attraverso processi cumulativi e possibili improvvise accelerazioni.

In particolare il principio dell’equifinalità indica che in un sistema aperto, in cui  i nessi lineari vengono sostituiti da quelli circolari, i risultati finali non dipendono strettamente dalle condizioni iniziali, ma dalla natura del processo che si instaura nel tempo. Ciò equivale a dire che risultati simili o uguali possono avere premesse (o origini) iniziali diverse.

Il tempo: la durata dell'esposizione

In questo una variabile importante è quella del tempo in termini di durata all’esposizione ad un determinato rischio. La questione è stata studiata a fondo in epidemiologia sanitaria ed in particolare a proposito delle malattie professionali, ma pare particolarmente adeguata a dar ragione dei processi di cambiamento sociale e culturale.

In particolare, la teoria sottostante individua come i contesti sociali tendano a strutturare le opportunità di vita in modo tale che i vantaggi e gli svantaggi tendano:

• a concentrarsi trasversalmente (ad esempio associazione tra abitazione precaria, scarse condizioni igieniche, quartiere deprivato, inquinamento atmosferico, cattiva alimentazione ecc.);

• e ad accumularsi longitudinalmente in quanto è ragionevole pensare che il vantaggio o lo svantaggio in una fase del proprio corso di vita sia stato preceduto e sia seguito da simili condizioni negli altri passaggi della biografia individuale anche su altri piani (ad es. opportunità di successo in ambito scolastico, vita lavorativa e pensionistica, etc.).

Le previsioni probabilistiche

Se le variabili sono tante ed interagiscono fra di loro, le previsioni sono probabilistiche e le variabili considerate possono innescare effetti più grandi anche lontane nel tempo (“può un battito d’ali di una farfalla essere in grado di provocare un uragano dall’altra parte del mondo?”, Edward Lorenz 1962).

La questione è ben conosciuta negli studi longitudinali sulla salute (ricerca osservazionale che effettua ripetute osservazioni dello stesso oggetto in un lungo periodo di tempo). Da qui si parla di “scostamento marginale”: un evento poco significativo al momento che però nel tempo può produrre cause/eventi più importanti.

Una previsione viene definita probabilistica (anziché deterministica), quando contiene un insieme di probabilità associate a tutti i possibili risultati futuri, piuttosto che individuare un particolare risultato come "la" previsione.

Le previsioni probabilistiche sono importanti in quelle situazioni in cui l'incertezza è inevitabile, cosa che si verifica quasi sempre quando si ha a che fare con sistemi complessi. In particolare occorre fare attenzione a due aspetti:

1. probabilità e conseguenze devono essere valutate insieme e devono avere entrambe la giusta considerazione. Generalmente si mette attenzione nel calcolo delle probabilità degli eventi futuri, ma si tende a trascurare la valutazione delle possibili conseguenze. 

2. se si stima che un progetto, un investimento o una qualsiasi decisione, abbia un’elevata probabilità di successo, si tende quasi sempre a non pesare a sufficienza le eventuali conseguenze negative degli scenari di insuccesso, perché ritenuti poco probabili. (vedi Effetto cobra)

Dal punto di vista dell’analisi statistica vengono utilizzate metodiche di analisi multivariata.

Approfondimenti:

Bibliografia relativa modello probabilistico

Pardi F., Teoria dei sistemi, Treccani 2014

Campaner R., La causalità tra filosofia e scienza, Archetipolibri 2012

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Giorgio Merlo maggio 2023