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Il tag con cui guardo ai processi decisionali al vertice — qui applicato alle scelte di Trump sull’Iran — più che agli esiti: cosa entra ed esce dal calcolo di chi decide, e cosa rimane fuori.
A New York per anni non si sono somministrate le verifiche di lettura, perché l’esito si dava per scontato; il PISA cinese viene da quattro sole aree ricche, e stimandone la distorsione la Cina resta quarta al mondo. Undici schede su che cosa succede quando un indicatore diventa l’obiettivo.
I risultati PISA 2025, usciti nel settembre 2026, sono stati una delusione per quasi tutti i paesi. Non per i 12.385 quindicenni della Cina continentale che hanno sostenuto le prove: hanno ottenuto il punteggio più alto di qualunque altro contingente in matematica e scienze, e in lettura sono secondi solo a Singapore. Il dato ha però un’abbreviazione impronunciabile attaccata, BSJZ, e dentro quelle quattro lettere sta tutta la questione: Pechino, Shanghai, Jiangsu e Zhejiang sono le uniche parti del continente che partecipano. Due megalopoli e due province orientali, per una popolazione complessiva di quasi duecento milioni di persone, ma con tassi di iscrizione ai licei e alle università superiori a quelli nazionali e un reddito disponibile pro capite di quasi 70.000 yuan l’anno — circa 9.700 dollari — vale a dire il 60% sopra la media continentale. La reazione consueta a un campione così si ferma qui: non rappresentativo, dunque il dato non dice nulla sulla Cina. Il pezzo fa invece la cosa più faticosa e più utile, cioè stima quanto valga la distorsione. Il metodo viene da alcuni ricercatori della Banca mondiale nel 2018: pezzi diversi della Cina hanno partecipato a PISA in momenti diversi e quindi a livelli di sviluppo diversi, il che permette di calcolare una relazione fra reddito disponibile e punteggi; poiché il reddito nazionale è noto, da quella relazione si inferiscono i punteggi del paese intero. The Economist aggiorna l’approccio aggiungendo le rilevazioni successive, e ottiene un primo risultato: sulla linea di tendenza grezza fra reddito e risultati, la Cina avrebbe ottenuto punteggi alti anche se tutte le province avessero partecipato, con un punteggio estrapolato di 579 in matematica che sarebbe stato il migliore al mondo. Segue la cautela, ed è la parte che rende il pezzo affidabile. Nel 2025 quasi tutti i paesi hanno fatto peggio del previsto, forse per gli strascichi della pandemia, forse per la disruption tecnologica delle abitudini di studio; perfino gli studenti di Pechino, Shanghai, Jiangsu e Zhejiang sono andati peggio in lettura rispetto al 2018, e nelle altre materie non sono migliorati quanto i guadagni di reddito avrebbero fatto prevedere. C’è una rottura di tendenza, e il modo più semplice di tenerne conto è trascinare la linea pre-2025 verso il basso fino ad allinearla ai risultati veri del 2025 delle quattro aree ricche. Con quel metro la Cina nel suo complesso avrebbe ottenuto 536 in matematica: molto meno del 612 effettivamente realizzato da BSJZ, e comunque il quarto punteggio mondiale. La media sulle tre materie, 501, l’avrebbe collocata settima, molto più in alto di quanto il suo livello economico lasci prevedere. La correzione ridimensiona il primato e non lo cancella. La chiusa allarga il caso e fa il lavoro politico senza dichiararlo: la Cina non è l’unico paese che iscrive a PISA solo una parte dei propri ragazzi, perché l’Iraq è rappresentato soltanto dalla sua regione curda e il Tagikistan soltanto dalla capitale, Dushanbe. «Se i nostri calcoli sono all’incirca giusti, la Cina dovrebbe accogliere la partecipazione nazionale. Che la Cina sia rappresentata dalla Cina. E che BSJZ passi alla storia di PISA, tanto difficile da ricordare quanto da pronunciare.» Quello che il sito archivia non è la classifica ma il gesto, che è trasferibile a qualunque dato sospetto: una distorsione misurata è un’altra cosa da una distorsione invocata. Dire che un campione non è rappresentativo costa niente, chiude la discussione e lascia chi lo dice nella stessa posizione di prima; stimare di quanto il campione sbagli, dichiarare il metodo e riportare che cosa sopravvive alla correzione costa lavoro e produce un’affermazione che qualcun altro può contestare. È anche, incidentalmente, una terza specie di patologia della misura, da non confondere con le due che l’archivio tiene già separate: non l’indicatore che diventa obiettivo e smette di descrivere, e non la valutazione che viene abbandonata mentre nessuno se ne accorge, ma un campione che misura benissimo una popolazione diversa da quella di cui si parla.
Eric Athas, deputy editor del team che al New York Times accompagna le redazioni nell’adozione di strumenti e programmi nuovi, propone quattro passi prima di qualunque rollout: accettare che una novità porti con sé elementi ignoti, dimensionare la proposta in una forma scritta a sei campi, pilotare su perimetro ristretto, poi misurare — con un’analogia esplicita alla medicina basata sulle evidenze (Adam Cifu). Il pilota, in fondo, è il modo in cui un’organizzazione prova a uscire dal dilemma di Collingridge senza aspettare di averlo risolto: comprare informazione finché il controllo costa ancora poco. Letto da solo, però, è buon mestiere e poco altro. Diventa interessante messo accanto a Werner Vogels, già in archivio. Il CTO di Amazon difende la «two-pizza culture»: team abbastanza piccoli da essere sfamati con due pizze, che possiedono il problema end-to-end e prendono decisioni reversibili senza chiedere permesso — e che proprio per questo, ora che un coding agent costruisce un prototipo in una sera, scrivono il documento dopo aver costruito, non prima. Athas fa l’opposto: il documento precede il pilota, e il pilota precede tutto. La contraddizione è solo apparente, e scioglierla dice qualcosa sulle organizzazioni editoriali, perché i due metodi non proteggono dallo stesso rischio. Il documento di Amazon protegge dall’errore di previsione, e quando il prototipo diventa gratuito quel documento perde effettivamente valore. La proposta scritta di Athas protegge da un rischio che non è collassato affatto — il costo reputazionale di una redazione che sperimenta in pubblico, e l’attrito interno di chiedere a professionisti formati su un mestiere di cambiarlo. Da qui la regola pratica che mi porto via: dove il rischio è tecnico, prototipa e poi scrivi; dove il rischio è organizzativo o reputazionale, il documento serve ancora, ma bisogna saperlo — altrimenti si scambia per rigore quello che è soltanto una richiesta di permesso.
Da segnalare non tanto per il merito politico quanto come caso di studio: quanto poco razionali e poco lineari possano essere le decisioni umane quando entrano in gioco impulso, timing personale, pressioni contingenti. Un promemoria utile per chiunque modelli scenari geopolitici assumendo attori razionali.
L’originale è in cinese e non ha versione inglese: quello che segue è un resoconto esteso, non una traduzione, con poche citazioni tradotte e attribuite. Il titolo suona «Approfondire la riforma della valutazione differenziata delle università con orientamento al contributo»; esce sul China Science Daily (中国科学报), il quotidiano dell’Accademia cinese delle scienze, il 24 marzo 2026, nella rubrica Osservatorio universitario. L’oggetto è il 分类评价, la valutazione differenziata degli atenei: invece di una graduatoria unica, tipi diversi di università valutati su scale diverse. È l’indirizzo fissato dal Piano complessivo per la riforma della valutazione educativa nella nuova era e ripreso dal Piano per la costruzione di una potenza educativa 2024-2035. Shanghai è il pilota nazionale e ha fatto la cosa decisiva: ha collegato i risultati della valutazione all’assegnazione fiscale e all’accesso ai progetti, con tre famiglie di indicatori primari — tutela della riforma complessiva, adattabilità della formazione dei talenti, grado di contributo al servizio sociale — e indicatori secondari differenziati per tipo di ateneo. Il pezzo non celebra il pilota, lo mette in guardia. Quando la valutazione si integra nei sistemi amministrativi e di allocazione delle risorse, scrive l’autrice, rischia di evolvere «dalla tradizionale competizione negli indicatori a un’altra forma di competizione omogenea attorno alle nuove etichette di classificazione»: gli atenei inseguiranno la categoria socialmente percepita come superiore per ottenere risorse, e la «differenziazione» slitterà silenziosamente verso «stratificazione». La diagnosi è precisa e riguarda un’asimmetria: la funzione direttiva della valutazione è troppo forte, mentre i meccanismi di motivazione interna che dovrebbero spingere un ateneo a specializzarsi sul proprio posizionamento non sono stabiliti. A questo si aggiungono due inclinazioni note dei sistemi di indicatori — enfatizzare il quantitativo sul qualitativo, privilegiare ciò che è visibile sui contributi durevoli — che in presenza di un legame forte fra risorse e valutazione rinforzano l’inerzia gerarchica invece di scioglierla. Le tre transizioni proposte hanno la forma di correzioni al disegno. Dalla classificazione ordinale al valore aggiunto funzionale: riconoscere al contributo di un ateneo applicato che risolve un problema tecnico industriale lo stesso valore dei risultati teorici di un ateneo di ricerca, «diversi tipi, pari importanza». Dalla direzione governativa alla consultazione pluralista: standard co-costruiti con imprese, enti locali, docenti, studenti e pubblico, che l’autrice inquadra come requisito per la modernizzazione e la democratizzazione della governance educativa. E dal posizionamento statico alla guida dinamica: nessuna etichetta fissa, ma un quadro elastico che lasci spazio alla fusione interdisciplinare e all’innovazione delle modalità formative. La parte più istruttiva è il confronto internazionale, e conviene leggerla per quello che implica. Il sistema tedesco delle Fachhochschulen funziona perché il posizionamento applicativo è fissato per legge e la partecipazione dell’industria è un vincolo rigido. La classificazione Carnegie funziona, scrive l’autrice, «proprio perché disaccoppiata dall’allocazione di risorse federali», il che «riduce effettivamente l’imitazione strategica delle istituzioni» e le restituisce un linguaggio descrittivo neutrale. U-Multirank funziona perché lascia all’utente definire i pesi degli indicatori, quindi non esiste una graduatoria unica da inseguire. Vincolo giuridico, disaccoppiamento dalle risorse, pluralizzazione dei pesi: i tre casi dicono la stessa cosa da tre direzioni, e Shanghai ha fatto l’opposto del secondo. Che la scelta di agganciare la valutazione al finanziamento sia il problema, e non un dettaglio di implementazione, è un’inferenza di chi scrive questa scheda, non una tesi esplicita dell’articolo — che però porta i tre esempi e non ne trae la conclusione. Conta anche chi firma, e come. Xia Xiaoyan è ricercatrice all’Istituto di scienze dell’educazione di Shanghai, e l’articolo dichiara in coda di essere risultato parziale di un progetto 2025 finanziato dalla Commissione per l’educazione di Shanghai sull’ottimizzazione degli indicatori per la classificazione differenziata degli atenei della città. Non è dunque critica esterna: è l’apparato che ha progettato il sistema a pubblicare l’avvertimento sul proprio difetto, con firma personale, sul giornale dell’Accademia delle scienze, e inquadrandolo come «approfondimento della riforma» invece che come obiezione. Il genere informa quanto il contenuto — dice per quale canale circola l’autocorrezione in quel sistema: non la stampa d’opinione ma la letteratura di policy, non negando l’obiettivo ma contestando lo strumento. Per l’archivio è il quarto caso dello stesso schema, e il primo in cui qualcuno prova a progettare contro. I compiti che migliorano mentre l’apprendimento peggiora; gli incidenti segnalati che scendono mentre gli incidenti non si sa; le prestazioni dichiarate che valgono come prova di capacità. Qui un apparato statale, con le risorse per tentarlo davvero, prova a costruire un sistema di misura che non si trasformi in gerarchia — e si accorge che il punto di rottura non è il disegno degli indicatori ma chi tiene la cassa. Il vincolo che nessuna delle tre transizioni scioglie è che in Cina il valutatore e il finanziatore sono lo stesso attore: Carnegie evita il problema per costruzione, essendo una fondazione privata che descrive e non paga.
È una replica a Tetlock e colleghi, ma la tesi vale molto oltre i tornei di previsione: sapere quanto è probabile un evento non dice niente su quanto costa, e un torneo misura soltanto la prima delle due cose. Gli autori sostengono che il giudizio esperto non cattura il rischio di coda e che il formato del torneo è incompatibile con gli strumenti che lo misurano; il contributo nuovo è un risultato che allarga la distanza fra l’attesa condizionata alla coda e la probabilità della coda. Tetlock è già in archivio dalla bibliografia del Rumore a Beirut: questa è l’altra campana, e la distinzione si porta su qualunque enunciato della forma «c’è il tot per cento di probabilità che».
Scritto nel luglio 2020 come risposta a Ioannidis e colleghi, con la pandemia come caso di studio trattato come fenomeno moltiplicativo. La tesi va contro un consenso che da noi non è mai stato discusso davvero: sotto code spesse l’empirismo ingenuo non è la scelta prudente, e aspettare l’evidenza è rischioso quanto agire senza. Un numero solo, su una variabile di quel tipo, non è una stima imprecisa: è una categoria sbagliata, perché la media non è il valore che si incontra.
La distinzione fra una previsione binaria e un esito continuo sembra una pignoleria e invece rovescia un intero filone: un buon previsore binario non è un buon indicatore, e sotto certe distribuzioni è un indicatore inverso. Da qui Taleb attacca la letteratura psicologica sulla sopravvalutazione degli eventi rari, che a suo dire misura la confusione fra i due oggetti e non un bias dei soggetti, e l’argomento hayekiano a favore dei mercati predittivi. Per la catena sulle previsioni infalsificabili è il passo successivo: lì il difetto era che la previsione non poteva essere smentita, qui la previsione è perfettamente verificabile e misura la cosa sbagliata. Uscito poi sull’International Journal of Forecasting.
Se una stima binaria viene aggiornata di continuo deve comportarsi come una martingala, e allora si può prezzare come un’opzione binaria, con la valutazione per arbitraggio che minimizza il punteggio di Brier. Ne esce un vincolo di coerenza che non ha bisogno dell’esito per funzionare: quando l’incertezza è alta il valore sta vicino al cinquanta per cento e la previsione non dovrebbe muoversi molto, quindi una previsione che oscilla mentre l’esito resta incerto si sta contraddicendo da sola. Taleb mostra che diversi gruppi nel 2016 violavano queste relazioni. Per la serie sullo standard di prova è un acquisto raro: un test severo applicabile prima che l’evento accada. Uscito poi su Quantitative Finance.