Il Comune che funziona bene — Marco Costanzo · sezione 14 di 46 · Parte terza — PROGETTO: il programma
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«Provando e riprovando.»
— Motto dell’Accademia del Cimento, Firenze, 1657; l’espressione è tratta da Dante, Paradiso, canto III, verso 3
Che cosa imparerai
In questo capitolo scoprirai che cosa sono le politiche basate su evidenze, dove si trovano le prove di ciò che funziona, e come adattarle a un paese di poche migliaia di abitanti. Imparerai il valore delle sperimentazioni pilota, il metodo «prova, impara, adatta», e l’uso etico degli incentivi comportamentali. Capirai anche perché un’idea che funziona in una città può fallire in paese, e viceversa.
La buona idea che non funziona
Ogni amministratore ha visto almeno una volta una buona idea fallire. Lo sportello aperto il sabato che nessuno usa. La pista ciclabile che si ferma nel nulla. Il corso di informatica per anziani con due iscritti. La festa per attirare turisti che attira soprattutto i residenti.
Non erano idee stupide. Erano idee non verificate: nessuno aveva controllato se esistessero prove che funzionassero, né le aveva provate in piccolo prima di farle in grande.
Le politiche basate su evidenze
Da alcuni decenni, in molti Paesi, si è diffuso un approccio che prende in prestito un’idea della medicina: prima di adottare un intervento pubblico, si cerca che cosa dice la ricerca su interventi simili, e dopo averlo adottato si misura se funziona.
Il Regno Unito ha creato, dal 2013, una rete di centri chiamata What Works Network, ciascuno dedicato a un settore — educazione, invecchiamento, sviluppo economico locale, benessere — con il compito di raccogliere e rendere leggibili le prove su ciò che funziona. La Campbell Collaboration produce revisioni sistematiche sulle politiche sociali, come la Cochrane le produce per la medicina. Il laboratorio J-PAL, fondato al MIT da Abhijit Banerjee, Esther Duflo e Sendhil Mullainathan, ha diffuso nel mondo la valutazione delle politiche con esperimenti controllati; Banerjee e Duflo hanno ricevuto, con Michael Kremer, il premio Nobel per l’economia nel 2019.
Tre lezioni utili per un piccolo comune.
Le prove esistono, e spesso sono gratuite. Prima di inventare un progetto, vale la pena cercare se qualcuno ha già valutato qualcosa di simile.
Le prove hanno livelli diversi. È la scala delle prove del capitolo 8: l’aneddoto («a Borgo X ha funzionato»), l’opinione dell’esperto, lo studio osservazionale, l’esperimento controllato, la revisione sistematica. Più l’intervento è costoso, più in alto deve stare la prova.
Le prove non viaggiano da sole. Un intervento che ha funzionato a Manchester può non funzionare a Valdiporto. Non perché la scienza sbagli, ma perché il contesto è diverso. La domanda giusta non è soltanto «funziona?», ma «funziona qui, per queste persone, con queste risorse?».
Prova, impara, adatta
Come si scopre se un intervento funziona qui? Provandolo in piccolo.
Nel 2012 un gruppo di autori del governo britannico — Laura Haynes, Owain Service, Ben Goldacre e David Torgerson — pubblicò un documento intitolato Test, Learn, Adapt (prova, impara, adatta), che spiegava come le amministrazioni potessero sperimentare le proprie politiche con metodi rigorosi, spesso a costo molto basso.
Un piccolo comune non può fare grandi esperimenti randomizzati: le persone sono troppo poche. Ma può fare quasi sempre una cosa preziosa: il pilota.
Un pilota APPO ha cinque caratteristiche.
Piccolo: una frazione, una classe d’età, un quartiere, tre mesi.
Con un’ipotesi scritta: la teoria del cambiamento del capitolo 9.
Con una misura prima e dopo: almeno un indicatore di risultato.
Con un confronto, quando possibile: la frazione dove il servizio parte confrontata con quella dove partirà sei mesi dopo. Se tutti riceveranno il servizio, l’ordine di partenza può essere estratto a sorte: è giusto, ed è anche il modo più rigoroso di confrontare.
Con una decisione dichiarata in anticipo: «se dopo tre mesi almeno la metà degli anziani soli della frazione avrà usato il servizio, lo estenderemo a tutto il comune; se no, cambieremo il modo di offrirlo».
L’ultima caratteristica è la più importante, ed è la più rara. Dichiarare prima che cosa farà cambiare idea è il cuore del metodo scientifico. Ed è anche ciò che protegge un’amministrazione dall’accanimento sui progetti propri.
Il pilota di Valdiporto
Il trasporto sociale di Anna partì in una sola frazione, quella sul fiume, con un’auto messa a disposizione da un’associazione di volontariato e sei volontari formati. Prenotazione per telefono al municipio, due mattine a settimana. La frazione costiera, dove il servizio sarebbe partito sei mesi dopo, fece da confronto.
Dopo tre mesi il servizio era stato usato da diciannove dei ventisei anziani soli senza auto della frazione. Ma i dati mostrarono una cosa inattesa: molti chiamavano non per andare dal medico, ma per andare in posta e in comune. Il problema non era solo sanitario: era l’accesso a tutti gli sportelli. Il progetto fu corretto: quando partì nella seconda frazione, gli orari furono allineati con l’apertura della posta e dell’ufficio anagrafe.
Nessuno, a tavolino, lo aveva previsto.
Leggere un pilota con pochi numeri
In un piccolo comune i piloti riguardano sempre poche persone: diciannove anziani su ventisei, dodici bambini, nove case. Con numeri così piccoli il caso pesa moltissimo. Due anziani che si ammalano nello stesso mese, una famiglia che si trasferisce per lavoro, un inverno più mite: basta poco per spostare un risultato.
Tre regole aiutano a non ingannarsi.
Un segnale, non una prova. Un pilota su poche decine di persone dice se vale la pena continuare, non se l’intervento funziona in generale. Si scrive così: «il risultato è incoraggiante», non «il progetto funziona».
Ripetere prima di estendere. Il modo più semplice per distinguere un effetto vero da una coincidenza è ripetere: la seconda frazione, il secondo anno. Se il risultato si ripete, la fiducia cresce.
Diffidare dei casi estremi. Se si parte dalla frazione dove le cose vanno peggio, è probabile che l’anno dopo vadano un po’ meglio comunque: è la regressione verso la media. Il confronto con una frazione simile che non riceve ancora l’intervento è la difesa migliore.
Nessuna di queste regole richiede uno statistico. Richiedono soltanto di scrivere i risultati con le parole giuste.
Gli incentivi comportamentali, con trasparenza
Nel 2008 Richard Thaler e Cass Sunstein pubblicarono Nudge, un libro che rese popolare l’idea di «spinte gentili»: piccoli cambiamenti nel modo in cui le scelte vengono presentate, capaci di orientare i comportamenti senza obblighi né divieti. Nel 2010 il governo britannico creò un’unità dedicata, il Behavioural Insights Team.
Uno degli esperimenti più citati riguarda le lettere per i ritardatari nel pagamento delle imposte: aggiungere una frase che diceva, con verità, che la maggior parte delle persone nella stessa zona aveva già pagato aumentò in modo misurabile i pagamenti puntuali (Hallsworth e colleghi, Journal of Public Economics, 2017).
Un comune può usare questi strumenti per cose molto concrete: promemoria per le scadenze dei tributi, avvisi per la raccolta differenziata, inviti a vaccinarsi, a iscriversi a un servizio, a partecipare a un’assemblea.
Ma c’è un confine etico che il metodo APPO non attraversa: è lo stesso test della trasparenza del capitolo 4. Una spinta è accettabile se continuerebbe a funzionare anche dopo averla spiegata ai cittadini. Ricordare che la maggior parte dei vicini ha già pagato è vero e si può dire apertamente. Inventare un’urgenza che non esiste, o sfruttare la vergogna, no. Un comune che manipola i propri cittadini, anche a fin di bene, consuma la fiducia che è la sua risorsa più preziosa.
Quando non ci sono prove
Capiterà spesso: per il problema del tuo paese non esiste nessuno studio. In quel caso il metodo non ti chiede di fermarti. Ti chiede tre cose: dichiarare che si tratta di un’ipotesi, partire in piccolo, misurare. È il motto dell’Accademia del Cimento: provando e riprovando. Il dubbio scientifico non serve a non agire: serve ad agire con la migliore prova disponibile oggi, sapendo che domani potremo correggerci.
Scheda riepilogativa — Capitolo 10
I concetti chiave
Molte buone idee falliscono perché non vengono verificate. Le politiche basate su evidenze cercano prove prima di agire e misurano dopo: centri come il What Works Network, la Campbell Collaboration e J-PAL rendono le prove accessibili. Le prove hanno livelli diversi e non viaggiano da sole: la domanda è «funziona qui?». Il metodo «prova, impara, adatta» (Haynes e colleghi, 2012) si traduce nel pilota APPO: piccolo, con un’ipotesi scritta, una misura prima e dopo, un confronto quando possibile e una decisione dichiarata in anticipo. Gli incentivi comportamentali (Thaler e Sunstein, 2008; Hallsworth e colleghi, 2017) sono accettabili solo se resistono al test della trasparenza. Quando le prove mancano, si dichiara l’ipotesi e si parte in piccolo.
Le tue domande di verifica
1. Quale progetto del tuo comune è fallito perché nessuno lo aveva verificato prima?
2. Scegli un problema del tuo paese e cerca se esiste una revisione o una valutazione su interventi simili. Che cosa hai trovato?
3. Progetta un pilota per uno dei tuoi obiettivi: dove, per quanto tempo, con quale misura e con quale decisione dichiarata in anticipo?
4. Proponi una spinta gentile per un problema del tuo comune. Supera il test della trasparenza?
Esercizio per chi amministra
Per ciascun progetto del tuo programma, segna su quale gradino della scala delle prove si appoggia. Per i due progetti più costosi, cerca almeno una fonte di livello superiore all’aneddoto. Per il progetto con meno prove, scrivi il disegno di un pilota completo.
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