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Mangiare cioccolata amara fa bene alla salute; un bicchiere di vino rosso al giorno toglie il medico di torno e lo zucchero può creare dipendenza tanto quanto l’eroina. Un giorno, mangiare cavoli aiuta a perdere peso, ma quello successivo potrebbe far male alla vista. Molti di questi titoli potrebbero suonare familiari e probabilmente sono anche già stati ampiamente smentiti e debunkati dagli esperti. A leggere i titoli giornalistici oggi, però, potrebbe anche sembrare che qualsiasi cosa causi direttamente il cancro.

Purtroppo, è noto come ricercatori e giornalisti troppo spesso tendano a sovrastimare i risultati degli studi relativi alla salute o a interpretarli in modi che tradiscono la loro significanza originale. L’ascesa dei social media ha poi anche cambiato sensibilmente come e quanto in fretta questo genere di storie riescano a circolare: in passato, infatti, solo delle audience molto ristrette sarebbero state esposte a contenuti dubbi su temi sanitari. Oggi, al contrario, articoli fuorvianti sulla medicina o la scienza riescono purtroppo a farsi strada come un incendio.

Un nuovo studio, condotto da un team multidisciplinare guidato dal ricercatore di Harvard Noah Haber, conferma oggi quanto in molti avevano sospettato a lungo: i ricercatori che si occupano di salute spesso sovrastimano la forza di relazioni casuali (“la cioccolata causa l’Alzheimer”, ad esempio) nei loro paper, mentre i media, quando scrivono di ciò che emerge dalle ricerche sanitarie, li esagerano ancora di più. Lo studio, pubblicato da PLOS One, ha analizzato dettagliatamente 50 tra i più condivisi paper accademici di tema sanitario e gli articoli giornalistici a essi dedicati; i ricercatori hanno anche soppesato la forza delle inferenze casuali incluse nelle ricerche (esposizione a una certa sostanza e diretta conseguenza medica) e se gli studi potessero concretamente determinare un outcome sanitario dovuto a questa semplice esposizione. In seguito, il team guidato da Haber ha anche analizzato le scelte linguistiche intraprese sia dai giornalisti che dagli scienziati.

Per approfondire: “Perché al giornalismo servono gli scienziati”, di Felix Simon

Secondo i risultati del paper di Haber, il 34% degli studi accademici inclusi nel campione della ricerca ha utilizzato un linguaggio considerato troppo forte dagli autori, alla luce soprattutto della forza dei risultati e della loro inferenze casuali, mentre il 48% degli articoli giornalistici aveva scelte linguistiche più forti rispetto a quelle intraprese dagli scienziati stessi. Il problema, ad ogni modo, non è solo dovuto al fatto che i giornalisti non hanno capito o hanno esagerato il lavoro degli scienziati: il 58% degli articoli giornalistici analizzati, infatti, ha trattato in modo inaccurato non solo i risultati, ma anche altri elementi delle ricerche, come le domande di ricerca o la popolazione complessiva.

Il concetto stesso di expertise si è fatto una brutta reputazione di recente, grazie anche all’accusa secondo la quale “le persone ne avrebbero abbastanza degli esperti”. In questo clima, la notizia che molti articoli basati su risultati di ricerche scientifiche non possano essere ritenuti affidabili può solo erodere ulteriormente la fiducie dei lettori nei confronti degli esperti.

Lo studio, “Causal language and strength of inference in academic and media articles shared in social media”, è disponibile qui.

Articolo tradotto dall’originale inglese.