1. Prefazione

Sembra sensato dire qualche parola su una domanda che è importante per gli studenti: perché dobbiamo spendere tanto tempo per studiare le tecniche di analisi dei dati quando in realtà, in psicologia, quello che ci interessa è tutt’altro? Questa è una bella domanda. Ma c’è una ragione molto semplice che dovrebbe farci capire perché la Data Science è così importante per la psicologia. A ben pensarci, la psicologia è una disciplina intrinsecamente statistica, se per statistica intendiamo lo studio della variazione delle caratteristiche degli individui nella popolazione. La psicologia studia gli individui ed è proprio la variabilità inter- e intra-individuale ciò che vogliamo descrivere e, in certi casi, predire. In questo senso, la psicologia è molto diversa dall’ingegneria, per esempio. Le proprietà di un determinato ponte sotto certe condizioni, ad esempio, sono molto simili a quelle di un altro ponte, sotto le medesime condizioni. Quindi, per un ingegnere la statistica è poco importante: le proprietà dei materiali sono unicamente dipendenti dalla loro composizione e restano costanti. Ma lo stesso non può dirsi degli individui: ogni individuo è unico e cambia nel tempo. E le variazioni tra gli individui, e di un individuo nel tempo, sono proprio l’oggetto di studio della psicologia: è dunque chiaro che i problemi che la psicologia si pone sono molto diversi da quelli affrontati, ad esempio, dagli ingegneri. Questa è la ragione per cui abbiamo bisogno della Data Science in psicologia: la Data Science ci consente di descrivere la variazione e il cambiamento. E queste sono le caratteristiche di base dei fenomeni psicologici.

Sono sicuro che, leggendo queste righe, a molti studenti sarà venuta in mente la seguente domanda: perché non chiediamo a qualche esperto di fare il “lavoro sporco” (ovvero le analisi statistiche) per noi, mentre noi (gli psicologi) ci occupiamo solo di ciò che ci interessa, ovvero dei problemi psicologici slegati dai dettagli “tecnici” della Data Science? La risposta a questa domanda è che non è possibile progettare uno studio psicologico sensato senza avere almeno una comprensione rudimentale della Data Science. Le tematiche della Data Science non possono essere ignorate né dai ricercatori in psicologia, né da coloro che svolgono la professione di psicologo al di fuori dell’Università. Infatti, anche i professionisti al di fuori dall’università devono essere in graedo di leggere la letteratura psicologica più recente: il continuo aggiornamento delle conoscenze è infatti richiesto dalla deontologia della professione. Ma per potere fare questo è necessario conoscere un bel po’ di Data Science! Basta aprire a caso una rivista specialistica di psicologia per rendersi conto di quanto ciò sia vero: gli articoli che riportano i risultati delle ricerche psicologiche sono zeppi di analisi statistiche e di modelli formali. Ed è ovvio che la comprensione della letteratura psicologica rappresenti un requisito minimo nel bagaglio professionale dello psicologo.

Le considerazioni precedenti cercano di chiarire il seguente punto: la Data Science non è qualcosa da studiare a malincuore, in un singolo insegnamento universitario, per poi poterla tranquillamente dimenticare. Nel bene e nel male, gli psicologi usano gli strumenti della Data Science in tantissimi ambiti della loro attività professionale: in particolare quando costruiscono, somministrano e interpretano i test psicometrici. È dunque chiaro che la Data Science è un tassello imprescindibile del bagaglio professionale dello psicologo.