Riflessioni conclusive della sezione
La presente sezione ha delineato i fondamenti concettuali dell’inferenza bayesiana. Sono state illustrate le modalità per rappresentare l’incertezza mediante distribuzioni di probabilità e il principio di aggiornamento dei prior alla luce dell’evidenza empirica, formalizzato dal teorema di Bayes. L’analisi di casi esemplificativi, come quello del globo terrestre, ha permesso di osservare il meccanismo di aggiornamento bayesiano in azione, rivelando la sua natura intrinseca di processo di apprendimento cumulativo e dinamico, sempre aperto a nuove integrazioni conoscitive.
Per la ricerca psicologica, emergono alcune lezioni fondamentali:
- i dati non forniscono certezze, ma affinano gradualmente le ipotesi;
- ogni studio è un contributo a un processo cumulativo, non un verdetto finale;
- la forza dell’approccio bayesiano sta nel trasformare l’incertezza da problema nascosto a risorsa esplicita.
Un ulteriore passo metodologico consiste nel distinguere i modelli fenomenologici da quelli meccanicisti:
- i modelli fenomenologici (o descrittivi/empirici/black-box) si concentrano sul “cosa” si osserva. Il loro scopo primario è descrivere e quantificare in modo accurato le relazioni e i pattern presenti nei dati, senza pretendere di spiegare i processi sottostanti che li hanno generati.
- i modelli meccanicisti (o esplicativi/teorici/white-box) mirano a rivelare il “come” e il “perché” i fenomeni avvengono. Cercano di rappresentare la struttura causale e i processi latenti che, in linea di principio, potrebbero operare per generare i dati osservati.
Per i fenomeni psicologici complessi (emozioni, decisioni, apprendimento, memoria e interazione sociale), i modelli meccanicisti, se ben specificati, permettono previsioni controfattuali più robuste, una maggiore comprensione della causalità, una migliore generalizzazione tra contesti diversi e, spesso, una maggiore trasparenza delle assunzioni sulle strutture causali che facilita la replicabilità.
Come evidenziato da McElreath (2020) e altri, la crisi della replicabilità è in parte riconducibile all’uso di modelli statistici poco specificati, a un’eccessiva dipendenza da analisi puramente descrittive e all’abuso di correlazioni e valori-\(p\). Un rimedio a questa fragilità risiede nell’adozione di modelli meccanicisti espliciti. Questi modelli, rendendo manifeste le assunzioni teoriche, consentono di rappresentare variabili latenti e dinamiche contestuali, integrare conoscenza pregressa e produrre inferenze che quantificano esplicitamente l’incertezza—caratteristiche distintive dell’approccio bayesiano, in netto contrasto con la dipendenza da stime puntuali.
Naturalmente, i modelli meccanicisti presentano anche dei limiti: richiedono una base teorica più solida, dati di qualità superiore, parametri identificabili e, non da ultimo, maggiori risorse computazionali. Inoltre, c’è il rischio di sovraspecificazione se il modello è troppo complesso rispetto ai dati disponibili.
Nei capitoli successivi, trasformeremo queste idee in modelli bayesiani via via più complessi, includendo strutture causali, dinamiche temporali e gerarchie, e applicheremo queste strategie a fenomeni psicologici reali. L’obiettivo non è cercare una “certezza definitiva”, ma sviluppare l’abitudine a ragionare basato sulla plausibilità, sulla ricerca del meccanismo generatore e sull’apprendimento continuo.