Il senso di Renzi per le infografiche

[avvertenza] Ci sono diversi motivi che mi rendono Matteo Renzi praticamente insopportabile. Ma devo riconoscergli la volontà (sua, e forse soprattutto della sua squadra) di innovare la comunicazione politica in questo paese (per saperne di più riguardo la questione, consiglio la lettura di un post della sempre chiara Giovanna Cosenza).

La creazione di infografiche, sebbene stia ormai inflazionando la carta stampata e ancor di più il web, mi sembra sia uno degli aspetti più interessanti della campagna del sindaco di Firenze per le primarie del PD. Il primo tipo di racconto visuale è il resoconto della campagna di autofinanziamento che propone un buon colpo d’occhio sulla raccolta fondi (un esempio in alto, in apertura del post).

Le infografiche programmatiche

Il secondo tipo di infografica è legato al programma politico con cui Renzi si presenta a guidare il governo italiano. Quindi materiale importante, soprattutto perché siamo abituati (si fa per dire) a programmi elettorali di centinaia di pagine che nessuno legge, di solito condensati malamente in headline e claim di derivazione pubblicitaria.

In questo contesto le infografiche renziane offrono perlomeno la possibilità di ragionare su concetti e dati più significativi rispetto al chiacchiericcio propagandistico. Vediamo un paio di esempi.

Sostenere una tesi per impressionare il lettore

Una prima occasione è offerta dall’infografica Sostenere il potere d’acquisto delle famiglie (qui il link). Qui sopra il pezzo che ci interessa.

Dal 2007 ad oggi il potere d’acquisto è crollato. E in effetti il grafico mostra una brusca picchiata. Qual è l’impressione di chi legge questo grafico, la sua prima impressione? Il passaggio da un tutto pieno (idealmente intorno a 100) a un quasi vuoto (il dato del 2011, reso ancora più evidente dalla label colorata in rosso).

Non c’è niente di sbagliato in questo grafico, la cui impressione è peraltro confortata dall’esperienza di milioni di persone impoverite dalla crisi economica. I numeri sono giusti e l’inclinazione della curva rende la drammaticità dell’erosione del potere d’acquisto.

L’importanza del sottinteso

Ecco un altro grafico che riporta gli stessi dati di quello renziano.

I numeri sono gli stessi, ma l’inclinazione della curva non rende la stessa drammaticità dell’erosione del potere d’acquisto del grafico precedente.

Va tutto bene se ciò che vogliamo dare è un’informazione. Ma supponiamo di avere un’altra intenzione: sostenere una tesi, impressionare il lettore, indurlo all’azione, vendergli qualcosa. Per quello scopo, il grafico non è abbastanza emozionante. Tagliamo via la parte di sotto.
[Darrell Huff, Mentire con le statistiche, Monti&Ambrosini editore]

La differenza sta tutta nell’asse delle y, che nel grafico renziano parte da 94 e arriva a 104, mentre nel secondo caso parte da 0 e arriva a 110. Ora, da un punto di vista formale è più corretto il secondo grafico, ma per renderlo più sexy è stato necessario tagliare via la parte di sotto. Ciò che è stato eliminato è il sottointeso, in questo caso il fatto che il potere d’acquisto si muove su un ordine di grandezza di circa 100 e non, come appare nel grafico di Renzi, su un ordine di grandezza di 10.

La parte inferiore del grafico quindi non c’è più:

Come le parti mancanti di frasi che abbiamo imparato a scuola, è “sottinteso”. Ma naturalmente l’occhio non intende ciò che non vede.
[ibidem]

Il calo del potere d’acquisto è diventato, visivamente, molto più grande. Quindi l’infografica può senza dubbio gridare che è crollato, ma avrebbe potuto farlo usando il secondo grafico? Evidentemente no.

Causa-effetto: quando la correlazione è debole

Il vantaggio, ma anche il problema, di lavorare con serie di dati è che questi sembrano più oggettivi di un discorso. Ciò permette di individuare facilmente le cause che provocano gli effetti, isolando singole variabili e mettendole al lavoro come se ci trovassimo in un sistema isolato. Ma funziona davvero così?

Vediamo alcuni pezzi dell’infografica renziana Difendere e creare occupazione femminile (a questo link l’infografica completa).

In una prima parte l’infografica ci mostra che il tasso di occupazione (che è la percentuale di persone, uomini e donne, che lavorano sul totale della forza lavoro, cioè della gente che lavora e che vorrebbe lavorare ma non ha un impiego) in Italia è più basso della media europea. La seconda parte ci mostra che anche il tasso di occupazione femminile in Italia è più basso della media europea. Tutto ok, a parte la stranezza che nella prima sezione la media europea sia calcolata sull’Unione Europea a 18 Stati. Che cosa è? Forse un semplice refuso.

Nella sezione immediatamente successiva gli stats-doctors di Renzi vanno a caccia della causa di cotanta inoccupazione femminile. E scoprono che uno dei motivi principali è la mancanza di asili nido. Come lo scoprono? Non si sa.

Infatti mentre prima mettono a confronto i dati italiani e quelli europei, adesso ci mostrano i dati solo italiani. L’Europa è richiamata da quel 33% prescritto dall’Agenda di Lisbona (che non è la realtà europea, è solo un libro di desideri, per così dire. Vedi qui per saperne di più).

Allora ho cercato da me i dati europei che parlano della percentuale dei bambini tra zero e due anni che vanno al nido, sul sito dell’Eurostat (qui il link al database). Ecco il risultato grafico.

Formal childcare by age group and duration – % over the population of each age group (Source: SILC). Age: less than 3 years; Duration: from 1 to 29 hours/week

Ottimo, abbiamo i nostri dati rappresentati da un colorato istogramma. Ora diamo di nuovo un’occhiata al tasso di occupazione femminile:

La Svezia: tanti asili nido e quindi tante lavoratrici. La Francia e la media UE si tengono abbastanza in linea… ma arriva la Germania a dirci che da loro lavorano tante donne eppure pochi bimbi vanno al nido. Il team di Renzi ha voluto trovare una correlazione positiva forzando un po’ la lettura dei dati? Potrebbe essere così… ma potrebbe anche essere un modo un po’ ingenuo di vedere la questione dell’occupazione femminile che è influenzata da molte variabili (economiche ma anche culturali).

La falsità sta in un problema antico e ben noto che tuttavia ha una forte tendenza a risorgere nelle indagini statistiche, in cui si traveste con abbondanza di numeri suggestivi. Si tratta del concetto per cui se B segue A vuol dire che A è la causa di B.
[ibidem]

Per esempio, perché non considerare il fatto che l’Italia sia un paese con una forte tradizione patriarcale? Come non considerare il fatto che la Francia abbia delle politiche per la maternità che vanno ben oltre l’apertura dei nidi, oppure il fatto che in Germania è garantito il 100% dello stipendio nel periodo di maternità obbligatoria (in Italia l’80%).

Per saperne di più e avere un approccio un po’ meno semplificato di quello renziano, potete leggere la sintesi della ricerca Dietro i numeri delle donne: è possibile riavviare il motore dell’economia italiana? (qui, in pdf).

Per approfondire le semplici questioni statistiche è sempre consigliato lo splendido libro di Darrel Huff, Mentire con le statistiche, Monti&Ambrosini 2007. Si può consultare anche il sito dei curatori dell’edizione italiana, Giancarlo Livraghi e Riccardo Puglisi.

E per finire, fidatevi poco dei numeri, perché anche con i numeri si possono costruire narrazioni di diversi tipi. E volendo si può dimostrare tutto e il contrario di tutto.

*L’immagine di apertura è: Numbers in a City: New Haven / 1997 /SML, CC-BY-SA, 1997 See-ming Lee, qui il link.

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