L’impulso a introdurre parametri quantitativi nasce spesso con le migliori intenzioni, come una soluzione a problemi concreti. E in alcuni casi, come vedremo, la loro introduzione mantiene effettivamente la promessa, o almeno contribuisce a risolvere alcuni problemi. Ma, dopo decenni di esperienza degli effetti negativi dei parametri di performance, e dato che il loro uso patologico minaccia di abbattersi su un numero sempre maggiore di istituzioni, dovremmo imparare a prevedere i problemi ricorrenti. Ecco dunque un elenco che può aiutare a identificarli e tenerli a mente. Naturalmente, anche se per ragioni di analisi sono distinti, spesso nel mondo reale questi problemi si sovrappongono l’uno con l’altro.
Cominciamo dai problemi di alterazione dei dati.
Misurare quello che è più facile misurare
Un’inclinazione naturale degli esseri umani è quella di provare a semplificare i problemi concentrandosi sugli elementi che si misurano più facilmente. Ma ciò che è più facile misurare raramente è l’aspetto più importante e, anzi, a volte non è affatto importante. Questa è la prima causa di malfunzionamento dei parametri.
Qualcosa di simile accade quando si misurano aspetti semplici per ottenere risultati complessi. Quasi tutti i lavori implicano lo svolgimento di molte attività diverse e quasi tutte le organizzazioni hanno obiettivi molteplici. Raccogliere dati su una sola attività o su un solo obiettivo produce spesso risultati fuorvianti.
Misurare le risorse impiegate invece che i risultati
Spesso è più facile misurare gli importi spesi o le risorse impiegate in un progetto, piuttosto che i suoi risultati. In questi casi le organizzazioni misurano quanto hanno speso, invece di ciò che hanno prodotto, ovvero misurano il processo anziché il prodotto.
Peggiorare la qualità delle informazioni tramite la standardizzazione
La quantificazione ha un certo fascino, perché organizza e semplifica la conoscenza, offrendo dati numerici che permettono di paragonare facilmente individui e organizzazioni diversi tra loro. Ma questa semplificazione può provocare alterazioni, perché rendere paragonabili le cose significa spesso privarle del loro contesto, della loro storia e del loro significato. Di conseguenza, i dati sembrano più certi e affidabili di quanto siano in realtà: si spogliano dei dubbi, delle ambiguità, delle incertezze, e niente dà l’impressione della certezza quanto un dato espresso in forma numerica.
Le leggi di Campbell e di Goodhart ci mettono in guardia dal fatto che, quando la posta in gioco è alta, inevitabilmente si tenta di manipolare i parametri. Questa manipolazione assume diverse forme.
La scrematura
Avviene quando i soggetti scelgono obiettivi più facili o preferiscono clienti meno impegnativi, in modo da semplificare il raggiungimento dell’obiettivo escludendo i casi in cui è più difficile avere successo.
Migliorare i risultati abbassando gli standard
Un sistema per aumentare i punteggi è abbassare gli standard per ottenerli. Quindi, per esempio, la percentuale di diplomati o laureati può essere aumentata abbassando i punteggi minimi richiesti per superare gli esami. Oppure, le compagnie aeree possono migliorare le loro performance in termini di puntualità allungando la durata prevista dei voli.
Migliorare i risultati omettendo o manipolando i dati
Questa strategia consiste nel tralasciare i casi che non conviene citare, oppure nel classificarli in modi che li escludano dalle statistiche. Le forze di polizia possono “ridurre” l’incidenza di reati gravi facendoli passare per minori, o decidendo addirittura di non registrarli.
Truffare
Il passo successivo rispetto alla manipolazione dei dati è la truffa – fenomeno che diventa tanto più frequente quanto più alta è la posta messa in gioco dal parametro in questione. Come vedremo, quando la legge No Child Left Behind ha vincolato il destino delle scuole ai risultati che gli alunni conseguivano nei test, in molti casi insegnanti e presidi hanno reagito falsificando le risposte date dagli alunni.
da: Contro i numeri. Perché l’ossessione per dati e quantità sta rallentando il mondo, di Jerry Z. Muller, Luiss University Press (2019)