IL PROBLEMA DEI DATI

Negli ultimi giorni mi è capitato di dialogare a lungo con qualcuno che sui modelli ci lavora, nel senso che lo fa di mestiere, e con altri interessati al topic.
Parliamo di curva degli infetti in Italia. In generale pongo il problema "quale curva". Gompertz sarà anche maneggevole (il fit non richiede elaborazione numerica), ma è matematica che non include il feedback che governa il fenomeno: n infetti+n' suscettibili=n+n' infetti . Cioè l'infetto è sia causa che effetto del processo (chimicamente è sia reagente che prodotto di reazione).
E' la faccenda del feedback (https://ilchimicoscettico.blogspot.com/…/05/feedback-caos.h…).
La cosa ha un'immensa importanza concettuale. Ricordo Robert May nel 1989: 

Il messaggio che mi parve urgente più di dieci anni fa è ancor più vero oggi: non solo nella ricerca biologica ma anche nel quotidiano di politica ed economia le cose sarebbero molto migliori se si comprendesse che semplici sistemi nonlineari non possiedono necessariamente proprietà dinamiche semplici.

Ok, detto ciò, perché ad aprile come oggi chi fitta i dati con una curva a campana ha problemi, diciamo così, di errore vicino alla sommità della curva?
Perché mentre nella prima fase di salita dei contagi i punti stanno precisi sulla curva e poi tendono a disperdersi velocemente?
Semplice, perché il sistema di tracciamento raggiunge la saturazione e salta.
Ok, benissimo. Allora perché succede la stessa cosa con altri dati , che sono chiaramente funzione degli infetti, ma che richiedono semplicemente registrazione e trasmissione ? Pare che anche la capacità di acquisizione di dati relativamente semplici abbia lo stesso problema di saturazione.
Quindi... quindi firmate la petizione #datiBeneComune , ma non credo che basterà...

La famosa curva pare arrivata a un plateau, se non al massimo. E un po' prima delle delle due settimane attese per vedere gli effetti delle ultime misure (in realtà si continuava a parlare di esponenziali quando ormai la curva aveva già piegato). Ma confido che il laqualunquismo correlativo continuerà a darci grandi soddisfazioni, comunque (correlation is causation, quando pare e piace).

https://datibenecomune.it/…