This is an Italian translation of A framework for comparing global problems in terms of expected impact
Immagina questo scenario: stai cercando di decidere se informarti a riguardo della sanità nei paesi in via di sviluppo, oppure diventare un ricercatore nel campo dell’energia solare, o ancora se batterti per una riforma nella giustizia penale degli USA. Quale di queste aree è la più efficace?
Un anno di lavoro su determinati problemi può aiutare molte più persone di quanto possa fare un anno di lavoro su altri problemi. Infatti, le nostre analisi suggeriscono che il settore in cui decidi di operare possa essere il singolo fattore che più determina l’impatto sociale che puoi avere con la tua carriera.
Spesso utilizziamo uno schema informale per confrontare problemi in termini di potenziale impatto positivo che può avere una persona in più che se ne occupi: la loro portata, la trascuratezza, la risolvibilità e l’idoneità personale. Qui si può trovare una popolare introduzione a questo schema.
Utilizzare la versione informale di questo schema è utile, e in molte situazioni sufficiente, ma può portare ad alcune problematiche, come ad esempio il doppio conteggio. In questo articolo, descriveremo una versione più precisa e quantitativa dello schema, e daremo più dettagli su come applicarlo in modo da poter confrontare personalmente i settori.
Questo schema è stato originariamente creato da Open Philanthropy. Abbiamo sviluppato ulteriormente questo processo in collaborazione con lo staff del Future of Humanity Institute, un gruppo di ricerca dell’Università di Oxford che fornisce consulenza a coloro che hanno potere decisionale e coloro che prendono decisioni normative, suggerendo la priorità da dare ai problemi globali (per approfondire: ricerca sulle priorità globali).
Questo schema è solo uno strumento che utilizziamo per confrontare i differenti problemi globali, e ha diversi punti deboli. Discuteremo di alcuni pro e contro di questo approccio - confrontandolo con approcci qualitativi e analisi di costo-efficacia - alla fine di questo articolo. Qui puoi trovare un processo più completo che puoi utilizzare per confrontare i problemi globali. Se ti stai coordinando con una comunità, allora ci sono anche alcuni fattori aggiuntivi da considerare.
Se sei semplicemente interessato a vedere questo schema in azione, ecco una lista di punteggi del 2017.
Questo articolo è stato scritto principalmente nel 2017. Abbiamo aggiunto alcuni brevi aggiornamenti nell’ottobre 2019 per approfondire e aggiornare alcuni dei punti principali, anche se non esprimono per intero tutto il nostro punto di vista.
Ciò che vogliamo sapere, in definitiva, è il bene atteso ottenuto per unità di risorse investite nel problema. Un’unità di risorse potrebbe essere un anno di lavoro, o un dollaro di donazioni, o qualche altro metro di misura.
Questo non è facile da stimare di per sé, perciò dobbiamo dividerlo in parti che possiamo stimare individualmente.
Nel nostro articolo introduttivo, abbiamo fornito una suddivisione approssimativa di alcuni fattori qualitativi. Ecco una versione più precisa e quantitativa della stessa suddivisione:
Una buona ragione per dare queste definizioni è che se le moltiplichiamo tutte e tre tra loro otteniamo nuovamente “bene ottenuto” / “persona o dollaro in più” assegnati al problema:
Quindi, ora abbiamo suddiviso il concetto di “bene ottenuto per dollaro” in tre componenti, ognuna con una definizione quantitativa.
Cosa sono queste componenti, tradotte in parole semplici?
Infine, se stai cercando di capire su quali problemi dovresti lavorare tu in particolare, puoi assegnare dei punti bonus a quei problemi che meglio ti si adattano, come spiegheremo più approfonditamente.
Più avanti discuteremo di come valutare ciascun punto, ma prima di ciò abbiamo qualche altra osservazione su come impostare l’analisi.
Prima di procedere con una tua valutazione, assicurati di avere una descrizione chiara della portata dei problemi che hai deciso di confrontare. Questo ti aiuterà a essere coerente nell’assegnare un punteggio a ciascun fattore. Per esempio, se vogliamo valutare la “salute a livello globale”, dobbiamo chiarire:
Una sfida insita in qualsiasi schema di questo tipo è rappresentata dal fatto che problemi scelti attentamente e più “ristretti” tendono ad avere un miglior punteggio di quelli definiti in maniera vaga. Per esempio, “combattere la malaria” sembrerà più pressante della “salute a livello globale”, perché la malaria è un problema sanitario con prospettive di lavoro promettenti. Allo stesso modo, migliorare le condizioni sanitarie in Kenya sembrerà più degno di nota rispetto a migliorare le condizioni di salute in Costa Rica. Non c’è niente di sbagliato in questi risultati –ma potrebbero dare impressioni sbagliate quando si confronta un problema definito in modo vago con uno definito in modo più stringente. Se qualcuno ne avesse motivo, potrebbe far sembrare un problema più o meno urgente definendolo in maniere differenti – e questo è qualcosa che dobbiamo considerare quando interpretiamo questi punteggi.
Se stai cercando di confrontare settori differenti utilizzando questi punteggi, noterai che variano immensamente. Per esempio, mentre annualmente si spendono circa 300 miliardi di dollari per la salute a livello globale, si spendono meno di 100 milioni di dollari per affrontare i problemi dell’allevamento intensivo. Ne consegue che l’allevamento intensivo è 1,000 volte più trascurato della salute a livello globale.
Questo significa che è più conveniente utilizzare una “scala logaritmica” quando si assegna un punteggio a ciascun componente. Noi lo facciamo in questa maniera: ogni due punti assegnati a un problema significano che è 10 volte più efficace. Per esempio, se assegniamo a un problema un punteggio di trascuratezza pari a 4 e a un altro un punteggio pari a 6, allora significa che il secondo problema è 10 volte più trascurato del primo.
È come la scala Richter utilizzata per misurare i terremoti. Un terremoto che è 8 sulla scala Richter è in realtà 10 volte più potente di uno che è 7 sulla scala Richter.
Utilizzare una scala logaritmica per ogni parte esignifica anche che - invece di moltiplicare i punteggi di Portata, Risolvibilità e Trascuratezza per ottenere la stima generale di costo-efficacia - possiamo semplicemente sommarli tra loro (come potrebbero ricordare coloro che tra voi sono più inclini a un approccio quantitativo, la ragione sottostante è che log(AB) = log(A) + log(B)).
Per rendere i punteggi semplici da leggere li abbiamo messi tutti su una scala da 0 a 16. Per confrontare i rapporti di costo-efficacia tra diversi problemi, considereremo semplicemente la differenza di punteggio tra essi.
Se si riuscisse a risolvere questo problema, quanto diventerebbe migliore il mondo?
Per esempio, il cancro è un problema più grande della malaria perché è responsabile dell’8% di tutti i problemi di salute globali (percentuale misurata usando i QALY persi), mentre la malaria è responsabile del 2,7% dei problemi di salute globali.1 Eliminare ogni forma di cancro ridurrebbe i problemi di salute in maniera significativamente maggiore rispetto all’eradicare la malaria.
Un modo per misurare la portata di un problema è in termini dei suoi effetti sul benessere, perché è qualcosa che importa alla maggior parte delle persone e abbiamo strumenti che permettono di confrontare diversi tipi di benefici (anche se non sosteniamo che il benessere sia l’unica cosa che conta – puoi leggere di più a riguardo della definizione).
Questo significa che l’ampiezza di un problema può essere aumentata da:
Adottiamo una definizione allargata di “benessere”; quindi gli effetti potrebbero migliorare vari aspetti della vita, tra cui la felicità, la salute, la percezione del proprio significato, le relazioni positive, e così via.
In pratica, adottiamo una prospettiva lungoterminista, quindi per noi valutare la portata significa capire quali problemi sono più significativi per le generazioni future.
Se hai valori differenti dai nostri, puoi utilizzare lo schema con una definizione diversa di “portata”.
Può anche essere utile raggruppare fonti strumentali di valore all’interno della portata, come per esempio l’ottenimento di informazioni per capire quali problemi siano più importanti, o la crescita di un movimento attorno a un insieme di problematiche. Idealmente, si dovrebbero anche cogliere le ricadute benefiche che progressi in un dato problema avrebbero su altri problemi. Anche considerazioni sul coordinamento, come esporremo brevemente più avanti, possono modificare la valutazione di portata.
Da notare che abbiamo definito la portata come “bene che si otterrebbe risolvendo l’intero problema”, ma si può anche fare l’analisi considerando di risolvere il 10% del problema, purché lo si faccia coerentemente anche con gli altri fattori.
A volte è possibile fare dei confronti quantitativi della portata abbastanza precisi, come nel caso già esposto del cancro vs. malaria.
Tuttavia, spesso non è così. Questo accade in particolare quando si cerca di tenere conto degli effetti a lungo termine e indiretti del risolvere un problema. Supponi di fare un’importante scoperta nel campo della fisica - quante persone ne saranno coinvolte? È difficile a dirsi, ma non dovremmo trarre per questo la conclusione che le scoperte nel campo della fisica non hanno importanza.
Per fare confronti più ampi tra problemi, si dovrà ricorrere a “metri di paragone” per la portata. Si tratta di metodi più misurabili con cui confrontare le portate che, si spera, avranno correlazione con gli impatti sociali a lungo termine.
Per esempio, gli economisti spesso utilizzano per comodità la crescita del GDP come metro di paragone per il progresso economico (anche se ha molti punti deboli). Nick Bostrom sostiene che il metro di paragone chiave per il benessere a lungo termine dovrebbe essere valutare se un’azione aumenta o diminuisce il rischio della fine della civiltà – ciò che ha definito rischio esistenziale.
Ecco una serie di metri di paragone (nella riga superiore) che valutiamo con la seguente tabella:
Se risolvessimo il problema, sarebbe equivalente a un punteggio di: | Una riduzione del rischio di estinzione (o aumento nel valore atteso del futuro) di: | Aumentare la produzione economica globale proporzionalmente di questo importo per anno: | Aumento nel reddito tra i 2 miliardi di persone più povere del pianeta: | Salvare questo numero di anni di vita sana ogni anno: | Esempio: |
| 16 | 10% | Eliminare il rischio sia di una guerra nucleare, sia di una pandemia | |||
| 14 | 1% | 100.000 miliardi di dollari | 3000 miliardi di dollari | 1 miliardo di QALY | Eliminare la povertà estrema |
| 12 | 0,1% | 10.000 miliardi di dollari | 300 miliardi di dollari | 100 milioni di QALY | Curare il cancro |
| 10 | 0,01% | 1.000 miliardi di dollari | 30 miliardi di dollari | 10 milioni di QALY | Aumentare gli aiuti di un terzo e spenderli in trasferimenti di denaro |
| 8 | 0,001% | 100 miliardi di dollari | 3 miliardi di dollari | 1 milione di QALY | Eliminare le restrizioni sulle aree abitative nelle principali città degli USA |
| 6 | 0,0001% | 10 miliardi di dollari | 300 milioni di dollari | 100.000 QALY | Eliminare 5 minuti al giorno di inutile burocrazia per gli insegnanti degli USA |
| 4 | 0,00001% | 1 miliardo di dollari | 30 milioni di dollari | 10.000 QALY | Identificare tutti gli asteroidi pericolosi |
| 2 | 0,000001% | 100 milioni di dollari | 3 milioni di dollari | 1.000 QALY | Far sì che 10.000 persone diventino vegane |
| 0 | 0,0000001% | 10 milioni di dollari | 300.000 dollari | 100 QALY | Salvare 3 vite |
Questo processo è più affidabile quando si confrontano problemi che usano lo stesso metro di paragone (per esempio confrontare diversi problemi in termini di quanto migliorano la salute). I compromessi tra le colonne sono molto incerti, e oggetto attivo di ricerca da parte di gruppi come il Future of Humanity Institute.
I compromessi tra le colonne sono molto sensibili alle grandi prospettive globali e ai giudizi di valore. Le persone non sono concordi su cosa importi maggiormente per il benessere, che valore dare alle persone future, e che valore dare agli animali non-umani. Per esempio, alcune persone credono che la crescita economica generale non sia affatto una buona cosa, a causa degli effetti collaterali indesiderati (per esempio il cambiamento climatico o l'invenzione più rapida di nuove tecnologie pericolose).
(Questo strumento ti guiderà tra alcune delle più importanti decisioni discrezionali.)
La tabella che abbiamo mostrato riporta il nostro personale giudizio ponderato su come confrontare vari metri di paragone tra loro. Non spieghiamo in toto il nostro ragionamento, che sarebbe difficile rendere esplicito. Puoi trovare più informazioni su come scegliere un metro di paragone e anche vedere Crucial Considerations and Wise Philanthropy (“considerazioni cruciali e filantropia saggia”) di Nick Bostrom.
(Purtroppo, questo articolo e la nostra scelta di metri di paragone non sono completamente aggiornati rispetto al nostro pensiero attuale, ma le idee generali e la direzione sono ancora corrette.)
Se un problema è in grado di influire su varie colonne, allora bisogna concentrarsi sulla colonna sulla quale il problema ha il maggiore impatto. Siccome ogni riga corrisponde a un fattore di 10, le righe superiori dominano la valutazione complessiva della portata.
Quante persone, o dollari, sono attualmente allocati alla risoluzione del problema?
Dopo che una grande quantità di risorse è stata dedicata a un problema, si arriverà ad avere un rendimento decrescente. Questo accade perché le persone si occupano prima delle migliori possibilità di ottenere un impatto, quindi man mano che più risorse vengono investite diventa sempre più difficile fare una differenza. Pertanto è spesso meglio concentrarsi su problemi che sono stati trascurati dagli altri.
Per esempio, la vaccinazione di massa dei bambini è un intervento estremamente efficace per migliorare la salute a livello globale, ma è già fortemente sostenuta dai governi e da molte associazioni importanti, tra cui la Gates Foundation. Questo rende più improbabile che sia una delle migliori opportunità per i donatori futuri.
Esplorare nuovi problemi è utile anche perché ci permette di capire quali problemi sono effettivamente più urgenti. Vale a dire, c’è un “valore d’informazione” aggiuntivo nel cercare cose nuove. Se nessuno ha mai lavorato su un problema prima d’ora, allora potrebbe facilmente rivelarsi più risolvibile di quanto si creda al momento.
Ci sono alcuni meccanismi grazie ai quali alcuni settori di problematiche possono vedere rendimenti crescenti invece che decrescenti. Tuttavia, crediamo che ci siano buone argomentazioni teoriche ed empiriche per sostenere che i rendimenti decrescenti siano la norma e che decrescano più probabilmente in maniera logaritmica. I rendimenti crescenti potrebbero verificarsi su scale molto piccole all’interno di settori di problematiche, ma non siano certi nemmeno di questo a causa del valore dei benefici d’informazione di cui abbiamo precedentemente discusso (i rendimenti crescenti sono probabilmente più comuni all’interno di organizzazioni, piuttosto che di settori di problematiche).
Bisogna anche tenere in considerazione che la trascuratezza è un buon indicatore solo se il settore è trascurato dagli altri per cattive ragioni. Ad ogni modo, riteniamo che i meccanismi della società per fare del bene siano tutt’altro che efficaci, quindi a parità di tutto il resto la trascuratezza è un buon segno. Un caso particolarmente importante per cui un problema può essere trascurato per cattive ragioni è quando le altre persone, semplicemente, non gli danno importanza. Questo articolo sostiene che se dai a un qualcosa un’importanza X volte maggiore di quanto gliene darebbe la persona media, dovresti aspettarti di essere in grado, lavorando su quel settore, di ottenere un impatto X volte maggiore (in base alle tue convinzioni e predisposizioni). Per esempio, pensiamo che gli interessi delle generazioni future siano valutati drammaticamente troppo poco dalla società, quindi lavorando su ciò che può aiutare le generazioni future possiamo avere molto più impatto.
Punteggio di affollamento: | Quanto si spende direttamente sul problema per anno? | Quante persone lavorano a tempo pieno sul problema? | Qual è il numero di persone che sostengono attivamente l’importanza di lavorare sul problema? |
| 12 | 100.000 $ o meno | 1 o meno | 1.000 o meno |
| 10 | 1 milione di dollari | 10 | 10.000 |
| 8 | 10 milioni di dollari | 100 | 100.000 |
| 6 | 100 milioni di dollari | 1.000 | 1 milione |
| 4 | 1 miliardo di dollari | 10.000 | 10 milioni |
| 2 | 10 miliardi di dollari | 100.000 | 100 milioni |
| 0 | 100 miliardi di dollari | 1 milione | 1 miliardo (vale a dire: tutti) |
Spesso delle risorse dedicate alla risoluzione di un problema provengono in modo non intenzionale da gruppi con interessi personali o che lavorano su una problematica adiacente. Ci riferiamo a questo con il termine di “sforzo indiretto”, per distinguerlo dallo “sforzo diretto” dei gruppi che sono consapevolmente concentrati sul problema. Questi sforzi indiretti possono essere cospicui. Per esempio, non molti soldi sono spesi direttamente sulla ricerca per prevenire le cause dell’invecchiamento, ma molti settori della ricerca biomedica stanno contribuendovi rispondendo a domande correlate o sviluppando metodiche migliori. Anche se questo lavoro non è specificatamente ben indirizzato alla riduzione dei processi d’invecchiamento, si spende molto di più sulla ricerca biomedica in generale che sulla ricerca contro l’invecchiamento in particolare. Probabilmente la maggior parte del progresso sulla prevenzione dell’invecchiamento proviene da questi sforzi indiretti.
Gli sforzi indiretti sono difficili da misurare, e ancor più difficili da adeguare in base all’utilità che hanno nel risolvere il problema in questione.
Per questa ragione, di solito diamo un punteggio solo allo “sforzo diretto” su un problema. Ma non è un problema, dato che in questo modo si sottovaluta lo sforzo totale? No, perché lo adegueremo con il prossimo fattore: la Risolvibilità. I problemi in cui il contributo maggiore di sforzo effettivo è dato da quello indiretto non saranno risolti con la stessa velocità che si otterrebbe con un grosso aumento nello “sforzo diretto”.
Si potrebbe anche usare una misura dello sforzo ponderata su quanto sia diretto. A patto che sia applicata in maniera coerente nella valutazione sia della Trascuratezza che della Risolvibilità, dovrebbe portare grosso modo allo stesso risultato.
Un’altra sfida è rappresentata da come prendere in considerazione il fatto che alcuni problemi potrebbero ricevere molto più sforzo futuro di altri. Non abbiamo un metodo generale per risolvere questo problema, tranne tenere a mente che:
Invece che tentare di valutare la trascuratezza con metodi diretti, si possono anche considerare regole empiriche come quelle seguenti. Queste possono aiutare a capire quanto qualcosa è trascurato e se lo è per cattive ragioni.
Riflettere su queste domande può aumentare la certezza di non aver tralasciato niente nel calcolare la stima di trascuratezza.
Da tenere conto che è importante valutare la portata e la trascuratezza in coppia. Ciò che ci interessa alla fine è il rapporto tra le due, quindi bisogna essere certi di star valutando lo stesso problema in entrambi i casi. Se si utilizzano definizioni diverse del problema per ciascuna valutazione si otterranno risultati inesatti.
Se ci sono diversi tipi di risorse assegnate a un problema, si deve utilizzare la colonna col punteggio più basso (ovvero quella in cui è presente la maggior parte delle risorse totali dedicate). Per esempio, se per un problema sono investiti 10 miliardi di dollari l’anno e ci lavorano 1000 persone a tempo pieno, allora la parte prevalente sarà quella del denaro, quindi il punteggio sarà 4, e non 8.
Come ultima considerazione, siamo cauti nell’assegnare punteggi molto elevati alla trascuratezza. Persino i problemi meno conosciuti di solito attraggono l’attenzione di qualche gruppo nel mondo, e potremmo semplicemente non esserne a conoscenza. Quindi, a meno che non si sia già svolta una ricerca esaustiva che dimostri il contrario, assumeremo di base che almeno 1 milione di dollari stia venendo destinato al problema.
Se si raddoppiasse lo sforzo diretto su questo problema, quale percentuale del problema rimanente ci si aspetterebbe di risolvere?
Anche se un problema è enormemente importante e fortemente trascurato, questo non significa che sia una causa importante sulla quale concentrarci. Potrebbe semplicemente essere che non ci sia molto che si possa fare a riguardo.
Per esempio, l’invecchiamento è un problema di enormi proporzioni: quasi due terzi dei problemi globali di salute derivano in qualche modo dall’invecchiamento. È anche un problema estremamente trascurato: c’è solo un esiguo numero di istituti di ricerca concentrati sul tentare di prevenire le cause dell’invecchiamento fisico (piuttosto che cercare di trattare i suoi sintomi, come il cancro, l’ictus, il morbo di Alzheimer eccetera). Tuttavia, una delle ragioni per cui questo problema è trascurato è che molti scienziati ritengono molto difficile trovare una soluzione, e questa è un’importante motivazione per non lavorare su questa problematica al momento (anche se gli altri vantaggi potrebbero essere sufficienti a compensare questo svantaggio).
Usiamo questa griglia:
Punteggio di risolvibilità: | Ci si aspetta che raddoppiando lo sforzo diretto descritto nella “Trascuratezza” si risolverebbe questa percentuale del problema (come descritto per la “Portata”): |
| 8 | 100% |
| 6 | 10% |
| 4 | 1% |
| 2 | 0,1% |
| 0 | 0,01% |
Alcune regole empiriche:
In generale, ciò che cerchiamo sono i migliori interventi per contribuire alla risoluzione del problema, per poi valutarli sulla base dei potenziali vantaggi e della loro probabilità. Teniamo conto di ogni possibile prova, da studi rigorosi ad argomentazioni speculative Utilizziamo un approccio Bayesiano nel valutare entrambi i fattori – la nostra considerazione a priori è che se l’intervento non è molto efficace, allora ci allontaneremo da esso proporzionalmente alla forza delle nostre prove (qui un esempio). È possibile approfondire ulteriormente riguardo al fare questo tipo di stime.
Questo è di solito il più difficile da valutare tra i tre fattori: richiede una previsione sul futuro, invece che una semplice misura di cose che già esistono.
In alcuni casi, si può stimare la risolvibilità basandosi sul rapporto di costo-efficacia delle tecniche già esistenti nel settore. Per esempio, possiamo avere un’idea di quante vite si potrebbero salvare aumentando la spesa per interventi di sanità globale basandoci sulle esperienze pregresse nel combattere HIV, malaria, tubercolosi eccetera. In altri casi – quando la risoluzione di un problema richiede tecniche innovative - i punteggi sono generalmente assegnati sulla base di giudizi, idealmente derivanti da sondaggi sulle opinioni degli esperti.
Alcune modalità di risoluzione dei problemi sono incrementali (per esempio, distribuire le reti antizanzare per ridurre l’esposizione alla malaria); altre invece danno una qualche possibilità di risolvere l’interno problema in una volta sola (per esempio, inventare un nuovo vaccino contro la malaria). Per assegnare punteggi, utilizziamo l’approccio del “valore atteso”, vale a dire: il 10% di probabilità di risolvere l’intero problema vale quanto un progetto che risolve sicuramente il 10% del problema (anche se “l’avversione al rischio” può significare che questi risultati non hanno per forza lo stesso identico valore, è una buona approssimazione).
Come già discusso nella sezione sulla Trascuratezza, i problemi per i quali la maggior parte del lavoro è sotto forma di sforzo indiretto (per esempio, quello di società a scopo di lucro in settori affini) saranno probabilmente risolti più lentamente attraverso l’aumento dello sforzo “diretto”. Questo perché molti approcci promettenti saranno già stati tentati da altri gruppi.
Per fare un controllo della correttezza, possiamo sommare questi punteggi e riconvertirli nella misura dell’impatto effettivo che avrebbe una persona in più che si occupi di un dato problema:
Se il problema ha questo punteggio: | Una persona in più che se ne occupi… | Una persona in più che se ne occupi… |
| 28 | Salva 1 milione di QALY all’anno | Riduce il rischio esistenziale dello 0,001% |
| 24 | Salva 10.000 QALY all’anno | Riduce il rischio esistenziale dello 0,00001% |
| 20 | Salva 100 QALY all’anno (2 vite) | Riduce il rischio esistenziale dello 0,0000001% |
Ad ogni modo, questi valori sono estremamente approssimativi, quindi consigliamo di non dargli troppo peso in maniera specifica. Piuttosto, preferiamo utilizzare i punteggi per fare comparazioni relative invece che stime assolute.
Anche se non valutiamo l’idoneità personale quando profiliamo i problemi, essa è importante per i propri processi decisionali. Se si decide di lavorare in un settore che si ritiene totalmente demotivante, l’impatto che si otterrà sarà quasi nullo. All’interno di un dato settore, coloro che hanno la migliore performance hanno spesso un impatto 10-100 volte maggiore dell’impatto mediano.
Se si confrontano diversi problemi, si possono usare questi punteggi extra per dare un bonus ai problemi per i quali si è più adatti.
Considerate le sue abilità, risorse, conoscenze, connessioni e passioni, quanto è probabile che una persona eccella in un dato settore?
Questo è il nostro consiglio introduttivo su come valutare l’idoneità personale, e alcune domande aggiuntive per fare previsioni.
Ecco uno schema che si può utilizzare:
Punteggio di idoneità personale: | Quanto sono adatte le tue competenze per questo settore? |
| 4 | Sono estremamente appropriate al settore. Hai una forte motivazione e si potrebbe dire che sei una figura di spicco a livello mondiale in questo settore. |
| 2 | Sono ragionevolmente adatte al settore. Hai una discreta motivazione e alcune abilità rilevanti. |
| 0 | Saresti una scelta decisamente inappropriata per questo settore perché non potresti avere una buona motivazione per lavorarci o perché non hai abilità rilevanti.. |
Da notare che l’importanza dell’idoneità personale dipende da qual è il contributo che si sta pianificando di dare. Un grande imprenditore o ricercatore ha molto più impatto di uno medio, quindi se si sta pianificando di contribuire in uno di questi modi l’idoneità personale è molto importante. Invece, se si pianifica di guadagnare per poter donare, l’idoneità personale è meno importante, perché si contribuirà con i soldi e non con le proprie abilità individuali. Quindi per valutare l’idoneità personale più approfonditamente, si può stimare il proprio percentile in un dato settore, per poi moltiplicarlo per un fattore che dipende dalla variazione della performance nel campo.
È da tenere a mente che è facile sottostimare il grado di conoscenza o di passione che si può sviluppare per un nuovo problema. Tendiamo a continuare a fare ciò che abbiamo già fatto in precedenza — la “fallacia dei costi sommersi”— e sottostimiamo quanto le nostre passioni e preferenze cambieranno.
Infine, è utile ricordare che un singolo problema può essere affrontato in svariati modi. Se si vuole lavorare sulla salute a livello globale, si può lavorare direttamente sul campo nei paesi in via di sviluppo, condurre ricerca biomedica, entrare in politica o molte altre opzioni ancora. Se una non ha una buona idoneità personale, un’altra potrebbe averlo.
Per giungere a un’opinione ben ponderata sulla possibilità di intraprendere un lavoro, si dovrà anche considerare altri fattori nel nostro schema di riferimento per la carriera, come per esempio:
In questo articolo tratteremo soltanto dei confronti tra settori di problemi, senza essere esaurienti su tutto ciò che è rilevante.
Utilizzando lo schema sopra riportato, si possono sommare i vari punteggi per ottenere una risposta approssimativa riguardo a quale problema convenga dedicarsi per essere più efficaci. 2 Si tenga a mente che questi punteggi sono imprecisi e sommarli aumenta ulteriormente l’incertezza, perché ciascuno di essi è stato misurato in maniera imprecisa. Questo significa che bisogna prendere il punteggio finale con le pinze.
Secondo gli schemi di 80,000 Hours, se la differenza di punteggio tra due problemi è maggiore o uguale a 4, allora si può dire con ragionevole sicurezza che è un problema più efficace sul quale lavorare. Se invece la differenza di punteggi è minore o uguale a 3, è più probabile che l’efficacia sia simile.
I punteggi utilizzati con questo schema suggeriscono che lavorare su alcuni problemi sia 10.000 volte più efficace che lavorare su altri. Tuttavia, non crediamo che ci siano davvero differenze così grandi. Prima di tutto, i nostri punteggi vanno aggiustati in base ai giudizi di buon senso riguardo al mondo. Se il punteggio dato a un problema sembra molto elevato, è possibile che semplicemente si sia commesso qualche errore senza accorgersene. In secondo luogo, siccome il futuro è decisamente imprevedibile, lavorare su un problema che sembra poco urgente può rivelarsi molto utile in maniere inaspettate. Questo pone un limite su quanto un problema può essere più urgente di un altro.
Qui si possono trovare altre ragioni per essere cauti a riguardo di ciò che può essere prodotto da queste ricerche sulle priorità.
Per altri consigli su come prendere decisioni difficili in merito, si può dare un’occhiata alla nostra lista.
Quello che si vuole capire è: “se si aggiunge un’unità di risorse alla risoluzione di questo problema, quanto beneficio si otterrà?”. L’approccio che abbiamo illustrato analizza un problema dall’alto e cerca di determinare quanto sia importante destinare più risorse per risolverlo.
Un approccio alternativo potrebbe essere quello di osservare i rapporti di costi-efficacia di interventi precedenti su altri problemi e confrontarli direttamente tra di loro. Per esempio, si potrebbero esaminare studi su diversi approcci conosciuti per migliorare l’istruzione o la sanità, e poi calcolare quale aiuterebbe più persone se ricevesse un milione di dollari in più di finanziamenti. Se questo tipo di dati di costo-efficacia è disponibile e si ha già in mente un metro di paragone comune per i risultati, questo è un approccio ragionevole. Per esempio, in economia sanitaria si calcolano spesso i “QALY per dollaro” dei diversi interventi.
Due problemi che utilizzano diversi metri di paragone sono comunque comparabili, a patto che si disponga di un fattore di conversione - anche se in questo modo i confronti diventano più imprecisi. Per esempio, si potrebbero confrontare interventi sulla sanità con interventi riguardanti il cambiamento climatico definendo qual è il tasso di cambio desiderato tra 1 QALY e 1 tonnellata di anidride carbonica in meno. Il nostro schema nella sezione “Portata” mostra, approssimativamente, come paragoniamo alcuni parametri tra di loro.
In alternativa si può cercare di convertire tutti i benefici in termini economici e fare una “analisi costi-benefici”. Questa si esprime come rapporto tra i costi e i benefici, entrambi espressi in dollari.
La principale ragione per evitare questo approccio è che in molti casi è estremamente difficile:
È per questa ragione che abbiamo creato lo schema alternativo sopra riportato, applicabile a quasi qualsiasi problema.
Ci sono svariati benefici nell’applicare il processo sopra descritto:
Ma c’è anche un principale svantaggio da tenere a mente:
Questa è la ragione per cui non ci limitiamo ad affidarci ai risultati dei nostri punteggi. Consideriamo piuttosto altre forme di evidenza scientifica nelle nostre profilature dei problemi per fare una valutazione generale.
Per avere più informazioni su questo argomento, si consiglia di leggere la discussione di GiveWell sui punti deboli del “pensiero sequenziale” (che corrisponde a un approccio fortemente basato sulle analisi di costi-efficacia) rispetto al “pensiero per raggruppamenti”. Si può anche leggere una discussione sui pro e sui contro della quantificazione.
Un individuo si può concentrare solo su uno o due settori per volta, ma un gruppo numeroso di persone che lavorano assieme potrebbe verosimilmente dedicarsi a svariati settori.
Quando questo accade, ci sono alcuni fattori aggiuntivi da considerare per decidere a quale area di problematiche dedicarsi. Invece di puntare a identificare il singolo problema più urgente, l’obiettivo è quello di capire:
Abbiamo definito questo approccio come “approccio a fascicolo” (più informazioni qui).
Tenere conto della coordinazione può avere anche altri effetti sullo scegliere il problema a cui dare la priorità. Per esempio, può valere la pena di lavorare in un settore più di quanto sembri a prima vista, per trovare un compromesso (anche morale) con altre persone con le quali ci si sta coordinando (più informazioni qui).
Abbiamo illustrato come confrontare diversi problemi su ciascuno dei parametri del nostro schema – portata, trascuratezza, risolvibilità e idoneità personale.
Anche se è difficile misurare l’efficacia in modo preciso, si possono spesso identificare ampie differenze tra i vari problemi. Questo suggerisce che anche delle misurazioni inaccurate possono rivelarsi utili guide, rispetto all’affidarsi solamente all’intuito.