Il Coronavirus, la pandemia e i numeri: il costo della vita

Il Coronavirus, la pandemia e i numeri: il costo della vitadi Diego Orlandi

Se è vero che nella statistica i numeri non sono una certezza assoluta, è altrettanto vero che essi sono al centro della gestione di quasi ogni aspetto strutturale della nostra vita collettiva. Non vi è democrazia moderna priva di strumenti di censimento demografico, e come dice Pirsig nel Manuale Zen per la Manutenzione della Motocicletta, “Il reale scopo del metodo scientifico è quello di accertare che la natura non ti abbia indotto a credere di sapere quello che non sai”.

Quanto sta accadendo a causa o in relazione alla pandemia in corso, è tema ampiamente dibattuto di questi tempi. Dalla rete possiamo ricavare strumenti e informazioni per riflettere, elaborare e speculare su percorsi e cunicoli della coscienza, più o meno sommersa, di moltissimi popoli diversi.

Ma l’esposizione della raccolta delle cifre complessive, un processo piuttosto elaborato, è essenzialmente nelle mani dello statunitense Johns Hopkins University & Medicine Coronavirus Resource Center. È delle cifre prodotte da questo ente che si avvalgono i principali media, americani, europei, e non solo John Hopkins utilizza a sua volta i numeri dei contagiati e degli infetti forniti su base spontanea dalle strutture sanitarie e dagli organi di stampa delle varie unità amministrative contribuenti, siano essi stati, regioni, contee e regni.

Esiste dunque un accordo di cooperazione più o meno formalizzato. Le cifre rese disponibili al pubblico, e quelle ancor più dettagliate il cui accesso è riservato a pochi privilegiati, sono oggetto di analisi da parte di fior fior di matematici, statistici e virologi specializzati, impiegati per analizzare le posizioni degli enti o stati per cui lavorano in base alle cifre esaminate e alle loro elaborazioni. Ma qualche parola profana si può spendere, anche per coinvolgere le masse di scettici e disinteressati in un processo di analisi numerica su scala globale. Se dirò qualcosa di troppo semplice o banale, prego ai più esperti di “scrollare”.

Innanzitutto, partiamo da un’espressione tra le più diffuse: abbassare la curva. In che senso la curva va abbassata per poter sfuggire a dinamiche di pandemia? La risposta immediata è che la curva cresce più rapidamente di una linea. Ma si può entrare più nel dettaglio, esorcizzando anche, almeno in parte, alcuni concetti di analisi matematica in apparenza più minacciosi di quanto non siano realmente.

Ad esempio, il comportamento tipicamente “curvilineo” della pandemia è associabile ad un andamento esponenziale, ovvero una crescita a doppia o ulteriore potenza.
Ho già perso la vostra attenzione? Un cugino di primo grado di questo concetto è la curva parabolica, ovvero il quadrato o doppia potenza, il che vuol dire che se io cresco di y= t²  allora y si auto-moltiplica avanzando nel tempo t. Detto diversamente, da un valore t di 2 ho 4, e da un valore di t di 3 ho 9. Quindi, a una crescita da da 2 a 3 sull’asse tempo, il cui andamento è sempre lineare, corrisponde per y una crescita esponenziale, da 4 a 9, sul secondo asse.

Questo è ad esempio paragonabile ad uno scenario bidimensionale, nel quale l’infezione si propaga da un centro e si estende con un raggio di ampiezza crescente. Una velocità tale da giustificare una pandemia è possibile che si verifichi velocemente, quindi, solo in caso di crescita esponenziale.

Applichiamo queste considerazioni ad una megalopoli come New York, dove la complessità della disposizione spaziale degli insediamenti umani va ben oltre le due dimensioni, dove i piani si ripetono in altezza per 40,50 anche 100 piani. In un caso del genere, la propagazione diventa figurativamente quasi tridimensionale, e si registra un tasso di propagazione quindi più accelerato, molto più di quanto non accada per esempio, in un condominio di sei piani.

In ogni caso, il punto centrale è questo: ad un comportamento esponenziale, si associa un vettore di trasmissione capace di estendersi sulla superficie del pianeta. Questo, al contrario, non sarebbe possibile in presenza di aumento lineare.

Questo dato serve molto sinteticamente per spiegare perché le curve vengono riportate sia in maniera lineare che esponenziale dai grafici dell’Università Johns Hopkins (sul loro sito vedere riquadro in basso a destra), per poterne studiare l’andamento in ambedue le situazioni. Se captata ad uno stadio precoce, la curva in un grafico lineare si legge in maniera chiaramente esponenziale, come è il caso per la maggior parte dei Paesi esaminati.

Se captata in maniera repentina o tardiva, nel pieno di un’infezione già in atto o in presenza di altre anomalie del caso (un esempio estremo può essere quello di stare bloccati in una nave da crociera), anche nel grafico esponenziale si verifica una curva esponenziale leggibile, ovvero un contagio che è avvenuto a una velocità di propagazione all’ennesima potenza.

Questo lo si può notare in Cina dall’inizio della pandemia, quando scatta la pandemia per prima, dall’inizio del fenomeno al 14 febbraio circa, quando nella provincia di Wuhan si attivano le prime misure di distanziamento sociale. Ma un rapporto simile si può trovare anche in Italia, fra il 20 e il 27 febbraio, il che potrebbe suggerire che in Europa sia stata la prima nazione a verificare lo stato di pandemia.

Fra il 24 e il 27 febbraio si nota un’inflessione simile anche in Spagna, ma di dimensioni molto più contenute, mentre negli altri paesi d’Europa e anche negli Stati Uniti l’andamento è più regolare. Il Belgio, ancora ad oggi con numeri abbastanza bassi, rappresenta la terza o quarta curva di crescita anche in campo di un grafico esponenziale, e questo fra indicativamente l’1 e il 6 marzo, indicando anche in questo caso che il fenomeno infettivo ha colto i belgi alla sprovvista, non da ultimo, probabilmente, a causa dell’allora non risolto ennesimo vuoto governativo alla guida del Paese.

Questo cosa vuol dire? Che se la curva, in un grafico esponenziale è rappresentate da una linea, il comportamento pandemico sta procedendo come da previsioni e e sta ricevendo un monitoraggio adeguato. C’è invece un’anomalia laddove un grafico esponenziale mostra una curva crescente.

Ma torniamo al punto di partenza: perché abbassare la curva? Con quanto esposto fin qui, ammesso che mi stiate ancora seguendo, si può spiegare più facilmente. Appunto, quando la curva sale in maniera esponenziale, in un grafico esponenziale si comporta come una linea crescente. E se la crescita viene “domata” raggiungendo una cifra controllabile di nuovi malati contro guariti/deceduti, si arriva ad una stasi che consente di uscire dal cosiddetto “stato di pandemia”, ovvero di crescita esponenziale.

Questo comportamento è evidente nei dati forniti dalla Cina su Wuhan, dove, a partire dal 16 febbraio circa, i risultati delle misure di prevenzione attuate sono stati visibili e il numero di nuovi contagiati ha raggiunto un numero stazionario. Se analizziamo i nuovi casi di infetti giornalieri, infatti, è possibile notare che laddove non vi sono numeri sempre crescenti di malati, si verifica la linearizzazione della curva in grafico lineare, e l’appiattimento della curva in un altipiano in un grafico esponenziale.

Il punto in cui i nuovi malati non superano quelli del giorno precedente, si potrebbe definire il momento in cui l’onda pandemica travolge l’amministrazione pubblica e costringe un paese al “lockdown”. Questo punto viene anche definito come “Peak point”.

Questo momento si può identificare chiaramente, dopo il periodo medio di incubazione, come il 13 febbraio in Cina, il 21 marzo in Italia, il 23 marzo in Svizzera, il 25 marzo in Spagna, il 26 marzo in Austria, il 27 marzo in Olanda, il 28 marzo in Belgio, il 2 aprile in Germania anche se è una data forse troppo vicina per poterlo dire con totale certezza.

È interessante anche notare che fra i primi dieci Paesi infetti di Coronavirus, ad oggi i rimanenti (USA, Francia, Iran, Inghilterra, Turchia) ancora non hanno raggiunto un tale momento di stasi dei nuovi infetti in maniera nettamente chiara e leggibile. Ulteriore dato di interesse è notare come il giorno in cui si viene travolti dall’onda sembra distanziarsi a livello temporale tanto quanto si distanzia in chilometri, dal primo caso di contagio, inteso come epicentro dell’infezione pandemica.

Le analisi sin qui esposte sono basate sui dati raccolti e pubblicamente condivisi. Sta a ognuno di noi decidere quanto siano affidabili. Incrociando questi dati con i posti di terapia intensiva disponibile, soprattutto laddove la crescita è stata censita in maniera controllata e non repentina, è facile leggere anche la strategia attuata dai governi o anche se si è verificata l’assenza di una tale strategia. Ed è per questo che nei servizi i media riportano dichiarazioni di governi che si proiettano su date e numeri in termini di “Peak Point”.

Il gioco sta nel raggiungerlo ad una distanza sufficiente da un sovraffollamento ed una saturazione della disponibilità di posti in terapia intensiva. Ultima considerazione: curva mondiale, in quanto la raccolta di tutti i dati complessivi, rappresenta la media dei numeri elaborati e può dare sia una leggibilità del fenomeno e della media dei suoi valori, nonché farci sperare in un raggiungimento in breve di un abbassamento della curva planetaria.

Risultato di un lavoro di collaborazione internazionale notevole. Sinora le più grande discrepanze dalla media si sono riscontrate in Europa, e forse ha un ruolo decisivo il dibattito sugli accordi di solidarietà in maniera economica.

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