Qualche anno fa Tyler Vigen, che allora frequentava la prestigiosa Harvard Law School, invece di prepararsi per gli esami si mise a passare il tempo cercando a caso correlazioni tra eventi. Prima di studiare legge, da militare, era stato addestrato nella raccolta e analisi di visual intelligence, in particolare il riconoscimento di forme e immagini in foto scattate da aerei e satelliti. Con l’occhio allenato, riusciva a ricordare tra l’altro l’andamento di grafici anche complicati e a trovare analogie con altri che aveva esaminato in precedenza.

Ecco così spuntare una quasi perfetta sovrapponibilità tra l’andamento della spesa americana per scienza e tecnologia da una parte e il numero di suicidi per impiccagione e autosoffocamento dall’altra. O tra il numero di annegati ogni anno in piscina e il numero di film in cui era apparso Nicolas Cage in quello stesso anno. Per non parlare del numero di divorzi nel Maine, perfettamente correlato al consumo procapite di margarina. Decine e decine di grafici gemelli, insomma, poi raccolti da Vigen in un libro divertente, Spurious Correlations, pubblicato nel 2015.

E dunque, come ci viene ripetuto da una lunga tradizione che va da Hume a Nassim Taleb, correlation is no causation e le importazioni americane di petrolio dalla Norvegia non sono la causa del numero di automobilisti periti andando a scontrarsi con un treno (o viceversa) anche se il grafico del loro andamento è perfettamente sovrapponibile.

C’è da mettersi le mani nei capelli pensando a quanta parte della ricerca e delle previsioni nelle scienze sociali e nelle scienze dure è basata sulle fragili fondamenta dello studio delle correlazioni. Si pensi solo alla correlazione tra la percentuale di disoccupati e l’inflazione salariale, la famigerata curva di Phillips, da sempre letta come i poveri disoccupati che, trovando un lavoro, provocano effetti terribili come inflazione, rialzi dei tassi, recessioni e crash di borsa. Quanta crescita, quanti posti di lavoro potenziali e quanti soldi siano stati persi da quando la correlazione ha smesso di funzionare una decina di anni fa è stupefacente, ma lo è ancora di più che la curva di Phillips sia ancora alla base dei modelli econometrici di molte banche centrali.