Perché il libro è sempre meglio del film?

Chiunque abbia accesso a una connessione internet sa che nel mondo esiste una realtà immutabile: “il libro è sempre meglio del film”.

Leggere un libro è un’esperienza magica e (nella maggior parte dei casi) l’adattamento cinematografico di un qualsiasi libro o serie di libri risulta deludente. Non necessariamente brutto, ma non regge il confronto.

“Guida Galattica per Autostoppisti”? Libri fantastici, film… meh…

“Harry Potter e i Doni della Morte”? Grande libro, due film molto deludenti.

Alcuni film sono talmente brutti da decretare la fine del franchise!

Cough, cough… Eragon… Cough, cough…

“Il film non è mai e poi mai meglio di un bel libro”. Ma non solo! Bei libri diventano film deludenti, ma libri ‘brutti’ o poco conosciuti sembrano essere buon materiale per produrre film di buona qualità (un caso per tutti “American Psycho”, libro di fama decisamente discutibile, ma film che ha permesso a Christian Bale di farsi conoscere a livello internazionale).

Insomma, fra la bellezza del libro e quella del suo adattamento cinematografico sembrerebbe esserci una correlazione negativa. Ma siamo sicuri?

libro è sempre meglio del film
Il set di dati sembra avvalorare la tesi.

Il libro è sempre meglio del film?

Missione Scienza ha la risposta! Ci servirà un po’ di statistica, ma non ve ne pentirete!

Un po’ di storia

Joseph Berkson è stato un medico statunitense del 1900, con una profonda conoscenza di fisica e statistica.  È famoso nel mondo della statistica per aver portato alla luce un paradosso (chiamato infatti ‘paradosso di Berkson’) utilissimo, come vedremo, anche ai giorni nostri.

Berkson si accorse di questo paradosso studiando i fattori di rischio di determinate malattie, usando come campione i suoi pazienti. Collezionando dati, ad esempio riguardo a diabete e colecistite, Berkson iniziò ad accorgersi che i pazienti che mostravano casi di diabete meno gravi o pazienti non affetti da diabete risultavano largamente più a rischio della media di avere colecistite.

Viceversa, i pazienti non affetti da colecistite risultavano più a rischio di essere diabetici.

Vi ricorda qualcosa?

Questo genere di correlazioni negative apparivano spesso nelle analisi di Berkson, che iniziò a chiedersi se avessero effettivamente un valore statistico oppure no.

La risposta è decisamente NO! Il problema sta nella qualità dei dati raccolti. Dato che Berkson aveva come gruppo di studio persone recatesi in ospedale specificamente a causa di una patologia, il gruppo di analisi non è assolutamente completo. Colecistite e diabete non sono in nessun modo collegati ma, se il paziente è in ospedale a causa di una colecistite, è abbastanza certo che la probabilità che quel paziente abbia un grave caso di diabete è minore rispetto a quella relativa alla popolazione generale. Insomma, il paradosso di Berkson sale a galla quando i dati sono raccolti da un campione ‘pregiudiziato’ o non completo.

Ma quindi il libro è sempre meglio del film?

Forse… Ma forse no, forse è solo un’apparenza.

Ebbene, analizziamo il set di dati a nostra disposizione.

Quali film conosciamo? Conosciamo film che sono belli e largamente apprezzati o film che, a prescindere dalla loro bellezza, hanno dalla loro parte una grande esposizione mediatica (dato che sono tratti da una serie di libri conosciuta e amata).

Quali libri conosciamo? Quelli che finiamo di leggere, ossia quelli belli e non noiosi, oppure quelli da cui sono tratti bei film che abbiamo visto (a prescindere dalla qualità del libro).

Sembra proprio che il nostro set di dati sia, come nel caso dei diabetici colicistitici, decisamente non completo e parziale.

Esistono sicuramente libri talmente brutti da non meritare un adattamento cinematografico, ma esistono sicuramente anche adattamenti cinematografici talmente di basso livello (a prescindere dalla fonte) che nessuno ne ha mai sentito parlare, o non avrebbe mai dovuto sentirne parlare (adattamento cinematografico di “Fuga dal Natale” di J. Grisham, sto parlando proprio di te).

Esiste una soluzione però! Grazie all’instancabile Walter Hickey.

Hickey, mosso dall’immensa voglia di rispondere all’annoso quesito “il libro è sempre meglio del film?”, ha raccolto tutti i dati disponibili sia su film che su libri, per evitare di avere (come tutti) un set di partenza parziale. Per ‘giudicare’ i film si è servito del punteggio di “Metacritic”, per i libri si è servito di una piattaforma di valutazione di nome “Goodreads”.

Il campione scelto da Hickey è quindi composto anche di tutti quei film e libri in genere sconosciuti alle masse. Cosa viene fuori da questa analisi?

libro è sempre meglio del film
Fonte. Sembra proprio che la correlazione negativa sia una bufala!

Come si può vedere dal grafico, la correlazione negativa che abbiamo visto all’inizio non appare. Non solo! Sembra addirittura che esista una labile correlazione positiva, ossia bei libri portano a bei film!

Questo ci fa capire quanto la scelta del campione sia fondamentale in statistica!

Ma possiamo fare anche un altro esempio.

Bellezza e simpatia

Un meraviglioso esempio del paradosso di Berkson in azione è il grande stereotipo per il quale, in ambito romantico, più le persone sono di bell’aspetto più è probabile che siano, sotto sotto, tutte antipatiche e poco piacevoli.

Per riassumere, tratto dal libro “I numeri non sbagliano mai” di J. Ellemberg, “Are very beautiful people all assholes?”.

Razionalmente sappiamo che bellezza e simpatia sono due caratteristiche totalmente scollegate, quindi il set di dati ideale sarebbe composto da una varietà di punti senza nessun genere di specifica correlazione.

Nessuna evidente correlazione, tutte le possibilità sono contemplate.

Da qui inizia a entrare in campo la parzialità. Per ognuno di noi infatti esiste un livello di bellezza (totalmente arbitrario e non oggettivo) al di sotto del quale le persone non vengono considerate eventuali partner. Stessa cosa vale per la simpatia, chi vorrebbe andare a un appuntamento con una persona brutta e antipatica?

Se escludiamo quindi questi individui (che in realtà però esistono eccome!) dal nostro set di dati ritorniamo ad un sistema simile a quello mostrato all’inizio. Ma c’è di più!

Persone troppo brutte o antipatiche vengono arbitrariamente eliminate dal set di dati, inizia ad apparire una falsa correlazione.

Come c’è un livello di bellezza e gentilezza minimo sotto il quale non siamo disposti a scendere, per la maggior parte di noi c’è un livello di bellezza e gentilezza massimo dopo il quale consideriamo le persone ‘fuori dalla nostra portata’. L’esclusione di questi individui (di nuovo, arbitraria e totalmente errata dal punto di vista statistico) peggiora ancora di più la situazione.

Persone troppo belle e simpatiche vengono arbitrariamente eliminate (troppo ‘fuori dalla portata’). Una chiarissima (e falsissima) correlazione negativa appare fra i dati scelti.

La correlazione negativa in questo caso è molto più evidente, l’analisi di questi dati ci porterebbe a trarre senza dubbio la conclusione che le persone di bell’aspetto hanno più probabilità di essere antipatiche. La realtà è che non esiste alcuna correlazione fra queste due caratteristiche, la scelta soggettiva e parziale del set di dati da analizzare porta a conclusioni sbagliate.

Conclusioni

La statistica è uno strumento fondamentale. Sappiamo che “la matematica non è un’opinione”, ma nel caso della statistica è altrettanto fondamentale non “avere un’opinione quando si fa matematica”.

Ossia, un pregiudizio o una scelta parziale e non generale del set di dati può portare a conclusioni totalmente sbagliate.

La mitica Hanna Fry, una grande ispirazione per questo pezzo
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