Arbesman, Samuel (2012). The Half-life of Facts: Why Everything We Know Has an Expiration Date. New York: Current. 2012. ISBN 9781101595299. Pagine 256. 14,10 €

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L’idea di fondo del libro è originale e stimolante: i fatti e le nozioni che apprendiamo e formano l’insieme delle nostre conoscenze hanno una durata limitata, non definibile specificamente, ma prevedibile statisticamente, come succede per il decadimento degli atomi radioattivi. Arbesman articola e argomenta quest’idea diffusamente e in modo approfondito, a partire dalla disciplina di cui è un esperto, la scientometria, ma poi si disperde in campi forse abbastanza prossimi all’argomentazione e all’argomento centrale, ma non strettamente connessi. La mia impressione finale è quella che, in questo modo, il libro abbia perso in efficacia e che l’autore abbia perso l’occasione di trasmetterci un’idea originale e memorabile. Temo che una bella porzione di responsabilità per questo esito ricada sulle spalle dell’agente letterario di Arbesman, Max Brockman, figlio e socio del più famoso Max di cui abbiamo già avuto occasione di scrivere (qui, per esempio, ma anche qui, qui, qui anche se per un errore imperdonabile, e da ultimo qui).

Insomma, alla fine sono rimasto un po’ deluso, non per specifiche manchevolezze, ma per una certa mancanza di compattezza del volume. Si capirà meglio che cosa intendo dire percorrendo l’indice del volume, capitolo per capitolo:

The Half-life of Facts: il capitolo dedicato all’argomento di fondo del libro, all’idea che la conoscenza è come la radioattività, nel senso che prevedere quando un singolo atomo d’uranio decadrà è pressoché impossibile, ma prevedere quando la metà degli atomi di una blocco di uranio decadrà è possibile nell’aggregato (704 milioni di anni è la risposta). Lo stesso, sostiene in modo convincente Arbesman, è vero per i fatti che costituiscono la conoscenza nel complesso o in una singola disciplina.
The Pace of Discovery: segue un andamento di crescita esponenziale e non lineare. Di qui Arbesman passa a raccontare la nascita della scientometria e i suoi risultati principali.
The Asymptote of Truth: l’idea dell’emivita dei fatti viene corretta illustrando il carattere cumulativo delle scoperte scientifiche.
Moore’s Law of Everything: il capitolo illustra dapprima l’idea che un risultato come quello implicito nella legge di Moore è il risultato del succedersi di una serie di fenomeni di crescita che obbediscono a una legge logistica e poi generalizza l’idea alla scienza e alla tecnologia.
The Spread of Facts: l’informazione non si diffonde istantaneamente e segue percorsi che possono essere studiati dalla network analysis.
Hidden Knowledge: la coda lunga dell’expertise e la nascita di InnoCentive, e molte molte altre cose … Insomma, una dei capitoli più ricchi di spunti ma anche tra i più dispersivi.
Fact Phase Transitions: apparentemente in contraddizione con l’idea dell’emivita dei fatti, l’idea che le innovazioni possono comparire all’imnprovviso è in realtà il portato della stessa logica che porta a distinguere i comportamenti micro (imprevedibili e cumulativi) dal’emergere di quelli macro (l’emivita, appunto, ma anche le transizioni di fase).
Mount Everest and the Discovery of Error: che cosa siano i fatti e come cambiano è spesso una questione di misurazione (un tema affascinante, ma non nuovo per chi fa lo statistico).
The Human Side of Facts: tra i vari limiti umani, il capitolo si concentra sulla shifting baseline syndrome, quella che ci fa percepire il cambiamento soltanto prendendo a riferimento lo stato del mondo al momento della nostra nascita o a quello in cui siamo diventati per la prima volta coscienti di un fenomeno.
At the Edge of What We Know: anche il nostro cervello ha una carrying capacity? Anche tutto il complesso della conoscenza segue una logistica? (O forse ha ragione Ray Kurzweil e la singolarità è vicina?)

Non vorrei lasciarvi soltanto con la mia recensione non del tutto convinta. Perciò, prima di passare al consueto florilegio di citazioni, la parola alla difesa.

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Cominciamo con due interventi in video dello stesso Sam Arbesman. Entrambi sono una presentazione del suo libro, la prima TED:

La seconda girata per la Kaufmann Foundation, dove Arbesman lavora:

Il terzo video è una divertente animazione:

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E adesso, un po’ di recensioni trovate in giro sul web:

La recensione di Antonio Sgobba (La vita mortale dei fatti) su la lettura de Il Corriere della sera del 30 settembre 2012.
Daniel Engber. Truth Decay. A network scientist examines the lifespan of a fact. Slate 5 ottobre 2012.
L’intervista di Bora Zivkovic su Scientific American (10 agosto 2012).
L’intervista su The Economist del 28 novembre 2012.

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Ed ecco le consuete citazioni (riferimento come sempre alle posizioni sul Kindle). Vi consiglio di darci almeno un’occhiata, perché aiutano a capire perché – nonostante i difetti strutturali segnalati in precedenza – resta comunque un libro che è utile leggere, per i numerosi spunti e stimoli che contiene.

Facts are how we organize and interpret our surroundings. [103]

[W]hen people thought the earth was flat, they were wrong. When people thought the earth was spherical, they were wrong. But if you think that thinking the earth is spherical is just as wrong as thinking the earth is flat, then your view is wronger than both of them put together. [605. La citazione è tratta da: Asimov, Isaac. "The Relativity of Wrong". The Skeptical Inquirer. 14, no. 1 (1989): 35-44]

Larger groups of interacting people can maintain skills and innovations, and in turn develop new ones. A small group doesn’t have the benefit of specialization and idea exchange necessary for any of this to happen. [969: Density is destiny]

Viewed this way, a city is then a place where people can easily interact. [1067]

Simkin and Roychowdhury conclude, using some elegant math, that only about 20 percent of scientists who cite an article have actually read that paper. [1483]

In 1771, a French academy offered a prize for finding a vegetable that would provide adequate nutrition during a time of famine. The prize was won two years later by Antoine Parmentier for his suggestion of the potato. [1656]

In 1999, Albert-László Barabási and Réka Albert wrote a celebrated paper that was published in Science, one of the world’s premier scientific journals, about a process they termed preferential attachment. The process is responsible for creating a certain pattern of connections in networks — also known as a long tail of popularity — by the simple rule of the rich getting richer, or in this case, connections begetting more connections. For example, on Twitter there are a few individuals with millions of followers, while most users have only a handful. This paper shows how, by assuming a simple rule that newcomers look at everyone in the network and are more likely to connect with the most popular people, you can explain why you get the properties of the entire network — in Twitter or elsewhere — that we see. Using a wide variety of datasets and some mathematics, they showed this rigorous result.
Unfortunately, they weren’t the first. Derek Price, the father of scientometrics, had written a paper in the 1970s showing that one can get this same pattern by invoking a similar rule with respect to how scientific papers cite one another. But Barabási and Albert didn’t know about Price.
Price wasn’t the first either. Herbert Simon, a renowned economist, had developed the same idea in the fifties. Which also happened to be the same concept that Udny Yule had published several decades earlier.
The general concept of preferential attachment is actually known by many names. It’s known as the Matthew effect, as Robert Merton coined it, in sociology, and is related to something known as Gibrat’s Law when it comes to understanding how cities and firms grow. [1665-1669]

To understand that sort of thing, or any other system for which we want to explain a certain phenomenon, we need to create much simpler models. These don’t make any claims for verisimilitude. Instead, they go to the other extreme and claim the following: We can make an extremely basic model that even with all the complexity of real life stripped away still has certain features of our complicated world. And if we can capture these features of our world, maybe we can understand why they occur. In our case, the question is whether a simple model can be made that exhibits phase transitions. [2008]

For example, the larger the population of a city, the smaller the number of gas stations that are necessary per capita; gas stations might be indicative of energy usage of the city as a whole, and it seems that larger cities are more efficient consumers of energy. This is similar to how larger organisms are more energy efficient than smaller ones. [2193]

Precision refers to how consistent one’s measurements are from time to time. [2407]
Accuracy refers to how similar one’s measurements are to the real value. [2411]

“Statistics is the science that lets you do twenty experiments a year and publish one false result in Nature.” [2475. La citazione è attribuita a John Maynard Smith]

Shifting baseline syndrome was first identified and named by Daniel Pauly to refer to what happened with fish populations throughout the world. [2774]

Alan Kay, a pioneering computer scientist, defined technology as “anything that was invented after you were born.” [2786. La citazione è tratta da: Kelly, Kevin. What Technology Wants. New York: Viking. 2010. p. 235]

While we are nowhere near the end of science — the sum of what we don’t know is staggering — we might very well be in a logistic curve of ever-changing knowledge as well, rather than one of exponential growth. One of the reasons I believe this could be true is simple: demographics. It seems unlikely that the rapid population growth will continue growing faster and faster. Whenever a country has become industrialized, its development has gone hand in hand9 with a drop in birth rate. Therefore, as the world as a whole advances technologically, population will cease to grow at the frenetic pace of previous decades and centuries. Combined with energy constraints — we are nowhere near our limits, but our energy resources are certainly not unbounded — exponential knowledge growth cannot continue forever. On the other hand, as computational power advances, computer-aided scientific discovery could push this slowdown far off into the future. [3277] ( )

Sapete cosa sono i "mesofatti"? Non avete capito? Allora vi dirò che sono chiamati anche "i fatti di mezzo". Quando gli uomini pensano alla conoscenza, al sapere, all'intelletto, in genere pensano a due tipi di fatti: quelli che non cambiano, come ad esempio l'altezza del monte Everest o la capitale d'Italia, e quelli che cambiano in continuazione, come le temperature della città dove viviamo, oppure i valori alla chiusura della Borsa. Non tutti sanno che in mezzo c'è un terzo tipo di fatti: quelli che cambiano lentamente. Non siamo in grado di renderci conto di questo mutamento, ma c'è ed avviene di continuo. Ad esempio la popolazione della Terra. 5 miliardi, 6 miliardi, 6,8 miliardi di abitanti. Un altro esempio può essere fatto con il variare del tasso di vivibilità delle regioni italiane che non è mai lo stesso se verificato periodicamente.

Queste variazioni sono dovute a fatti che rientrano in valori medi, vale a dire che oscillano verso il basso o verso l’alto, a seconda di determinati fattori. Quindi vengono chiamati in inglese “mesofacts”. Il prefisso greco meso ci fa capire, appunto, la medialità delle situazioni. Sono mutamenti che non hanno luogo rapidamente né troppo velocemente, né troppo lentamente. Tutti sappiamo che le statistiche che abbiamo appreso a scuola quando eravamo giovani studenti non sono più quelle. Eppure spesso ad esse continuiamo a riferirci. Non è un caso che nella tavola periodica degli elementi, ad esempio, si sono aggiunti dagli anni settanta almeno altri 12 elementi, introduzione dovuta a nuove scoperte scientifiche.

Prendiamo un altro esempio di andamento con cambiamenti lenti dei quali non sempre ci accorgiamo. Se mettiamo una rana in una pentola con acqua sul fuoco acceso e la temperatura sale rapidamente l’animale salterà dalla pentola. Mentre invece se la temperatura sale lentamente la rana non si accorgerà del cambiamento dell’acqua e finirà bollita senza accorgersene. La stessa cosa accade con gli esseri umani quando forniamo loro le informazioni più disparate. Se queste vengono somministrate lentamente le informazioni verranno lentamente assorbite, recepite ed accettate senza problemi. Se invece si tenta di servirle velocemente non vengono accettate. Il fatto che l’uomo sia andato sulla luna, ad esempio, è un fatto acquisito senza discutere.

Gran parte dei sistemi scolastici sono prevenuti contro i cosidetti “mediofatti”. L’arco conoscitivo del nostro sistema educativo ad esempio è ancora troppo generalista, con gli studenti giovani e meno giovani, disinformati in quasi tutte le discipline, in special modo materie come la biologia, geologia e gli studi sociali, discipline chiaramente in continuo movimento. E’ vero che mano mano che si va avanti a scuola ci si può specializzare e scegliere indirizzi specialistici. Ma allora viene a mancare quella che si chiama la interdisciplinarietà in un mondo che procede a passi veloci.

Lo studio dei “mesofatti” può essere anche divertente, come nel caso dei dinosauri. Fino a pochi decenni orsono si pensava che i dinosauri fossero di sangue freddo, lucertole giganti che camminavano lentamente. Oggi gli scienziati ritengono che avessero il sangue caldo, fossero anche veloci ed avessero addirittura la penne. Cancellare il vecchio clichè è piuttosto difficile come lo è quello dei pianeti al di fuori del sistema solare. Fino al 1995 si parlava soltanto di uno di questi tipi di pianeta e la gente non ci faceva nemmeno più tanto caso. Oggi questi satelliti extra solari sono oltre 400.

Il fatto che il mondo cambia rapidamente è una cosa entusiasmante e tutti lo sanno. Ma non tutti si rendono conto che ci sono “fatti” che non sono nè immediati nè veloci. Sono i “mesofatti”. Se ne volete sapere di più andate al sito dedicato a questo nuovo e diverso modo di studiare la realtà. oppure compratevi un libro che uno specialista nel campo ha appena pubblicato. Egli afferma che un tempo i medici consigliavano ai loro pazienti di fumare perché (udite! udite!) faceva bene alla salute. C'era un tempo in cui si credeva che la Terra fosse al centro dell'universo. E a proposito di universo, lo sapevate che ci sono i "multiverso" ? Per decenni abbiamo ritenuto che i brontosauri fossero veri dinosauri, ed invece non lo erano.

Oggi sappiamo che la realtà è in continuo mutamento. Samuel Arbesman è uno scienziato esperto nel campo della scienzometria, la scienza delle scienze. Conosce tutto, o quasi, della evoluzione della scienza e dell'impatto che la stessa ha sulle nostre vite. Ci invita ad aggiornare il nostro modo di considerare i fatti che crediamo siano fatti definitivi. Sembra dirci quasi che la nostra realtà è obsoleta, va aggiornata. Del resto chi ha lavorato nel mondo della scuola tenendosi ragionevolmente aggiornato sa come e quanto i libri di testo invecchiano di anno in anno.

Questa è la ragione per la quale si dice che la cultura sia diventata "liquida". Nulla è più solido, certo, stabile. Si sottolinea che non ci sono più regole forti, si sono indebolite le Chiese, i partiti, tutti i rapporti e non solo quelli di lavoro sono diventati precari, ma anche nella famiglia, nella coppia, mentre l' educazione svanisce e prevale l' impulso immediato. Sarà certamente un errore, un male, un pericolo. Ma è un fatto al quale non si sfugge. Dobbiamo saper trovare punti di riferimento stabili, pur sapendo che alcuni valori che sono eterni vanno rimodulati a seconda della realtà mutata. Questa è destinata cambiare sempre di più e sapete perché? Perché è figlia del mistero. "Tutto quello che sappiamo ha una data di scadenza". ( )

A data driven book, there's a lot of substance here, and Arbeson makes it very readable. Henot only addresses the half-life, but also the discovery, acquisition, spread and defense of the facts of our lives. He also looks at "facts" that aren't, but people still think are. The half-life of misinformation seems to me to be longer in a world of Facebook, Twitter and Fox"News":

Ultimately, the reason these errors spread is because it’s a lot easier to spread the first thing you find, or the fact that sounds correct, than to delve deeply into the literature in search of the correct fact.

Lots more nuggets for the toolbox in this one. Recommended. ( )

This turns out to be a fairly timely read as we find ourselves awash in allegations of alternative facts and half-truths and fake news and whatever sobriquet is currently being bandied about to provide a basis for denial. However, don’t even think that this is a political book. It has no ax to grind; agenda to support; or closed-door, smoke-filled-room, fingers-crossed handshake decisions to prop up.

Instead, Samuel Arbesman has written a well-researched book on how facts come into being and how they deteriorate over time. And it also explains why there is nothing wrong with this deterioration – it is the nature of facts that, as we learn more, our understanding changes…if we allow those updates to what we know make a difference in our beliefs and opinions.

The book lays out how “facts” are discovered and how our ability to learn and apply more rigor to situations allows us to better understand the world in which we live. Much like Moore’s law regarding the growth in computation speed, there is a similar exponential growth in our learning in specific areas, and that means yesterday’s facts are no longer quite as true as we once thought.

And Arbesman makes the case that this further understanding is not meant to denigrate the work that has gone before; rather it is proof of our constant ability to grow our understanding on the shoulders of those who have come before.

Once this is all laid out, Arbesman then explores the human side of facts, including why we tend to “adhere to out-of-date information well after it has lost its truth.” (For example, no frog in his right mind will stay in a pot where the temperature is slowly rising. The frog will jump out, contrary to what many of us believe.) This section is particularly enlightening in relation to today’s situations where people do not want to accept facts that contradict their understanding of the world. (Sorry, that include climate change deniers – my only political comment in this whole review.)

The book succeeds at many levels. It is an excellent history lesson about the way things are discovered and refuted, it provides an excellent understanding about the rate of change (think of any doctor who, ten years after beginning practice, has had to practically relearn his craft), and it provides insights into the way people think – good and bad.

If I have any one quibble, it is that much of the research that supports these contentions has to do with the citing of academic research. The work is rigorous and may well be one of the few ways to objectively support what Arbesman is saying. But, as a non-academician, I couldn’t completely relate with the findings, and was slightly fatigued by the constant references.

However, those studies do help paint a fascinating picture of the way information and facts are transmitted and they provide a solid basis for much of what Arbesman is saying. In addition, these studies are not the only sources Arbesman uses, which helps maintain the credibility of what he has to say.

Perhaps most importantly, Arbesman succeeds in supporting the contention of the book’s subtitle. Everything we know does, indeed, have an expiration date. That is not a bad thing, as long as we are aware of it. And Arbesman’s book will help every reader become just a little bit more aware. ( )

An authoritative and convincing explanation of why information becomes obsolete in a measurable amount of time. Interesting case studies and overviews of research that indicate scientific studies often publish findings that are in fact wrong. ( )