Non perché il tema non mi stia a cuore — ci mancherebbe — ma perché mi chiedevo quale contributo potessi portare io, uomo di cinquant’anni, di formazione filosofica e per mestiere ossessionato dai dati, a una questione che sembra richiedere anzitutto l’ascolto di voci femminili: il rischio di offrire un punto di vista maschile, il rischio di mansplaining era alto. Poi ho ricordato di avere sul comodino un libro che mi aveva colpito in maniera inusuale, e ho capito che forse avevo qualcosa da dire, o almeno da raccontare. E soprattutto mi sono ricordato che Michela Murgia (che mentre scrivo proprio oggi compirebbe gli anni) ha sempre sostenuto la necessità di un femminismo intersezionale che coinvolga anche chi ha il cromosoma Y. Il libro si intitola Invisibili e ha un sottotitolo eloquente: come il nostro mondo ignora le donne in ogni campo. Dati alla mano, è di Caroline Criado Perez, pubblicato in Italia da Einaudi. Per essere espliciti: non è un pamphlet sociologico, né una raccolta di storie di discriminazione — che pure sono importanti e vanno raccontate, ma è più sottile perché è un libro di dati. O meglio, è un libro sulla loro assenza o scarsa qualità quando si parla di differenze di genere. E chi si occupa di dati ha sentito mille volte il ritornello GIGO: garbage in, garbage out: se parti da dati spazzatura otterrai risultati spazzatura. Non si scappa, neanche i cosiddetti big data fanno eccezione.

In generale noi siamo abituati a pensare ai numeri come a una forma di neutralità, pensiamo ingenuamente che i dati “parlino da soli”: dove ci sono i dati, arretrano le opinioni, ci sono i fatti. Ovviamente questo è vero, ma solo in parte, perché i dati non si autogenerano, ma nascono da domande, da collezioni, da database che qualcuno ha progettato, e quindi in ultima analisi da scelte progettuali. E le domande per cui i dati vengono costruiti decidono che cosa merita di essere visto, che cosa va incluso in quella porzione necessariamente limitata di mondo che i dati osserveranno e che cosa invece rimarrà fuori campo. E allora il punto centrale di questo libro è quello che l’autrice chiama gender data gap: il vuoto di dati che riguarda i corpi, le abitudini, i bisogni e le esperienze femminili. Un vuoto che quando il dato si trasforma in azione non resta confinato nei report o nelle tabelle, ma diventa medicina, lavoro, tecnologia, urbanistica, sicurezza, organizzazione della vita quotidiana. Quello che è fuori campo, quando si prendono decisioni semplicemente smette di contare nelle decisioni di chi misura, di chi si fa le domande e di chi deve pensare alle risposte. Criado Perez parte da una domanda apparentemente banale: perché i medici spesso non riescono a diagnosticare in tempo un infarto in una donna? La risposta, che lei costruisce con la precisione di una ricercatrice e la chiarezza di una divulgatrice, è sconvolgente nella sua semplicità: perché il corpo maschile è sempre stato trattato come il corpo umano per eccellenza: lo stesso corpo maschile è quello dell’essere umano predefinito. Non c’è premeditazione — e meno male! — ma un pregiudizio inconsciamente coltivato, una struttura profonda del pensiero scientifico e medico moderno, che si è sedimentata nei decenni e nei secoli finendo per sembrare naturale, neutrale, ovvia. Il libro ha sei sezioni che affrontano vari aspetti, ma è proprio quella dedicata alla medicina a mio avviso la più illuminante: Criado Perez documenta come per secoli la ricerca clinica abbia usato il corpo maschile — prima metaforicamente, poi letteralmente, nei trial clinici — come modello preponderante, quando non unico, di riferimento. I farmaci vengono testati prevalentemente su soggetti maschi, perché le fluttuazioni ormonali femminili, ci dicono i ricercatori, rendono i risultati più difficili da interpretare. Le donne in gravidanza sono escluse da tutti i trial clinici, e quindi non esistono dati sufficienti per trattare in sicurezza le patologie delle gestanti. Per avere una diagnosi di endometriosi, una malattia che colpisce circa il dieci per cento delle donne in età fertile, occorrono in media dieci anni. Dieci anni di dolore, di visite, di risposte insufficienti, di sintomi minimizzati. Il corpo femminile, in questo schema, è una variante complicata del modello base: un caso speciale che richiede correzioni e aggiustamenti, non un soggetto autonomo da comprendere nei propri termini. Il problema è che il caso speciale riguarda grossolanamente la metà della popolazione! Scrive l’autrice: «Il problema comincia nelle aule universitarie». E ha ragione. Per secoli si è insegnato che il corpo femminile differisce da quello maschile soltanto nelle dimensioni e nella fisiologia riproduttiva. Di conseguenza, tutti i sintomi che non corrispondono al modello maschile sono stati classificati come atipici. Questo ha conseguenze concrete, quotidiane, spesso fatali, questo mi ha portato a riflettere e a preoccuparmi. L’esempio più sconcertante riguarda l’infarto. Il nostro stereotipo quando si parla di infarto corrisponde a dolore al petto, con l’irradiazione al braccio sinistro: è questa l’immagine che tutti abbiamo in testa, quella che ci viene insegnata, quella che i medici imparano a riconoscere. Ma solo una donna su otto che sta avendo un infarto lamenta quel dolore al petto. Nelle donne i sintomi sono molto più sfumati e variegati: nausea, affaticamento, dolore alla mascella, alla schiena, allo stomaco. Sintomi che una medicina formata sul corpo maschile tende a sottovalutare, a rimandare a casa con diagnosi di ansia o stress: così molte donne ricevono diagnosi in ritardo, vengono trattate con meno tempestività, e muoiono di infarto in proporzione maggiore rispetto agli uomini, pur essendo storicamente considerate meno a rischio. Non si tratta di cattiva volontà. Non c’è un medico che, di fronte a una paziente, decida deliberatamente di non riconoscerne i sintomi, ma è qualcosa di più profondo e per questo più difficile da correggere: si tratta di un’architettura della conoscenza costruita su dati incompleti, che poi si trasmette di generazione in generazione attraverso i manuali, la formazione universitaria, i protocolli clinici. Un’invisibilità strutturale, non intenzionale, ma che alla fine ha conseguenze devastanti. Gli esempi nel libro si moltiplicano ben oltre la medicina, e ciascuno di essi ha la stessa struttura logica: un dominio della vita umana in cui il soggetto maschile è stato assunto come universale e non come particolare, con conseguenze concrete per le donne. I crash test delle automobili vengono condotti con manichini costruiti sulle dimensioni medie di un corpo maschile, e le donne sono quindi significativamente più esposte alle conseguenze di un incidente. Gli smartphone sono stati progettati attorno alla misura della mano maschile. La temperatura standard degli uffici è tarata sul metabolismo maschile. Ogni volta che leggo uno di questi esempi penso alla stessa cosa: non è che qualcuno abbia scelto di escludere le donne. È che non ha scelto di includerle, che è qualcosa di molto diverso, e di molto più sottile. Per dirla con il lessico del mio lavoro, se il tuo dataset è sistematicamente distorto, qualunque modello tu costruisca su di esso sarà distorto altrettanto sistematicamente: tutte le verità che racconterai saranno sistematicamente distorte. Lo stesso fenomeno che si ha quando si sistematizza una conoscenza usando il sapere deduttivo dei sillogismi: formalmente se i sillogismi sono ben formati restituiscono risultati corretti, ma se le premesse non sono vere, la conclusione è formalmente corretta ma riporta quanto di non corrispondente alla realtà si trovava nelle premesse, con l’illusione della correttezza formale che peggiora la situazione. Raccogliere dati solo su metà dell’umanità e poi applicarne le conclusioni all’altra metà non è scienza: è un errore metodologico con conseguenze esistenziali. E la parte più inquietante è che questo errore è rimasto invisibile per secoli, proprio perché chi lo commetteva non si percepiva come parziale: si percepiva come neutro. Ciò che mi ha colpito di più, leggendo Invisibili, è che la soluzione proposta da Criado Perez è al tempo stesso ovvia e rivoluzionaria: raccogliere i dati, ovvero correggere l’errore di fondo, chiedere alle donne, includerle nelle ricerche, non come variante del soggetto maschile, ma come soggetti a pieno titolo. È un atto tecnico, prima che politico — ma come ci mostra il libro, non c’è separazione netta tra le due cose. Decidere chi conta, nel senso letterale del termine — chi viene contato, misurato, incluso nel campione — è sempre anche una scelta di valore, perché ridisegna le domande e quindi anche le risposte. Per questo Invisibili non è, a mio avviso, un libro contro i dati, al contrario: è un libro profondamente favorevole ai dati, purché siano raccolti meglio, interrogati meglio, disaggregati meglio. La domanda non è soltanto “quanti dati abbiamo?”, ma “chi manca da questi dati?”. E ancora: “che cosa stiamo chiamando normale?”. E allora forse è questo il modo più fecondo di parlare di donne oggi: non come tema separato, da affrontare una volta all’anno o per motivi “speciali”, ma come prova della nostra capacità di conoscere davvero il mondo. Una società che non misura metà delle sue esperienze è una società che conosce male anche se stessa e tutte le decisioni basate su dati incompleti danno solo l’illusione di razionalità e efficienza, ma restano decisioni prese al buio.

Come leggiamo nella conclusione di Invisibili: «Mentre scrivevo questo libro mi sono resa conto che per non raccogliere dati sulle donne ci sono un mucchio di scuse. La madre di tutte le scuse è che le donne sono troppo complicate, quindi impossibili da misurare. Me la sono sentita ripetere da chiunque: responsabili della pianificazione dei trasporti, ricercatori medici, sviluppatori di tecnologie. Tutti lí a rompersi la testa sull’enigma della femminilità, senza cavarne un bel niente. […]. La conclusione è unanime: le donne sono anormali, atipiche; in sostanza, sbagliate. Perché le donne non sono come gli uomini? Be’, scusate tanto, ma la verità è che no, non siamo affatto enigmatiche; e ancora no, non possiamo essere come gli uomini. Scienziati, politici e fratelli smanettoni farebbero bene a rendersene conto. Sí, certo, semplice è meglio. Semplice costa meno. Ma non è la realtà». Insomma, inutile nasconderselo: anche parlare di donne a partire dai dati, significa in ultima analisi parlare di potere, significa stabilire quali problemi diventano problemi, quali bisogni diventano priorità, quali vite meritano migliore progettazione. Rendere visibili le donne, allora, non è un atto di cortesia. È una condizione di giustizia. Prima di progettare, classificare, ottimizzare, bisogna imparare a chiedere. E poi avere il coraggio di prendere sul serio le risposte.