Quella vicenda sorprendente mi ha spinto ad approfondire la storia della contabilità, dell’epidemiologia e della vaccinazione, a discutere della formattazione dei file con il fondatore della Microsoft, Bill Gates, e perfino a ricostruire le scosse di assestamento seguite al crollo della Enron. Ma, soprattutto, mi ha insegnato che diamo i numeri per scontati. Ora che il Regno Unito ha riaperto, tutti speriamo che le vaccinazioni ci tengano al sicuro. I vaccini sono stati, giustamente, sbandierati come un trionfo della scienza. La loro messa a punto e diffusione hanno avuto proporzioni eroiche. Ma a settembre e ottobre del 2020, quando il Regno Unito stava riaprendo i battenti e l’aumento dei casi era sorprendentemente simile a quello attuale, non avevamo i vaccini e cercavamo quindi di difenderci con l’aiuto dei dati. Tuttavia, non sembravamo innamorati dei dati quanto lo siamo ora dei vaccini. Ed è un peccato, perché quando ci si affida ai numeri per tenersi al sicuro, vale la pena di mettere un po’ d’impegno nel tenere in ordine i conti.

L’origine di Excel può essere fatta risalire a un’epoca molto anteriore alla nascita della Microsoft. L’urgenza di dotarsi di un sistema di contabilità affidabile è testimoniata dagli sfoghi, arrivati fino a noi, di un mercante di tessuti italiano del tardo trecento, Francesco di Marco Datini. Il povero Datini era circondato da incompetenti: “Non si vede un corvo in una scodella di latte!”, rimproverava uno dei suoi dipendenti. E, rivolto a un altro, lo sgridava: “Saresti capace di perdere la strada dal naso alla bocca!”. Nel suo libro su Datini, Il mercante di Prato (1957), Iris Origo fornisce questa vivida descrizione della vita quotidiana del mercante, spiegando quale fosse il suo problema: tenere traccia di tutto in un mondo complicato.

Alla fine del trecento, infatti, i mercanti come Datini non erano più semplici venditori ambulanti, a cui bastava tastarsi la borsa per seguire l’andamento dei profitti, ma imprenditori capaci di eseguire operazioni sofisticate. Datini ordinava la lana dall’isola di Maiorca due anni prima che le pecore la producessero. In questo modo compensava il costo delle numerose operazioni intermedie che avrebbero trasformato la lana grezza in magnifiche pezze di tessuto già tinto. Tra il pastore e il consumatore, infatti, c’era una filiera di subappaltatori che passava per Barcellona, Pisa, Venezia, Valencia e il Nordafrica prima di tornare a Maiorca. Tra l’ordine e iniziale della lana grezza e la vendita finale del tessuto trascorrevano anche quattro anni. Non sorprende, quindi, che Datini volesse sempre avere ben chiaro dove si trovasse il suo prodotto, per non parlare del suo denaro. E come faceva? Con i fogli di calcolo.

Ovviamente nel 1396 Excel non esisteva ancora, ma Datini si serviva del suo predecessore diretto. Usava cioè dei fogli di carta disposti secondo il sistema della contabilità a partita doppia, altrimenti detta contabilità alla veneziana. Nella contabilità a partita doppia, come indica il nome, ogni registrazione viene fatta due volte. Per esempio, cento fiorini spesi per comprare la lana figurano come avere nel conto di cassa e come dare nel conto capitale. Annotare tutto due volte costa sforzo, ma rende molto più facile individuare gli errori: se c’è un errore, i conti non quadrano. Così, la contabilità a partita doppia diventò un metodo indispensabile per poter sempre ricostruire chi doveva quanto a chi, le operazioni di cambio, gli attivi, i passivi. A Datini serviva per scongiurare le perdite, anche quando i dipendenti erano degli incapaci.

Luca Pacioli, il maestro della contabilità a partita doppia, visse un secolo dopo. Pacioli, che era amico di Leonardo da Vinci, fu un valente matematico, ma oggi è noto soprattutto come il più famoso contabile mai vissuto: nel 1494 scrisse l’opera definitiva sul metodo della partita doppia. “Se non sei un bravo contabile”, ammoniva Pacioli, “vai avanti a tentoni come un cieco e rischi di subire gravi perdite”. Intendeva che la vita è più facile quando vedi gli ostacoli e le opportunità che hai davanti. I conti ben fatti ci mostrano ciò che altrimenti sarebbe invisibile. Ma chi non riesce a tenere in ordine i fogli di calcolo rischia di subire gravi danni economici.

Quasi cinquecento anni dopo, nel 1978, lo studente Dan Bricklin sedeva in un’aula della Harvard business school. Mentre osservava il suo professore di ragioneria riempire di cifre le righe e le colonne disegnate sulla lavagna, gli venne un’idea. Ogni volta che il professore voleva cambiare qualche numero, doveva andare su e giù per la tabella cancellando e riscrivendo per far quadrare il tutto. Bric­klin sapeva che queste operazioni di cancellatura e riscrittura avvenivano ogni giorno, milioni di volte al giorno, in tutto il mondo, quando i contabili aggiornavano i fogli di calcolo: grandi fogli di carta ognuno dei quali occupava due pagine di un registro contabile. Così Bricklin, che era un mago dell’informatica e aveva fatto il programmatore, pensò: “Tutte queste operazioni si possono fare al computer”. Il resto è storia. Bricklin mise a punto con l’aiuto di un amico un programma di fogli di calcolo che chiamò VisiCalc. Il programma fu messo sul mercato il 17 ottobre 1979 ed ebbe un successo straordinario. Presto fu seguito da Lotus 1-2-3 e successivamente da Excel.

Per i contabili, i fogli di calcolo digitali sono stati uno strumento rivoluzionario, che ha sostituito ore di meticoloso lavoro con pochi tocchi su una tastiera. Ma certe cose non sono cambiate: a differenza della gente comune, i contabili hanno continuato a ricevere una formazione professionale e a usare il loro sistema a partita doppia. Tuttavia questo non ha impedito che Excel diventasse onnipresente: in fin dei conti era uno strumento facilmente accessibile e flessibile, una specie di coltellino svizzero per i numeri, da tenere in una “tasca” digitale. Chiunque poteva usarlo.

Nessuno sa davvero cosa ne sia stato dei sedicimila positivi al covid-19 scomparsi dal foglio di calcolo. L’agenzia che gestiva il foglio, la Public health England (Phe), non ha ancora pubblicato nessuna informazione utile al riguardo. Ho parlato con un funzionario, che mi ha detto: “È semplicemente inesatto insinuare che alcuni casi siano stati ‘smarriti’. Non abbiamo perso casi: c’è stato un ritardo nel riferire i casi per la ricerca di contatti e nel riportarli nel conteggio nazionale”. Il ritardo medio è stato di quattro o cinque giorni: abbastanza da rendere praticamente inutile il risultato del test. Ora, se poco prima di partire per le vacanze perdessi il mio passaporto e lo ritrovassi solo dopo essere rimasto a casa per cinque giorni, non credo che lo sventolerei trionfalmente in aria proclamando: “È semplicemente errato insinuare che il mio passaporto sia stato ‘smarrito’”. Insomma, per un sistema di tracciamento dei contatti “perso per cinque giorni” significa perso. La domanda è: com’è successo?

In qualche punto del flusso dei dati, qualcuno alla Phe deve aver usato il formato di file Excel sbagliato: xls al posto di xlsx, che è più recente. I fogli di calcolo xls hanno semplicemente meno righe: 2 alla sedicesima, cioè più di 65mila. Questo significa che durante qualche processo automatizzato, i casi sono spariti dal fondo del foglio di calcolo e nessuno se n’è accorto. Il lato assurdo dell’inconveniente era sotto gli occhi di tutti. L’idea che fosse semplicemente finito lo spazio dove mettere i numeri era di un umorismo tetro, e il fatto che nessuno abbia mai considerato la Microsoft il massimo responsabile ne ha acuito l’assurdità. In rete hanno cominciato a circolare meme in cui Clippy (il malefico assistente automatico di Office 2000) diceva: “Sembra che tu stia cercando di ricostruire una pandemia globale. Ti serve aiuto?”.

Poche settimane dopo lo scandalo della perdita di dati, ho avuto l’occasione di chiedere a Bill Gates cosa fosse successo. Stavo intervistando il fondatore della Microsoft sui vaccini per un programma della Bbc che s’intitola How to vaccinate the world, e l’opportunità di divertirmi un po’ a fargli domande su xls e xlsx era troppo ghiotta per lasciarmela sfuggire. Gli ho posto il quesito cercando il più possibile di sembrare un nerd, e la risposta di Gates è stata così sincera che non ho potuto trattenermi dal sorridere: “Be’, suppongo… che abbiano superato il limite di 64mila, che nel nuovo formato non c’è più, e quindi…”. Bella risposta davvero! Dopo Gates ha aggiunto: “Certo, sarebbe meglio ricontrollare sempre tutto. Mi rincresce per l’accaduto”.

Perché sia stato usato il formato xls, ormai obsoleto, non è chiaro. La Phe mi ha inviato una spiegazione, ma era piuttosto vaga, e siccome non la capivo, l’ho mostrata ad alcuni componenti dell’Eusprig, il gruppo europeo che si occupa dei rischi insiti nei fogli di calcolo. Sono persone che passano la vita a studiare cosa succede quando i fogli di calcolo vanno fuori controllo, quindi le persone giuste per me. Ma neanche loro hanno capito la risposta della Phe: mancavano troppi dettagli. Naturalmente convenivano nel valutare il problema di fondo, cioè che comunque, qualsiasi errore avesse commesso l’ente, erano mancati i controlli necessari a segnalare eventuali problemi. Proprio come aveva detto Gates: “Sarebbe meglio ricontrollare sempre tutto”.

In origine, i fogli di calcolo cartacei erano stati ideati per aiutare il contabile a non perdersi tra i numeri. Viene quindi del tutto naturale immaginare che un moderno foglio di calcolo digitale non sia solo più veloce, ma anche più preciso. Ma è davvero così? Un abbozzo di risposta lo troviamo in un magnifico studio dell’informatica Felienne Hermans. Qualche anno fa Hermans si è resa conto che esisteva una ricca fonte di fogli di calcolo da studiare. Questa fonte era la Enron, l’azienda energetica statunitense fallita nel 2001. Dopo il suo crollo in borsa, causato da uno scandalo contabile di proporzioni epiche, le autorità di vigilanza avevano estratto dai suoi server mezzo milione di email. In seguito quei messaggi sono stati resi pubblici e ricercatori di varie discipline li hanno analizzati nel tentativo di capire tutto, dall’evoluzione del linguaggio scritto informale al modo in cui gli utenti usano le cartelle di posta elettronica. Ma a Hermans interessavano i figli di calcolo allegati ad alcune email. E così ha cominciato a spulciarle, alla ricerca non di imbrogli, ma di fogli di calcolo contenenti errori palesi, per esempio riferimenti mancanti o circolari. Analizzando quasi diecimila fogli di calcolo ha notato che un quarto conteneva almeno un errore del genere. Per giunta quegli errori sembravano moltiplicarsi: i fogli di calcolo con dentro degli errori ne contenevano, in media, più di 750. Ma com’è possibile che un foglio di calcolo accumuli tanti errori? Come osserva Matt Parker, l’autore di Processo al pi greco (Rizzoli 2020), un libro sugli errori matematici e le loro conseguenze, gli errori sono spesso dovuti alla combinazione tra le funzionalità di Excel e le supposizioni erronee degli utenti. Mi spiego: digitando in Excel un numero di telefono con prefisso internazionale, il programma elimina automaticamente gli zeri iniziali, che sono superflui in un numero intero matematico, ma non in un numero di telefono. Se invece digitiamo un numero di serie composto da venti cifre, Excel deciderà che quelle venti cifre sono una quantità enorme, e le arrotonderà trasformando le ultime in zeri. Oppure, poniamo che, nel corso delle vostre ricerche di genetica, digitiate il nome del gene “Membrane associated ring-Ch-type finger 1”, usando per brevità March 1, oppure del gene Sept1. Potete immaginare cosa fa Excel a quel punto: prende i nomi di quei geni e li trasforma in date (in inglese march significa marzo e Sept1 è l’abbreviazione di september, settembre). Uno studio ha rilevato che il 20 per cento di tutti gli articoli di genetica contiene errori causati dalla correzione automatica di Excel.

Come si difende la Microsoft? Risponde che le impostazioni predefinite sono pensate per funzionare negli scenari quotidiani, che è un modo diplomatico di dire: “Ragazzi, Excel non è stato progettato per i ricercatori di genetica, ma per i contabili”. Tuttavia, è comprensibile che gli scienziati abbiano cominciato a usare Excel: è potente, flessibile, onnipresente. Potrà anche non essere lo strumento giusto, ma è lo strumento a disposizione qui e ora. Se usato da un contabile professionista per tenere una contabilità a partita doppia – sistema che esiste da molto tempo, e che dispone di un rilevamento degli errori incorporato – Excel è uno strumento perfettamente efficiente. Se invece è usato dagli studiosi di genetica o dai tracciatori di contatti è come montare una cucina con l’aiuto di un coltellino svizzero solo perché è lo strumento più a portata di mano. Non è impossibile: è semplicemente sconsigliabile.

Eppure, quando era alle prese con il problema dei geni che si autocorreggono, la comunità dei ricercatori ha dovuto rassegnarsi a una dura verità: disabituare la gente a Excel era semplicemente impossibile. Esiste però un comitato apposito per la nomenclatura dei geni, chiamato Hugo, che si è preso la responsabilità di cambiare i nomi dei geni in questione. La decisione è comprensibile, ma allo stesso tempo illustra chiaramente le contorsioni a cui siamo costretti quando trattiamo i dati come fossero qualcosa da buttare dentro a un foglio di calcolo. È un peccato, perché la storia suggerisce che le informazioni, se opportunamente gestite, possono cambiare le cose.

Qualche mese fa ho chiesto a chi mi segue su Twitter di suggerirmi qualche lettura utile sull’eradicazione del vaiolo. Chi mi ha risposto per lo più mi ha consigliato libri su Edward Jenner, lo scienziato che nel 1796 sperimentò il primo vaccino efficace contro la malattia. Questo risultato è rivelatore: nella mia richiesta io avevo parlato dell’eradicazione del vaiolo. E il vaiolo non è stato neanche lontanamente debellato nel 1796. È vero che debellare il vaiolo sarebbe stato impossibile senza un vaccino molto efficace, ma era necessario anche un uso molto efficace delle informazioni. In altre parole, per dirla con Datini, non bisognava perdersi per strada tra il naso e la bocca.

Da quel lontano 1796 gli esseri umani hanno continuato a sognare di debellare il vaiolo, eppure quel sogno tardava ad avverarsi. Si è cercato a più riprese di vaccinare l’intero pianeta, ma non si riusciva a raggiungere un numero sufficiente di persone. Nei paesi più poveri il vaiolo ha continuato a far vittime nelle zone rurali o tra le comunità più trascurate. Nacque così una generazione di bambini privi di immunità, e presto la malattia ricomparve, tanto che a metà degli anni sessanta il vaiolo uccideva ancora due milioni di persone all’anno. A quel punto l’Organizzazione mondiale della sanità annunciò che avrebbe raddoppiato gli sforzi per debellarlo e intensificò la campagna di vaccinazione di massa. Tra i responsabili della campagna c’era l’epidemiologo statunitense Bill Foege, che conosceva talmente bene il vaiolo da riuscire a individuare i malati dall’odore caratteristico che la pelle emana quando le lesioni diventano vescicole. Foege era alto un metro e 85, e quando si presentava in un villaggio della Nigeria orientale, gli anziani chiamavano tutti a raccolta dicendo: “Venite a vedere l’uomo più alto del mondo!”. E la gente ci andava: Foege ricorda di aver vaccinato 11.600 persone in un solo giorno. Ma per stroncare le epidemie periodiche non bastava. Poi però, alla fine del 1966, Foege ricevette un messaggio radio che segnalava un’epidemia di vaiolo in un villaggio a più di cento chilometri di distanza. Andò lì, trovò cinque casi e vaccinò tutte le persone con cui quei cinque erano entrati in contatto. Faccio presente che il vaccino contro il vaiolo risulta ancora efficace anche se somministrato un giorno o più dopo l’esposizione al virus. La pratica standard sarebbe stata vaccinare tutte le persone presenti nel raggio di chilometri, ma l’equipe di Foege non aveva abbastanza dosi. Così decise di usare la radio e la rete locale di missionari per individuare i nuovi casi. Ogni sera alle sette cominciavano le trasmissioni radio e spargevano la voce. Non appena veniva segnalato un focolaio, Foege e la sua squadra correvano rapidamente sul posto e somministravano i vaccini, nella speranza di creare qualcosa di simile a una barriera tagliafuoco che impedisse alla malattia di diffondersi. Funzionò: grazie a questa tattica l’équipe di Foege eradicò il vaiolo dalla Nigeria orientale nel giro di sei mesi.

Era il 1967. Di lì a poco il paese fu travolto da una guerra civile, ma nonostante il caos e l’enorme spargimento di sangue, il vaiolo non è più tornato.

Il segreto, quindi, era preoccuparsi meno della copertura generalizzata – mai sufficiente – e pensare piuttosto a individuare con esattezza il luogo di insorgenza di ogni focolaio. Insomma, debellare una malattia infettiva è tutta questione di informazioni. E fino a quel momento le informazioni erano state molto frammentarie: l’Oms si era resa conto di aver rilevato solo centomila casi circa all’anno, mentre in realtà erano dieci milioni. Quindi l’esperienza di Foege dimostrò che gli operatori della sanità pubblica, se disponevano dei dati, potevano sconfiggere il vaiolo. Quella strategia ha preso il nome di “vaccinazione ad anello”. Non è la stessa cosa del tracciamento dei contatti, ma le due hanno molto in comune: in entrambi i casi è necessario individuare e isolare rapidamente le persone infette e risalire ai loro contatti recenti.

La vaccinazione ad anello ha funzionato. Nel giro di meno di dieci anni i sanitari si trovarono a rincorrere un’epidemia scoppiata in India pur di riuscire a osservare un caso di vaiolo prima che il virus si estinguesse. L’ultimo sussulto del vaiolo in natura si verificò in Somalia alla fine del 1977. Ali Maow Maalin, 23 anni, era un cuoco che dedicava parte del suo tempo a vaccinare gli altri, ma stranamente non era stato vaccinato. Quando cominciò a mostrare i sintomi del vaiolo, ricevette il vaccino insieme ad altre 91 persone, tra amici e contatti, e guarì. Da allora Maalin dedicò la sua vita all’eradicazione della poliomielite. Insomma, i vaccini erano importanti, anzi essenziali, ma lo era anche individuare e rintracciare rapidamente i contatti a rischio. Il vaiolo ha potuto sopravvivere a quasi due secoli di vaccinazioni, ma non a un sistema ben gestito che prendeva di mira ogni focolaio e seguiva i potenziali contagi. Con il senno di poi sembra semplice, e in un certo senso lo era. Ma naturalmente tenere traccia delle cose è più difficile di quanto possa sembrare a prima vista. Lo sapeva anche Francesco di Marco Datini.

Una delle lezioni più importanti dell’attuale pandemia è quanto possano essere potenti i dati se gestiti bene, e quanti danni possano produrre dei dati confusi. Quasi ogni domanda che ci siamo posti sul virus sars-cov-2 richiede un uso competente delle statistiche. Chi l’ha contratto? Come si diffonde? Chi è più a rischio? Come possiamo trattarlo? In assenza di un buon flusso di dati validi e di procedure affidabili per analizzarli non c’è speranza di dare risposta a questi interrogativi. E non si tratta solo di avere a disposizione i cervelloni giusti che sanno risolvere le equazioni giuste. I dati non crescono sugli alberi: vanno assemblati.

Un esempio di questo processo fatto come si deve è Recovery (Randomised evaluations of covid-19 therapy), un sistema che permette di effettuare trial randomizzati semplici ma potenti su vari possibili trattamenti del covid-19, nell’ambito del regolare trattamento dei pazienti ospedalizzati in tutto il Regno Unito. È stato varato nel giro di pochi giorni, all’inizio della pandemia, da due studiosi dell’università di Oxford, Peter Horby e Martin Landray. Recovery ha prodotto un flusso costante di evidenze decisive: in particolare, ha dimostrato che il farmaco antimalarico idrossiclorochina non aiuta, mentre uno steroide a basso costo come il desametasone può salvare vite umane. Non sappiamo ancora esattamente quante ne abbia salvate, ma di certo hanno ormai superato il milione.

In conclusione, Recovery è un esempio di ciò che si può fare quando prendiamo sul serio non solo i dati, ma l’infrastruttura dei dati, cioè l’insieme degli strumenti e dei processi di cui disponiamo per raccogliere, gestire e analizzare quei dati.

Difficile immaginare qualcosa di più diverso dai sistemi di tracciamento dei contatti che non hanno funzionato in molte democrazie occidentali che presumiamo avanzatissime. Alla fine del 2020 Nature riferiva che in Australia, ma anche nello stato di Washington e nelle Hawaii, quindi negli Stati Uniti, le informazioni sui nuovi casi erano ancora condivise per telefono o fax, e che gli operatori africani della sanità pubblica sono rimasti sbalorditi dall’incapacità del sistema statunitense di apprendere le lezioni dell’epidemia di ebola, costata molte vite umane.

È vero: perché un sistema di tracciamento dei contatti funzioni bene non basta l’infrastruttura dei dati; se i dati non sono buoni, il compito è quasi impossibile. Come con il vaiolo, il successo richiede rapidità nel rilevare dove si trova il virus e quindi in che direzione potrebbe spostarsi. Del resto, neanche il vaccino ha reso obsoleto il tracciamento dei contatti. Nel mondo la maggioranza delle persone non è ancora vaccinata e alcune non lo saranno mai. Un giorno ci sarà un’altra pandemia, e poi un’altra e un’altra ancora. Non possiamo garantire che i vaccini funzionino ogni volta, e ci vuole tempo per mettere a punto un vaccino. Ma, nell’attesa, avremo sempre il tracciamento dei contatti. E un valido tracciamento dei contatti, al pari delle altre cose buone che vorremmo realizzare, richiede investimenti in un’infrastruttura dei dati ben fatta.

Supponiamo che uno voglia la prova che il tracciamento funziona: come fai ad averla? Mettiamo che tu sia uno scienziato pazzo, avido di potere e insensibile all’etica convenzionale: cosa fai? Probabilmente, ti trasformi in un hacker, entri nel sistema di tracciamento dei contatti di un paese, poi cancelli parte dei casi positivi, in modo che certe regioni ne perdano molti e altre ne perdano pochissimi. Il nefando esperimento ti consente di confrontare ciò che è successo in posti dove il sistema di tracciamento funziona ancora bene con quelli dove sono spariti migliaia di casi. Ovviamente, se non sei un genio del male, non ti sogneresti mai di fare una cosa del genere. Anzi, staresti con gli occhi ben aperti per impedire che proprio questo succeda accidentalmente solo perché qualcuno ha pasticciato nella scelta dei fogli di calcolo Excel.

È proprio quello che hanno fatto due economisti, Thiemo Fetzer e Thomas Graeber. Avendo deciso che non si deve lasciar succedere neanche una catastrofe senza cercare di trarne insegnamento, hanno passato al setaccio le evidenze dello spiacevole incidente capitato alla Phe, e confrontando le esperienze di diverse regioni hanno concluso che l’errore ha causato 125mila contagi in più.

All’inizio, la storia di Excel che esaurisce i numeri è sembrata bizzarra. È per questo che sono circolati tanti meme su Clippy, e che mi sono divertito a prendere in giro Bill Gates. Tuttavia la sua risposta, che sul momento mi era sembrata un po’ zoppicante, in realtà era esatta. E lui non rideva nel rispondermi, perché aveva capito che non si trattava di una commedia, ma di una tragedia.

Fetzer e Graeber hanno cercato di calcolare il numero delle vittime ignote di quell’errore del foglio elettronico: secondo la loro stima sarebbero almeno millecinquecento. Quindi, la prossima volta che c’è una pandemia, assicuriamoci di avere a disposizione fogli di calcolo ben fatti. In fin dei conti, come più di cinquecento anni fa ammoniva Luca Pacioli, senza un buon foglio di calcolo vai avanti a tentoni come un cieco “e rischi di subire gravi perdite”. Millecinquecento morti. Rispetto alle dimensioni della pandemia è solo una goccia nel mare della tragedia. Ma se pensiamo che è un prezzo pagato inutilmente per la cattiva gestione dei dati, è una perdita davvero grave. ◆ ma

Tim Harford è un giornalista britannico. Il suo ultimo libro uscito in Italia è Che casino! Il potere del disordine per tirar fuori il meglio di noi stessi (Egea 2018). Quest’articolo è un adattamento di un podcast uscito per la serie Cautionary tales.