Più Kirk che Spock, ecco il ritratto (spaziale) dello scienziato

Spock è il sogno di ogni laboratorio. Freddo, razionale, immune all’ego, guarda i dati e segue la logica fin dove lo portano. Il capitano Kirk invece è imperfetto, impulsivo, competitivo, amante del rischio e pronto a compromessi (a volte discutibili) pur di arrivare alla meta. «A noi piace pensare che gli scienziati siano come Spock. In realtà sono tutti Kirk», dice Nick Brown, ex informatico del Consiglio d’Europa, arrivato alla psicologia dopo i cinquant’anni, oggi uno dei più noti cacciatori di frodi scientifiche, nonché uno degli ospiti del festival BergamoScienza (il 4 ottobre alle 15 la sua conferenza “Quando la scienza sbaglia”).

Della parola inglese che lo descrive, sleuth, Brown dice di non sopportare il suono, ma quando ha scoperto che in italiano si traduce “segugio” gli è piaciuta molto di più. Con il collega James Heathers ha sviluppato metodi per scovare numeri implausibili negli studi pubblicati, lavoro che è valso a entrambi, sulle pagine di Science, l’ironica etichetta di “mastini dei dati”. La battuta sui personaggi di Star Trek arriva in un periodo nero per la credibilità della scienza: «Un’indagine ha individuato più di 18 mila immagini sospette nei cataloghi di anticorpi di 15 aziende. In circa 13.800 casi, immagini riferite a esperimenti diversi condividevano appena sette sfondi ricorrenti. È un’anomalia vistosa: quelle immagini servono a mostrare se un anticorpo riconosce la proteina giusta, e lo sfondo dovrebbe cambiare da un esperimento all’altro, come un’impronta digitale» osserva il “cacciatore di frodi”. «Pochi giorni prima, un altro investigatore aveva trovato almeno 54 studi sull’invecchiamento cellulare dove, per individuare una proteina dei mammiferi si era usato un anticorpo progettato per il batterio Escherichia coli: un errore madornale che confonde il mondo animale e quello batterico».

Gli scandali recenti non finiscono qui: si è scoperto che la rete Pharmakon Neuroscience Research Network avrebbe messo in circolo ben 120 articoli falsi su 56 riviste, e una rivista del gruppo Elsevier ne ha ritirati altri 120 per manipolazione della revisione paritaria (la peer review). Rincara la dose un nuovo studio pubblicato ad agosto: riporta che l’89 per cento degli articoli biomedici pubblicati nel dicembre 2025 e raccolti nell’archivio PubMed Central mostravano tracce linguistiche di scrittura assistita dall’intelligenza artificiale. Come si spiega tutto questo? «Innanzitutto con la “macchina accademica”, sia per una questione di superficialità che di incentivi sbagliati: le università sanno essere ferocemente precise sui soldi – il mio record personale sono cinque mesi per farmi rimborsare un biglietto del treno da cento sterline – ma sul contenuto e la correttezza degli articoli pubblicati dai loro ricercatori c’è molto meno controllo. Quando uno studio, anche con dati scorretti o manipolati, esce, l’ufficio stampa dell’ateneo, invece di verificarne con scrupolo i contenuti, tende a presentarlo subito ai media come l’ennesima “ricerca rivoluzionaria”», dice sempre Brown.

Tanta roba, anzi tantissima

«Ci sono incentivi sia per gli scienziati che per gli editori scientifici a pubblicare studi affrettati, quando non apertamente manipolati, perché il successo si costruisce su cose facili da contare: per i ricercatori, conta il numero di pubblicazioni e di citazioni da parte degli altri scienziati, e per le riviste conta il fattore di impatto (ovvero quanto vengono citati in media gli articoli che pubblicano). Questo fa sì che l’editoria accademica ormai assomigli più a un esercizio di contabilità che a un sistema rigoroso e trasparente di diffusione della scienza».

Un altro fattore che contribuisce al problema è la quantità esorbitante di studi pubblicati. «Prosperano le fabbriche di articoli, aziende che li vendono già pronti, compreso il diritto di firmarli come autori. E il bello è che gli “articolifici” non sono pericolosi corruttori di ricercatori ingenui: stanno solo soddisfacendo una domanda esistente». Ma come fanno i “mastini dei dati” a capire se uno studio fasullo sia frutto di incompetenza, negligenza oppure manipolazione deliberata? «Innanzitutto guardo a come gli autori dello studio reagiscono alle mie domande: se la loro prima reazione è chiamare gli avvocati, non è un buon segno», spiega l’esperto. «Un’altra reazione, molto frequente, che fa pensare alla malafede è quando dicono “Va bene, pubblicheremo una correzione, ma questo errore che avete trovato non cambia i risultati”. E invece, quasi sempre, li cambia».

A fare da filtro dovrebbe esserci la revisione tra pari, ovvero il controllo di un articolo da parte di altri esperti del settore prima della pubblicazione. Obietta Brown: «Negli ultimi trent’anni abbiamo creato una specie di mito attorno alla peer review. Tanti non sanno che i revisori lavorano quasi sempre gratis, tra lezioni, esperimenti e scadenze. Risultato: molte revisioni vengono scritte in mezz’ora. Se alcune sono scrupolose, molte sono brevissime. I metodi e le tabelle statistiche degli studi possono passare inosservati. E anche gli editor delle riviste sono sotto pressione: devono trovare revisori disposti a lavorare gratis e devono assicurarsi che facciano la revisione in tempo utile, o gli autori degli studi, infastiditi dal dover aspettare troppo per essere pubblicati, la prossima volta si rivolgeranno a un’altra rivista. C’è un conflitto forte tra accuratezza e velocità». E in questo conflitto si insinua oggi l’intelligenza artificiale.

«Cinque anni fa, una fabbrica di articoli doveva pagare qualcuno per scriverli. Oggi basta un prompt (una domanda all’Ia, ndr). E anche molti revisori hanno iniziato a usare l’Ia per controllare articoli, che in certi casi sono anch’essi scritti da Ia: creando situazioni paradossali – per fortuna ancora rare – in cui, sostanzialmente, nessun essere umano è coinvolto nel processo».

Le contromisure

Come uscirne? «Bisognerebbe rendere obbligatoria la condivisione di dati e codice insieme all’articolo. Quando lo proposi a un responsabile dell’integrità scientifica di un editore, mi rispose che così nessuno avrebbe più inviato lavori alla rivista». Un’altra contromisura è smettere di trattare ogni frode scientifica come se fosse un improvviso e inaspettato impatto con un meteorite. «Dovremmo ragionare un po’ come si fa nei negozi per il taccheggio: sappiamo che accadrà, quindi servono strutture permanenti per indagare e intervenire. Il problema semmai è che investigare sui sospetti tocca spesso agli stessi colleghi dell’accusato – amici, superiori, collaboratori – e allora la cosa diventa molto difficile». D’altra parte le difficoltà non mancavano nemmeno sulla gloriosa Enterprise: «La comunità scientifica dovrebbe coltivare la lucidità di Spock senza mai dimenticare quanto Kirk ci sia in chiunque faccia ricerca» chiosa Brown. «Perché ogni buona impresa scientifica, come ogni avventura spaziale, comincia da lì: sapere davvero chi c’è a bordo».

Sul Venerdì del 25 settembre 2026