Le simulazioni digitali,potente strumento di indagine, previsione e verifica nel campo delle scienze umane, possono sviluppare il loro potenziale a favore di grandi organizzazioni dove la componente umana risulta fondamentale e dove la possibilità di “vedere” i processi attraverso rappresentazioni grafiche intuitive si trasforma in un eccezionale strumento a supporto alle decisioni
Premessa
Nel corso della mia carriera di progettista ho avuto l’opportunità di sviluppare numerose simulazioni prevalentemente in ambito aziendale sia per effettuare previsioni e valutare scenari sia per finalità di addestramento, formazione e assessment. Personalmente considero le simulazioni uno dei pilastri su cui si basano le moderne teorie della gamification. Le simulazioni infatti condividono con i giochi elementi che sono imprescindibili e fondanti per ogni soluzione rientrante nel novero della gamification. Quest’ultima, in quanto disciplina ombrello, non ha sviluppato formati realmente nuovi ma ha più semplicemente formalizzato l’impiego di meccaniche ludico-simulative per finalità pratiche, cosa che di fatto è da sempre lo scopo ultimo di ogni simulazione.
Al contempo ho avuto la fortuna di collaborare con Domenico Parisi che è stato tra primi a teorizzare e promuovere l’impiego delle simulazioni digitali nel settore della ricerca nel campo delle scienze umane.
Il Prof. Parisi, che lavora all’Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione del CNR, si interessa in particolare di realizzare modelli, per simulazioni, di comportamenti individuali e sociali. Questo ricorrendo all’impiego di reti neurali e algoritmi genetici e prevedendo applicazioni pratiche nel campo della ricerca, dell’istruzione e della divulgazione.
Chi fosse interessato ad approfondire consiglio di leggere il libro di Domenico Parisi “Simulazioni. La realtà rifatta nel computer” (Il Mulino, 2001) o uno dei suoi lavori più recenti.
Il frutto di questa preziosa collaborazione e delle mie personali riflessioni come docente e designer di giochi, simulazioni e soluzioni di gamification è riportato nel testo che segue.
Introduzione
Il metodo delle simulazioni digitali è il più potente e, nella sua forma digitale, il più recente strumento di indagine scientifica che si va ad affiancare a quelli già disponibili, cioè ricerche sul campo, teorie ed esperimenti.
Tramite le simulazioni digitali si può disporre di uno straordinario “laboratorio virtuale”tramite il quale scienziati e ricercatori possono osservare e studiare fenomeni in condizioni controllate, manipolando le variabili e osservando immediatamente gli effetti del proprio intervento.
Le simulazioni digitali sono nella pratica teorie interpretative dei fenomeni della realtà formulate come un programma destinato ad operare in un computer.
L’approccio convenzionale
Il ricercatore,tipicamente,formula la sua teoria, deriva dalla teoria determinate predizioni empiriche e verifica sul campo (o in laboratorio) se queste predizioni empiriche sono corrette oppure no. Se non lo sono, modifica la teoria. La verifica mediante gli esperimenti di laboratorio è, quando possibile, più robusta e dettagliata di quella offerta dall’osservazione dei fenomeni così come si verificano spontaneamente nella realtà. Infatti i fenomeni osservati in laboratorio dallo scienziato si svolgono in condizioni che sono sotto il suo controllo, e questo gli permette di escludere tutta una serie di fattori come cause dei fenomeni.
In laboratorio lo scienziato manipola, modifica alcuni aspetti dei fenomeni (le variabili indipendenti), e poi osserva le conseguenze di queste sue manipolazioni su altri aspetti dei fenomeni (le variabili dipendenti).In questo modo può giungere a conclusioni più stringenti su quali sono i meccanismi, i processi e i fattori responsabili del verificarsi dei fenomeni.
Le simulazioni digitali
Le simulazioni digitali sono strumenti di indagine scientifica innovativi e molto potenti in quanto assommano in se alcune delle caratteristiche delle teorie, altre caratteristiche degli esperimenti e, infine, caratteristiche completamente nuove.
Le teorie formulate tradizionalmente dalla scienza “vivono” nei pensieri dello scienziato, nei suoi discorsi e nelle sue pubblicazioni.I dati empirici che sono alla base della ricerca o che permettono di verificare le teorie vanno cercati nella realtà, dentro o fuori il laboratorio.
Con le simulazioni sia le teorie sia i dati empirici sono incorporati all’interno di un programma destinato ad operare tramite un computer. Mentre le teorie sono formalizzate nel programma, i dati empirici “simulati” emergono quando il programma “gira” nel computer.
La grande potenza delle simulazioni digitali sta in sintesi nelle possibilità di verifica; infatti la verifica ultima e inconfutabile di una simulazione è che i dati empirici, così come emergono nella simulazione,devono corrispondere ai dati empirici che si osservano nella realtà.
Vantaggi delle simulazioni computerizzate
Il primo significativo vantaggio di una simulazione digitale è che l’esprimere una teoria come un programma per computer costringe a formulare la teoria in modi necessariamente chiari e formalizzati.
Se non è espressa in modo formale, una teoria non può essere tradotta in un programma.Questo è un vantaggio significativo per quelle discipline, come le scienze dell’uomo (scienze cognitive, sociali, storiche ed economiche), che spesso non riescono a formulare le loro teorie in modo chiaro, esplicito e misurabile. I concetti teorici delle scienze dell’uomo non sono in genere concetti quantitativi e quindi non si possono confrontare in modo diretto con la realtà.
Il secondo vantaggio delle simulazioni è che permettono una verifica più puntuale e precisa delle teorie. Con gli strumenti tradizionali della scienza, una teoria può essere verificata traendo da essa delle predizioni e verificando queste predizioni.Le simulazioni si inseriscono a mezza strada tra teorie e dati empirici della realtà. Una simulazione permette di verificare se le predizioni che lo scienziato trae dalla sua teoria discendono effettivamente dalla teoria oppure no. Lo scienziato identifica meccanismi e fattori che a suo avviso portano (a parità di altre condizioni) all’emergere di un fenomeno (ad esempio la nascita di una città di una civiltà scomparsa). Se la teoria rimane, come avviene tradizionalmente, una formulazione puramente teorica e qualitativa non c’è modo di verificare se effettivamente i meccanismi, e i fattori indicati dallo scienziato portino alla comparsa dei fenomeni (nel caso in esempio la città).Al contrario una simulazione determina una serie di effetti, risultati misurabili, che possono essere facilmente verificati confrontandoli con i dati empirici (siano essi attuali o storici).
Il terzo vantaggio delle simulazioni è che costituiscono un laboratorio sperimentale. Quando la teoria dello scienziato è formulata come un modello di una simulazione, si può verificare se effettivamente, sotto l’azione di determinati meccanismi, processi e fattori postulati dallo scienziato (e incorporati nel programma)emergono i fenomeni attesi.Se una teoria, espressa come una simulazione, non produce i risultati aspettati, è possibile variare il peso delle variabili oppure cambiare le variabili stesse per cercare di ottenere i risultati attesi. In pratica si sta cambiando la teoria realizzando uno scambio virtuoso tra definizione della teoria e dati empirici.
Infine le simulazioni,così come avviene per gli esperimenti di laboratorio,possono mettere il ricercatore di fronte a fatti empirici (effetti simulati) non previsti. Una simulazione non ci permette soltanto di scoprire se certe conseguenze discendono effettivamente dalle teorie formulate, ma anche di scoprire conseguenze ed effetti che non erano state previste.
Il quarto vantaggio delle simulazioni digitali è che permettono di simulare tutto. Anche nelle scienze della natura il laboratorio sperimentale può avere limiti di utilità, limiti tanto più evidenti quando la componente umana (grammaticale e non deterministica) è parte fondante del sistema oggetto dell’indagine.In genere è possibile studiare in laboratorio i fenomeni che costituiscono “sistemi semplici”, cioè effetti lineari di poche variabili, mentre non è affatto semplice studiare “sistemi complessi”, cioè fenomeni influenzati da moltissime variabili e con relazioni non lineari.
In una simulazione si possono simulare un numero enorme di elementi, ciascuno con le sue caratteristiche, stabilendo “regole di interazione” locali tra entità al fine di osservare anche gli effetti globali di queste interazioni.
Le scienze della natura riescono a studiare efficacemente in laboratorio processi elementari che sono alla base di molti fenomeni naturali ma per studiare fenomeni naturali complessi (la storia del cosmo, il funzionamento degli oceani, il sistema meteorologico, il risultato dell’azione di 100 miliardi di neuroni in un sistema nervoso umano, un sistema economico, etc.) il laboratorio tradizionale è scarsamente utile. Servono le simulazioni. In tal senso possiamo considerare “sistemi complessi” quasi tutti i fenomeni di cui si occupano le scienze dell’uomo.
In un laboratorio, come pure con l’osservazione sul campo, non possono essere studiati entità troppo grandi o fenomeni che durano troppo nel tempo o che, peggio, sono avvenuti in passato e ora non esistono più. Le simulazioni possono essere usate per studiare sistemi che non possono essere studiati nel laboratorio sperimentale o con l’osservazione sul campo. Inoltre è impossibile simulare fenomeni e sistemi ipotetici che ancora non si sono verificati o che, essendo al loro inizio, non hanno prodotto effetti significativi.
Le simulazioni quindi tendono ad avere una verifica a due livelli:il primo è quello in cui si verifica se la teoria incorporata nel modello della simulazione produce effettivamente i risultati previsti (verifica della coerenza interna della teoria); il secondo livello è la verifica empirica ovvero se la simulazione riesce a riprodurre dati empirici noti e se riesce a fare predizioni su fatti empirici ancora non noti.
Rappresentazione
Una simulazione è costituita da quell’insieme di elementi che permettono ad un utente (o a molti utenti contemporaneamente) di sperimentare gli effetti di decisioni prese operando su di un modello interattivo.
Il metodo delle simulazioni digitali dispiega tutte le sue grandi potenzialità quando riproduce i fenomeni non riassumendoli nella forma simbolica di formule, tabelle o grafici, ma facendo vedere, alla lettera, i fenomeni risultanti dalla simulazione.
Grazie all’output di una simulazione digitale (ossia tramite le sue rappresentazioni grafiche) si può “vedere” molto di più della realtà di quanto si possa fare osservando direttamente la realtà stessa. Di fatto sussiste lo stesso rapporto che c’è tra una mappa e il territorio. La mappa non è il territorio ma aiuta a comprenderlo.
Grazie alle simulazioni si può sviluppare una comprensione olistica e intuitiva (perché senso-motoria e non simbolica) della realtà che finora era preclusa. Pertanto le simulazioni non sono solo un potente strumento di indagine ma anche un eccezionale strumento di divulgazione, informazione, formazione, previsione.
La simulazione al computer aumenta all’infinito le potenzialità connesse all’impiego di modelli interattivi:non c’è più bisogno di costruire fisicamente i “componenti del modello”, ammesso che fosse possibile, ora li “simulo” al computer.
Le simulazioni digitali sono di fatto una grande rivoluzione potata dal computer (che del resto è una macchina che a sua volta emula e simula macchine preesistenti) ma ancora non completamente capita e tantomeno impiegata.
L’interesse per la gamification, di cui le simulazioni fanno parte a pieno titolo, potrebbe aiutare a svilupparne il potenziale in molti campi: dalla formazione alla ricerca, dalla divulgazione al supporto alle decisioni in ambito politico, economico, sociale e aziendale.
Un programma di simulazione, se ben progettato, non richiede inoltre una fase di apprendimento per essere utilizzato perché basandosi su di una dinamica eminentemente interattiva (il sistema simulazione risponde in base alle azioni e alle scelte dell’utente) permette di sperimentare liberamente, in ambiente protetto, i rapporti causa-effetto e quindi, in prima istanza, di capire come funziona il sistema stesso.Tale dinamica costituisce infatti la base dell’apprendimento esperienziale.
In tal senso le simulazioni digitali non solo uno strumento di indagine, previsione, verifica e divulgazione ma anche un potente sistema di apprendimento basato sull’esperienza diretta.
Certo quanto detto fin ora andrebbe riconsiderato alla luce della “teoria del caos” in particolare per tutti quei sistemi che tradotti in modello esibiscono una sensibilità esponenziale rispetto alle condizioni iniziali. Ma questo è un discorso che approfondiremo in un prossimo articolo.