La matematica potrebbe sembrare un improbabile alleato per la ricerca sulla giustizia sociale. Ma applicare il rigore del campo si sta rivelando un approccio promettente per identificare, e talvolta anche implementare, ottime soluzioni ai problemi sociali. Se ne parla in questo saggio di approfondimento, comparso su Nature, dal titolo “Can mathematicians help to solve social-justice problems?” del quale di seguito trovate una rielaborazione e parziale traduzione. 

La matematica applicata Carrie Diaz Eaton del Bates College di Lewiston nel Maine, ha collaborato con il Woonasquatucket River Watershed Council su progetti incentrati sulla conservazione dell’ambiente locale del bacino idrografico del fiume e sul rafforzamento delle risorse ambientali delle comunità circostanti che spesso si trovano in condizioni di forte svantaggio.
La forma mentis del matematico, unita alle sua capacità di visualizzazione e di analisi dei dati, hanno permesso ai matematici, per esempio, di capire che una delle necessità principali era creare una migliore connessione tra la poplazione locale e le risorse della comunità. In uno dei progetti su cui hanno lavorato, per esempio, Diaz Eaton e i colleghi hanno creato un sondaggio che aiutasse i membri della comunità a scegliere la giusta opzione di assistenza sanitaria, a seconda della natura della loro patologia, dello status di immigrazione e della copertura assicurativa sanitaria. “Una delle caratteristiche dei matematici è la capacità logica e la messa in discussione delle ipotesi. Questi sondaggi/quiz erano un esempio di logica in campo”, spiega Diaz Eaton, dato che si era costruita una mappa decisionale logica dei vari casi di cui bisognava seguire le varie ramificazioni possibili.
Progetti in cui le persone vengono aiutate ad accedere alle risorse di cui hanno bisogno dimostra che la matematica può concorrere a raggiungere la giustizia sociale, e accende il faro sulla possibilità che la promozione dell’uguaglianza sociale possa avvantaggiarsi di competenze tecniche che possono provenire anche dai matematici, che quindi possono usare le proprie attitudini anche in campi diversi dall’esplorazione di nuovi orizzonti nella matematica pura.

La raccolta e l’analisi dei dati possono avere diversi campi di applicazione, dallo studio degli arresti stradali ai piani vaccinali. Il lavoro di epidemiologia matematica di Omayra Ortega della Sonoma State University di Rohnert park, California, per esempio, ha esaminato quali fattori influenzano l’adozione del vaccino nelle diverse comunità. Il suo gruppo, tra le altre cose, ha scoperto che un programma nazionale di vaccino contro il rotavirus in Egitto potrebbe ridurre in cinque anni il carico di malattie in modo tale che il risparmio sui costi compenserebbe il 76% dei costi del vaccino. “La mia scelta dell’epidemiologia matematica è nata anche dal mio amore per la giustizia sociale”, spiega Ortega. Gli epidemiologi matematici applicano la matematica per studiare la comparsa delle malattie in popolazioni specifiche e per comprendere come mitigarne la diffusione. Quando a Ortega fu proposto di studiare l’adozione di un nuovo vaccino contro il rotavirus a metà degli anni 2000, lei ne rimase affascinata.

Lily Khadjavi della Loyola Marymount University di Los Angeles, circa 15 anni fa, si è invece imbattuta in un insieme di dati molto particolare mentre era alla ricerca di dai che potessero incuriosire e stimolare i suoi studenti di statistica: i dati sui controlli stradali del Dipartimento di Polizia di Los Angeles.
A quel tempo, ogni volta che gli agenti di polizia di Los Angeles fermavano i pedoni o gli automobilisti, dovevano riportare i dati di questo controllo, che includevano “la razza o l’etnia percepita della persona fermata” spiega Khadjavi.
Quando gli studenti hanno analizzato i dati, i risultati sono stati molto interessanti. “È stata la prima volta che ho sentito gli studenti eseguire un calcolo in modo assolutamente corretto e poi sussultare in modo udibile davanti ai risultati”, continua. I dati hanno mostrato che un fermo di polizia su 5 o 6 di conducenti di sesso maschile di colore ha portato a una perquisizione del veicolo, un tasso che era più del triplo della media nazionale, che era circa un arresto su 20 per conducenti di qualsiasi razza o etnia.
La sua decisione di studiare questi dati è stata cruciale nella carriera di Khadjavi, portando a una pubblicazione chiave e ad anni di esperienza nello sviluppo di competenze nell’uso della matematica per studiare la profilazione razziale e le pratiche della polizia. Attualmente, Khadjavi fa parte del comitato consultivo sull’identità razziale e sulla profilazione della California, che fornisce raccomandazioni politiche alle agenzie statali e locali su come eliminare la profilazione razziale nelle forze dell’ordine. Nel 2023, le è stato assegnato il primo Mary & Alfie Gray Award for Social Justice dell’Association for Women in Mathematics, dal nome di una coppia di matematici che ha sostenuto i diritti umani e l’equità in matematica e governo.

E questo non è l’unico caso notevole di collaborazione dei matematici con la polizia.
Tian An Wong è un matematico dell’Università del Michigan-Dearborn che si è formato in teoria dei numeri e teoria delle rappresentazioni. Nel 2020, nel pieno delle proteste contro il razzismo di sistema seguite all’omicidio di George Floyd, ha sviluppato una tecnica di “polizia predittiva” che Wong descrive come “l’uso di record di crimini storici e altri dati per prevedere dove si verificheranno i crimini futuri e per allocare le risorse di polizia sulla base di tali previsioni”. Inoltre, utilizzando altre nozioni statistiche, Wong e colleghi stanno valutando l’efficacia di una tecnologia per localizza automaticamente gli spari tramite il suono, utilizzata in alcune zone di Detroit, Michigan, e rispetto alla quale membri e organizzazioni locali hanno sollevato preoccupazioni sui suoi costi milionari e sul fatto che questa metodologia di sorveglianza sorveglianza faccia effettivamente la differenza nella sicurezza pubblica.

Michael Small è un matematico applicato e direttore del Data Institute presso l’Università dell’Australia Occidentale di Perth. Per gran parte della sua carriera, Small ha concentrato i suoi studi sul comportamento dei sistemi complessi e sulla teoria dei sistemi dinamici che affronta problemi fisici e meccanici.
La sua linea di ricerca è radicalmente cambiato dopo l’incontro con un ex rettore dell’Università in cui gli venne proposto di incontrare un gruppo di psichiatri e psicologi per discutere le loro ricerche sulla salute mentale e il suicidio nei giovani. Dopo aver considerato il potenziale impatto sociale di una migliore comprensione delle cause e dei rischi di suicidio tra gli adolescenti e i bambini più piccoli, e aver riflettuto su come il problema si integrasse bene con la sua ricerca sui sistemi complessi e sulle “dinamiche non lineari”, Small ha accettato di collaborare con il gruppo. Il progetto lo ha “costretto” a guardare oltre i numeri. Per le famiglie, i ragazzi sono molto più di un dato. “Se entro nella stanza [dei professionisti della salute mentale] solo per parlare di matematica, matematica, matematica e di come sia utile perché possiamo dimostrare questo teorema davvero interessante, allora sono sicuro che sarò respinto”, racconta Small. Invece, aggiunge, è importante essere aperti a intuizioni e potenziali soluzioni provenienti da altri campi, “ascoltare prima di parlare può fare molto”. Oltre a questo progetto sulla comprensione del rischio suicidio tra i giovani, la mentalità collaborativa di Small lo ha portato ad altri lavori nell’ambito della salute mentale, come il progetto Transforming Indigenous Mental Health and Wellbeing, che mira a stabilire un supporto di salute mentale culturalmente sensibile per gli indigeni australiani.

Sebbene l’utilità di ricerche matematiche di questo tipo sia indubbia, nel campo scientifico la propria carriera può incontrare non pochi ostacoli. “Può essere molto difficile ottenere la pubblicazione di [questo tipo di] risultati”, spiega Small. Sebbene la sua università sostenga e incoraggi la sua ricerca sulla salute mentale, la maggior parte delle sue pubblicazioni sono legate alla sua ricerca matematica standard. In questo senso, il matematico denuncia la “necessità di equilibrio” tra le due linee di ricerca, perché la scarsità di pubblicazioni può essere un ostacolo alla carriera.