Due rapinatori e il succo di limone
Il 6 gennaio 1995 McArthur Wheeler e Clifton Earl Johnson rapinarono due banche nell’area di Pittsburgh. Invece di usare una normale maschera, si erano cosparsi il volto di succo di limone. Secondo il racconto, pensavano così di diventare invisibili alle telecamere di sorveglianza: in fondo, il succo di limone si può usare come inchiostro invisibile.
Wheeler avrebbe persino messo alla prova l’idea con una macchina fotografica Polaroid. In una fotografia il suo volto non risultava visibile e, a quanto pare, lo interpretò come una conferma della teoria. Non considerò sufficientemente che la fotografia potesse essere riuscita male per motivi del tutto diversi.
Johnson fu arrestato pochi giorni dopo le rapine. Wheeler venne catturato soltanto in aprile, dopo la trasmissione televisiva delle immagini registrate dalle telecamere. La vicenda suggerì allo psicologo David Dunning una domanda: è possibile che la mancanza di una competenza ci impedisca anche di riconoscere tale mancanza in noi stessi?
Insieme a Justin Kruger, Dunning studiò la questione. Nel 1999 i due pubblicarono Unskilled and Unaware of It, il lavoro che sarebbe diventato famoso per l’effetto Dunning-Kruger.
Una breve osservazione sulla lettura critica degli studi scientifici: nell’aneddoto iniziale Kruger e Dunning menzionano Wheeler, ma non Johnson. Scrivono inoltre che Wheeler fu arrestato «later that night» («più tardi quella notte»). Poiché subito prima si raccontano le rapine, è facile intendere che l’arresto sia avvenuto quella stessa notte. In realtà tra le rapine di gennaio e l’arresto di aprile trascorsero più di tre mesi. La notizia dell’arresto poco dopo la trasmissione televisiva riguarda il telegiornale di aprile. Questa cronologia fuorviante non invalida gli esperimenti, ma ricorda che anche gli episodi introduttivi degli articoli scientifici meritano una verifica.
Che cos’è l’effetto Dunning-Kruger?
Il termine indica uno schema osservato in cui le persone con capacità limitate in un certo ambito tendono talvolta a sopravvalutare notevolmente le proprie prestazioni. Secondo la spiegazione originaria di Kruger e Dunning, può mancare loro proprio la competenza necessaria per riconoscere in modo attendibile i propri errori.
Chi non sa riconoscere una buona soluzione può avere difficoltà anche a individuare i difetti della propria.
Entra qui in gioco la metacognizione: la capacità di valutare il proprio pensiero, le proprie conoscenze e abilità. Saper svolgere correttamente un compito e saper giudicare se lo si è svolto correttamente sono capacità collegate, ma distinte.
Non è un giudizio sul valore o sull’intelligenza delle persone. Non significa neppure che ogni principiante sia troppo sicuro di sé. I ricercatori esaminarono uno schema statistico relativo a gruppi di partecipanti.
I quattro studi di Kruger e Dunning
I ricercatori condussero quattro studi con studenti della Cornell University. I partecipanti svolgevano alcuni compiti e dovevano stimare quanto fossero andati bene rispetto agli altri.
Umorismo
Nel primo studio i partecipanti valutavano delle battute. I loro giudizi venivano confrontati con quelli di comici professionisti. Chi si discostava maggiormente da questo riferimento tendeva a sopravvalutare la propria capacità di valutare l’umorismo.
Ragionamento logico
Il secondo studio riguardava il ragionamento logico. Anche qui chi otteneva i risultati peggiori sopravvalutava nettamente la propria posizione relativa nel gruppo.
Grammatica
Nel terzo studio i partecipanti risolvevano esercizi di grammatica. I ricercatori esaminarono anche se fossero in grado di giudicare le risposte altrui e di usare queste informazioni per rivalutare il proprio lavoro. La discrepanza fra prestazione e autovalutazione era particolarmente pronunciata tra chi otteneva i punteggi più bassi.
Formazione e consapevolezza di sé
Il quarto studio tornava sul ragionamento logico. Dopo un test, un gruppo selezionato casualmente seguiva una breve formazione, mentre il gruppo di controllo svolgeva un’attività diversa. Successivamente i partecipanti tornavano sulle domande a cui avevano già risposto e rivalutavano la prestazione iniziale. I partecipanti meno preparati che avevano ricevuto la formazione divennero molto più capaci di distinguere le proprie risposte corrette da quelle errate e di valutare in modo più realistico la prova precedente. Lo studio esaminava dunque la migliore valutazione delle risposte già fornite, non i risultati di un nuovo test dopo la formazione.
Il 12° e il 62° percentile
L’articolo originale riporta un dato particolarmente significativo: i partecipanti appartenenti al quarto meno performante si collocavano in media al 12° percentile, ma stimavano la propria posizione relativa intorno al 62° percentile.
Il 12° percentile significa aver fatto meglio di circa il 12% del gruppo di confronto. Stimarsi al 62° percentile significa invece credere di aver fatto meglio di circa il 62% del gruppo. Questi partecipanti si consideravano dunque leggermente sopra la media, pur appartenendo al quarto con i risultati peggiori.
Nemmeno i partecipanti più preparati erano sempre precisi: a volte sottostimavano la propria posizione relativa. I dati mostrano innanzitutto una distanza tra prestazione effettiva e autovalutazione; stabilire la causa di tale distanza è una questione scientifica distinta.
La famosa curva del «Mount Stupid» non è un grafico originale
Forse conosci il disegno in cui una curva sale ripidamente fino al «Mount Stupid», precipita nella «Valley of Despair» («valle della disperazione») e poi risale gradualmente. L’asse orizzontale rappresenta conoscenza o esperienza, quello verticale la fiducia in sé stessi.
Per quanto sia memorabile, questa curva non proviene dallo studio originale. Kruger e Dunning non seguirono per anni l’evoluzione della fiducia di una singola persona durante l’apprendimento. Confrontarono invece prestazioni e autovalutazioni di persone diverse; per esempio, la figura 1 a pagina 1124 dell’articolo originale mostra i risultati dei quattro gruppi di prestazione nel test sull’umorismo. Da un confronto trasversale non si può ricavare automaticamente una curva temporale universale di apprendimento.
La curva popolare può illustrare una possibile esperienza personale, ma non descrive un andamento della fiducia dimostrato sperimentalmente. Che proprio in questo ambito si sia diffuso un grafico senza una corrispondente base empirica è di per sé un invito al pensiero critico.
Un esempio dai miei corsi di Python
Chi inizia a studiare Python impara presto a usare variabili, cicli e funzioni. Sono progressi autentici. La programmazione può sembrare improvvisamente piuttosto semplice. Solo più tardi si incontrano ricorsione, generatori, concorrenza, architettura del software, test e molti altri argomenti.
La percezione soggettiva delle proprie capacità può allora diminuire temporaneamente anche se le competenze effettive migliorano. Si comprende semplicemente meglio quanto sia vasto il campo. È un possibile percorso di apprendimento, non una prova che tutti attraversino necessariamente la stessa curva fatta di picchi e valli.
Politica e illusione di comprendere
I problemi politici possono sembrare sorprendentemente facili se consideriamo soltanto una causa o una soluzione. Ridurre le imposte, eliminare un ufficio, introdurre una tecnologia: proposte del genere possono costituire parte della soluzione. I loro effetti dipendono però da interazioni, condizioni e obiettivi in conflitto.
Qui è utile il concetto affine di illusione della profondità esplicativa (Illusion of Explanatory Depth). Spesso crediamo di comprendere bene un fenomeno finché non ci viene chiesto di spiegare concretamente come funziona.
Nel 2013 Fernbach e colleghi riferirono che questo tipo di spiegazione rendeva talvolta più moderate le posizioni politiche. Una successiva replica preregistrata di Crawford e Ruscio (2021) riscontrò anch’essa una maggiore consapevolezza delle lacune, ma non una moderazione politica affidabile. La distinzione è istruttiva: accorgersi dei limiti delle proprie conoscenze non implica necessariamente cambiare opinione.
Una convinzione politica espressa con forza non dimostra quindi né competenza né effetto Dunning-Kruger. Dovremmo valutare argomenti e prove, invece di liquidare gli avversari con etichette psicologiche.
Teorie del complotto e social media
Online possiamo consumare in poche ore quantità enormi di articoli e video. Ma raccogliere molte informazioni non significa automaticamente possedere conoscenze solide. È fondamentale saper valutare la qualità e l’affidabilità delle fonti.
Sui social media un’affermazione categorica può sembrare più autorevole di una spiegazione prudente che esplicita incertezze e limiti. Conta anche il bias di conferma: tendiamo a notare e ad accettare informazioni che si accordano con le nostre convinzioni.
Sarebbe tuttavia sbagliato spiegare il complottismo o la polarizzazione politica esclusivamente con l’effetto Dunning-Kruger. Entrambi dipendono da molteplici fattori individuali e sociali. Un’affermazione va giudicata in base alle prove, non attribuendo un presunto deficit psicologico a chi la formula.
L’effetto Dunning-Kruger è controverso nella ricerca?
Sì: gli studiosi discutono soprattutto l’entità dello schema osservato e le sue possibili cause. Un problema riguarda la struttura statistica dei test. Chi si trova all’estremo inferiore di una scala di prestazione limitata ha poco spazio per sottostimarsi e molto per sopravvalutarsi; all’estremo superiore accade il contrario.
Si aggiunge la regressione verso la media: se due misure non sono perfettamente correlate, i valori estremi di una corrispondono spesso a valori meno estremi dell’altra. Una parte dello schema noto può quindi derivare dalle proprietà statistiche delle misure, senza dover ipotizzare un’incapacità specifica di autovalutazione.
Basandosi su dati relativi all’autovalutazione dell’intelligenza, Gignac e Zajenkowski sostennero nel 2020 che buona parte dello schema poteva essere un artefatto statistico. Nel 2023 Dunkel, Nedelec e van der Linden riesaminarono dati sull’intelligenza e riscontrarono un effetto piccolo, ma statisticamente significativo. La sua entità e i metodi migliori per misurarlo sono tuttora dibattuti.
Occorre inoltre distinguere l’autovalutazione di un’abilità specifica, per esempio la grammatica, da quella dell’intelligenza generale. I risultati di un ambito non possono essere generalizzati automaticamente a tutti gli altri.
Queste critiche non dimostrano che ci valutiamo sempre correttamente. Mostrano invece che dobbiamo separare lo schema osservato dal meccanismo psicologico proposto per spiegarlo. È un principio fondamentale del buon lavoro scientifico.
Perché riconosciamo così volentieri l’effetto negli altri?
L’effetto Dunning-Kruger viene spesso invocato contro avversari politici, esperti autoproclamati o persone con convinzioni insolite. È facile dimenticare che anche noi possiamo sopravvalutare ciò che sappiamo.
Quando considero ovvia una mia opinione, come posso sapere di aver davvero compreso tutti i nessi essenziali? Quali informazioni potrei non aver considerato? Mi accorgerei di un errore nel mio stesso ragionamento?
Non significa che tutte le posizioni siano ugualmente fondate. Significa soltanto applicare alle mie affermazioni gli stessi criteri che applico a quelle altrui. Possono aiutare quattro domande:
- Che cosa so davvero? Quali affermazioni posso dimostrare?
- Come lo so? Quanto sono affidabili le mie fonti?
- So spiegarlo? Capisco i meccanismi al di là degli slogan?
- Che cosa mi farebbe cambiare idea? Quale prova potrebbe indurmi a rivedere la mia convinzione?
Conclusione: sapere e umiltà intellettuale
L’effetto Dunning-Kruger è interessante non perché offra una comoda etichetta per chi giudichiamo incompetente, ma perché ci interroga sulla capacità di riconoscere i limiti delle nostre conoscenze.
Gli esperimenti originali documentano scarti notevoli tra prestazione e autovalutazione. Le critiche successive mostrano perché non dovremmo attribuirli frettolosamente a una sola spiegazione. Persino la rappresentazione popolare dell’effetto dimostra quanto una storia convincente possa mettere in ombra i dati scientifici.
Riconoscere i limiti di ciò che sappiamo è già una forma di conoscenza.
Forse il pensiero critico inizia con una frase molto semplice: «Non lo so». Non come segno di debolezza, ma come disponibilità a correggersi davanti ad argomenti migliori e nuove scoperte.
Fonti scientifiche
- Kruger, J., & Dunning, D. (1999). Unskilled and Unaware of It: How Difficulties in Recognizing One’s Own Incompetence Lead to Inflated Self-Assessments. Journal of Personality and Social Psychology, 77(6), 1121–1134. DOI · Articolo originale (PDF)
- Morris, E. (2010). The Anosognosic's Dilemma (Part 1). The New York Times. Contesto storico
- Gignac, G. E., & Zajenkowski, M. (2020). The Dunning-Kruger Effect Is (Mostly) a Statistical Artefact: Valid Approaches to Testing the Hypothesis with Individual Differences Data. Intelligence, 80, 101449. DOI
- Dunkel, C. S., Nedelec, J., & van der Linden, D. (2023). Reevaluating the Dunning-Kruger Effect: A Response to and Replication of Gignac and Zajenkowski (2020). Intelligence, 96, 101717. DOI
- Fernbach, P. M., et al. (2013). Political Extremism Is Supported by an Illusion of Understanding. Psychological Science, 24(6), 939–946. DOI
- Crawford, J. T., & Ruscio, J. (2021). Asking People to Explain Complex Policies Does Not Increase Political Moderation: Three Preregistered Failures to Closely Replicate Fernbach, Rogers, Fox, and Sloman’s (2013) Findings. Psychological Science, 32(4), 611–621. DOI
Altre riflessioni su temi affini: Il rasoio di Occam e gli altri articoli di Pensiero critico.