Alla data del 17 luglio 2020, l'app di contact tracing ‘Immuni’ è stata scaricata 4.355.484 volte. In assoluto è un ottimo risultato: in Europa solo la Germania ha fatto meglio (14 milioni di download). Se si escludono i paesi che hanno reso obbligatoria l’app di contact tracing, l’Italia è al quarto posto al mondo per numero di download. Al tempo stesso, da un punto di vista epidemiologico, per un effetto davvero incisivo occorre una diffusione ben più elevata. Quale il livello minimo cui puntare? Il più elevato possibile, ma non mi sentirete citare un ben precisa percentuale. La ragione è che l’ossessione della soglia minima da raggiungere su scala nazionale ci sta portando ad affrontare il problema da una prospettiva sbagliata. Un po' di pazienza e capirete a cosa mi riferisco. Anzitutto, occorre mettersi un po' di più nei panni dell’utente a cui si chiede di installare l’app. I cittadini italiani possono essere raggruppati come segue in tre principali classi di “utente tipo”, rispetto a come ci si pone nei confronti del progetto Immuni:

“Tipo A: i Generosi”: chi scarica l’app per il bene collettivo

Il primo gruppo – qui chiamato Tipo ‘A’ – è composto da chi scarica l’app sostanzialmente per senso civico, per il bene collettivo, perché crede nella mission del progetto Immuni. Sono persone che non si fanno troppe domande prima di scaricare l’app. A loro interessa poco se l’hanno scaricata in tanti o in pochi, a quanti download si è arrivati. Al più, si informano e/o attendono quella ‘spintina’ data dalla costruzione di un senso di fiducia e autorevolezza attorno all'applicazione. Si sono preoccupati per i dati, per la privacy e per la sicurezza naturalmente, ma una volta appurato che era tutto ok non hanno più avuto dubbi. È presumibile che la maggioranza dei download ad oggi facciano riferimento a questa categoria.

Si tratta di cittadini che hanno chiaro il fatto che si possono avere risultati a qualsiasi livello di adozione. Le prime notifiche di Immuni hanno avuto luogo in Abruzzo: non stupisce visto che questa regione è una delle prime quattro ad aver sperimentato l’app e dove stimiamo una percentuale di diffusione pari al 15.4%, quindi superiore alla media nazionale (oggi al 7.2%). In totale, grazie ad Immuni 23 cittadini italiani sono venuti a conoscenza del rischio cui sono stati sottoposti e hanno potuto agevolare l’azione di contenimento rispetto all’insorgenza di ulteriori focolai. Troppo poco per ora? Conta poco per l’utente A, il quale pensa: “Se posso salvare anche una sola vita con un semplice gesto, perché non farlo”.

Su questa classe di utenti è molto efficace una comunicazione top-down: messaggi di endorsement sull’app da parte delle istituzioni, parere di esperti o personaggi influenti, chiarezza su funzionamento e protocolli connessi al sistema di contact tracing, etc.

“Tipo B: i Dubbiosi”: chi è frenato da preconcetti

Vi è poi un secondo gruppo che, viceversa, è contrario all'app per partito preso. Non importa quale argomentazione portate a supporto della bontà dell’iniziativa: avrà sempre da ridire su livelli di privacy, oppure vi dirà che non si fida di chi gestisce l’operazione, evidenzierà problemi tecnici irrisolvibili, e così via. Si può lavorare anche su questa fascia di utenza, ma con estrema fatica, a costi elevati, avendo molta pazienza. Inoltre, ad investimenti crescenti: ogni nuovo utente di tipo B da “convertire” implicherà un po' più di fatica del precedente.

“Tipo C: i Razionali”: chi scarica l'appsolo se percepisce un’utilità individuale

Infine, vi è un terzo gruppo che a priori non è né a favore né contro. Semplicemente – consciamente o inconsciamente – fa una propria valutazione circa l’utilità percepita: se l’esito è positivo scarica l’app Immuni, diversamente la ignora. Fine della questione. In questo caso è fondamentale tener presente che Immuni è un servizio soggetto al cosiddetto ‘network effect’: la sua utilità è proporzionale al numero di utenti in circolazione. In tal senso, è molto simile a digital platforms come Facebook, Airbnb, Uber o la più recente Tik Tok. Decine di studi confermano che in tali condizioni questo terzo tipo di utente C è quello più frequente, risultando così cruciale nel determinare il successo o il fallimento del progetto.

Il punto è che questo utente percepisce utilità individuale solo se a conoscenza del fatto che nella cerchia di di contatti vi è un’elevata percentuale di persone che utilizza il servizio. Pertanto, la diffusione di Immuni deve auspicabilmente essere più elevata possibile non solo per questioni epidemiologiche, ma anche in virtù del fatto che là fuori vi è un'elevata percentuale di persone che non la scaricherà mai finché non si renderà conto che l’hanno fatto gran parte dei propri parenti, amici e colleghi. Si tratta del cosiddetto “The Chicken ‘N The Egg problem”: la quota più rilevante della popolazione adotta una nuova tecnologia solo se molto diffusa, ma se tutti aspettano che ciò avvenga la stessa non diventerà mai molto diffusa. Questo paradosso è alla base del fallimento di numerose web platform.

Il professore Stefano Denicolai
in foto: Il professore Stefano Denicolai

Combinare iniziative ‘top-down’ con strategie focalizzate 

Ci sono buone ragioni per ritenere che gran parte dei “Generosi” (Tipo A) abbia già scaricato l'app: è un tipo di utenza che non attende molto. Al tempo stesso, convincere i “Dubbiosi” (Tipo B) sta diventando ogni giorno più sfidante. Resta da lavorare sul terzo bacino, peraltro quello più ampio e fin qui inesplorato: i “Razionali” (Tipo C), quelli che scaricano solo se percepiscono un’utilità individuale, la quale a sua volta è proporzionale al numero di persone che hanno già installato l’app.

Tuttavia, come sopra accennato, a questi utenti non importa più di tanto se Immuni è stata scaricata da 4,3 milioni di italiani. La vera domanda è: quanti hanno Immuni fra i propri parenti ed amici? Quanti fra i colleghi al lavoro? Per gli studenti, quanti nella propria scuola/università? Il dato relativo all’intero territorio italiano è fuorviante e ha un qualche interesse unicamente poiché il modello di privacy attorno ad Immuni non ci concede altro.

Per fare leva su queste dinamiche occorre implementare strategie di diffusione molto focalizzate, partendo da piccole community. Un passaggio centrale del nostro articolo su Harvard Business Review afferma che “la migliore strategia di lancio è spesso controintuitiva. Invece di lanciare l'app indiscriminatamente verso tutti, è meglio partire con un approccio molto mirato: si sceglie come target una piccola comunità, ci si assicura un'ampia adozione su base locale, si da visibilità a tale risultato, così da costruire massa critica e scalare gradualmente”. Ad esempio, si può partire da una classe universitaria, per poi passare all’intero corso di laurea, poi all’intera Università.

Una conferma indiretta di questi meccanismi è fornita dai dati riportati in figura 1, dove si nota come il livello di adozione sia tendenzialmente più alto nelle nazioni con meno abitanti. Più uno Stato è grande e più si rischia una dispersione che non favorisce l’emergere di contesti locali ad elevata diffusione dell’app.

Diffusione delle app di Contact Tracing e dimensione di una nazione in quanto a numero di abitanti.
in foto: Diffusione delle app di Contact Tracing e dimensione di una nazione in quanto a numero di abitanti.

Non va dimenticata una questione alquanto delicata. Così come è vero che le app di contact tracing condividono con le digital platform il fatto di essere soggette a ‘network effect’, se ne differenziano per la scarsità di informazioni pubbliche. Su Facebook o Instagram è facile scoprire se i propri amici sono presenti o meno, mentre nel caso di Immuni ciò è impossibile. Il che complica in modo clamoroso il lavoro di chi deve promuovere questa app. Sarebbe estremamente importante ideare un qualche stratagemma per far sì che le persone abbiano accortezza del livello di diffusione di Immuni fra le persone che si frequentano. Non “chi” ha scaricato l’app: semplicemente il livello di diffusione nei contesti che si frequentano.

Scalare al 71% in sette giorni: l’esperimento dell’Università di Pavia

Al fine di verificare con dati oggettivi la fondatezza o meno di queste ipotesi, all’Università di Pavia abbiamo organizzato il seguente esperimento. Fra gli studenti di un unico dipartimento – e che quindi condividono aule e spazi comuni – abbiamo somministrato un questionario confidenziale con, fra l’altro, una domanda su Immuni che consentiva tre possibili risposte:

Ho già scaricato la app Immuni; Non mi interessa scaricarla/Non posso scaricarla; Non l’ho ancora scaricata, ma sarei ben disposto a farlo se sapessi che nel nostro Dipartimento la diffusione fosse pari ad almeno il 70% (quale opzione pensata per testare il modello strategico sopra descritto). Il campione è composto da 761 studenti su un totale di 2.692 iscritti ai 7 corsi di laurea (4 triennali  e 3 magistrali) erogati dal Dipartimento oggetto dello studio.

I risultati sono estremamente interessanti (vedi tab.1). In primo luogo, la diffusione di Immuni fra gli studenti di economia dell’Università di Pavia è stimabile al 23.5%, ossia ben più elevata rispetto alla media nazionale. Ciò potrebbe dipendere da una fascia di età di per sé più propensa della media ad adottare nuove tecnologie, nonché sensibile ai temi di sicurezza socio-sanitaria per via del proprio status di studente. Tuttavia, è pure possibile che l’iniziativa stessa abbia stimolato alcuni studenti a scaricare l’app.

Risultati di uno studio esplorativo (Università di Pavia)
in foto: Risultati di uno studio esplorativo (Università di Pavia)

Il dato più interessante riguarda il fatto che circa uno studente su due (47.4%) ha dichiarato di non aver scaricato l’app, ma di essere disposto a farlo se sapesse che nelle aule che frequenta la diffusione fosse uguale o superiore al 70%. E’ un risultato eclatante in quanto spinge il livello potenziale di adozione – qui denominiamo “diffusione scalata” – fino al 71% (somma tra A e B, vedi tabella 1). Un livello che può divenire reale comunicando questi risultati agli studenti: chi ha scelto l’opzione C dovrebbe a questo punto dar corso a quanto dichiarato. Enfatizzando un po’, grazie a questa semplice iniziativa si è passati in 7 giorni dal 23.5% al 71.0% di diffusione: siamo forse in presenza delle ‘aule più sicure d’Italia’.

Il dettaglio dei risultati offre altre utili indicazioni. La percentuale di “diffusione scalata” sale dal 71,0 al 74.2% fra chi ha dichiarato di frequentare regolarmente il bar di facoltà. Abbiamo utilizzato questa domanda quale proxy per isolare gli studenti che più di altri vivono gli spazi universitari. Il fatto che questi mostrino una predisposizione maggiore è un’ulteriore conferma circa la bontà dei ragionamenti qui proposti.

Infine, la tabella 1 riporta il dettaglio dei risultati per ciascuno dei sette corsi di laurea del dipartimento (T1-3; M1-4). Fra i corsi triennali frequentati da molti studenti (in media 619 per ciascuno) i risultati sono simili, mentre fra quelli magistrali, che hanno molti meno iscritti (in media 208 studenti) le differenze sono statisticamente significative: da un minimo di adozione scalata del 62% nel corso M4, fino all’81.2% del corso qui indicato come M2. La ragione è chiara: se la community è relativamente piccola, conta di più l’opinione degli altri e ha più efficacia il passaparola. Il modello strategico sopra proposto trova l’ennesima riprova.

Il Re è nudo: Immuni necessita di un (piccolo) restyling 

È giunto il momento di avviare una “Fase 2” anche per Immuni. In assenza di una svolta esogena – come una seconda grande ondata del virus – i 4,3 milioni di download potrebbero essere un risultato non lontano dal massimo ottenibile dalla sola strategia top-down, la quale è efficace prevalentemente sui “Generosi” (Tipo A). Infatti, è vero in Italia vivono 60,3 milioni di persone, il che significa una diffusione pari al 7,2% della popolazione; tuttavia, il numero massimo di downloads possibile è pari a circa 36,5 milioni (Fonte: Digita4good, Università di Pavia). Il che significa siamo in realtà a circa il 12% del mercato potenziale. Facendo le debite proporzioni rispetto ai dati dell’esperimento sopra citato (tenuto conto delle differenze del caso), la quota di “G è probabilmente non lontana da saturazione.

Considerando che puntare troppo sui “Dubbiosi” (Tipo B) è sempre più costoso e rischioso, ora è opportuno concentrarsi sui “Razionali” (Tipo C), ovvero chi scarica solo se percepisce utilità individuale. Serve una strategia focalizzata come quella sopra descritta, da accoppiare sempre con iniziative “top down” (messaggi istituzionali, campagne di comunicazione volte a fugare dubbi e smentire fake news, etc.), assolutamente fondamentali per creare fiducia ed autorevolezza attorno al progetto (senza di ciò, crolla qualsiasi altra considerazione).

Va dato atto al team Immuni di aver già iniziato a muoversi in questa direzione. Tuttavia, il percorso diventa dannatamente difficile senza disporre di dati pubblici ufficiali circa il livello di adozione in singoli contesti locali. Serve il coraggio di ammettere che è ora di aggiustare qualcosa nel design e nel modello di privacy di Immuni. Solo un folle potrebbe sperare che in un progetto così complesso basti accontentarsi della prima versione del modello (software + modello di privacy + protocollo socio-sanitario + strategia di implementazione).

Conclusioni: il gatto di Schrödinger ha scaricato Immuni (forse)

Il gatto di Schrödinger è un metafora usata in fisica per descrivere una bizzarra proprietà della meccanica quantistica secondo cui due realtà alternative sono vere entrambe finché qualcuno non le osserva. Come un gatto dentro ad un scatola che è contemporaneamente vivo e morto finché non la scatola stessa non viene aperta.

La app Immuni è intrappolata nello stesso paradosso. Non credete a chi vi dice che è un flop oppure un successo: è contemporaneamente entrambi. In quei condomini o in quei bar di paese dove ha raggiunto il 70% di diffusione, o più – potete scommettere i calzini che da qualche parte del Belpaese questo scenario è già oggi realtà – Immuni sta già silentemente proteggendo diversi cittadini italiani. Peccato che questi ultimi ne siano inconsapevoli. Non lo sanno perché senza aprire la scatola dei dati sulla diffusione su base locale, ciascuno di noi non ha gli elementi per capire se Immuni sia utile o meno. Chiunque può dire quel che vuole e, nei fatti, han tutti ragione e tutti torto.

In fase di progettazione la scommessa di Immuni è stata la seguente: puntiamo su massimi livelli di privacy, generiamo solo il minimo di dati strettamente essenziali (peraltro in linea con i dettami GDPR), cerchiamo di eccellere da questo punto di vista: i cittadini ci premieranno. Credo avrei fatto lo stesso, specie in un contesto difficile come quello italiano.

Tuttavia, ora serve avere il coraggio di ritoccare il design dell’app e il relativo modello di privacy, per trovare un modo ‘smart’ di comunicare livelli di adozione su base locale senza ledere i diritti di nessuno. Non mi si dica che è “impossibile”: non posso credere che di fronte ad un’emergenza socio-sanitaria così grave non esista alcun modo per implementare in sicurezza un aggiustamento – tutto sommato piccolo – che non altererebbe in alcun modo la tutela della privacy. Specie considerando gli enormi benefici cui porterebbe.

Il gatto Immuni è contemporaneamente vivo e morto: aggiustiamo la scatola dei dati e salviamolo. Sbagliare di fronte ad un’emergenza sanitaria senza precedenti è umano. Ora però con le app di contact tracing si può disporre di uno strumento straordinario per farci trovare pronti rispetto ad eventuali nuove ondate, ma solo facendo le cose come si deve.

L'articolo è frutto del lavoro con il team ‘Digita4good', in particolare con Chiara Farronato (Harvard Business School) e Marcin Bartosiak (Univ. Pavia). Un ringraziamento particolare anche a Giulia Gatteschi

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