Nel mondo della ricerca scientifica, la pubblicazione di un articolo su una rivista come Nature è sinonimo di autorevolezza: significa che il lavoro è già passato attraverso un più rigoroso processo di revisione rispetto alla media degli studi accademici. Tuttavia, proprio la ricerche più ambiziose e più citate sono anche quelle che possono nascondere debolezze metodologiche non immediatamente evidenti. È il caso di uno studio pubblicato il 17 aprile 2024 sulla rivista Nature, intitolato The economic commitment of climate change e promosso dal Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK), poi ritirato il 3 dicembre 2025 perché i dati e la metodologia utilizzati si sono rivelati affetti da errori sostanziali che ne compromettevano i risultati principali. Retraction Watch+1

Le stime iniziali: cifre impressionanti ma fragili

Lo studio, subito diventato molto citato e discusso, aveva stimato che:

• il cambiamento climatico potrebbe ridurre il reddito globale del 19% entro il 2050, indipendentemente dalle future emissioni, e fino al 62% entro il 2100, confrontato con uno scenario senza impatti climatici. Nature
• in termini economici assoluti, il danno globale sarebbe attorno a 38 trilioni di dollari l’anno entro il 2049 — una cifra enorme, quasi equivalente all’intero PIL di grandi economie già consolidate. L’INDIPENDENTE

Queste proiezioni avevano alimentato discussioni non solo accademiche ma anche politiche ed economiche, e in alcuni casi erano state riprese in documenti di istituzioni internazionali. L’INDIPENDENTE

Il primo campanello d’allarme: dati che non tengono alla prova del controllo

Qualche mese dopo la pubblicazione, due commenti tecnici su Nature hanno messo in luce che una parte dei dati usati nella base statistica presentava anomalie significative, in particolare i dati economici di uno specifico Paese: l’Uzbekistan. Il problema emerso era critico: i valori relativi alla crescita del PIL dell’Uzbekistan tra il 1995 e il 1999 non corrispondevano alla realtà storica e contenevano oscillazioni estreme e non plausibili, come un crollo quasi totale seguito da una crescita altrettanto irrealistica in pochi anni. Kun.uz

Secondo i dati ufficiali della Banca Mondiale, in quel periodo il PIL dell’Uzbekistan oscillava in un range relativamente stabile tra un -0,2% e +7,7% di crescita annua — valori abbastanza comuni per economie in transizione — mentre il dataset usato nello studio suggeriva fluttuazioni ben più ampie e senza giustificazione. Kun.uz

Qual è stato l’effetto di questi dati errati?

Quando i ricercatori indipendenti hanno rianalizzato il dataset escludendo i dati distorti dell’Uzbekistan, è emerso qualcosa di significativo:

• la proiezione di perdita globale del PIL entro il 2100 scende da ~62% a ~23%;
• la stima di perdita entro il 2050 cala da ~19% a ~6%;
• la stima rivista più realistica della diminuzione del reddito globale è ora attorno al 17% entro il 2050 quando si correggono i dati. Kun.uz+1

Questo significa che i dati economici errati di un singolo Paese hanno avuto un impatto sproporzionato sull’intero modello econometrico usato per stimare gli effetti globali del clima sull’economia mondiale.

Perché un solo Paese ha cambiato così tanto il risultato?

Il modello statistico utilizzato nello studio era un tipo di analisi econometrica non lineare su oltre 1.600 regioni globali e decenni di dati climatici ed economici combinati. In questi modelli, la presenza di outlier — cioè valori statistici che si discostano in modo abnorme dalla media — può avere un effetto molto forte sui risultati se non vengono adeguatamente controllati o corretti.

Nel caso specifico, i valori fuori scala dell’Uzbekistan hanno dato al modello l’impressione che il PIL globale fosse estremamente sensibile alle variazioni di temperatura — un effetto che, nella realtà dei dati affidabili, è molto più attenuato. È un classico problema di “leva statistica”: un punto anomalo in un dataset può influenzare in modo sproporzionato i parametri stimati del modello. The Times Of Central Asia

La decisione finale: la ritrattazione

Dopo aver rivisto i risultati e confrontato le versioni alternative dell’analisi, gli stessi autori dello studio hanno riconosciuto che le modifiche necessarie erano troppo sostanziali per poter essere incluse in una semplice errata corrige. Poiché il cuore delle conclusioni numeriche era fortemente influenzato dall’anomalia dei dati, la rivista Nature ha scelto di ritirare completamente l’articolo dal suo record scientifico. Retraction Watch

Gli autori stanno ora lavorando su una versione rivista e corretta, che sarà sottoposta nuovamente a peer review, il processo di valutazione tra pari indispensabile in tutte le scienze. Facebook

Cosa ci insegna questo episodio

Dal punto di vista metodologico e statistico, questo episodio sottolinea tre aspetti fondamentali:

1. La qualità dei dati è cruciale. Anche dataset molto grandi e complessi possono nascondere errori che, senza controlli incrociati, distorcono i risultati in modo significativo.
2. Gli outlier devono essere gestiti con attenzione. È pratica standard nelle analisi econometriche identificare e trattare valori anomali prima di trarre conclusioni globali.
3. La scienza è un processo autocorrettivo. La ritrattazione non è un fallimento, ma la prova che la comunità scientifica si autocorregge quando emergono prove concrete di errori. euronews

Infine, l’accaduto mostra quanto sia importante leggere con attenzione le ipotesi, i metodi e i dati alla base di modelli scientifici complessi, specialmente quando vengono utilizzati per informare politiche pubbliche o decisioni economiche di vasta portata.