Bias cognitivi, social network ed effetto Dunning-Kruger: il vero problema non sono le auto elettriche
Chi frequenta i social network li conosce bene.
Commentatori instancabili, sicuri, categorici.
Sotto post che parlano di clima, tecnologia, sicurezza, energia.
E in modo quasi sistematico: sotto qualsiasi contenuto che citi le auto elettriche.
Il copione è sempre lo stesso:
“È tutta una truffa”
“Inquinano più delle diesel”
“Ce lo nascondono”
“Io ho fatto i conti”
Il punto non è avere un’opinione.
Il punto è credere che un’opinione equivalga a una competenza tecnica.
Qui entra in gioco la psicologia cognitiva.
Il cervello umano non ama la complessità
Il nostro cervello non è progettato per analizzare sistemi complessi come:
- transizione energetica
- cicli di vita industriali
- reti elettriche
- emissioni indirette
- analisi LCA
- chimica delle batterie
Quando affrontiamo temi complessi, utilizziamo scorciatoie mentali.
Queste scorciatoie si chiamano bias cognitivi.
Non sono difetti di pochi.
Sono meccanismi universali.
Effetto Dunning-Kruger: la radice del problema
Nel 1999 gli psicologi David Dunning e Justin Kruger dimostrarono un fenomeno tanto semplice quanto disturbante:
Chi ha meno competenze in un ambito tende a sovrastimare enormemente la propria conoscenza.
Il motivo è paradossale:
le stesse competenze necessarie per capire un argomento
sono anche quelle necessarie per rendersi conto di non capirlo.
Il risultato è noto:
- chi sa poco → è molto sicuro
- chi sa molto → è prudente, usa margini, dice “dipende”
È il motivo per cui:
- il ricercatore parla di probabilità
- il commentatore parla di certezze
Come spiegava Daniel Kahneman,
la sicurezza soggettiva non è una misura dell’accuratezza.
Auto elettriche: il bersaglio perfetto del Dunning-Kruger
Le auto elettriche sono un caso di studio ideale perché combinano:
- tecnologia relativamente nuova
- cambiamento culturale
- interessi economici
- paura di perdere abitudini consolidate
Nei commenti si osserva un pattern ricorrente:
concetti diversi vengono fusi in un’unica confusione.
Esempi tipici:
- produzione ≠ utilizzo
- emissioni locali ≠ globali
- mix energetico attuale ≠ futuro
- casi limite ≠ medie statistiche
Quando qualcuno prova a spiegare con dati, arriva la frase chiave:
“Io ho letto che…”
Non una fonte.
Non uno studio.
Non un’analisi comparativa.
Solo una sensazione trasformata in verità.
I bias più comuni nei commentatori seriali
🔹 Bias di conferma
Si cercano solo contenuti che rafforzano ciò che si crede già.
Un video vale più di dieci studi contrari.
🔹 Bias dell’esperienza personale
“Conosco uno che…” diventa statistica globale.
🔹 Effetto branco
Un commento molto “likato” viene percepito come vero.
🔹 Sfiducia selettiva
Se il dato è ufficiale → “ci mentono”.
Se è non verificabile → “è più autentico”.
Scienza e opinioni non giocano sullo stesso piano
Un punto scomodo ma fondamentale:
La realtà fisica non è democratica.
- Un dato misurato non vale quanto un’opinione.
- Una meta-analisi non equivale a un post social.
- Il dubbio scientifico non è debolezza, è metodo.
La scienza non promette certezze assolute.
Promette stime migliori di ieri.
Il vero problema non sono le auto elettriche
Le auto elettriche sono solo un catalizzatore.
Il problema reale è un altro:
👉 confondere informazione superficiale con competenza
👉 trasformare l’ignoranza in identità
👉 difendere un’opinione come se fosse una fede
Sui social non vince chi è più accurato.
Vince chi è più sicuro.
Ed è esattamente ciò che l’effetto Dunning-Kruger descrive.
Una domanda utile prima di commentare
Prima di scrivere:
“È tutta una fregatura”
forse vale la pena chiedersi:
- so distinguere un dato da un’opinione?
- conosco i limiti di ciò che so?
- sto cercando di capire o solo di confermarmi?
Perché il primo segno di competenza non è sapere tutto.
È sapere quanto non sappiamo.
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📚 Fonti scientifiche e istituzionali
- Dunning, D., Kruger, J. (1999) – Unskilled and Unaware of It, Journal of Personality and Social Psychology
- Kahneman, D. (2011) – Thinking, Fast and Slow, Farrar, Straus and Giroux
- IPCC – AR6 Working Group III (Mitigation of Climate Change)
- IEA – Global EV Outlook (ultime edizioni)
- European Environment Agency – Life Cycle Assessment of vehicles
- Transport & Environment – studi comparativi ICE vs BEV
- Politecnico di Milano – analisi LCA mobilità elettrica
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