The pursuit of happiness: la ricerca della felicità (e della sua misurazione)

Agosto 2014 – La ricerca scientifica sulla felicità ha una sua tradizione che possiamo far risalire, in economia, a Jeremy Bentham e alla sua definizione di utilità, considerata come principio di massima felicità e definita come il prevalere del piacere sulla sofferenza ¹.

Bentham era un filosofo e la filosofia, fin dai tempi di Aristotele e Platone, si occupa del vivere bene e di ciò che dà valore all’esistenza. Vivere bene, valore: il vero e proprio puzzle rispetto al concetto di felicità non riguarda tanto la sua dimensione teorica, cui hanno contribuito e contribuiscono svariate discipline, dalla già richiamata filosofia all’antropologia culturale, fino ad arrivare alla sociologia e alla politica, quanto, piuttosto, la misurazione empirica della felicità.

Si può misurare la felicità o si tratta di una dimensione soggettiva inespugnabile dai metodi quantitativi? Proseguendo con una domanda ancora più pregnante: data una certa misura della felicità, qual è l’utilizzo politico possibile di queste analisi empiriche?

Il celebre economista Francis Y. Edgeworth, nel lontano 1881, immaginò la possibilità di costruire un edonimetro in grado di misurare l’utilità di un individuo in ogni istante della sua vita, in modo tale da costruire l’integrale matematico della funzione di utilità e avere una misurazione precisa (e cardinale) della stessa.

Oggi possiamo dire che Edgeworth fu, in qualche modo, un visionario, ma allora, e con buone ragioni, la teoria economica, alle prese col dilemma dei confronti interpersonali di una  quantità soggettiva e con i limiti tecnologici dell’epoca rispetto alla possibilità di costruire una macchina simile, optò per la teoria ordinalista di Vilfredo Pareto. Sulla base di questo approccio, il benessere degli individui  è sostanzialmente inferito dalle loro scelte di consumo e misurato, dunque, attraverso indicatori monetari, quale la spesa e il reddito (non a caso si  parla di approccio delle preferenze rivelate).

Il prepotente ritorno del tema «felicità» all’interno del dibattito scientifico si deve soprattutto al lavoro seminale di Richard Easterlin negli anni  settanta e, in particolare, a un suo articolo pubblicato sul «Journal of Economic Behavior and Organization»² che discuteva della relazione tra reddito e felicità. Utilizzando una prospettiva macroeconomica e servendosi di dati aggregati per paese, l’economista americano mostrò l’esistenza di una soglia critica, in termini di denaro, oltrepassata la quale un dollaro in più guadagnato non si traduce in un’unità extra di felicità, che invece si mantiene stagnante.

Tale relazione, divenuta famosa come paradosso di Easterlin, è stata oggetto di numerose critiche e tentativi di replica dell’analisi nel corso del tempo: l’ultimo articolo pubblicato, nel 2013, da Edward Diener,  sembra in realtà sconfessare in modo piuttosto robusto le conclusioni del primo studio, ma oggi è un fatto universalmente accettato che il rapporto tra denaro e benessere non sia lineare. Questa evidenza ha dato di fatto il  via a un intero filone di ricerche, che possiamo far rientrare all’interno della  categoria happiness research.

Una questione di utilità

Per quanto riguarda la misurazione diretta dell’utilità, Daniel Kahneman  ha realizzato diversi studi sperimentali su quella che viene definita utilità esperienziale ³. Nella sua prospettiva, si tratta dell’effetto istantaneo prodotto da un evento qualsiasi sul benessere di una persona, e differisce sensibilmente dall’utilità decisionale, che è la valutazione ex ante dello stato edonico dell’evento stesso.  

L’esempio riportato da Kahneman è illuminante: immaginate un uomo  affetto da una grave forma di amnesia, che dimentichi tutto, cioè, quello  che le accade pochi attimi dopo l’esperienza stessa dell’evento. Immaginate che quest’uomo, al mattino prima di fare colazione, si trovi di fronte  a due tostapane, uno dei quali è perfettamente funzionante, mentre l’altro è guasto e dà la scossa non appena si inserisce la fetta di pane al suo interno. Al momento di scegliere tra i due, l’uomo affetto da amnesia non  sa quale è funzionante: se, malauguratamente, prova quello difettoso, la  sua utilità esperienziale si tradurrà in un acuto senso di dolore. Il fatto è, però, che, all’indomani, di nuovo pronto a fare colazione, l’amnesia  gli avrà fatto dimenticare l’esperienza del giorno precedente.

L’utilità decisionale di questo smemorato, dunque, non potrà essere basata su quella esperienziale del giorno prima e potrebbe essere distinta dalla stessa. 

La domanda che Kahneman si pone, e cui cerca di dare risposta negativa supportando l’analisi con i dati, è la seguente: se utilità decisionale  ed esperienziale possono essere diverse per una persona affetta da amnesia, è poi così sicuro che il problema non si manifesti in modo altrettanto serio anche per una persona che non abbia alcun tipo di problema  mnemonico? 

L’economia della felicità si basa molto, empiricamente, sul tentativo di  dare risposta a questa domanda. Cerca di distinguere, all’interno di un  concetto tanto ricco e complesso, gli effetti che producono stati emotivi  transitori o condizioni di contesto su decisioni che possono avere un impatto di lungo periodo nella nostra vita.

Prova a tenere conto di questo errore di calcolo del nostro cervello. Il problema è, appunto, che le persone  considerano spesso l’utilità di un certo accadimento sulla base di una valutazione retrospettiva di qualche cosa di simile accaduto in passato: cercano, cioè, di ricordare come si sono sentiti in passato rispetto a una scelta  simile. L’evidenza sperimentale, unanimemente accettata, è che questa valutazione retrospettiva sia, giocoforza, distorta a causa dei limiti cognitivi e che porti conseguentemente a errori sistematici di giudizio.

Gli indicatori di soddisfazione 

Le ricerche scientifiche di Kahneman sono importantissime per le scienze sociali, poiché mostrano le falle dell’approccio delle preferenze rivelate,  prima citato, invitando a una riconsiderazione radicale dell’intero concetto  di utilità e del suo rapporto con quello di happiness. 

Una volta, tuttavia, riconosciuta la validità scientifica di questi risultati, si apre un altro filone di ricerca estremamente ricco, che è quello concernente la misurazione del valore edonico di un’esperienza. Sostanzialmente,  esistono due modalità prevalenti nella letteratura empirica degli indicatori  di felicità. La prima possibilità è quella di servirsi degli indicatori di soddisfazione  nella vita (approccio della life satisfaction), che misurano la percezione di benessere attraverso questionari in cui alle persone viene posta una semplice domanda: «Considerando ogni aspetto della tua vita, quanto sei felice in  una scala da 1 a 10?» ⁴.

Basandosi su EconLit, si contano centinaia di articoli scientifici pubblicati sulla base di questi indicatori soggettivi di percezione  del benessere. Tale approccio è stato utilizzato per rispondere a domande di  ricerca attinenti sia all’ambito microeconomico sia a quello macroeconomico. Per esempio, Di Tella e altri studiosi ⁵ usano le inchieste dell’Eurobarometro per studiare il trade-off tra disoccupazione e inflazione. Alesina, Glaeser  e Sacerdote ⁶, invece, stimano l’effetto della regolamentazione del mercato  del lavoro sulla felicità.

Un altro ambito d’applicazione per questo tipo di dati riguarda la politica: Curini ⁷, per esempio, mostra come le preferenze  politiche, nonché il posizionamento ideologico del governo, possano avere  un impatto sulla felicità dei cittadini.  

L’utilizzo degli indicatori soggettivi di benessere ha importanti implicazioni di policy, poiché esistono correlazioni robuste tra queste misure di  felicità e gli indicatori di salute. Cohen e altri suoi colleghi ⁸, infatti, hanno  dimostrato che le persone più felici sono anche quelle che si riprendono  più velocemente da un malanno e si ammalano con minore probabilità.  C’è addirittura un’evidenza sperimentale interessante, in tal senso, pubblicata da Kiecolt-Glaser nel 2002: in base a questo studio di laboratorio, le  persone che dichiarano un livello di soddisfazione più alto guariscono più  velocemente da una ferita rispetto alle altre.

Il benessere soggettivo

Nonostante, dunque, esista una letteratura fiorente relativa alla misurazione della felicità attraverso gli indicatori di benessere soggettivo, esiste  tutta una serie di problematiche che è bene elencare. Innanzitutto, ci sono  alcuni eventi sicuramente importanti nella vita di una persona, come per  esempio il matrimonio, che sembrano avere un impatto irrilevante su questi indicatori di well-being ⁹. Qui, forse, va fatto un brevissimo inciso riguardo  alla definizione di felicità. 

Come detto, si tratta di un concetto complesso: da un punto di vista  empirico, si parla prevalentemente di stati edonici, ma esiste una scuola  di pensiero più teorica, anche in economia, che considera la felicità quasi  aristotelicamente (non a caso, potremmo parlare di scuola eudaimonica).  Aristotele, appunto, parla della felicità come di una virtù civile, utilizzando  proprio il termine eudaimonia: si tratta di un concetto dinamico, profondo e  strutturale, in cui giocano un ruolo chiave le relazioni e il coltivare tali relazioni nel tempo.

La tradizione inglese di Amartya Sen e Martha Nussbaum, filosofi che si inseriscono all’interno della corrente neo-aristotelica, fa utilizzo di un’espressione, per questo concetto di più ampio respiro, che non  è happiness, ma human flourishing. In Italia questa idea civile di felicità è sviluppata dagli studi di Stefano Zamagni e Luigino Bruni, che sottolineano l’importanza delle relazioni e dell’economia solidale nella costruzione di una felicità più compiuta.

Un’ipotesi, tuttavia, per cui da un punto di vista empirico i singoli blocchi dell’utilità istantanea sembrano avere un effetto di breve periodo che  si stabilizza nel tempo, è quella che fa riferimento al concetto psicologico  di adattamento edonico, in base al quale le persone tendono appunto ad  adattarsi a un certo livello di felicità strutturale nel corso del tempo. 

Un classico della letteratura è lo studio di Brickman, realizzato alla fine  degli anni settanta ¹⁰, effettuato su un gruppo di vincitori milionari di una  lotteria statunitense: a distanza di tempo dalla vincita, il livello di benessere  soggettivo dei fortunati non è significativamente più alto di quello mostrato dal gruppo di controllo. È come se ci si abituasse a un nuovo standard, che diventa dunque un diverso punto di riferimento rispetto al quale valutare la propria felicità.  

In generale, comunque, gli indicatori di benessere soggettivo sono problematici anche quando si considerano i risultati delle ricerche in laboratorio. C’è una serie di evidenze empiriche, per esempio, sul come anche  piccoli episodi apparentemente insignificanti possano produrre effetti importanti sulle autovalutazioni di chi risponde al questionario dei ricercatori. Un bell’esempio, in tal senso, è quello dello studio di Schwarz ¹¹, il quale  organizzò un esperimento intrigante.

In sostanza, i soggetti che dovevano  rispondere alle domande di benessere soggettivo venivano mandati, con una scusa, a fare delle fotocopie e, sulla macchina fotocopiatrice, trova vano una monetina da pochi centesimi di dollaro. Ebbene, il risultato statisticamente robusto è che, per i soggetti che trovavano la monetina, si misura un livello di soddisfazione generalmente più alto di quello degli altri soggetti.

I vantaggi dei Big Data 

Un altro problema dibattuto all’interno della comunità accademica è relativo a quanto conti l’ordine delle domande nel determinare l’affidabilità  delle risposte sulla felicità ¹². Un articolo molto interessante di Deaton ¹³ ha  tentato di studiare l’effetto della crisi economica sul benessere soggettivo  di un campione di mille cittadini statunitensi, intervistati quotidianamente sulla loro soddisfazione attraverso l’agenzia Gallup.

Per metà di questi  soggetti, però, la domanda relativa alla felicità arrivava dopo quelle sulla politica, e questo a ridosso delle elezioni che hanno visto la riconferma di  Barack Obama alla Casa Bianca. In sostanza, l’articolo mostra che la soddisfazione di chi rispondeva alla domanda sulla felicità dopo quelle relative  alla politica è significativamente più bassa, il che pone una serie di dubbi sull’utilità e sull’affidabilità di questi indicatori.

Negli ultimi anni, tuttavia, si sta facendo largo l’uso di una nuova metodologia, fondamentalmente grazie all’avanzamento tecnologico, che con sente di raccogliere dati decisamente alternativi e originali, per esempio  attraverso l’impiego di smartphone e alle informazioni disponibili sui social  network. Per questo tipo di informazioni, si è parlato recentemente di Big  Data: una mole fino a oggi mai utilizzata di osservazioni che non ha la  struttura classica dei dati statistici e che, di conseguenza, richiede lo sviluppo di tecniche di analisi differenti.  

Questi dati hanno un enorme vantaggio: quello di riuscire a catturare lo stato edonico dei soggetti studiati in real time, al momento, cioè, in  cui vivono una certa esperienza. Anche in questo caso, due sono i metodi  più diffusi: uno è quello dell’Experience Sampling Method (ESM, metodo del  campionamento in presa diretta) e l’altro è quello del Daily Reconstruction  Method (DRM, metodo della ricostruzione giornaliera). Il primo, per l’appunto, si basa sulla raccolta di informazioni istantanee sul benessere delle  persone nel loro contesto. Un punto di riferimento, per la letteratura, è  la app sviluppata da un ricercatore di Harvard, Matthew Killingsworth, il  quale ha pubblicato nel 2010 insieme a Gilbert i risultati della sua ricerca  scientifica sulla prestigiosa rivista scientifica «Science» ¹⁴.

Track your happiness è il nome dell’app che ha consentito a questo studioso di raccogliere più di  quattro milioni di osservazioni nel mondo e di dimostrare scientificamente  che le persone che si distraggono con maggiore facilità sono più infelici. Questo strumento ha una funzionalità molto semplice: attraverso il telefonino, l’utente riceve quattro notifiche al giorno in cui deve rispondere a una domanda di benessere soggettivo («Quanto sei felice?») in una scala  «Poco-Molto». Sulla stessa lunghezza d’onda, due studiosi della London  School of Economics, Mac Kerron e Mourato ¹⁵, hanno creato Mappiness, con l’idea di studiare l’effetto delle variabili climatiche sul benessere soggettivo dei rispondenti. Anche l’Italia, comunque, non è stata a guardare:  in questo caso, due ricercatori italiani, Biancini e Luciano Canova ¹⁶, hanno creato AppyMeteo, con l’obiettivo di testare sperimentalmente l’effetto del  contesto sulla felicità dei rispondenti.

Un’alternativa a questa metodologia è quella sviluppata dal premio Nobel Daniel Kahneman, che viene chiamata Daily Reconstruction Method; in  base a questa, le persone oggetto dello studio compilano un vero e proprio  diario della felicità, annotando tutti gli eventi della giornata trascorsa con  una loro valutazione edonica degli stessi. Un progetto di ricerca di fine  anni ottanta di Watson e altri studiosi, denominato PANAS (Positive And Negative Affective Schedule) e diventato un punto di riferimento per la let teratura in materia, si basava sulla misurazione edonica di differenti stati  emotivi, positivi e negativi. 

Nell’approccio di Kahneman, i rispondenti autovalutano il proprio mood del giorno precedente, descrivendo l’evento che li ha visti protagonisti,  quando è cominciato e finito, che cosa stavano facendo, dove e con chi, e  riportando il livello di net affect (affetto netto) per ogni esperienza.  Il net affect risulta come media (in una scala 0-6, che va da «non mi è  piaciuto affatto» a «mi è piaciuto moltissimo») degli aggettivi con con notazione positiva e di quelli con connotazione negativa, per ridurre la  distorsione dell’analisi retrospettiva che, come abbiamo visto, concerne la nostra capacità di ricordare correttamente il valore edonico di un’esperienza passata.

Kahneman ha scritto un articolo in cui propone di integrare il metodo DRM a livello macroeconomico per costruire una contabilità nazionale basata sul benessere soggettivo e non sul reddito. Anche questa metodologia,  tuttavia, presenta parecchie criticità: per esempio, è molto complesso fare  rilevazioni su grandi campioni, il che ovviamente va a discapito della rappresentatività. Per quanto invece riguarda le app descritte precedentemente, una forte criticità concerne la difficoltà di tenere conto dell’alto tasso  di non risposta agli impulsi degli utenti, che potrebbe benissimo essere  determinato proprio da uno stato negativo del benessere. 

Un’ultima possibilità emersa in letteratura, infine, riguarda l’utilizzo crescente delle informazioni raccolte tramite i social network, il che ci proietta  dentro quel nuovo filone di ricerca che riguarda i Big Data. Facebook, con il suo Facebook Data Science, ha cominciato a produrre  lavori scientifici di network analysis sfruttando proprio i post degli utenti, che  vengono classificati in base al loro contenuto emotivo. Con un bacino di  utenza di 1,3 miliardi di persone (per abitanti, sarebbe il terzo paese del  mondo), le possibilità di ricerca sono enormi, anche attraverso un setting  sperimentale che consente di ridurre le distorsioni statistiche.

Twitter, invece, è già diventato oggetto di molteplici progetti di ricerca concernenti la misurazione della felicità. In particolare, Dodds e altri  autori ¹⁷ hanno costruito un Hedonimeter, per l’appunto richiamandosi al dibattito già citato e relativo al sogno-visione di Edgeworth. Utilizzando gli Stati Uniti come oggetto d’analisi, viene monitorato il livello di felicità  istantanea degli utenti sulla base dei loro cinguettii. L’indicatore di felicità  costruito in America si serve di uno strumento messo a disposizione da  Amazon e chiamato Mechanical Turk. In sostanza, degli utenti sul web sono  pagati per esprimere una loro valutazione edonica di 10 mila parole della lingua inglese. Il punteggio medio per ciascuna di esse serve a costruire un  vero e proprio dizionario emotivo, sulla cui base viene calcolata la felicità  degli utenti. 

Anche l’Italia, però, è molto innovativa in tal senso e, in particolare,  una coppia di ricercatori dell’Università degli Studi di Milano, Luigi Curini  e Stefano Iacus, hanno creato uno spin-off denominato Voices from the Blogs,  attraverso il quale viene calcolato il mood degli italiani sempre servendosi  di Twitter, con un indicatore che, però, attraverso un sofisticato algoritmo,  parte dagli emoticon (le faccine) contenuti nei cinguettii per estendere l’analisi all’intera popolazione, con un errore massimo del 3%. 

Il vantaggio nell’uso dei social network, rispetto alla misurazione della  felicità istantanea, sta senz’altro nel fatto che, non trattandosi di questionari, rappresenta un primo tentativo di elaborare una libera espressione  di sé, scevra dunque da qualsiasi possibile distorsione. Rimane il problema della rappresentatività del campione, al quale si aggiunge la criticità di  non poter discernere chiaramente sentimenti quali ironia e sarcasmo che,  spesso, si camuffano all’interno di frasi con un significato opposto a quello  puramente legato al significato letterale delle parole utilizzate. 

La rilevanza del numero di osservazioni raccolte (sono quasi 40 milioni di cinguettii in tutta Italia) è tale da guardare comunque con estremo favore a queste metodologie. Il futuro della ricerca scientifica rispetto alla  misurazione empirica della felicità sembra dunque schiudere le porte alla  realizzazione del sogno di un vero edonimetro. La domanda è: che cosa  possiamo fare di queste informazioni o quale futuro ci aspetta, da un punto di vista di politiche pubbliche, con una raffinazione sempre più granulare dei dati concernenti il benessere dei cittadini?

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Fonte/Testo originale: Luciano Canova, ‘The pursuit of happiness: la ricerca della felicità (e della sua misurazione)’ – pubblicato su Equilibri, Fascicolo 2, agosto 2014, Il Mulino.