Durante la pandemia di Covid-19, il sistema mediatico italiano ha mostrato in modo plastico i suoi limiti nel trattare la scienza: esperti improvvisati in studio ogni sera, dati mal interpretati, terminologia tecnica usata in modo improprio, conflitti tra studi scientifici presentati come contraddizioni nette invece che come normale processo di aggiustamento delle conoscenze.
Ciò che la pandemia ha rivelato non era nuovo: era la crisi strutturale del giornalismo scientifico italiano, semplicemente resa più visibile dall’urgenza dell’emergenza.
Detto questo, esiste un giornalismo scientifico italiano di qualità, e chi lo fa è spesso eccellente. Il problema non è l’assenza di buoni giornalisti scientifici: è che sono pochi, che lavorano in condizioni difficili, e che il sistema mediatico italiano non li valorizza nella misura in cui dovrebbe.
Il problema strutturale: competenze rare in un mercato che non le paga
Il giornalismo scientifico richiede una formazione che la maggior parte dei giornalisti non ha: non solo la capacità di leggere uno studio pubblicato su una rivista peer-reviewed, ma la capacità di valutarne la solidità metodologica, di confrontarlo con il corpus di letteratura preesistente, di capire se una variazione statistica è significativa o è rumore.
I giornalisti con questa formazione esistono in Italia — spesso sono laureati in discipline scientifiche che hanno scelto il giornalismo, o giornalisti che si sono specializzati negli anni — ma sono pochi rispetto alla domanda. Le redazioni scientifiche delle grandi testate italiane sono piccole, mal pagate e costantemente sotto pressione di produrre molto in poco tempo.
La conseguenza è che molte notizie scientifiche vengono gestite da giornalisti generalisti che non hanno le competenze per valutarle correttamente.
Il contributo del Covid: lezioni imparate (forse)
La pandemia ha prodotto alcune conseguenze positive nel giornalismo scientifico italiano. Ha costretto le redazioni a investire in figure specializzate, ha aumentato l’interesse dei lettori per temi scientifici complessi, ha creato un pubblico più attento e più esigente sulla qualità dell’informazione sanitaria. Alcune testate hanno capitalizzato su questo interesse costruendo una reputazione di accuratezza.
Le conseguenze negative sono state altrettanto evidenti: la moltiplicazione di esperti televisivi non qualificati, la confusione sistematica tra studi preliminari e risultati consolidati, la polarizzazione del dibattito scientifico in uno schema politico che ha fatto più danno del virus in termini di comprensione pubblica della scienza.
Chi fa bene il giornalismo scientifico in Italia
La divulgazione specializzata: JCOM e le riviste di settore
Esiste in Italia un ecosistema di divulgazione scientifica professionale che lavora al di fuori delle grandi testate generaliste. JCOM (Journal of Science Communication), pubblicato dalla SISSA di Trieste, è una rivista accademica peer-reviewed sul giornalismo scientifico che esiste dal 2002.
Scienzainrete, Le Scienze (edizione italiana di Scientific American) e alcune riviste digitali specializzate fanno un lavoro di qualità ma raggiungono un pubblico già motivato, non il grande pubblico dei quotidiani generalisti.
Il problema della comunicazione accademica
Una parte della difficoltà del giornalismo scientifico italiano non dipende dai giornalisti ma dagli scienziati.
L’accademia italiana ha storicamente avuto una cultura della comunicazione pubblica debole: i ricercatori di eccellenza raramente comunicano al grande pubblico, e quando lo fanno non sempre hanno gli strumenti per farlo in modo accessibile senza essere imprecisi.
Il divario tra la complessità della ricerca scientifica e la capacità del pubblico di comprenderla è reale, e colmarlo richiede uno sforzo da entrambe le parti.
L’intelligenza artificiale e il giornalismo scientifico
L’AI generativa è diventata un tema di comunicazione scientifica di enorme rilevanza, e al tempo stesso è uno strumento che sta cambiando il giornalismo scientifico stesso.
I modelli linguistici vengono già usati da alcune redazioni per la sintesi rapida di studi scientifici, per la traduzione di paper dall’inglese, per la generazione di spiegazioni di concetti tecnici. Il rischio è che l’AI produca spiegazioni plausibili ma imprecise di concetti scientifici complessi — la cosiddetta ‘allucinazione’ dei modelli linguistici — che vengono poi pubblicate senza la verifica che un giornalista scientifico specializzato avrebbe potuto fornire.
