hi decide che cosa conta nella salute globale? Dietro una ricerca, una linea guida o un programma internazionale ci sono persone che scelgono quali domande porre, quali problemi finanziare e quali conoscenze considerare autorevoli. Ma queste persone rappresentano davvero la varietà del mondo? Una Review pubblicata su The Lancet Global Health parte da un dato scomodo: il potere resta concentrato soprattutto nelle istituzioni dei Paesi ad alto reddito. In uno studio citato dagli autori, oltre l’80% dei vertici di 200 organizzazioni sanitarie globali aveva sede in Paesi ad alto reddito e circa l’85% delle organizzazioni era localizzato in Europa o Nord America.
Per rendere visibili queste disuguaglianze, negli ultimi anni si è cercato di “misurare la diversità”: quante donne, quante persone provenienti da Paesi a basso e medio reddito, quali gruppi etnici o geografici sono presenti tra autori scientifici, comitati editoriali e organismi decisionali. Ma questi dati raramente vengono raccolti direttamente. Spesso si usano biografie online oppure si tenta di dedurre genere, origine o appartenenza etnica dal nome, dalla fotografia o dal linguaggio. Metodi rapidi, ma non neutri: possono sbagliare, riprodurre stereotipi e attribuire un’identità che la persona non ha mai dichiarato. Gli algoritmi, inoltre, possono funzionare peggio quando vengono applicati a popolazioni diverse da quelle con cui sono stati sviluppati.
Gli autori indicano quindi cinque pilastri per rendere queste ricerche più corrette, utili e rispettose.
- Sapere anche quando non misurare. Non tutto ciò che può essere classificato deve esserlo. Se il metodo è poco affidabile, la domanda di ricerca è debole o l’informazione può esporre persone e comunità a discriminazioni o danni, rinunciare alla classificazione può essere la scelta più responsabile.
- Dare priorità all’autodefinizione. Quando possibile, le caratteristiche demografiche dovrebbero essere dichiarate direttamente dalle persone. È l’approccio che meglio tutela autonomia e consenso e riduce il rischio di attribuire identità sulla base di nomi, volti o supposizioni. Anche i questionari, però, devono essere inclusivi e culturalmente appropriati.
- Scegliere il metodo in base allo scopo e al contesto. Una classificazione non significa la stessa cosa ovunque. Nomi, categorie etniche, genere e appartenenza geografica cambiano significato tra culture e società. Prima di raccogliere dati bisogna chiedersi perché quella caratteristica è importante e che cosa si vuole davvero comprendere.
- Proteggere i dati per tutto il loro percorso. Conservazione sicura, accessi controllati, anonimizzazione e prudenza nella pubblicazione sono essenziali. Nei piccoli gruppi, anche una tabella può rendere riconoscibile una persona. I risultati devono spiegare come sono stati calcolati e quali limiti hanno.
- Essere trasparenti e riflessivi. I ricercatori devono chiarire metodi, ipotesi, limiti e possibili distorsioni. Significa anche riconoscere che chi produce conoscenza porta con sé esperienze, valori e una posizione nel sistema che studia.
Ma il messaggio più importante arriva dopo questi cinque pilastri: contare meglio non basta. Sapere quante donne, quante persone di una certa area geografica o quanti rappresentanti di un gruppo siedono in un comitato può rendere visibile una disuguaglianza, ma non dice automaticamente chi ha davvero voce, chi decide e quali conoscenze vengono ascoltate. Una rappresentanza numericamente equilibrata può convivere con barriere strutturali, pregiudizi e regole che mantengono il potere nelle stesse mani. Una presenza puramente formale può perfino trasformarsi in un’inclusione di facciata, senza modificare realmente chi esercita influenza.
Per questo occorre andare oltre i numeri. La diversità non dovrebbe diventare una casella da spuntare, ma uno strumento per capire come funzionano le istituzioni. La domanda decisiva non è soltanto “chi è presente?”, ma “chi può influenzare le decisioni, quali idee vengono considerate legittime e chi continua a restare ai margini?”. I numeri descrivono una situazione, ma da soli non spiegano come nasce una disuguaglianza, perché continua nel tempo e che cosa potrebbe cambiarla. Per rispondere servono anche ricerca qualitativa, ascolto delle esperienze e analisi delle regole, delle culture istituzionali e delle relazioni di potere. Solo passando dalla presenza alla partecipazione reale, e dalla semplice descrizione alla trasformazione delle strutture che producono esclusione, misurare la diversità può contribuire davvero a una salute globale più equa.
Riferimenti
Kim R van Daalen, et al. Methods with consequences: analysing demographic diversity in global health governance and knowledge production. The Lancet Global Health, June 2026. https://doi.10.1016/S2214-109X(26)00054-9
Immagine creata con OpenAI