Si può calcolare la probabilità che una persona sia positiva al Coronavirus, mentre questa partecipa a un evento pubblico? Sì. E come? Attraverso un modello standardizzato. Il progetto, che porta il nome di Eventi e Covid-19, è ispirato al Covid-19 Event Risk Assessment Planning Tool sviluppato dal dottor Joshua Weitz (Professor of Biological Sciences a Georgia Tech) e dal dottor Clio Andris (Assistant Professor of City & Regional Planning and Interactive Computing at Georgia Tech) insieme ad altri ricercatori della Stanford University.
Oggi, quello stesso progetto è stato modellato per la prima volta sul caso italiano. Ed è disponibile in rete per chiunque volesse consultarlo. Prendendo in esame i dati forniti quotidianamente dalla Protezione civile, Daniela Paolotti e Michele Tizzoni della Fondazione Isi, ma anche Marco Quaggiotto e Corrado Gioannini della stessa fondazione, hanno creato una mappatura dei rischi che si corrono partecipando anche solo a una cena, sedendo a una tavolata numerosa.
«Quello che abbiamo fatto – dice Paolotti – è frutto di uno studio approfondito, durato circa un paio di settimane – perché il modello matematico di base esisteva già – e speriamo venga utilizzato dai cittadini italiani per rendersi conto che con questa pandemia non si scherza. Ma soprattutto che la situazione è molto preoccupante e non va presa sotto gamba».
La mappa mostra una stima del rischio di essere potenzialmente esposti al virus. Quel rischio è espresso come la probabilità stimata che almeno 1 individuo positivo sia presente durante l’evento. «Devo precisare – sottolinea Paolotti – che il modello che abbiamo creato ci dice non tanto quale sia la probabilità di rimanere contagiati ma di essere ad un evento in cui potremmo trovarci di fronte ad almeno una persona positiva».
Come funziona la mappa
Per calcolare le probabilità che una persona che partecipa a un evento sia infetta, per i ricercatori è più facile ribaltare il quesito, chiedendosi: se andiamo allo stadio a vedere una partita di calcio, qual è la possibilità che nessuno dei 50.000 spettatori sia infetto? In questo caso, si considera ogni spettatore presente alla partita. Se 1.000 dei circa 60 milioni di persone in Italia sono infette con il Sars-Cov2, la probabilità di non essere infetti è data 60.000 a 1. Un ottimo risultato, insomma.
«Quindi se voglio sapere se tutte le 50.000 persone non siano positive, è come vincere 50.000 scommesse contemporaneamente». La probabilità si può calcolare moltiplicando quella di una singola vincita per se stessa 50.000 volte. Avrò il 43% di possibilità. Ribaltando di nuovo il quesito, la probabilità che almeno uno dei partecipanti risulti positivo al virus è pari al 57%.
Rimanendo su casi pratici, la probabilità che una persona sia positiva durante una partita di calcetto è del 17%, in una città come Milano. Ancora: tra 10.000 persone sedute in un’arena per sentire il concerto di Bruce Springsteen è del 100%. «Noi non diamo indicazioni sul rischio di contrarre la malattia, quel fattore dipende da altro, come la lunghezza dell’evento, lo spazio in cui si svolge e le misure di precauzione come mascherine e distanziamento».
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