Come decifrare il codice delle scelte umane

Quando gli economisti cercano di capire il comportamento umano, che si tratti di fare la spesa, scegliere un film o votare, si affidano spesso a modelli chiamati di utilità casuale (random utility models). L’idea è elegante: le persone agiscono per massimizzare la loro soddisfazione, ma le loro preferenze possono variare in modo casuale da un momento all’altro.

Applicare questa interessante teoria a dati del mondo reale, tuttavia, si è rivelato estremamente difficile. Il metodo più accreditato, sviluppato da Kitamura e Stoye nel 2018, ha costituito un importante passo avanti. Ha permesso agli economisti di testare modelli di utilità casuale senza presupporre nulla sui gusti della popolazione. Ma per quanto potente, questo metodo presenta una criticità importante. Come osserva Christopher Turansick (Dipartimento di Scienze delle Decisioni della Bocconi e centro di ricerca IGIER) nel suo nuovo studio, “il test è soggetto a vincoli computazionali che rendono l’esecuzione (...) impraticabile in molte applicazioni”. Quando il numero di scelte diventa elevato (una situazione comune nella vita reale) il costo computazionale richiesto aumenta fino a diventare impraticabile.

Una nuova prospettiva: i contorni, non i dettagli

Nel suo articolo del 2025 An alternative approach for nonparametric analysis of random utility models, pubblicato sul Journal of Economic Theory, Turansick offre una soluzione nuova e straordinariamente semplice al problema. Invece di descrivere il comportamento di scelta elencando tutti i modi possibili in cui una persona potrebbe decidere (come faceva il vecchio metodo), Turansick suggerisce di concentrarsi sui limiti del comportamento razionale.

È un po’ come cercare di mappare una catena montuosa. Si potrebbe tracciare faticosamente ogni roccia, albero e pendio, oppure abbozzare la silhouette e comunque catturarne l’essenza. L’intuizione di Turansick è che lavorando con i limiti, ossia i bounds, della moltitudine di scelte razionali, piuttosto che con tutte le innumerevoli singole possibilità, si può creare un test molto più snello e veloce dell’ipotesi di utilità casuale.

Questo approccio riduce drasticamente l’onere computazionale, rendendo il test fattibile anche in presenza di molte scelte. Come spiega Turansick, “la mia metodologia non è solo teoricamente implementabile, ma anche implementabile da una prospettiva econometrica”. In altre parole, non solo suona bene, ma funziona davvero nella pratica.

Ridefinire la razionalità

L’approccio di Turansick comporta anche un cambiamento concettuale più profondo. I metodi tradizionali dovevano osservare all’interno della “scatola nera” delle preferenze umane, ricostruendo ogni possibile ordine di scelte per testarne la razionalità. Il suo metodo ribalta la prospettiva: invece di cercare di descrivere ogni preferenza interna, si verifica se le scelte osservate possono essere estese logicamente senza incorrere in contraddizioni.

Questo porta a un nuovo modo di definire il comportamento razionale, che non dipende dalla mappatura di ogni preferenza possibile. “Il nostro nuovo assioma può essere enunciato senza fare riferimento al modello”, spiega Turansick. La razionalità, nel suo quadro di riferimento, diventa una questione di fattibilità piuttosto che di introspezione: un comportamento osservato potrebbe esistere all’interno di un sistema che rispetta determinati confini logici?

Perché è importante

Rendere il modello di utilità casuale più veloce e più pratico da testare potrebbe sembrare un dettaglio tecnico. In realtà, con questo approccio si potrebbe trasformare il modo in cui gli economisti e altri scienziati sociali studiano il comportamento. Finora, anche i dataset di modesta complessità rendevano spesso impossibile effettuare test adeguati. L’approccio di Turansick, invece, potrebbe aiutare i ricercatori ad applicare un’analisi rigorosa e basata sui dati a scelte complesse del mondo reale: abitudini di acquisto online, modelli di voto politico, decisioni sanitarie e molto altro ancora.