Introduzione: dall’intuizione alla struttura – il ruolo del mapping cognitivo nel Tier 2

Nel contesto delle decisioni strategiche complesse, il Tier 2 rappresenta il livello in cui la validazione strutturata dei processi cognitivi degli attori decisionali si traduce in modelli misurabili e verificabili. A differenza del Tier 1, che fornisce la base teorica della psicologia cognitiva applicata alle decisioni – tra cui bias sistematici, euristiche e rappresentazioni mentali – il Tier 2 introduce metodologie operative per mappare e validare queste rappresentazioni con strumenti concreti. Il mapping cognitivo, in particolare, si configura come un processo sistematico che estrae, codifica e analizza le strutture mentali degli stakeholder, trasformando assunzioni implicite in nodi espliciti e relazioni causali verificabili. Questa fase è fondamentale per ridurre l’arbitrarietà nelle decisioni, specialmente in contesti istituzionali dove la trasparenza e l’auditabilità sono critiche, come nel settore pubblico italiano.

Il Tier 1, con riferimento a Tier 1.1, fornisce la cornice teorica per comprendere bias come l’ancoraggio, la disponibilità e la conferma, oltre a modelli come la teoria della prospettiva, che spiegano il comportamento decisionale. Il Tier 2, invece, si concentra sulla mappatura dinamica di queste rappresentazioni attraverso interviste semi-strutturate, code coding qualitativo e validazione triangolata con dati comportamentali. L’obiettivo è costruire un modello cognitivo gerarchico che non solo descriva le rappresentazioni mentali, ma ne evidenzi anche le discrepanze rispetto ai risultati osservati, fornendo una base per interventi mirati di governance.

Fasi operative per la costruzione del modello cognitivo Tier 2: dalla mappatura alla validazione

Fase 1: raccolta delle rappresentazioni mentali tramite interviste semistrutturate

La prima fase cruciale è la raccolta sistematica delle rappresentazioni mentali dei dirigenti e degli stakeholder chiave. Questo avviene tramite interviste semi-strutturate, progettate per indagare non solo “cosa” decidono, ma “perché” e “come” leggono la realtà. Ogni intervista deve seguire uno schema predeterminato, ma con flessibilità per approfondire emergenti nodi cognitivi.

*Esempio pratico (iterativo):*
– Domanda iniziale: “Quali informazioni considerate più rilevanti per scegliere un progetto di finanziamento in sanità regionale?”
– Approfondimento: “Quali fonti esclude e perché? Come valuta il rischio di fallimento?”
– Mappatura delle relazioni: “Come collega la qualità dei dati alla priorità assegnata?”

Le interviste, registrate e trascritte, vengono poi analizzate con software qualitativi come NVivo o Atlas.ti, utilizzando codifica tematica per identificare nodi concettuali (es. “credibilità dati”, “urgenza”, “impatto sociale”) e le loro connessioni causali. Questo processo genera una mappa cognitiva preliminare, visibile in formato grafico attraverso strumenti come Cognii o Lucidchart, evidenziando nodi centrali e connessioni deboli o ambigue.

Fase 2: codifica qualitativa e validazione triangolata

La fase successiva richiede la codifica strutturata dei dati raccolti, affinché le rappresentazioni mentali siano trasformate in unità analitiche misurabili. Utilizzando NVivo, si applicano algoritmi di clustering tematico per raggruppare risposte simili, identificando nodi concettuali ricorrenti e relazioni causali. Ad esempio, si può scoprire che “credibilità delle fonti esterne” e “trasparenza del processo” sono due nodi fortemente interconnessi che influenzano fortemente la percezione del merito.

La validazione triangolata avviene confrontando questa mappa cognitiva con:
– Dati comportamentali (es. decisioni storiche su finanziamenti, outcomes reali)
– Output di modelli quantitativi (es. analisi di regressione su performance dei progetti)
– Output di sistemi di supporto decisionale (DSS) esistenti, se disponibili.

Un esempio concreto: in una regione italiana, la mappatura cognitiva ha rivelato che gli assessori privilegiavano progetti con dati immediati, ma il confronto con i risultati mostrava una bassa correlazione tra “quantità dati” e “successo finale”, evidenziando un bias di disponibilità.

Fase 3: integrazione con sistemi decisionali e feedback loop

Il modello cognitivo Tier 2 non è statico: deve integrarsi con strumenti di supporto decisionale (DSS) per testare coerenza tra rappresentazioni mentali e previsioni. Si utilizzano mappe cognitive gerarchiche dinamiche, dove i nodi vengono ponderati in base alla frequenza decisionale e al rischio associato. Queste mappe sono poi alimentate in simulazioni agent-based per testare scenari alternativi e prevedere divergenze tra intenzioni e risultati.

Un ciclo di feedback continuo con gli stakeholder – tramite workshop iterativi – permette di aggiornare il modello in base a nuove evidenze, garantendo evoluzione e rilevanza nel tempo. In una regione del Nord Italia, dopo 6 mesi di integrazione, il processo di assegnazione ha visto una riduzione del 37% delle divergenze tra valutazioni cognitive e performance effettiva, grazie a interventi mirati basati sui nodi critici identificati.

Errori frequenti e best practice nel Tier 2: come evitare trappole decisionali

Errore 1: confusione tra correlazione e causalità nella mappatura cognitiva

Un rischio comune è interpretare relazioni statistiche come cause dirette. Ad esempio, osservare che progetti con dati più dettagliati ricevono più fondi non implica necessariamente che la quantità di dati causi il successo. Per evitare questo, è essenziale sovrapporre la mappa cognitiva con analisi causali rigorose (es. modelli strutturali con test di causalità di Granger), verificando se la rappresentazione mentale rifletta una relazione reale o un’associazione superficiale.

Errore 2: modelli troppo teorici, poco ancorati ai dati empirici

Un modello cognitivo che non integra dati osservati rischia di diventare un esercizio accademico. La best practice è implementare cicli di validazione rapida: ogni nodo o relazione deve essere testato con dati storici, confrontando previsioni mentali con risultati effettivi. In un caso studio in Emilia-Romagna, l’assenza di questo passaggio portò a una sovrastima della stabilità dei processi, mentre l’analisi post-intervento rivelò forti discontinuità non previste.

Errore 3: ignorare differenze culturali e cognitive tra gruppi decisionali

In contesti regionali italiani, la varietà di background tra dirigenti (es. pubblico vs privato, esperienza istituzionale variabile) genera rappresentazioni mentali eterogenee. Non considerare queste differenze compromette la validità del modello. La soluzione è segmentare la mappatura per gruppi, confrontare nodi cognitivi e costruire modelli ibridi che riflettano queste diversità.

Ottimizzazione avanzata: integrazione con machine learning e data analytics

L’avanzamento più significativo del Tier 2 risiede nell’integrazione con tecniche quantitative avanzate. Il mapping cognitivo può essere arricchito con algoritmi di machine learning (es. clustering gerarchico, reti neurali) per identificare pattern emergenti nei dati delle rappresentazioni. Ad esempio, un modello di clustering applicato a 200 interviste cognitive può rivelare sottogruppi di decision-maker con mappe mentali simili, permettendo interventi personalizzati.

Inoltre, la correlazione tra nodi cognitivi e indicatori chiave di performance (KPI) aziendali – come tasso di successo dei progetti, soddisfazione dei cittadini, efficienza finanziaria – offre insight predittivi. Una tabella esempio mostra questa correlazione:

Nodo cognitivo KPI associato Correlazione (r)
Credibilità delle fonti Tasso di successo progetti 0.62
Trasparenza del processo Soddisfazione cittadini 0.58
Urgenza percepita Tempo di implementazione 0.45

Questa matrice evidenzia come la “trasparenza del processo” sia il fattore con maggiore correlazione positiva con il successo operativo, guidando interventi prioritari.