Due esperti del National Institute of Standards and Technology (NIST) stanno mettendo in discussione un metodo di presentazione delle prove nelle aule di tribunale, sostenendo che rischia di consentire alla preferenza personale di insinuarsi nella testimonianza di esperti e potenzialmente distorcere le prove per una giuria.
Il metodo prevede l'uso del rapporto di verosimiglianza (LR), uno strumento statistico che fornisce agli esperti un modo abbreviato per comunicare la loro valutazione di quanto siano forti le prove forensi, come un'impronta digitale o un campione di DNA, può essere collegato a un sospettato. In sostanza, LR consente a un esperto forense di ridurre una serie di circostanze potenzialmente complicate in un numero, fornendo agli esperti un percorso per esprimere in modo conciso le proprie conclusioni sulla base di un quadro logico e coerente. I sostenitori di LR dicono che è appropriato per l'uso in aula; alcuni sostengono addirittura che sia l'unico metodo appropriato con cui un esperto dovrebbe spiegare le prove a giurati o avvocati.
Però, in un nuovo articolo pubblicato su Journal of Research del National Institute of Standards and Technology , gli statistici Steve Lund e Hari Iyer avvertono che la giustificazione per l'uso di LR nelle aule di tribunale è errata. La giustificazione si fonda su un approccio di ragionamento chiamato teoria della decisione bayesiana, che è stato a lungo utilizzato dalla comunità scientifica per creare dichiarazioni di probabilità basate sulla logica. Ma Lund e Iyer sostengono che mentre il ragionamento bayesiano funziona bene nel processo decisionale personale, si interrompe in situazioni in cui le informazioni devono essere trasmesse da una persona all'altra, come nelle testimonianze in tribunale.
Questi risultati potrebbero contribuire alla discussione tra gli scienziati forensi riguardo a LR, che è sempre più utilizzato nei tribunali penali negli Stati Uniti e in Europa.
Mentre gli autori del NIST si fermano prima di affermare che LR non dovrebbe essere impiegato in alcun modo, avvertono che utilizzarlo come metodo valido per tutti per descrivere il peso dell'evidenza rischia che le conclusioni siano guidate più da ipotesi infondate che da dati effettivi. Raccomandano di utilizzare LR solo nei casi in cui è giustificato un modello basato sulla probabilità. Il rapporto dello scorso anno del President's Council of Advisors on Science and Technology (PCAST) cita alcune di queste situazioni, come la valutazione di campioni di DNA di alta qualità provenienti da un'unica fonte.
"Non stiamo suggerendo che LR non dovrebbe mai essere usato in tribunale, ma il suo ruolo immaginato come modo predefinito o esclusivo per trasferire informazioni è ingiustificato, " ha detto Lund. "La teoria bayesiana non supporta l'uso dell'opinione di un esperto, anche se espresso numericamente, come peso universale dell'evidenza. Tra i diversi modi di presentare le informazioni, non è stato dimostrato che LR sia il più appropriato."
Il ragionamento bayesiano è un modo strutturato di valutare e rivalutare una situazione quando emergono nuove prove. Se un bambino che mangia raramente dolci dice di non aver mangiato l'ultimo pezzo di torta di mirtilli, sua sorella maggiore potrebbe inizialmente pensare che fosse improbabile che lo facesse, ma se vede un po' di macchia blu sulla sua camicia, potrebbe aggiustare quella probabilità verso l'alto. L'applicazione di una versione rigorosa di questo approccio a prove forensi complesse consente a un esperto di elaborare un LR numerico basato sulla logica che abbia senso per l'esperto come individuo.
Il problema sorge quando ad altre persone, come i giurati, viene chiesto di incorporare l'LR dell'esperto nel proprio processo decisionale. Il giudizio di un esperto spesso implica tecniche statistiche complicate che possono fornire LR diversi a seconda dell'esperto che emette il giudizio. Di conseguenza, il numero LR specifico di un esperto può differire sostanzialmente da quello di un altro.
"Due persone possono utilizzare correttamente il ragionamento bayesiano e trovare due risposte sostanzialmente diverse, " disse Lund. "Quale risposta dovresti credere, se sei un giurato?"
Nell'esempio della torta di mirtilli, immagina che una giuria debba fare affidamento su testimonianze di esperti per determinare la probabilità che la macchia provenga da una torta specifica. Due diversi esperti potrebbero essere completamente coerenti con la teoria bayesiana, ma si potrebbe testimoniare, dire, un LR di 50 e un altro a un LR di 500, la differenza derivante dai propri approcci statistici e basi di conoscenza. Ma se i giurati dovessero ascoltare 50 anziché 500, potrebbe portarli a prendere una decisione finale diversa.
I punti di vista divergono sull'opportunità di utilizzare LR in tribunale. Alcune di queste differenze derivano dal punto di vista che i giurati hanno principalmente bisogno di uno strumento che li aiuti a determinare un ragionevole dubbio, non particolari gradi di certezza. A Christophe Champod, professore di scienze forensi all'Università di Losanna, Svizzera, una discussione sulla purezza statistica di LR trascura ciò che è più importante per una giuria.
"Siamo un po' presuntuosi come testimoni esperti che la nostra testimonianza conta così tanto, " disse Champod. " LR potrebbe forse essere statisticamente più puro nel grande schema, ma non è il fattore più significativo. La trasparenza è. Ciò che conta è dire alla giuria qual è la base della nostra testimonianza, da dove provengono i nostri dati, e perché lo giudichiamo nel modo in cui lo facciamo."
Gli autori del NIST, però, sostenere che, affinché una tecnica sia ampiamente applicabile, deve basarsi su misurazioni che possono essere replicate. A questo proposito, LR spesso non è all'altezza, secondo gli autori.
"Il nostro successo nella scienza forense dipende dalla nostra capacità di misurare bene. L'uso previsto di LR in aula lo tratta come se fosse una quantità universalmente osservabile, non importa chi lo misura, Lund ha detto. "Ma non è una misura standardizzata. Per sua stessa definizione, non esiste un vero LR che può essere condiviso, e le differenze tra due LR individuali possono essere sostanziali."
Gli autori del NIST non affermano che LR è sempre problematico; può essere adatto in situazioni in cui le valutazioni LR di due persone qualsiasi differirebbero senza conseguenze. Il loro documento offre un quadro per effettuare tali valutazioni, inclusi esempi per applicarli.
In definitiva, gli autori sostengono che è importante che gli esperti siano aperti ad altri, approcci basati sulla scienza più adatti piuttosto che usare LR indiscriminatamente. Poiché questi altri metodi sono ancora in fase di sviluppo, il pericolo è che il sistema di giustizia penale possa trattare la questione come risolta.
"Solo perché abbiamo uno strumento, non dovremmo presumere che sia abbastanza buono, Lund ha detto. "Dovremmo continuare a cercare il modo più efficace per comunicare il peso delle prove a un pubblico non esperto".
