15 Paesi europei stanno lavorando per migliorare l’uso delle evidenze scientifiche nelle decisioni pubbliche. Ecco le raccomandazioni emerse dai gruppi di lavoro
Come rendere più efficace il dialogo tra scienza e decisione pubblica? Scienza e politica faticano ancora a parlarsi, ma in un’Europa attraversata da crisi e cambiamenti, integrare la scienza nei processi politici è diventato indispensabile.
Il divario persistente tra conoscenza scientifica e decisione politica rappresenta ancora oggi una debolezza strutturale nella governance dell’Unione Europea. Nonostante decenni di investimenti in ricerca, le evidenze scientifiche non sono ancora diventate un fondamento stabile e sistematico delle politiche europee.
Questa distanza compromette la qualità e la legittimità delle decisioni pubbliche, soprattutto in quei contesti, come la crisi climatica o la gestione della pandemia, in cui è necessario agire con tempestività, competenza e responsabilità. Le crisi recenti hanno dimostrato con forza quanto sia cruciale poter contare su un processo decisionale trasparente e ben informato.
Per rispondere a questa esigenza, nel 2024 la Commissione Europea ha lanciato un Mutual Learning Exercise (MLE), un percorso di apprendimento congiunto realizzato con 15 Stati membri e Paesi associati. L’iniziativa è nata per rafforzare i sistemi Science-for-Policy (S4P): l’insieme di strutture, attori e processi che rendono possibile l’uso efficace della scienza nelle decisioni pubbliche.
Lo stato attuale dei sistemi Science-for-Policy in Europa
L’espressione Science-for-Policy indica l’uso strutturato delle conoscenze scientifiche a supporto delle decisioni pubbliche, con l’obiettivo di renderle più efficaci, trasparenti e coerenti. In linea teorica, i sistemi S4P dovrebbero facilitare l’innovazione, garantire un coordinamento tra le politiche settoriali e rafforzare la legittimità democratica. Tuttavia, in molti Paesi europei persistono debolezze strutturali che ne compromettono il funzionamento.
Per affrontare questo nodo strategico, la Commissione Europea ha avviato nel 2024, nell’ambito dello Horizon Europe Policy Support Facility, un MLE che ha coinvolto 15 Stati membri e Paesi associati. L’obiettivo: favorire lo scambio tra governi, raccogliere pratiche trasferibili e sostenere la crescita di ecosistemi S4P più coesi.
Dalle analisi condivise è emerso un quadro frammentato. In alcuni casi, come nei Paesi Bassi, sono emerse strutture consultive consolidate e strumenti di foresight, ovvero analisi strategiche orientate al futuro. In altri, invece, prevalgono approcci informali o meccanismi episodici. Le difficoltà sono numerose e spesso comuni tra i Paesi analizzati. Tra queste: la scarsità di figure intermedie qualificate (come i knowledge broker, capaci di mediare tra scienza e istituzioni), una debole capacità istituzionale di assorbire le evidenze scientifiche, barriere comunicative dovute a linguaggi e tempistiche differenti, e ruoli istituzionali ancora poco chiari. In questo contesto, i decisori faticano a orientarsi tra fonti di conoscenza eterogenee, mentre i ricercatori raramente vedono riconosciuto il proprio impegno nel dialogo con la politica.
Dal modello lineare alla co-creazione delle decisioni pubbliche
Nel quadro del MLE, delegazioni provenienti da 15 Paesi europei hanno partecipato a quattro visite di studio organizzate in Belgio, Spagna, Paesi Bassi e Polonia. Ogni visita ha affrontato un tema cruciale per i sistemi Science-for-Policy: la condivisione della conoscenza, la mappatura degli attori, la valutazione dell’efficacia e il ruolo della fiducia nel rapporto tra scienza e politica. Le attività hanno combinato sessioni con esperti, workshop interattivi e momenti di confronto con istituzioni e ricercatori locali, offrendo un’occasione concreta per osservare da vicino approcci e criticità nazionali.
Questi incontri hanno evidenziato che le difficoltà dei sistemi S4P non sono solo di tipo tecnico o organizzativo, ma riflettono anche differenze culturali e visioni divergenti sul ruolo della scienza nei processi decisionali. In alcuni contesti, ad esempio, prevale una logica di separazione tra ricerca e politica, mentre in altri manca una cultura della collaborazione istituzionalizzata.
Durante il confronto tra i Paesi è emersa con forza l’esigenza di superare il modello lineare secondo cui la scienza fornisce semplicemente “dati” ai decisori. Al contrario, è maturata una visione più avanzata dei sistemi S4P come processi collaborativi e circolari, basati sulla co-creazione, ovvero sull’elaborazione condivisa delle soluzioni tra ricercatori, decisori e altri attori coinvolti. La scienza, in questo approccio, non è l’unico elemento che guida le politiche: contano anche l’esperienza, il contesto, i valori e gli interessi in gioco.
Per affrontare questa complessità, il rapporto finale introduce il concetto di “ecosistema S4P” come chiave di lettura e strumento operativo. A differenza dei modelli lineari, che concepiscono il rapporto tra scienza e politica come un semplice passaggio di informazioni, l’approccio ecosistemico riconosce la molteplicità di attori, relazioni e interessi in gioco. Una complessità che va riconosciuta e governata, non evitata.
Otto raccomandazioni per rafforzare l’uso della scienza nelle politiche
Partendo da questa analisi, il rapporto finale propone otto raccomandazioni strategiche per rafforzare l’efficacia dei sistemi Science-for-Policy nell’Unione Europea. Non sono soluzioni standardizzate, ma linee guida pensate per essere adattate a realtà istituzionali diverse. Ogni raccomandazione tocca un nodo specifico dell’ecosistema, con l’obiettivo di costruire un approccio più integrato, coerente e resiliente all’interfaccia tra scienza e politica.
Ecco, in sintesi, le otto proposte emerse dal percorso.
1. Governare a livello di ecosistema
Come già evidenziato, i sistemi Science-for-Policy funzionano davvero solo quando tutte le loro componenti, dai ricercatori agli organi consultivi, dalle istituzioni pubbliche alla società civile, sono collegate e coordinate. Serve una governance integrata che chiarisca i ruoli, definisca obiettivi comuni e favorisca una comunicazione efficace. Questo approccio aiuta a evitare sovrapposizioni, colli di bottiglia o, peggio, decisioni disconnesse dalla conoscenza scientifica.
2. Istituzionalizzare la collaborazione e il coinvolgimento pubblico
Il dialogo tra scienza, politica e società non può dipendere dalla buona volontà dei singoli o da iniziative sporadiche. Deve diventare parte integrante delle strutture decisionali. Spazi permanenti di confronto, come forum partecipativi o consultazioni pubbliche, permettono di cogliere i bisogni reali dei cittadini e di aumentare la legittimità delle scelte politiche.
3. Integrare foresight e approcci anticipatori
Le politiche pubbliche non possono limitarsi a reagire alle emergenze. Devono imparare ad anticiparle. Strumenti come l’analisi di scenario, l’identificazione di trend emergenti o la valutazione dei rischi sistemici aiutano a individuare per tempo le sfide future. Inserire queste pratiche nella routine decisionale significa rafforzare la capacità di pianificare nel lungo termine e agire con maggiore lungimiranza.
4. Rivedere gli incentivi per l’impegno politico
Molti ricercatori non trovano riconoscimento, né incentivi istituzionali, per contribuire al dibattito e alla definizione delle politiche. Serve un cambio di passo nei criteri di valutazione accademica, che riconosca l’impatto sul policy making come parte integrante della carriera scientifica, accanto alle pubblicazioni e alla didattica.
5. Rafforzare le competenze di tutti gli attori
Per rendere davvero operativi i sistemi S4P, è fondamentale investire nelle competenze di tutti gli attori coinvolti: ricercatori, decisori pubblici e intermediari. Comunicazione efficace, pensiero sistemico, uso critico delle evidenze e consapevolezza etica sono abilità chiave per lavorare tra mondi diversi e trasformare la conoscenza in azione pubblica.
6. Migliorare trasparenza e responsabilità
La trasparenza è una condizione essenziale per legittimare le scelte basate sulle evidenze. I sistemi S4P devono chiarire come vengono selezionati i dati, quali metodi sono stati adottati e in che modo le evidenze contribuiscono alle decisioni. Questo rende le istituzioni più responsabili e rafforza la fiducia dei cittadini nella politica.
7. Tutelare l’integrità scientifica
Affinché la scienza possa orientare le politiche in modo credibile, è indispensabile tutelarne l’integrità. Meccanismi di controllo, standard etici chiari e metodologie trasparenti sono strumenti fondamentali per assicurare che le evidenze utilizzate siano solide, verificabili e libere da condizionamenti.
8. Valutare i sistemi nella loro interezza
Per migliorare nel tempo, i sistemi S4P devono essere valutati non solo nei singoli interventi, ma come ecosistemi interconnessi. Esaminare il funzionamento complessivo aiuta a identificare criticità, misurare gli impatti reali e orientare riforme capaci di produrre cambiamenti duraturi.
Perché dovrebbe interessare anche alle imprese
Il rafforzamento dei sistemi Science-for-Policy non interessa solo governi e università: anche le imprese hanno un ruolo chiave da giocare, soprattutto nei settori regolati e ad alta intensità di innovazione come il farmaceutico, l’energia, il digitale e la manifattura avanzata. In questi ambiti, le aziende producono conoscenze preziose che potrebbero arricchire le politiche pubbliche, ma spesso non trovano canali adeguati per farlo.
Senza meccanismi chiari di interazione tra ricerca industriale e decisione politica, molte competenze restano ai margini dei processi normativi. Questo limita la qualità delle politiche e ostacola l’adozione di soluzioni innovative. Rafforzare l’interfaccia tra scienza e politica significa anche riconoscere il settore privato come un partner attivo, non solo come destinatario delle regole.
Strumenti come le partnership pubblico-private, le consultazioni con gli stakeholder o gli esercizi di foresight partecipativo possono facilitare questo dialogo, permettendo all’industria di contribuire alla definizione di obiettivi di interesse comune. Il rapporto della MLE sottolinea l’importanza di creare ecosistemi inclusivi, in cui la conoscenza proveniente da fonti diverse, come accademia, amministrazioni e centri di ricerca privati, possa convergere e dare forma a politiche più solide, efficaci e condivise.
