Il segreto dei dati: una mappa, 500 morti e un’idea rivoluzionaria. La storia di John Snow

Nel 1854 John Snow trasformò i dati sui morti di colera in una mappa, rendendo visibile il legame tra i casi e la pompa di Broad Street. La sua intuizione mostra che raccogliere dati non basta: è necessario comprenderne le relazioni. Un principio ancora attuale nella cybersecurity, dove gli eventi acquistano valore solo nel loro contesto.

Tra la fine di agosto e i primi giorni di settembre, nel quartiere di Soho, più di 500 persone morirono per aver contratto il colera, in una manciata di giorni. Era un momento molto delicato per Londra, ma i decessi vennero comunque tutti registrati, corredati non solo delle generalità della vittima ma anche di dove abitava.

Londra non aveva quindi un problema di dati. Aveva un problema nel modo in cui quei dati venivano interpretati.

Le informazioni che si avevano sulla trasmissione del colera, all’epoca, portavano a correlare il proliferare della malattia in zone molto circoscritte e la virulenza della stessa, con la conseguente attribuzione del contagio ai miasmi (ovvero le esalazioni prodotte dall’aria malsana e dalla decomposizione).

Era un’interpretazione coerente con la Londra dell’epoca: in quegli anni la città era sovraffollata, senza un sistema fognario adeguato alla crescita della popolazione. Risultato? Una città maleodorante; le acque reflue scorrevano lungo le strade – anche le più frequentate – ed arrivavano a contaminare pozzi e corsi d’acqua, un odore malsano e percepibile facilmente, che faceva pensare subito ad una malattia, di cui non era ancora stato identificato l’agente responsabile. Una spiegazione che coincideva con ciò che vedevano: metterla in discussione era difficile.

Difficile per tutti ma non John Snow, che lo aveva fatto già nel 1849, quando aveva pubblicato la prima edizione di On the Mode of Communication of Cholera, sostenendo che la malattia veniva trasmessa attraverso l’ingestione di acqua contaminata. Non poteva sapere che la scienza gli avrebbe dato ragione molti anni dopo, quando il Vibrio cholerae, il famoso batterio a forma di virgola responsabile del colera, sarebbe stato isolato e riconosciuto. Eppure, già allora aveva notato che la teoria dei miasmi non riusciva a spiegare il comportamento dell’epidemia. Se il problema fosse stato semplicemente l’aria, persone che vivevano nelle stesse strade e respiravano le stesse esalazioni avrebbero dovuto ammalarsi in modo simile.
Peccato che – nella realtà – i casi seguivano distribuzioni diverse.

Quando il colera colpì Soho nel 1854, Snow non partì da un’intuizione improvvisa, bensì iniziò da un’ipotesi che cercava da anni di verificare e da una domanda circostanziata: quali erano gli elementi che accomunavano le persone che si erano ammalate?

Consultò i registri dei decessi, si recò presso le abitazioni delle vittime, parlò con le famiglie e ricostruì le loro abitudini: si rese così conto, incrociando le informazioni, che quasi tutti i morti vivevano vicino alla pompa pubblica di Broad Street. E che quelli che invece abitavano più lontano, ne bevevano abitualmente l’acqua. Alcuni la preferivano a quella delle pompe più vicine; alcuni bambini la bevevano andando a scuola: quindi anche i casi apparentemente incompatibili con la sua teoria, anziché essere esclusi (come rumore) vennero esaminati uno per uno. Snow non cercava solo conferme, ma una spiegazione legittima capace di sostenere anche le anomalie.

Così fece anche una controprova, lavorando su “ciò che non era accaduto”: Come nel caso del vicino birrificio di Broad Street, dove non risultavano morti tra gli operai. Questo poteva in qualche modo mettere in discussione la teoria di Snow, salvo scoprire che questi operai disponevano di una fonte propria durante il lavoro e bevevano soprattutto birra (prodotta con acqua bollita); così come nel caso della workhouse (l’ospizio) di Poland Street: nonostante la presenza di centinaia di persone in uno spazio ristretto, i decessi erano pochi rispetto al resto del quartiere. Quindi se l’aria fosse stata la causa principale, sarebbe stato difficile da spiegare, mentre la spiegazione era nel fatto che l’edificio utilizzava un pozzo indipendente.

È qui che entra in scena la mappa.

Nella rappresentazione pubblicata nel 1855, ogni morte veniva indicata da una piccola linea nera collocata in corrispondenza dell’edificio in cui era avvenuta; quando più persone erano morte presso lo stesso indirizzo, le linee venivano tracciate una accanto all’altra. Il risultato mostrava una concentrazione evidente intorno alla pompa di Broad Street e una progressiva diminuzione dei casi man mano che aumentava la distanza, soprattutto oltre le aree in cui risultava più conveniente servirsi di un’altra pompa.

La mappa non fornì a Snow informazioni nuove, gli permise di vedere, in pochi secondi, una relazione che fino a quel momento richiedeva pagine di registri, indirizzi e testimonianze.

Ebbe quindi un’indiscutibile intuizione: modificò il modo in cui le informazioni disponibili potevano essere comprese.

È una distinzione importante, perché il racconto più diffuso trasforma John Snow nell’uomo che disegnò alcuni punti su una cartina, individuò la pompa di Broad Street e pose fine all’epidemia. La realtà fu molto più complessa e, proprio per questo, più interessante. Quando la leva della pompa venne chiusa – l’8 settembre- il numero dei nuovi casi stava già diminuendo, anche a causa della fuga di molti abitanti dal quartiere e Snow stesso riconobbe che non era possibile stabilire quanto quella chiusura avesse inciso sull’andamento immediato dell’epidemia (la scoperta del vibirio colerae gli avrebbe dato ragione certa solo anni dopo).

Ma dobbiamo ragionare su 2 elementi: la chiusura della pompa resta un gesto fondamentale, ma non perché rappresenti una soluzione semplice e definitiva, piuttosto rappresenta il momento in cui un’interpretazione sufficientemente solida diventa una decisione operativa, nonostante l’incertezza non sia stata eliminata.

Il secondo elemento è la mappa, che fu risolutiva, e non perché conteneva più dati, ma perché mostrava le relazioni tra quei dati. La mappa trasformò una sequenza di decessi registrati separatamente in un fenomeno osservabile nel suo insieme, e rese visibile un pattern che il modello dominante non riusciva a spiegare.

A quasi due secoli di distanza, il problema affrontato da Snow è sorprendentemente vicino a quello che incontriamo nella cybersecurity.

Un’infrastruttura può essere monitorata in ogni sua componente e rimanere poco comprensibile nel suo insieme. Questo accade perché la visibilità dei singoli elementi non coincide con la conoscenza delle relazioni che invece li uniscono: un accesso anomalo, una variazione nel traffico, una modifica a una configurazione o il comportamento inatteso di un dispositivo possono essere letti come eventi di basso impatto o indipendenti, ma quando vengono collocati all’interno dello stesso contesto, possono rendere visibile un movimento laterale, una compromissione in corso o un attacco che sta attraversando ambienti diversi.

Il punto non è (solo) raccogliere le informazioni, ma costruire una rappresentazione che restituisca un significato a ciò che viene raccolto;

È un metodo che dovrebbe essere familiare a chi si occupa di sicurezza informatica: un alert acquista valore soltanto quando sappiamo quale asset riguarda, quale funzione svolge quell’asset, con quali altri sistemi comunica e quali conseguenze può produrre la sua compromissione; senza queste relazioni, anche una grande quantità di informazioni rimane una raccolta priva di una mappa.

Esiste poi un secondo punto: John Snow non si limitò a leggere i dati, accettò che questi potessero contraddire la spiegazione ritenuta corretta dalla maggioranza.

Nella cybersecurity, questo passaggio è ancora difficile: troppe organizzazioni osservano gli eventi attraverso modelli costruiti sulle minacce già conosciute, sulle architetture documentate e sui comportamenti considerati normali e, quando la realtà si discosta da quel modello, il rischio è che spesso si tratterà la differenza come un’anomalia irrilevante, anziché domandarsi se sia il modello a non rappresentare più correttamente l’infrastruttura.

La storia di John Snow non racconta quindi soltanto il valore della visualizzazione dei dati: racconta il valore di una rappresentazione capace di mettere in discussione ciò che pensiamo di sapere.

Oggi possediamo molti più dati di quelli che Snow aveva a disposizione, strumenti infinitamente più sofisticati per raccoglierli e tecnologie capaci di analizzarli in tempi allora impensabili, ma questo non garantisce che saremo più preparati a comprenderli.

È un altro modo di definire e perseguire la resilienza. La soluzione di cyber automated resilience di Gyala Agger si basa su questi principi e segue questo modus operandi.

Fonti :
https://www.gutenberg.org/files/72894/72894-h/72894-h.htm
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(00)02442-9/abstract

Simona Piacenti

Head of Marketing & Communications Gyala, da oltre 20 anni accompagna le aziende nella costruzione di una presenza credibile e competitiva sul mercato tecnologico gestendo strategia di marketing integrata, automazione, dati e storytelling per creare valore tangibile e crescita sostenibile.