Una risposta approssimativa alla domanda giusta è meglio di una risposta esatta alla domanda sbagliata

John Tukey è nato nel 1915 a New Bedford, nel Massachusetts. La sua famiglia intuì il suo genio fin dalla tenera età e, dopo aver ricevuto un'istruzione domestica, frequentò la Brown University dove conseguì una laurea e un master in chimica. Qui iniziò a interessarsi alla matematica astratta. Proseguendo gli studi di dottorato alla Princeton University, Tukey completò il suo dottorato in matematica nel 1939. Inizialmente lavorò sulla topologia, dove fornì un contributo importante noto come "lemma di Tukey". Questo teorema matematico ha un campo di applicazione significativo, specialmente nella teoria degli insiemi e nella topologia. Tuttavia, Tukey non rimase confinato nella matematica astratta e, sotto l'influenza di Samuel S. Wilks, si orientò verso la statistica matematica, campo in cui realizzò lavori di grande rilievo.

Durante la Seconda Guerra Mondiale, lavorando presso il Fire Control Research Office, si concentrò su questioni come il puntamento delle armi e la valutazione dei dispositivi di misurazione della gittata. Queste esperienze gli offrirono esempi per molti problemi statistici che avrebbe studiato in futuro e, allo stesso tempo, gli permisero di comprendere la natura dei problemi pratici. Tukey ha riassunto le esperienze acquisite da questo tipo di lavoro pratico con la frase: "Una risposta approssimativa alla domanda giusta è meglio di una risposta esatta alla domanda sbagliata".

Negli anni '50, Tukey iniziò a lavorare sulle idee di Andrei Kolmogorov riguardanti i processi stocastici e sviluppò la "trasformata di Fourier veloce" (Fast Fourier Transformation-FFT), una tecnica basata sul computer per analizzare lunghe serie di correlazioni. La FFT è un algoritmo informatico efficiente in grado di gestire grandi set di dati e ha colmato una grande lacuna negli anni '50 e '60, quando i computer erano più lenti e dotati di memorie più piccole. Tukey è stato un pioniere non solo nelle analisi matematiche, ma anche nello sviluppo di algoritmi informatici.

L'interesse di Tukey per i computer e i suoi contributi in questo campo hanno costantemente ampliato i confini della ricerca statistica. Il mio interesse per il lavoro di Tukey è iniziato mentre stavo conseguendo il dottorato in statistica e, contemporaneamente, lavoravo come assistente di ricerca nei laboratori informatici del Centro di Ricerca Statistica e Quantitativa (İSKAR) dell'Università di Marmara, che purtroppo oggi non esiste più. Negli anni '60 e '70, Tukey aveva guidato l'analisi di grandi set di dati lavorando insieme a ingegneri e statistici presso i Bell Telephone Laboratories. In quel periodo, la capacità dei computer di archiviare e analizzare grandi quantità di dati iniziò a mettere alla prova la teoria statistica. Tukey lavorò per rendere questi dati significativi e per sviluppare metodi di analisi corretti. Ispirato da questi lavori, nella mia tesi mi sono orientato verso il tema delle "basi di dati statistiche" e ho proposto un modello per il settore della stampa.

In quel periodo, Tukey riprese l'approccio di Karl Pearson all'analisi della distribuzione dei dati, di cui parlerò in un altro mio articolo, e sviluppò una serie di tecniche molto importanti che chiamò "analisi esplorativa dei dati". Questo approccio suggeriva di esaminare la distribuzione dei dati senza basarsi su un modello di probabilità predeterminato. Dando nuovi nomi alle caratteristiche delle distribuzioni dei dati, Tukey incoraggiò i suoi lettori a riconsiderare le proprie ipotesi. Inoltre, sviluppò strumenti grafici per esaminare i modelli all'interno dei dati. Alcuni di questi strumenti sono diventati standard nei pacchetti software statistici oggi ampiamente utilizzati; ad esempio, i "box plot" (diagrammi a scatola e baffi) e i "stem-and-leaf plot" (diagrammi ramo-foglia) sono tra i più noti.

I contributi di Tukey alla scienza statistica non sono stati solo teorici, ma hanno riguardato anche applicazioni pratiche. Gli algoritmi e gli strumenti che ha sviluppato per i programmi informatici sono diventati le pietre miliari delle moderne analisi statistiche. Inoltre, ha introdotto nel mondo scientifico i termini "bit" (binary digit) e "software", cosa che pochi sanno.

Con il suo lavoro, John Tukey non solo ha contribuito alla teoria statistica, ma ha anche sviluppato soluzioni pratiche per una migliore comprensione e una corretta interpretazione dei dati. Il suo approccio innovativo e critico ha influenzato profondamente la scienza statistica e oggi ci rendiamo conto che la sua eredità è diventata ancora più evidente con l'aumentare dell'importanza dei computer e dell'analisi dei big data.

Tukey ha continuato a portare nuove idee e nuovi approcci a vecchie domande per tutta la vita e, quando è venuto a mancare nel 2000, la scienza statistica aveva subito cambiamenti radicali grazie alla sua visione. Se fosse ancora vivo, svilupperebbe nuovi metodi per analizzare il contenuto dei miliardi di post condivisi da milioni di persone in quelli che oggi chiamiamo social media? Molto probabilmente sì.