A Covid-járvány elején, Michael Levitt fokozatos lassulást észlelt az esetszámok növekedési ütemében Vuhanban az idő múlásával., és sokan elutasították vagy figyelmen kívül hagyták megfigyeléseit, mivel azokat nem megfelelő hitelesítő adatoknak és nem hagyományos matematikai módszereknek tekintették (Gompertz-görbék, szemben az epidemiológiában használt hagyományos kompartmentális modellekkel).
Néhány kutató odáig ment, hogy Michael Levitt munkásságát „halálos ostobaság”, mondván, hogy a tudományos közösség felelőtlen tagjaként nem epidemiológus, és olyan munkákat mutat be, amelyekről Levitt kritikusai úgy vélték, hogy bagatellizálják a koronavírust.
17. március 2020-én John Ioannidis azzal érveltek, hogy a Covid súlyossága bizonytalan, és a szélsőséges megfékezési intézkedések, mint például a kijárási korlátozások, valószínűleg nagyobb kárt okozhatnak, mint maga a világjárvány, provokáló az Ioannidis doktorral szembeni állandó ellenségeskedés kultúrája, az összeférhetetlenségre vonatkozó hamis állításokból kifolyólag 2020-ban azoknak, akik Ioannidist azzal vádolták, hogy „szörnyű tudomány” és így tovább.
Tapasztalataim „deviáns” epidemiológusként
Matematikai biológusként, aki a Covid előtti években a denevérekről emberekre ugráló vírusokat vizsgálta, valamint idősor-elemzőként, aki közel egy évtizedes tapasztalattal rendelkezik a 2020 elejére vonatkozó előrejelzések terén, 2020 januárja óta a Covidot is tanulmányoztam.
Észrevettem Levitt Gompertz-görbéinek bölcsességét – Levitt egy olyan megfigyelésre bukkant, amit én magam is függetlenül megfigyeltem, az esetszámok növekedési ütemének rendszeres csökkenésére jóval a vuhani esetszámok csúcspontja előtt, majd az európai és amerikai járványok korai szakaszában. Saját munkámban 2020 februárjában bizonyítékot találtam arra, hogy az esetszámok 2-3 naponta megduplázódtak (középponti becslés 2.4 nap) a korai vuhani járvány idején, amikor A népszerű epidemiológusok úgy vélték, hogy a Covid előfordulása 6.2 naponta megduplázódik.
Akkoriban tudtuk, hogy a legkorábbi eseteket 2019 novemberének végén mutatták ki. Tegyük fel, hogy az első eset 1. december 2019-jén volt, 72 nappal a 2020 eleji kínai esetszám-csúcs előtt, 11. február 2020-én. Ha az esetek száma szigorúan 2.4 naponta megduplázódott volna ebben a 72 napos időszakban, akkor akár 1 milliárd ember, azaz Kína 2/3-a is fertőzött lett volna. Ha ehelyett az esetek száma 5 naponta megduplázódott volna, akkor nagyjából 22,000 XNUMX fertőzöttre számítanánk Kínában.
Ha az esetek száma 6.2 naponta megduplázódna, akkor 3,100 fertőzöttre számítanánk Kínában. Minél lassabbnak hitték az esetszámok növekedését, annál kevesebb esetre számítottak, annál magasabbra becsülték a fertőzés halálozási arányát, és annál súlyosabbnak tartották a Covid-19 világjárványt. Ezek a megállapítások arra késztettek, hogy meglássam Dr. Levitt megfigyeléseinek létjogosultságát, és egyetértsek Dr. Ioannidis azon megfogalmazásával, hogy tudományos bizonytalanság övezi a világ előtt álló Covid-világjárvány súlyosságát.
Amikor azonban láttam, hogyan bánik a világ Levitt-tel, Ioannidisszel és sok más, az enyémmel ellentétes nézeteket valló tudóssal, félni kezdtem a tudományos munkám megosztásával járó lehetséges hírnév- és szakmai kockázatoktól. Megpróbáltam négyszemközt megosztani a munkámat, de olyan professzorokkal találkoztam, akik azt állították, hogy „nem vagyok epidemiológus”, az egyikük pedig azt mondta, hogy „közvetlenül milliók haláláért lennék felelős”, ha publikálnám a munkámat, tévednék, és ez önelégültséget keltene a COVID-ban elhunyt emberekben.
Ezen személyes találkozások között, melyek során tudósok sokféle pozícióban voltak, valamint Levitt és Ioannidis nyilvános megkövezése miatt aggódtam, hogy az eredményeim közzététele ahhoz vezetne, hogy nyilvánosan nem epidemiológusnak bélyegeznének, mint Levitt, és felelőssé tennének mind Levitt, mind Ioannidis haláleseteiért.
Sikerült megosztanom a munkámat egy CDC előrejelzési felhívással 9. március 2020-én. Bemutattam, hogyan becsültem meg ezeket a gyors növekedési ütemeket, milyen következményekkel járnak a korai kínai járvány értelmezése, és milyen következményekkel járnak a COVID jelenlegi helyzetére az Egyesült Államokban. Akkoriban úgy tudni, hogy a Covid közösségi terjedése az Egyesült Államokban legkésőbb január 15-én kezdődött.
Bemutattam, hogy egy január közepén kezdődő és 2.4 naponta megduplázódó járvány 2020 március közepéig több tízmillió esetet okozhat. A hívás házigazdája, Alessandro Vespignani azt állította, hogy nem hiszi el, hogy a gyors növekedési ütem csupán az esetfelderítési arány növekedésének tudható be, majd lezárta a hívást.
Mindössze 9 nappal azután, hogy részt vettem a CDC-n tartott megbeszélésemen, kiderült, hogy New Yorkban az egészségügyi szolgáltatóknál az intenzív osztályokra felvett Covid-betegek száma kétnaponta megduplázódott. Bár az esetfeltárás száma javulhatott, az intenzív osztályra történő felvétel kritériumait, például a vér oxigénkoncentrációjának mennyiségi küszöbértékeit rögzítették, így New York intenzív osztályos megbetegedéseinek növekedése a legnagyobb amerikai nagyvárosi területen a prevalencia valódi növekedését mutatta ki, amely kétnaponta megduplázódott.
Március végén, Becsléseink szerint az Egyesült Államokban több mint 8.7 millió ember keresett fel járóbeteg-ellátást influenzaszerű betegséggel. *ILI) és negatív lett az influenzatesztje, és ez a márciusi becslés számos betegről megerősítette a COVID-járvány súlyosságára vonatkozó alacsonyabb becslést.
Miután láttam, hogyan támadták Levittet, Ioannidist, Guptát és másokat online, mert közzétették bizonyítékaikat, elemzéseiket és érveléseiket egy kevésbé súlyos világjárvány mellett, tudtam, hogy az ILI-cikk közzététele deviancia egy rendkívül aktív online tudományos közösségben. Nem az volt a motivációm, hogy deviáns legyek, hanem hogy gondosan és pontosan megbecsüljem a fertőzöttek számát, és ezeket a becsléseket bemutassam a világnak, mert a világnak tudnia kellett, mennyire súlyos a COVID, ha arányosan reagál erre az új vírusra.
Miután azonban közzétettük az ILI tanulmányát az előnyomtatási szerveren, az újságot az Economistnál egy briliáns adatújságírókból álló csapat vette át. és vírusként terjedt. Ahogy az újság vírusként terjedt, a hírnevem és a szakmai életemet fenyegető veszélyek, amelyektől féltem, elkezdtek megvalósulni.
Kollégák azt mondták, hogy kockáztatom, hogy „milliók haláláért vagyok felelős” (ami szó szerint véve népirtással egyenértékű bűncselekmény), hogy vér tapad a kezemhez, hogy „megzavarom a közegészségügyi üzenetet”, hogy „nem vagyok epidemiológus”, és még sok más. A szóbeli támadások minden oldalról érkeztek, olyan emberektől, akik egykor kollégák és barátok voltak, egészen a tudományos közösség tagjaiig, akikről korábban soha nem hallottam, hogy ezreket öltem meg.
A meg nem osztott tudomány
Továbbra is a Covid ezen alternatív elméletének tanulmányozását folytattam, amely a gyorsabb növekedésen és az ebből fakadó alacsonyabb súlyosságon alapul. E szerint az elmélet szerint lehetséges, hogy New York City elérte a nyájimmunitást a 2020 márciusi hullámában, és ha így van, akkor a New York-i járvány jellemzői felhasználhatók a későbbi, megfékezetlen és kevésbé enyhített járványok kimenetelének előrejelzésére olyan helyeken, mint Svédország, Dél-Dakota és Florida.
A 2020 őszi járványkitörések során a Covid-esetek száma 1 főre vetítve körülbelül 1,000 halálesetet, azaz 340,000 XNUMX halálesetet fog elérni. Abban az időben a neves epidemiológusok, akiknek nézetei összhangban voltak az „üzenettel”, még mindig a következő becsléseket használták: a súlyos kimenetelek becslései, ahol több millió amerikai haláleset lehetséges, ha a vírust nem sikerül megfékezni.
Azonban, miután megtapasztaltam az ILI-tanulmányt megelőző és követő ellenségeskedések özönét, és láttam az ellenségeskedés folytatódását a hasonló, de az „üzenettől” eltérő eredményeket elérő tudósok váltakozó csoportjával szemben, aggódtam a teljes elmélet megosztása miatt.
2020 nyarán gondosan figyeltem, ahogy a váratlanul alacsony és korai esetszámok Svédországban összezavarták az epidemiológusokat, de ez szépen egybeesett az elméletemmel. Láttam, ahogy a 2020 őszi Chicagótól Dél-Dakotáig tartó járványok lelassultak, ahogy Levitt is észrevette, és korábban tetőztek, mint ahogy azt a szezonális kényszerből vártuk volna, és összhangban voltak a 2020 március-áprilisi New York-i járvánnyal. Az Egyesült Államok megyéinek mediánja 1 főre vetítve körülbelül 1,000 halálesetet ért el, az Egyesült Államok járványa körülbelül 350,000 XNUMX halálesettel tetőzött, és több száz viszonylag kevésbé érintett megyében a járványkitörések az esetszámok csökkenését mutatták a vakcinák megjelenése előtt.
Végül én 2021 áprilisában tette közzé ezeket az előrejelzéseket és megállapításokat, miután a vakcináknak elegendő idejük volt a bevezetésre, és remélhetőleg akkor senki sem állította volna, hogy megzavartam az „üzenetet”. Szándékosan titkoltam el ezeket az eredményeket az előzetes nyomtatást végző szerverektől, mivel jogosan féltem a tudományos közösség ellenségeskedésétől a COVID-19 alatt.
Azzal, hogy egy olyan kutatási környezetet teremtettek, amely ellenséges volt az enyhébb pandémia bizonyítékaival szemben, a tudósok a hírekből olvastak, hogy megalapozzák a túlbecsült Covid-kockázattal kapcsolatos hiedelmeiket és cselekedeteiket. Ez a tudomány nem a bizonyítékok és a logika által megnyert ötletek tisztességes versenyének eredménye, hanem az ötletek elhallgattatása a szövetségi tisztviselők által, akik koordinálták a... pusztító leszámolások az egymással versengő nézetek, az egyik elmélet elfogult társadalmi/tömegmédia általi felerősítése, valamint a Covid-19 egy adott elméletét erőltető magán- és közéleti ellenségeskedések normája.
A tudomány informális cenzúrája a COVID-19-ben
A cenzúra sokféle formát ölthet. A cenzúra legszélsőségesebb formája a szólásszabadság hivatalos kriminalizálása, például az oroszországi letartóztatások, akik Putyin ukrajnai háborúja ellen tiltakoztak.
A Covid-19 idején a tudományt nem cenzúrázta semmilyen formális társadalmi kontroll, például a szólásszabadságot vagy bizonyos eredmények közzétételét tiltó törvények. A tudományt azonban elhallgattatta az informális társadalmi kontroll, a közösségünk tudósai, akik szavakkal és tettekkel is egy szűk skálájú tudományos hiedelmeket és tudománytalan normákat és értékeket erőltettek arra vonatkozóan, hogy ki mutathat be tudományos felfedezést vagy elméletet, vagy ki érvelhet egyedi állásponttal anélkül, hogy kollégái zaklatnák.
Akár Levittet és Ioannidist, akár a Nagy Barrington-nyilatkozat aláíróit, Jay Bhattacharyát, Martin Kulldorffot és Sunetra Guptát támadták, a tudósok a közösségi média platformjait és a mainstream médiát használták fel arra, hogy más tudósok versengő nézeteit elnyomják. Washington Post, BuzzFeedvagy New York Times A cikkek nem a tudományos bizonytalanságok feloldására vagy a tudományos viták előmozdítására szolgálnak; hanem egy üzenet felerősítésére szolgálnak, és a felerősített üzenet az volt, hogy a COVID-kockázatot egy epidemiológusok klikkjénél alacsonyabbra becsülni téves vagy erkölcstelen, és nem szabad figyelembe venni, vagy nem releváns a világjárvány-politika megvitatása során.
A Twitter, egy háborús övezet, amely közismerten a gyújtó tartalmak felerősítéséről ismert, nem a tudományos viták megoldásának helye, de általában az a hely, ahol embereket szólítanak fel, és dühös csőcseléket mozgósítanak, amelyek képesek kirúgni őket.
A tudósok elleni nyilvános támadások nyilvános kivégzési kísérletek voltak, és nekünk, embereknek, hosszú és nehéz történelmünk van a nyilvános kivégzések terén. Történelmileg úgy tartották, hogy a nyilvános kivégzések jobban elrettentik a törvényektől és a hatóságoktól való eltérést, és a Coviddal kapcsolatos nyilvános büntetések hasonló célt szolgáltak: elriasztották a hozzám hasonló szemlélőket attól, hogy bármit is tegyenek, ami akár távolról is hasonlónak is tekinthető ahhoz a bűncselekményhez, amiért nagy stanfordi tudósokat megköveztek.
A Covid-kimenetelek bizonytalanságát kiemelő, vagy ami még rosszabb, a Covid-járvány terhének alacsonyabb súlyosságát becsülő tudósok nyilvános kivégzési kísérleteinek szociológiai hatása, és valószínűleg a szándéka is, az olyan tudósok informális társadalmi kontrollja volt, mint én, akik 19 minden nap elemezték a Covid-2020 adatokat, és a bizonytalanságot kiemelő vagy alacsonyabb súlyosságot becsülő eredményekre hagyatkoztak.
A kriminológiában a társadalmi kontrollelmélet megpróbálja megmagyarázni, hogy egyes emberek miért követnek el bűncselekményeket, mások pedig nem, és én a társadalmi kontrollelméletet tartom a leghasznosabbnak ahhoz, hogy megértsem a saját döntéseimet, miszerint nem hoztam nyilvánosságra a munkámat 2020 közepén és végén.
2020 folyamán tanúja voltam annak, hogyan váltak a közösségi média platformok és a tömegmédia eszközökké elkészíti a hozzájárulást a közvélemény egyetértett egy befolyásos epidemiológusokból álló klikkel. Ezek az epidemiológusok azt állították, hogy tudományuk vitathatatlan, és tudományos elméleteiket a nyilvános tudóstársakkal szembeni szankciók terjesztése révén védték a vitáktól. Szégyen, kritika, gúnyolódás, rosszallás és egyéb korlátozások a normáktól és értékektől való eltérésre vonatkozóan, összhangban ezzel az epidemiológusokból álló klikkel, vagy az általuk jóváhagyott szakértőktől származó publikációkkal.
A tudományos eredmények feletti ilyen informális társadalmi kontrollnak nincs helye a társadalomban létező tudomány egyetlen ésszerű ideáljában sem. Ha megengedjük a tudósoknak, hogy személyes támadásokkal lejáratják más tudósokat, ha nem tudjuk kibogozni a tudósok és a tömegmédia közötti szoros kapcsolatok komplexumát, amelyet saját elméleteikbe vetett hitük megteremtésére használnak, akkor amit „tudománynak” nevezünk, az a hitért folytatott harc lenne, amelyet nem a bizonyítékok és az ész békés és együttműködő eszményei, hanem a kulturális hadviselés kegyetlen erőszaka közvetít. Barbár médiaharccá válik a tudományos dominancia eléréséért a disszidensek nevetségessé tételével és az ellenvélemény informális társadalmi kontrollon keresztüli elnyomásával.
Út előre
Ha azonban kíméletlenül megvizsgáljuk a média tudományban való felhasználását, valamint a híres tudósok nagy horderejű nyilvános kivégzési kísérleteinek gyakorlatát, akkor azonosíthatunk egy szociológiai rákot a tudományunkban, és kiirthatjuk, mielőtt tovább áttétet képezne. A soha meg nem osztott tudomány olyan felfedezéssé válhat, amelyet soha nem találtunk meg.
Ahogy egyre több meg nem osztott tudományos eredmény születik, a válságokról, például a világjárványokról alkotott tudományos ismereteink a nem ismert tudományos ismeretek elsorvadásától szenvednek. Minden tudós érdeke kellene, hogy legyen a tudományos ötletek megosztásának elősegítése, hogy egyetlen tudományos eredmény se maradjon megosztatlan a nevetségességtől vagy a nyilvános kivégzéstől való félelem miatt.
Szerencsére tudósok vagyunk. Új platformokat és intézményeket tudunk létrehozni, jobb és professzionálisabb médiát hozhatunk létre a tudományos gondolatok cseréjéhez, megreformálhatjuk a tudományt a következő világjárvány előtt.
Csatlakozz a beszélgetéshez:
Megjelent egy Creative Commons Nevezd meg! 4.0 Nemzetközi licenc
Újranyomtatáshoz kérjük, állítsa vissza a kanonikus linket az eredetire. Brownstone Intézet Cikk és szerző.
