В июле 2020 года меня воодушевил интервью Фредди Сэйерса на Пастбище с Андерсом Тегнеллом, архитектор реакции Швеции на COVID. Интервью было полно нюансов и здравого смысла заявлений Тегнелла. Например, он указал на отсутствие доказательств и приоритетности драконовских ограничений и их потенциал для огромного побочного вреда:
«Конечно, мы пытаемся сохранить смертность как можно ниже, но в то же время мы должны смотреть на драконовские меры, о которых вы говорите. Будут ли они приводить к еще большему количеству смертей не из-за самой болезни? Каким-то образом нам нужно обсудить, чего мы на самом деле пытаемся достичь. Лучше ли это для здоровья населения в целом? Или пытается максимально подавить Covid-19? Потому что избавиться от него, я не думаю, что произойдет: это произошло на короткое время в Новой Зеландии и, возможно, в Исландии и других странах, которые могли бы предотвратить это, но с глобальным миром, который у нас есть сегодня, сохранение такая болезнь никогда не была возможна в прошлом, и было бы еще более удивительно, если бы это стало возможным в будущем».
Еще более впечатляющим было смирение Тегнелла. Несколько раз во время интервью он сказал «мы не знаем», и многие из своих ответов он уточнял неопределенными терминами, такими как «кажется» и «может быть». Я думал, что это именно то, что эксперты должны были делать все это время, сообщая о нюансах и даже неуверенности напуганной публике. Либо этого не происходило вообще, либо СМИ отфильтровывали все нюансы и неопределенности, которые мог предложить любой эксперт, и просто обречены на провал.
Я отправила ссылку на интервью своей сестре, которую описала в своей книге. Страх перед микробной планетой как гермофоб. Она явно беспокоилась о заражении вирусом на раннем этапе, но в последнее время проявляла здоровый скептицизм по поводу гибели и мрака, которые она видела в новостях. Интересно, что она ответила: «Единственное, что мне не нравится, но это правда, это то, что он продолжает говорить «мы не знаем». Вот что меня пугает, так это то, что я ничего не знаю». Смирение и неуверенность, продемонстрированные во время интервью, утешили меня, но на мою сестру это произвело противоположный эффект.
Чем больше я думал об этом, тем больше я понимал, что я был исключением. Большинство людей не хотят нюансов и неопределенности, когда они напуганы. Они хотят знать, что есть эксперты, которые знают все, что произойдет, и как это остановить. Они хотят знать, что весь риск болезней и смерти можно устранить с помощью простых и устойчивых контрмер, и они вполне готовы пожертвовать многими из своих свобод даже ради иллюзии контроля. Многие эксперты и СМИ, которые их продвигают, с удовольствием продают эту иллюзию, когда публика лихорадочно покупает.
Из-за того, что экспертам с таким треском не удалось оправдать волшебное мышление публики и средств массовой информации за последние три года, слово «эксперт» потеряло большую часть своего значения, и это не обязательно плохо. Эксперты ужасны в предсказаниях и не обладают достаточными знаниями за пределами своих часто узких областей интересов. В очень сложной ситуации, такой как пандемия, не найдется ни одного человека, обладающего глубоким пониманием того, что происходит в любой момент, а тем более способности предсказывать, что будет дальше. Это все равно, что попросить генерального директора автопроизводителя самостоятельно построить автомобиль с нуля — это почти невозможно, поскольку требует скоординированных усилий сотен людей, специализирующихся на конструировании каждой детали и сборке готового продукта. Даже генеральный директор не мог выполнить каждый шаг.
В главе 11 моей книги я объясняю, почему эксперты не очень хороши в предсказаниях и не обладают такими знаниями за пределами своей области, как мы от них ожидаем:
В первые дни пандемии количество «экспертов» по коронавирусу было ограниченным, и существовала большая конкуренция за тех немногих, кто мог бы претендовать на квалификацию в кругах СМИ. Одним из бесспорных экспертов был мой бывший научный руководитель доктор Стэнли Перлман, коронавирусолог/иммунолог из Университета Айовы. Стэн был вовлечен в мир исследований человеческих коронавирусов после того, как вспышка SARS1 неожиданно привлекла внимание к человеческим коронавирусам. Он помог открыть лабораторию BSL3 в Айове и начал работать над инфекцией SARS1 у мышей, а также обращал внимание на другие коронавирусы, которые могут вызывать серьезные заболевания, такие как ближневосточный респираторный вирус или MERS.
Когда в Соединенных Штатах было подтверждено только два случая заражения SARS-CoV-2, телекомпания из Айовы обратилась к Стэну за прогнозом того, как новый вирус повлияет на США. Люди уже видели страшилки из Китая, который накануне закрылся. Они хотели какой-то уверенности. Размышляя о том, как сдерживали распространение SARS1 в течение нескольких месяцев в 2003 г., Стэн сказал репортеру он думал, что Айова никогда не увидит случая. Очевидно, что это предсказание не устарело.
Два года спустя, когда я спросил его о его ранних воспоминаниях, он упомянул об этом интервью: «Самая большая ошибка, которую я допустил в своем первоначальном впечатлении, заключается в том, что число случаев увеличивалось, но я думал, что это все еще соответствует атипичной пневмонии и MERS». как распространение, тогда как в основном нижние дыхательные пути. Итак, вначале я думал, что это будет похоже на SARS1 и MERS, и что карантин сработает. И через пять недель мы поняли, что это не сработает. Когда вам как эксперту задают этот вопрос, вы действительно должны идти по линии, и, будучи не совсем уверенным, где вы находитесь с двумя случаями, вы говорите: «Ну, я думаю, что мы все должны быть действительно обеспокоены, потому что это кажется быстро распространяется», когда на самом деле не так уж много доказательств этому, или вы говорите: «Ну, это только два случая». И я решил сказать: «Это только два случая, и я думаю, что мы должны просто посмотреть, как это закончится». Мало того, что большинство людей не знали, как поведет себя SARS-CoV-2, такие эксперты, как Стэн, тоже не знали. Его опыт был на самом деле проблематичным в такой ранний момент времени.
Эксперты, как правило, плохо умеют прогнозировать, как продемонстрировал психолог и писатель Филип Тетлок в своей книге 2005 года. Экспертное политическое суждение. В исследовании Тетлока, когда 284 эксперта попросили сделать 27,451 XNUMX прогноз в областях, имеющих отношение к их компетенции, результаты оказались полным провалом. Сталкиваясь с «дилетантами, шимпанзе, метающими дротики, и разнообразными алгоритмами экстраполяции», эксперты не всегда работали лучше, чем любой из них. Они были не более точными в прогнозировании, чем средний человек. Тем не менее, были люди, которые показали лучшие результаты в прогнозировании, но они не были теми, кого традиционно называют «экспертами». Вместо этого более точные прогнозисты, как правило, были более всесторонне развиты, менее идеологизированы и более склонны подвергать сомнению свои собственные предположения. Напротив, эксперты просто предполагали, что они все знают, и ошибались настолько же, насколько и были правы.
Команда крайне неточные прогнозы многих экспертов и модели прогнозирования пандемии только подтвердил выводы Тетлока. Эксперты неоднократно ошибались во всех направлениях. Эпидемиолог-инфекционист Джон Иоаннидис, один из самых цитируемых ученых всех времен, сказал корреспонденту CNN Фариду Закарии в апреле 2020 года: «Если бы я сделал обоснованную оценку на основе имеющихся у нас ограниченных данных тестирования, я бы сказал, что COVID -19 приведет к менее чем 40,000 18 смертей в этом сезоне в США». К 2020 июня 19 года оценочное число смертей в США от COVID-450,000 составляло XNUMX XNUMX человек. Лауреат Нобелевской премии и профессор Стэнфорда Майкл Левитт разработал модели, которые он использовал для утверждать что пик вируса уже достиг своего пика в конце марта 2020 года. В конце июля Левитт предсказал, что к концу августа пандемия в США закончится, и погибнет менее 170,000 XNUMX человек. Вместо, к концу августа их число составляло около 180,000 XNUMX и неуклонно росло.
И это были только «минимизаторы» COVID. Многие «максимизаторы» COVID были столь же неправы, но лидеры прислушивались к ним. 27 марта 2020 г. д-р Иезекииль Эмануэль, заведующий кафедрой медицинской этики Пенсильванского университета, предсказал 100 миллионов случаев COVID-19 в США всего за четыре недели. Четыре недели спустя, 27 апреля 2020 года было подтверждено XNUMX миллион случаев. Печально известная модель Имперского колледжа, разработанная профессором Нилом Фергюсоном и его коллегами, предсказал более 2 миллионов смертей в США в течение трех месяцев начала пандемии. Это была чрезвычайно влиятельная модель, поскольку координатор Белого дома по реагированию на коронавирус Дебора Биркс признала, что она использовалась для продвижения общенациональных закрытий в своей книге 2022 года. Тихое вторжение.
Вместо полного коллапса системы здравоохранения США три месяца спустя в июне погибло около 109,000 24 человек. Не менее влиятельные модели IHME предсказывали массовый, подавляющий всплеск пациентов, нуждающихся в больничных койках и аппаратах ИВЛ. Об этом XNUMX марта заявил губернатор Нью-Йорка Эндрю Куомо. что государству может понадобиться до 140,000 XNUMX больничных коек (из имеющихся 53,000 40,000), при этом необходимо XNUMX XNUMX коек в отделениях интенсивной терапии. Всего две недели спустя, когда количество случаев быстро уменьшилось, только Сообщается о 18,569 XNUMX госпитализациях.. Хотя несколько больниц достигли или превысили свои возможности во время всплесков заболеваемости в Нью-Йорке и Нью-Джерси, многие из них оставались почти пустыми, а некоторые даже увольняли персонал. Два месяца спустя, когда стало ясно, что предсказанный всплеск не произойдет, Куомо признал, что информация, которую он получил от экспертов, была ужасной, «Все ранние отечественные специалисты. Вот моя проекционная модель. Вот моя проекционная модель. Все они были неправы. Все они были неправы».
Как только штаты США начали вновь открываться, модели снова ошибочно предсказали массовый всплеск COVID. Открытие Грузии подверглось критике в прессе как «Эксперимент с человеческими жертвами». Модель, разработанная исследователями Массачусетской больницы общего профиля в Бостоне. предсказал, что даже постепенное снятие ограничений на запланированную дату 27 апреля приведет к гибели более 23,000 XNUMX человек., при сохранении текущих ограничений до июля погибнет около 2,000 человек. Сохранение ограничений не было тем, что рекомендовали разработчики модели, поскольку дополнительные результаты показали, что более строгая 4-недельная изоляция будет иметь наилучший результат.
Ничего из этого даже отдаленно не произошло. Через месяц после того, как Грузия вновь открылась, вместо 23,000 XNUMX смертей, 896 были записаны. Грузия не была изолированным примером. Прогнозировалось, что во всех штатах США, которые вновь открылись, будут всплески случаев, которые редко материализуются в прогнозируемые сроки. «Просто подождите две недели, и вы увидите», — говорили бы максимизаторы до тошноты. По прошествии двух недель и более максимизаторы объясняли несоответствие тем, что апокалиптические прогнозы были сделаны, чтобы показать, что произойдет, если не будет блокировок, ограничений или мандатов. Таким образом, результат можно легко объяснить: «Было бы гораздо хуже, если бы не действия правительства».
Была огромная, вопиющая проблема, которую максимизаторы должны были игнорировать, чтобы выдвинуть этот аргумент, коренящаяся в том факте, что не каждая страна или штат отреагировали на угрозу пандемии введением карантина и мандатами. Швеция не блокировала и не закрывала начальные школы - принудительные меры по смягчению последствий ограничивались собраниями более 50 человек, а другие были в основном добровольными, при этом правительство делало упор на личную ответственность, а не на принуждение. Когда группа шведских исследователей применила модель Имперского колледжа к Швеции, выходные данные предсказывали ~ 96,000 XNUMX смертей от полного распространения. Собственные цифры Imperial по Швеции были очень близки, превысив 90,000 40 смертей. Даже с учетом блокировок и других принудительных мер по смягчению последствий более половины этого числа по-прежнему было предсказано моделью: 42,000–XNUMX XNUMX смертей. Однако в ответ на введенные скромные ограничения вирус отказался следовать моделям максимизатора и Вместо этого Швеция перенесла 13,000 XNUMX смертей от COVID в первый год пандемии.. Это было меньше половины того, что планировалось, даже с полными блокировками в стиле Имперского колледжа, и намного меньше, чем планировалось, если бы они вообще ничего не делали.
Оглядываясь назад, становится совершенно ясно, что цифры не заменяют аргументы, но именно так прогнозы рассматривались на ранних этапах пандемии. Для максимизаторов катаклизмические прогнозы, созданные моделями и экспертами, служили для продвижения блокировок, мандатов и изменений в поведении — они пугали людей до чертиков и заставляли их оставаться дома и подальше от других. Просто не имело значения, верны ли предсказания, цели оправдывались средствами. Для минимизаторов большие числа только увеличивали вероятность сопутствующего ущерба, потому что они знали, что чем больше число, тем более драконовские ограничения будут приняты. Таким образом, меньшая катастрофизация привела бы к менее поспешным и разрушительным решениям лидеров. В конечном счете, обе группы были и правы, и неправы. Смертность от COVID была высокой в Соединенных Штатах, с более чем миллионом зарегистрированных смертей, но это произошло в течение двух лет и через несколько волн, которые мало кто предсказывал.
Вместо того, чтобы спорить о цифрах, основные аргументы должны были быть сосредоточены на том, что можно сделать, чтобы свести к минимуму ущерб от глобальной пандемии, не вызывая при этом еще большего побочного ущерба. Аргументы были односторонними: во многих случаях максимизаторы побеждали не за счет дебатов о доказательствах, а за счет нападок и цензуры своей оппозиции, а также за счет продажи иллюзий контроля и консенсуса напуганной публике.
Пандемия приоткрыла завесу, обнажив безрассудство поклонения экспертам. Эксперты так же подвержены ошибкам и предубеждениям, токсичному групповому мышлению и политическому влиянию, как и все остальные. Это признание может вызвать у людей беспокойство. Однако это также должно вызвать чувство ответственности за поиск истины, несмотря на то, что могут сказать эксперты, и это хорошо.
Переиздано с сайта автора Substack
Опубликовано под Creative Commons Attribution 4.0 Международная лицензия
Для перепечатки установите каноническую ссылку на оригинал. Институт Браунстоуна Статья и Автор.