В то время как неизвестные о коронавирусе имеются в большом количестве, новое исследование обнаруживает, что мы «можем справиться с истиной».
Это, можно сказать, неопределенные времена.
Количество подтвержденных случаев заболевания коронавирусом в мире приближается к 1,5 миллионам, а число зарегистрированных случаев смерти - в шесть цифр, но каковы истинные показатели заболеваемости и смертности?
Мы не знаем.
Разновидности неопределенности
Кембриджская команда уже давно изучает неопределенность во многих ее проявлениях. В прошлом году они опубликовали теоретическую статью с обзором связанных с ней исследований. Около двух лет назад на конференции специалистов по количественной оценке неопределенности доктор Фримен попросил участников написать определения неопределенности на заметках Post-it и прикрепить их к стене. «Все были разные», - сказал он. «Я должен сказать, что моим любимым было: « Все, что может принять решение »».
Недавнее исследование, финансируемое Фондом Наффилда, было сосредоточено на реакции людей на эпистемическую неопределенность: вещи, которые мы не знаем о прошлом и настоящем, но теоретически можно узнать через измерения. Сейчас команда изучает восприятие случайной неопределенности - неизвестности о будущем из-за случайности, неопределенности, случайности или удачи. (На латыни alea означает игра в кости или азартная игра.)
Большая неопределенность представляет собой смесь эпистемических и алеаторных элементов. Например: сколько еще людей получат Covid-19? И как только мы предотвратим отскок после того, как передача будет подавлена ниже порога R0 = 1 (число воспроизведения, необходимое для быстрого уменьшения количества случаев до низких уровней)?
Общепринятым с точки зрения психолога является то, что людям не нравится неопределенность, особенно в отношении будущего, и что она вызывает отрицательный ответ. (Психологи называют это «отвращением к неоднозначности».) С точки зрения статистиков, гипотеза состоит в том, что люди имеют положительную реакцию и больше доверяют информации, когда коммуникатор открыто говорит о неопределенности в фактах и цифрах.
«Мотивация состояла в том, чтобы попытаться вынести суждение между этими конкурирующими гипотезами», - сказал Сандер ван дер Линден, главный исследователь, психолог и директор Кембриджской лаборатории по принятию социальных решений. «В конечном итоге мы не нашли поддержки концепции, что передача информации о неопределенности повышает общественное доверие, но это также существенно не подрывает его».
Модели карты, а не территории
В любом случае, мало что успокоит нашу самую неотложную экзистенциальную неопределенность: когда закончится пандемия?
В первые дни вспышки, когда начали поступать данные из Китая, мы находились в состоянии «глубокой неопределенности», также известной как «радикальная неопределенность» или «неопределенность Найнджета». (Экономист Фрэнк Найт различал риск и неопределенность около века назад.) Глубокая неопределенность - это болото неизвестных неизвестных; нет никаких ограничений.
Риск - это еще один тип неопределенности, обычно относящийся к вещам в будущем, которые могут оказаться плохими. Риск охватывает известные неизвестные и может быть рассчитан с вероятностями. По словам доктора Шпигельхальтера, с появлением более надежных данных «пандемия Covid-19 быстро становится сдержанной проблемой».
Ранее, в марте, он пытался укротить неопределенность и страх, точно выяснив, сколько представляет « нормальный риск » заражения коронавирусом.
Мы ежедневно сталкиваемся с обычным риском - «Мы все умрем когда-нибудь», - сказал доктор Шпигельхальтер. И шансы увеличиваются с каждым днем, с возрастом.
Работая с последними (хотя и неясными) данными о показателях смертности Covid-19, он обнаружил, что заражение существенно сократило годовой уровень нормального риска на пару недель. Его риск умереть в следующем году в возрасте 66 лет составил около 1,5%. «Грубо говоря, получение Covid-19 похоже на упаковку такого большого риска во время болезни», - сказал он. «Конечно, если вы выживете, у вас все еще есть стандартное соотношение риска».
Статистическая наука, по его словам, «является машиной, в некотором смысле, превращающей изменчивость, которую мы видим в мире - непредсказуемость, огромное количество разбросов и случайностей, которые мы видим вокруг нас, - в инструмент, который может количественно оценить нашу неопределенность о фактах, цифрах и науке ».
Но, как он признал в своей книге «Искусство статистики», модели «являются упрощением реального мира - это карты, а не территория ». (Это напоминает историю Хорхе Луиса Борхеса «О точности в науке» о карте, растущей настолько, насколько ее территория должна была представлять.)
Ограничения и неопределенности неизбежно используются в политизированных повествованиях, запутываются в дезинформации и дезинформации , что делает еще более важным противостоять им в лоб.
Нил Фергюсон, возглавляющий группу эпидемиологов в Имперском колледже Лондона, которая подготовила влиятельный отчет от 16 марта, моделирующий распространение вируса, сказал, что роль разработчиков моделей в представлении прогнозов заключается в том, чтобы сразу указывать на неопределенности и «эффективно оценивать» как неопределенности - например, степень бессимптомной инфекции; общая летальность этого вируса - может изменить выводы, особенно качественно, а не количественно ».
Демонстрируя неопределенные или неоднозначные результаты для правительств, д-р Фергюсон обычно включает «границы доверия» или «шкалы ошибок». Но, например, при проведении радиоинтервью он предпочитает более качественные описания. Он был удивлен, узнав, что результаты исследования показали, что количественные утверждения более эффективны в передаче неопределенности даже с более широкой аудиторией. «Может быть, я возьму это на борт», - сказал он.
Исследование в некотором смысле является доказательством ценности признания этих неизвестных. Как отметил доктор Шпигельхальтер, это «эмпирический тест на смирение».