新型コロナウイルス感染症のパンデミック初期、マイケル・レビットは武漢における感染者増加率が時間とともに徐々に低下していることに気づいたが、多くの人々は彼の観察結果を、資格が不適切であることや、疫学における従来の区画モデルとは対照的なゴンペルツ曲線といった非伝統的な数学的手法を理由に、無視したり軽視したりした。
一部の研究者は、マイケル・レヴィットの研究を「致命的なナンセンス」とまで呼び、彼が疫学者ではないにもかかわらず、コロナウイルスを軽視していると批判される研究を発表したことは、科学界の無責任な一員であると述べた。
2020年3月17日、ジョン・イオアニディス氏は、新型コロナウイルスの深刻度は不確実であり、ロックダウンなどの極端な封じ込め政策はパンデミックそのものよりも大きな害をもたらす可能性があると主張した。この発言は、2020年の利益相反に関する虚偽の主張から、イオアニディス氏を「ひどい科学」だと非難する人々まで、イオアニディス博士に対する根強い敵意の文化を引き起こした。
「逸脱した」疫学者としての私の経験
Covid の数年前からコウモリから人に感染するウイルスを研究している数理生物学者として、また 2020 年初頭までに 2020 年近く予測を行ってきた時系列アナリストとして、私は XNUMX 年 XNUMX 月から Covid についても研究していました。
レヴィットのゴンペルツ曲線の賢明さに気づきました。レヴィットは、武漢で感染者数がピークに達するずっと前から、そしてヨーロッパやアメリカでの初期の流行においても、感染者数の増加率が規則的に減少しているという、私自身が独自に発見していた現象を指摘していました。私自身の研究では、2020年2月に武漢での初期の流行において、感染者数が2～3日ごと（中間推定値2.4日）に倍増していたという証拠を発見しました。当時、一般的な疫学者は、新型コロナウイルスの蔓延は6.2日ごとに倍増すると考えていました。
その時点で、最初の症例は 2019 年 1 月下旬に発見されたことを知っていました。最初の症例が 2019 年 72 月 2020 日であり、11 年 2020 月 2.4 日の中国での 72 年初頭の症例のおよそのピークの 1 日前であると仮定します。症例が厳密に 2 倍になった場合その 3 日間で 5 日ごとに、22,000 億人、つまり中国の XNUMX 分の XNUMX が感染したことになります。 代わりに、症例が XNUMX 日ごとに XNUMX 倍になった場合、中国では約 XNUMX 人が感染すると予想されます。
症例数が 6.2 日ごとに 3,100 倍になると、中国では 19 人が感染すると予想されます。 患者数の増加率が遅いと信じるほど、予想される患者数は少なくなり、推定される感染致死率は高くなり、Covid-XNUMX パンデミックがより深刻になるのではないかとの懸念が強まりました。 これらの調査結果により、私はレビット博士の観察のメリットを理解し、世界が経験しようとしているCovidパンデミックの深刻さを取り巻く科学的不確実性に関するイオアニディス博士の明確な表現に同意するようになりました.
しかし、レヴィット、イオアニディス、その他多くの科学者が、自分とは正反対の見解を持っており、自分の科学を共有することで評判や職業上のリスクが生じる可能性があることを世界が知ったとき、私は恐れるようになりました。 私は自分の研究を非公開で共有しようとしましたが、私は「疫学者ではない」と主張する教授に遭遇しました。 COVIDで亡くなった人々。
さまざまな立場の科学者との個人的な出会いと、レヴィットとイオアニディスの公の投石の間に、私は自分の結果を公開することで、レヴィットのような疫学者ではなく、レヴィットとイオアニディスの両方のような死に責任があると公に呼ばれることになるのではないかと心配しました。 .
私は、9 年 2020 月 15 日の CDC 予測電話での私の仕事を共有することができました。私は、これらの急速な成長率をどのように推定したか、中国での初期の発生を解釈する上での意味、および米国での COVID の現在の状態に対する意味を提示しました。 当時、米国でのCovidのコミュニティ感染は、遅くともXNUMX月XNUMX日に始まったことが知られていました。
私は、2.4 月中旬に発生し、2020 日ごとに XNUMX 倍になるアウトブレイクが、XNUMX 年 XNUMX 月中旬までに数千万件の症例を引き起こす可能性があることを示しました。率は、ケース確認率の増加に起因する可能性があり、通話を終了しました。
私がCDCコールで発表してからわずか9日後、ニューヨーク市の医療提供者全体で、ICUへのCovidによる入院が2日ごとに2倍になっていることがわかりました. 症例の確認は増加している可能性がありますが、血中酸素濃度の定量的閾値などの ICU 入院の基準は固定されていたため、ニューヨーク市の ICU 急増は、米国最大の大都市圏で XNUMX 日ごとに XNUMX 倍になる有病率の真の急増を明らかにしました。
3月下旬までに、米国全体で870万人以上がインフルエンザ様疾患（ILI）で外来を受診し、インフルエンザの検査で陰性だったと推定され、3月のこの多数の患者の推定値は、COVIDパンデミックの深刻度に関するより低い推定値を裏付けるものとなった。
Levitt、Ioannidis、Gupta などの人々が、より深刻度の低いパンデミックの証拠、分析、および推論を公開したことでオンラインで騒がれているのを見て、ILI の論文を公開することは、非常に活発なオンライン科学コミュニティにおける逸脱行為であることを知っていました。 私の動機は逸脱することではなく、感染者数を慎重かつ正確に推定し、これらの推定値を世界に提示することでした。世界は、この新しいウイルスに比例して反応するためにCOVIDがどれほど悪いかを知る必要があったからです.
しかし、ILIに関する論文をプレプリントサーバーに公開したところ、エコノミスト誌の優秀なデータジャーナリストチームが取り上げ、瞬く間に拡散しました。論文が拡散するにつれ、私が恐れていた評判や職業上の脅威が現実のものとなり始めたのです。
同僚は、私が「何百万人もの死に責任がある」（コメントを文字通りに解釈する場合、ジェノサイドと同等の犯罪）危険を冒している、手に血を流している、「公衆衛生のメッセージを混乱させている」と述べた。 「疫学者ではありませんでした」など。 言葉の石は、かつて同僚や友人だった人々から、私が何千人も殺したと言うのを聞いたことのない科学コミュニティのメンバーまで、あらゆる面から来ました.
共有されていない科学
私は、より速い成長とその暗示されるより低い重症度に基づいて、このCovidの代替理論を研究し続けました. この理論の下では、ニューヨーク市が2020年XNUMX月の波で集団免疫に達した可能性があり、もしそうなら、ニューヨーク市でのアウトブレイクの特徴を使用して、スウェーデンのような場所でのその後の封じ込められていない緩和されていないアウトブレイクの結果を予測することができます.サウスダコタ、フロリダ。
私は、2020年秋の新型コロナウイルス感染拡大における死者数は、人口1,000人あたり約1人、つまり340,000万人でピークに達すると予測しました。当時、「主流のメッセージ」に賛同する著名な疫学者たちは、ウイルスが封じ込められなければ米国で数百万人が死亡する可能性があるという、深刻な結果を想定した予測を依然として用いていました。
しかし、ILI 論文の前後に敵対行為の集中砲火を経験し、「メッセージ」から逸脱した同様の発見を行った科学者の回転キャストに対する敵対行為の継続を見て、私はこの完全な理論を共有することを心配しました.
2020年夏、スウェーデンでの症例数が予想外に低く、早期にピークに達し、疫学者を当惑させたが、私の理論とうまく一致していたので、私は注意深く観察した. レビットが気づいたように、シカゴからサウスダコタ州までの2020年秋の発生が減速し、2020年1月から1,000月のニューヨークでの発生と一致する方法で、季節的な強制力から予想されるよりも早くピークに達するのを見ました. 米国の郡の中央値では、350,000 人あたり約 XNUMX 人の死亡者がピークに達し、米国のアウトブレイクは約 XNUMX 人の死亡者でピークに達し、比較的緩和されていない数百の郡でのアウトブレイクでは、ワクチンが到着する前に症例が減少しました。
最終的にこれらの予測と調査結果を公表したのは2021年4月で、ワクチンが十分に普及し、誰も私が「主流のメッセージ」を妨害していると主張しないだろうと考えたからです。COVID-19の流行中、科学界からの反発を恐れ、これらの調査結果をプレプリントサーバーには意図的に公開しませんでした。
パンデミックの重症度が低いという証拠に対して敵対的な研究環境を作り出すことで、科学者たちはニュースで読んだ情報に基づいて、新型コロナウイルスのリスクを過大評価するという信念と行動を抱くようになった。その科学は、証拠と論理によって勝ち取られた公正な意見の競争の結果ではなく、連邦政府当局者が対立する見解を徹底的に排除する調整、偏ったソーシャルメディアやマスメディアによるある理論の増幅、そして特定の新型コロナウイルス理論を押し付ける公私にわたる敵意の規範によって、意見が封じ込められた結果である。
COVID-19 における科学の非公式な検閲
検閲には多くの形態があります。 検閲の最も極端な形態は、プーチン大統領の対ウクライナ戦争に抗議するロシアの人々の逮捕など、言論の正式な犯罪化です。
Covid-19 における科学は、言論や特定の結果の公表を禁止する法律などの正式な社会的統制によって検閲されることはありませんでした。 しかし、科学は非公式の社会的統制によって沈黙させられました。私たちのコミュニティの科学者は、言動によって、科学的発見や理論を提示できるのは誰であるか、または科学的発見や理論を提示できるのは誰であるか、または誰が独自のものを作成できるのは誰であるかについて、狭い範囲の科学的信念と非科学的な規範と価値観を強制しました。同僚から嫌がらせを受けることなくポイント。
レヴィット氏やイオアニディス氏を攻撃するにせよ、グレート・バリントン宣言の署名者であるジェイ・バタチャリヤ氏、マーティン・クルドルフ氏、スネトラ・グプタ氏を攻撃するにせよ、科学者たちはソーシャルメディアプラットフォームや主流メディアを利用して、他の科学者の対立する見解を否定しようとした。しかし、ワシントン・ポスト、バズフィード、ニューヨーク・タイムズの記事は、科学的不確実性を解消したり、科学的議論を進めたりする場ではなく、メッセージを増幅する場である。そして増幅されたメッセージとは、疫学者の一派よりもCOVIDのリスクを低く見積もることは間違っているか不道徳であり、パンデミック対策を議論する際には考慮されるべきではない、あるいは無関係であるというメッセージだった。
扇動的なコンテンツを増幅することで知られる戦争地帯である Twitter は、科学的な議論を解決する場所ではありませんが、一般的に、人々を呼び、人々を解雇することができる怒っている暴徒を動員する場所です。
科学者による公開攻撃は公開処刑の試みであり、私たち人間には、公開処刑の長い問題のある歴史があります。 歴史的に、公開処刑は法律や当局からの逸脱をより抑止すると信じられていました.Covidでの公開処罰は、スタンフォードの偉大な科学者が投石された犯罪に似ていると遠く離れて解釈される可能性のあることを、私のような傍観者が行うのを思いとどまらせるという同様の目的を果たしました.
Covidの結果の不確実性を強調する科学者の公開処刑の試みの社会学的効果、およびおそらくその意図は、Covid-19データを毎年分析した私のような科学者の非公式の社会的統制でした。 2020 年 XNUMX 日、不確実性を強調する調査結果、または深刻度の低下を推定する調査結果について検討しました。
犯罪学では、社会的統制理論は、なぜ一部の人々が犯罪を犯し、他の人々は犯罪を犯さないのかを説明しようと試みます。社会的統制理論は、2020 年の半ばから後半に自分の作品を公表しないという私自身の選択を理解するのに最も役立つと思います。
2020年を通して、私はソーシャルメディアプラットフォームとマスメディアが、強力な疫学者集団に同意するよう世論を操作するための道具と化していく様子を目の当たりにしました。これらの疫学者は、自分たちの科学は異論の余地がないと主張し、同僚の科学者に対する制裁を公に放送することで、自分たちの科学理論を異論から守っていました。この疫学者集団、あるいは彼らが認める専門家の意見に賛同する研究を発表すること、つまり規範や価値観から逸脱することに対しては、恥辱、批判、嘲笑、不承認、その他様々な制裁が加えられました。
科学的発見に対するそのような非公式の社会的統制は、社会における科学の合理的な理想には何の場所もありません。 科学者が個人的な攻撃によって他の科学者を打ち負かすことを許可した場合、科学者とマスメディアの間の密接な関係の複雑な絡み合いを解きほぐすことができなかった場合、科学者が自分の理論に対する信念を作り上げるために使用する場合、私たちが「科学」と呼ぶものは戦いになるでしょう。信念は、証拠と理性の平和的で協力的な理想を通してではなく、文化戦争の野蛮な暴力によって仲介されました. 反体制派を嘲笑し、非公式の社会的統制を通じて異議を抑圧することによって、科学的優位を達成するための野蛮なメディアの戦いになります。
前進する道
しかし、科学におけるメディアの使用と、有名な科学者による注目を集める公開処刑の試みを惜しみなく調査すれば、科学における社会学的癌を特定し、それがさらに転移する前に根絶することができます。 私たちが決して共有しない科学は、私たちが発見したことのない発見であるというリスクを冒します。
共有されていない科学の山が増えるにつれて、パンデミックのような危機に対する私たちの科学的理解は、知らない科学の減少に悩まされています。 嘲笑や公開処刑を恐れて科学が共有されなくなることがないように、科学的アイデアの共有を促進することは、すべての科学者の利益になるはずです。
ありがたいことに、私たちは科学者です。 私たちは新しいプラットフォームと機関を革新し、科学的アイデアを交換するためのより優れた専門的なメディアを作成することができます。次のパンデミックの前に科学を改革することができます.
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