科学者の沈黙 

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Covidパンデミックの初期、 マイケル・レビットは、武漢での症例数の増加率が時間の経過とともに徐々に低下していることに気づきました、そして多くの人が彼の観察を却下したり無視したりしました。彼らが見たのは不適切な資格証明と型にはまらない数学的方法 (疫学における従来のコンパートメントモデルとは対照的なゴンペルツ曲線) であるからです。

一部の研究者は、マイケル・レビットの研究を「致命的なナンセンス疫学者ではなく、レビットの批評家がコロナウイルスを軽視していると信じている研究を提示することで、彼は科学界の無責任なメンバーであると述べた.

17 年 2020 月 XNUMX 日、ジョン・イオアニディス Covidの重症度は不確実であり、ロックダウンなどの極端な封じ込め政策は、パンデミック自体よりも多くの害を引き起こす可能性があると主張しました、挑発 利益相反の虚偽の主張による、イオアニディス博士に対する永続的な敵意の文化 2020年、イオアニディスを非難する人々に 「恐ろしい科学」 等です。

「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。 

私は、レビットのゴンペルツ曲線の知恵に気付きました。レビットは、武漢で症例がピークに達するかなり前に症例の増加率が定期的に減衰し、その後、ヨーロッパと米国全体で初期のアウトブレイクが発生したという、私自身が独自に発見した観察結果を発見しました。 私自身の研究では、2020 年 2 月に、武漢での発生初期の時期に症例が 3 ~ 2.4 日ごとに倍増しているという証拠を発見しました (中間点推定 XNUMX 日)。 人気のある疫学者は、Covidの有病率が6.2日ごとにXNUMX倍になると信じていました.

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。 

XNUMX月下旬までに 推定では、米国全体で 8.7 万人を超える人々が、インフルエンザ様疾患で外来患者を受診しています。 *ILI) であり、インフルエンザの検査では陰性であり、XNUMX 月の多くの患者のこの推定値は、COVID パンデミックの重症度のより低い推定値を裏付けています。

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、プレプリント サーバーで ILI の論文を公開した後、 この論文は、エコノミストの優秀なデータ ジャーナリスト チームによって取り上げられました。 そしてバイラルになりました。 論文が口コミで広まるにつれ、私が恐れていた評判や職業上の脅威の猛攻撃が現実のものになり始めました。

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年秋のアウトブレイクでのCovidの症例は、1人あたり約1,000人の死亡または340,000人の死亡がピークになると推定しました. 当時、「メッセージ」と一致する見解を持っていた著名な疫学者は、 重大度の高い結果の推定、ウイルスが封じ込められなかった場合、何百万人もの米国の死者が出る可能性があります。

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。

私は最終的に これらの予測と調査結果は 2021 年 XNUMX 月に発表されました、ワクチンが展開されるのに十分な時間があった後、うまくいけば、私が「メッセージ」を混乱させていると主張する人が誰もいないことを願っています. COVID-19 中の科学界からの敵意に対する正当な理由があるため、私はこれらの調査結果をプレプリント サーバーから意図的に差し控えました。 

より深刻度の低いパンデミックの証拠に敵対的な研究環境を作り出すことにより、科学者はニュースで読んで、過大評価されたCovidリスクの信念と行動を知らせます. その科学は、証拠と論理によって勝ったアイデアの公正な競争の結果ではなく、連邦当局の調整によるアイデアの沈黙の結果でした 壊滅的なテイクダウン ソーシャルメディアやマスメディアが 19 つの理論を偏って増幅し、Covid-XNUMX の特定の理論を強制する私的および公的な敵意の規範によって、競合する見解の

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。

レヴィットとイオアニディス、または偉大なバリントン宣言の署名者であるジェイ・バタチャリア、マーティン・クルドーフ、スネトラ・グプタを攻撃するかどうかにかかわらず、科学者はソーシャルメディアプラットフォームと主流メディアのアウトレットを利用して、他の科学者からの競合する意見を削除しました. しかし ワシントン·ポスト, Buzzfeedまたは ニューヨーク·タイムズ紙 記事は、科学的な不確実性を解決したり、科学的な議論を進めたりするための場ではありません。 彼らはメッセージを増幅する場であり、増幅されたメッセージは、疫学者の派閥よりもCOVIDリスクが低いと推定することは間違っているか、不道徳であり、パンデミック政策を議論する際に考慮されるべきではない、または関連性がないということでした. 

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 年を通じて、ソーシャル メディア プラットフォームやマスメディアが、 同意を製造する 疫学者の有力な派閥に同意するために公衆の。 これらの疫学者は、自分たちの科学は争われていないと主張し、仲間の科学者に対する制裁を公に放送することで、彼らの科学的理論を争いから守った. 恥、批判、嘲笑、不承認、および疫学者のこの派閥に同意して、または彼らが承認する専門家からの出版作業の規範と価値からの逸脱に関するその他のチェック。

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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著者

  • Alex Washburne は数理生物学者であり、Selva Analytics の創設者兼主任科学者です。 彼は生態学、疫学、経済システムの研究における競争を研究し、covid 疫学、パンデミック政策の経済的影響、疫学ニュースに対する株式市場の反応に関する研究を行っています。

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