Reducerea la tăcere a oamenilor de știință 

La începutul pandemiei de Covid, Michael Levitt a observat o scădere treptată a ratei de creștere a cazurilor în timp în Wuhan, iar mulți au respins sau au ignorat observațiile sale din cauza a ceea ce ei au considerat că erau acreditări improprii și metode matematice neconvenționale (curbele Gompertz, spre deosebire de modelele compartimentale convenționale din epidemiologie).

Unii cercetători au mers până acolo încât au numit lucrarea lui Michael Levitt „prostii letale”, spunând că era un membru iresponsabil al comunității științifice, nefiind epidemiolog și prezentând lucrări despre care criticii lui Levitt le credeau că a minimalizat coronavirusul.

Pe 17 martie 2020, John Ioannidis a susținut că gravitatea Covid a fost incertă și că politicile extreme de izolare, cum ar fi blocarea, ar putea provoca mai multe daune decât pandemia în sine, provocator o cultură persistentă a animozității față de dr. Ioannidis, din pretenții false de conflicte de interese în 2020 persoanelor care îl acuză pe Ioannidis de „știință îngrozitoare” şi mai mult.

Experiența mea ca epidemiolog „deviant”.

În calitate de biolog matematic care studiază virușii care trec de la lilieci la oameni cu câțiva ani înainte de Covid și ca analist de serii cronologice cu aproape un deceniu de experiență în prognozarea până la începutul lui 2020, studiam și Covid din ianuarie 2020. 

Am observat înțelepciunea curbelor Gompertz ale lui Levitt – Levitt a găsit o observație pe care eu însumi o găsisem independent, despre decăderi regulate ale ratei de creștere a cazurilor cu mult înainte ca cazurile să atingă apogeul în Wuhan și apoi în focarele timpurii din Europa și SUA. În propria mea lucrare, am găsit dovezi în februarie 2020 că cazurile se dublau la fiecare 2-3 zile (estimarea la mijloc 2.4 zile) la începutul focarului din Wuhan, într-un moment în care epidemiologii populari credeau că prevalența Covid se va dubla la fiecare 6.2 zile.

Știam la acea vreme că cele mai timpurii cazuri au fost expuse la sfârșitul lunii noiembrie 2019. Să presupunem că primul caz a fost 1 decembrie 2019, cu 72 de zile înainte de vârful aproximativ al cazurilor de la începutul anului 2020 în China, pe 11 februarie 2020. Dacă cazurile s-au dublat strict la fiecare 2.4 zile în acea perioadă de 72 de zile, până la 1 miliard de oameni, sau 2/3 din China, ar fi fost infectați. Dacă, în schimb, cazurile s-ar dubla la fiecare 5 zile, ne-am aștepta ca aproximativ 22,000 de persoane să fie infectate în China. 

Dacă cazurile s-ar dubla la fiecare 6.2 zile, ne-am aștepta ca 3,100 de persoane să fie infectate în China. Cu cât se credea mai lentă rata de creștere a cazurilor, cu atât se așteptau mai puține cazuri, cu atât rata mortalității infecțiilor pe care o estimau este mai mare și cu atât se temeau că va fi mai gravă pandemia de Covid-19. Aceste descoperiri m-au determinat să văd meritul observațiilor Dr. Levitt și să fiu de acord cu articularea de către Dr. Ioannidis a incertitudinii științifice din jurul severității pandemiei de Covid pe care lumea era pe cale să o experimenteze.

Cu toate acestea, când am văzut modul în care este tratat Levitt, Ioannidis și mulți alți oameni de știință cu opinii contrare care o oglindeau pe ale mele, am devenit teamă de posibilele riscuri reputaționale și profesionale de la împărtășirea științei mele. Am încercat să-mi împărtășesc munca în privat, dar am întâlnit profesori care susțin că „nu sunt epidemiolog”, iar unul mi-a spus că „aș fi direct responsabil pentru moartea a milioane de oameni” dacă aș publica munca mea, dacă aș fi greșit și mi-ai inspira mulțumire în persoane care au murit de COVID. 

Între aceste întâlniri personale de la oameni de știință în diferite poziții și lapidarea publică a lui Levitt și Ioannidis, mi-am făcut griji că publicarea rezultatelor mele ar avea ca rezultat să fiu numit public nu epidemiolog precum Levitt și responsabil pentru decese precum Levitt și Ioannidis. .

Am reușit să-mi împărtășesc munca la un apel de prognoză CDC din 9 martie 2020. Am prezentat modul în care am estimat aceste rate rapide de creștere, implicațiile lor pentru interpretarea focarului timpuriu din China și implicațiile lor pentru starea actuală a COVID în SUA. Transmiterea comunitară a Covid în SUA se știa la acea vreme că a început cel târziu pe 15 ianuarie, 

Am arătat cum un focar care începe la mijlocul lunii ianuarie și se dublează la fiecare 2.4 zile ar putea provoca zeci de milioane de cazuri până la jumătatea lunii martie 2020. Gazda apelului, Alessandro Vespignani, a susținut că nu crede că creșterea rapidă ratele ar putea fi atribuite doar ratelor crescânde de stabilire a cazurilor și a încheiat apelul.

La doar 9 zile după ce m-am prezentat la apelul CDC, s-a constatat că internările Covid la UTI se dublau la fiecare 2 zile în rândul furnizorilor de servicii medicale din New York City. În timp ce determinarea cazurilor ar putea fi în creștere, criteriile de admitere în UTI, cum ar fi pragurile cantitative ale concentrațiilor de oxigen din sânge, au fost fixate și astfel creșterea ICU din NYC a dezvăluit o adevărată creștere a prevalenței care se dublează la fiecare 2 zile în cea mai mare zonă metropolitană din SUA. 

Până la sfârșitul lunii martie, am estimat că peste 8.7 milioane de persoane din SUA au vizitat un furnizor de servicii de ambulatoriu cu o boală asemănătoare gripei *ILI) și a fost testat negativ pentru gripă, iar această estimare a multor pacienți în martie a coroborat o estimare mai mică a severității pandemiei de COVID.

După ce i-am urmărit pe Levitt, Ioannidis, Gupta și alții cum sunt aglomerați online pentru publicarea dovezilor, analizelor și raționamentelor lor pentru o pandemie de severitate mai scăzută, știam că publicarea lucrării ILI a fost un act de deviare într-o comunitate științifică online extrem de activă. Motivația mea nu a fost să fiu un deviant, ci să estimez cu atenție și exact numărul de persoane infectate și să prezint lumii aceste estimări, pentru că lumea trebuia să știe cât de rău ar fi COVID pentru a reacționa proporțional la acest nou virus. 

Cu toate acestea, după ce am lansat documentul ILI pe serverul de preprint, ziarul a fost preluat de o echipă genială de jurnalişti de date de la Economist și a devenit virală. Pe măsură ce ziarul a devenit viral, amenințările reputaționale și profesionale de care mă temeam au început să se materializeze.

Colegii au spus că riscam să fiu „responsabil pentru moartea a milioane de oameni” (o crimă la fel cu genocidul, dacă comentariul este luat la propriu), că am sânge pe mâini, că „perturbeam mesajul de sănătate publică”, că am „nu era epidemiolog” și nu numai. Pietrele verbale au venit din toate părțile, de la oameni care au fost odată colegi și prieteni până la membri ai comunității științifice despre care nu auzisem niciodată înainte să spună că am ucis mii de oameni.

Știința nu este împărtășită

Am continuat să studiez această teorie alternativă a Covid-ului bazată pe o creștere mai rapidă și pe o severitate mai scăzută implicită. Conform acestei teorii, este posibil ca New York-ul să fi atins imunitatea de turmă în valul său din martie 2020 și, dacă da, atunci caracteristicile focarului din New York City ar putea fi folosite pentru a prezice rezultate ale focarelor ulterioare necontrolate și mai puțin atenuate în locuri precum Suedia, Dakota de Sud și Florida.

Am estimat că cazurile de Covid în focarele din toamna anului 2020 vor atinge vârful în jur de 1 deces la 1,000 de locuitori sau 340,000 de decese. La acea vreme, epidemiologi proeminenți ale căror puncte de vedere erau aliniate cu „mesajul” încă foloseau estimări ale rezultatelor de mare severitate, unde milioane de decese în SUA ar fi posibile dacă virusul ar fi necontrolat.

Cu toate acestea, după ce am experimentat barajul ostilităților care a condus la și după lucrarea ILI și văzând continuarea ostilităților față de o distribuție rotativă de oameni de știință cu constatări similare care au deviat de la „mesaj”, mi-am făcut griji să împărtășesc această teorie completă. 

Am urmărit cu atenție în vara anului 2020 cum vârful neașteptat de scăzut și timpuriu al cazurilor din Suedia i-a derutat pe epidemiologi, dar s-a aliniat perfect cu teoria mea. Am urmărit focarele din toamna anului 2020 de la Chicago la Dakota de Sud decelerandu-se, așa cum observase Levitt, și atingerea apogeului mai devreme decât ne-am aștepta de la forțarea sezonieră și într-o manieră în concordanță cu focarul de la New York din martie-aprilie 2020. Județul mediu din SUA a atins un vârf de aproximativ 1 deces la 1,000 de locuitori, focarul din SUA a atins un vârf la aproximativ 350,000 de decese, iar focarele din sute de județe relativ neatenuate au văzut cazurile în scădere înainte de sosirea vaccinurilor.

eu pana la urma a publicat aceste previziuni și constatări în aprilie 2021, după ce vaccinurile au avut suficient timp pentru a fi lansate și sperăm că atunci nimeni nu va pretinde că perturbam „mesajul”. Am reținut în mod deliberat aceste constatări de pe serverele de preprint din cauza unei temeri justificate de ostilitate din partea comunității științifice în timpul COVID-19. 

Prin crearea unui mediu de cercetare ostil dovezilor unei pandemii de severitate mai mică, oamenii de știință citesc știrile pentru a-și informa convingerile și acțiunile cu privire la riscul supraestimat de Covid. Acea știință nu a fost rezultatul unei competiții corecte de idei câștigate prin dovezi și logică, ci o tăcere a ideilor de către oficialii federali care coordonau ridicări devastatoare de opinii concurente, prin amplificarea părtinitoare a unei teorii sociale/mass-media și printr-o normă de ostilități private și publice care impune o anumită teorie a Covid-19.

Cenzura informală a științei în COVID-19

Cenzura ia multe forme. Cea mai extremă formă de cenzură este incriminarea formală a discursului, cum ar fi arestarea persoanelor din Rusia care protestează împotriva războiului lui Putin împotriva Ucrainei. 

Știința în Covid-19 nu a fost cenzurată prin niciun control social formal, cum ar fi legi care interzic vorbirea sau publicarea unor rezultate particulare. Știința a fost, totuși, redusă la tăcere de controlul social informal, de oamenii de știință din comunitatea noastră impunând, prin cuvinte și fapte, o gamă restrânsă de credințe științifice și norme și valori neștiințifice despre cine ar putea prezenta o descoperire sau o teorie științifică sau cine poate face o descoperire unică. punct fără a fi hărțuit de colegi.

Indiferent dacă i-au atacat pe Levitt și Ioannidis sau pe semnatarii Marii Declarații Barrington, Jay Bhattacharya, Martin Kulldorff și Sunetra Gupta, oamenii de știință au folosit platformele de socializare și mijloacele de comunicare în masă pentru a elimina opiniile concurente de la alți oameni de știință. Dar Washington Post, BuzzFeed, Sau New York Times articolele nu sunt locuri pentru a rezolva incertitudinea științifică sau pentru a avansa dezbaterile științifice; sunt locuri pentru a amplifica un mesaj, iar mesajul care a fost amplificat a fost că estimarea riscului COVID ca fiind mai mică decât o clică de epidemiologi este greșită sau imorală și nu ar trebui luată în considerare sau nu este relevantă atunci când se discută politica privind pandemia. 

Twitter, o zonă de război binecunoscută pentru amplificarea conținutului incendiar, nu este locul pentru a rezolva dezbaterile științifice, dar este de obicei un loc pentru a chema oamenii și a mobiliza mafiote furioase capabile să-i dea afară pe oameni.

Atacurile publice ale oamenilor de știință au fost încercări de execuții publice, iar noi, oamenii, avem o istorie lungă și tulbure de execuție publică. Din punct de vedere istoric, se credea că execuțiile publice descurajează mai bine devierea de la legi și autorități, iar pedepsele publice din Covid au servit un scop similar de a descuraja privitorii ca mine să facă orice ar putea fi interpretat de la distanță ca fiind similar cu crima care i-a ucis pe marii oameni de știință de la Stanford. 

Efectul sociologic și, foarte probabil, intenția încercărilor de execuție publică a oamenilor de știință care evidențiază incertitudinea rezultatelor Covid sau, și mai rău, estimând o severitate mai mică a poverii pandemiei de Covid, a fost controlul social informal al oamenilor de știință ca mine, care analizau datele Covid-19 în fiecare dată. zi a anului 2020 și s-au asistat la constatări care evidențiază incertitudinea sau estimează o severitate mai mică.

În criminologie, teoria controlului social încearcă să explice de ce unii oameni comit crime, iar alții nu, și consider că teoria controlului social este cea mai utilă pentru a-mi înțelege propriile opțiuni de a nu-mi face publicitate la mijlocul sau sfârșitul anului 2020. 

Pe parcursul anului 2020, am fost martor la modul în care platformele de social media și mass-media au devenit instrumente pentru produce consimțământul a publicului să fie de acord cu o clică puternică de epidemiologi. Acești epidemiologi au susținut că știința lor nu este contestată și și-au protejat teoriile științifice de contestație prin difuzarea publică a sancțiunilor împotriva colegilor de știință. Rușine, critică, ridicol, dezaprobare și alte verificări ale abaterii de la normele și valorile muncii de publicare în acord cu această clică de epidemiologi sau de la experți pe care îi aprobă.

Un astfel de control social informal asupra descoperirilor științifice nu are loc în niciun ideal rezonabil al științei într-o societate. Dacă le permitem oamenilor de știință să doboare alți oameni de știință prin atacuri personale, dacă nu reușim să deslușim un complex de asocieri strânse între oamenii de știință și mass-media pe care le folosesc pentru a crea credința în propriile lor teorii, atunci ceea ce numim „știință” ar fi o luptă pentru credința mediată nu prin idealurile pașnice și cooperante ale dovezilor și rațiunii, ci prin violența sălbatică a războiului cultural. Devine o bătălie mediatică barbară pentru a obține dominația științifică prin ridiculizarea dizidenților și suprimarea disidenței prin control social informal.

O cale înainte

Dacă, totuși, examinăm fără cruțare utilizarea mass-media în știință și practica încercărilor de execuții publice de mare profil de către oameni de știință celebri, putem identifica un cancer sociologic în știința noastră și îl eradicam înainte ca acesta să metastazeze în continuare. Știința pe care nu o împărtășim niciodată riscă să fie o descoperire pe care nu am găsit-o niciodată. 

Pe măsură ce grămada de știință neîmpărtășită crește, înțelegerea noastră științifică a crizelor precum pandemiile suferă de uzura științei pe care nu o cunoaște. Ar trebui să fie în interesul tuturor oamenilor de știință să faciliteze împărtășirea ideilor științifice pentru a se asigura că nicio știință nu este neîmpărtășită din cauza fricii de ridicol sau de execuție publică. 

Din fericire, suntem oameni de știință. Putem inova noi platforme și instituții și putem crea mass-media mai bune și mai profesioniste pentru schimbul de idei științifice, putem reforma știința înainte de următoarea pandemie.