Защо математиците се намесиха в прогнозите за Covid-19
Моделирането може да не е толкоз тъкмо като кристална топка, само че остава най-хубавият инструмент, с който разполагаме, с цел да предскажем бъдещето
Кит Йейтс е шеф на Центъра по математическа биология към Университета в Бат и създател на книгата „ Математика за живота и гибелта “, представен от вестник
Официалните старания за моделиране бяха подложени на бурни рецензии по време на пандемията, от целия политически набор. Без подозрение част от тези рецензии наподобяват оправдани и са в следствие от мощно разгласени прогнози, които в никакъв случай не се сбъдват. През юли 2021 година, да вземем за пример, новоназначеният здравен министър Саджид Джавид предизвести, че случаите скоро могат да надвишават 100 000 дневно. Неговата прогноза се основаваше на моделирането от Научната група по моделиране на пандемичния грип, известна като SPI-М.
Един авторитетен член на групата SPI-М, проф. Нийл Фъргюсън, отиде по-далеч и допусна, че след облекчаването на рестриктивните мерки след „ деня на свободата “ 19 юли цифрата от 100 000 е „ съвсем неизбежна “ и че са вероятни и по 200 000 случая дневно. Случаите доближиха приблизително към 50 000 дневно тъкмо преди „ деня на свободата “, преди да спаднат и да стигнат сред 25 000 и 45 000 през идващите 4 месеца.
Невероятно елементарно е да се подлага на критика една прогноза, която не се е сбъднала. По-трудно е обаче да се откри кои са догатките, които са създали прогнозата неправилна. И, несъмнено, още е по-трудно да извършите това, преди да се окаже, че вашата прогноза е неверна. Но това е, което ние молим нашите моделисти да създадат и бързо се оплакваме, когато техните прогнози не съответстват с действителността. Голяма част от рецензиите, които те получиха, обаче бяха неуместни, и родени от фундаменталните неразбирания за задачата на математическото моделиране, на какво е способно то и по какъв начин би трябвало да се поясняват резултатите от него.
Математическите модели се основават на редица догатки – какъв брой ефикасна е имунизацията, какъв брой тежък е разновидността, какво ще бъде въздействието от налагането или повдигането на цели групи от смекчавания. Опитващи се да слагат цифра даже на някои от тези незнайни, да не приказваме за десетките или даже стотиците други променливи, нужни за представянето на действителността, моделистите постоянно търсят в тъмното със слабите си факли. Ето за какво се моделират един необятен набор от сюжети и по тази причина има и строги предизвестия за несигурността в евентуалните резултати, които нормално съпровождат отчетите с моделите.
Математиците ще бъдат първите, които ще ви кажат, че резултатите от техните модели са единствено едни „ проекции “, учредени на техните догатки, а не са „ прогнози “, които би трябвало да се преглеждат сигурно. За да бъдем обективни към него, когато Фъргюсън предложи цифрата от 200 000 случая дневно, той я сложи в подтекста на една забележителната неустановеност на тази прогноза. „ И това е мястото, където кристалната топка стартира да се проваля... по тази причина това което споделяме е доста по-малко несъмнено “, сподели той,
За страдание, сходни предизвестия постоянно се губят, когато моделирането се опростява и се трансформира в привличащо вниманието заглавие. Едно обвиняване, отправено към моделирането в Обединеното кралство, е, че прогнозите постоянно се показват в медиите с непълен съпътстващ подтекст. Въпреки че не постоянно е допустимо да се чака от моделистите, които работят безпределно, да намерят задоволително време за медиите, полученият информационен вакуум може да остави резултатите отворени за едно неправилно пояснение или употребата от недобросъвестни артисти.
Критиците на моделирането също пропущат да признаят, че необятно разгласените прогнози могат да се трансфорат и в самоунищожителни пророчества. Начело в листата е изданието Spectator „ Десетте най-лоши неточности в данните за Covid “ през есента на 2020 година бяха в „ Надценяването на броя на хората, които ще умрат “. Статията се базира на обстоятелството, че скандалната прогноза на моделистите от Imperial College, е че в Обединеното кралство ще има 250 000 смъртни случая при липса на по-строги ограничения и това в никакъв случай не се случи.
Моделът Imperial College е необятно приписван на това, че накара хората да трансформират държанието си и в последна сметка по този начин се вкара първия локдаун в Обединеното кралство с една седмица по-късно, като по този метод предотврати личните си тревожни прогнози. Като се има поради, че Обединеното кралство към този момент е мина цифрата от 175 000 смъртни случая от Covid, не е мъчно да си представим, че над 250 000 биха могли да загинат вследствие на една неограничена епидемиологична вълна.
Имало е сюжети, при които моделистите бяха подхванали неправилни стъпки. Моделистите постоянно се пробват да отговорят на въпросите по тематиките, по които не са специалисти. Те би трябвало да си сътрудничат тясно с лица и организации, които имат съответния опит. Когато се преглеждат домовете за грижи за възрастните хора през първата вълна на пандемията, да вземем за пример, редица значими рискови фактори, в това число и ролята на личния състав на организацията, обслужваща голям брой домове за грижи за възрастните хора бяха известни на практикуващите в този бранш, само че не бяха планувани от математиците. Тези съображения значат, че рекомендациите, основани на моделирането, може да са били неправилни. По време на първата вълна на пандемията в Англия и Уелс имаше повече от 27 000 смъртни случая в домове за грижи за възрастните хора.
Споделянето на данни сред групите за моделиране също е разпознато като област, която се нуждае от усъвършенстване. В началото на пандемията неравнопоставеният достъп до данните и неприятната връзка се отразиха на резултатите от моделирането, които допускаха, че епидемиологичната траектория на Обединеното кралство е по-назад от тази в Италия, в сравнение с фактически беше, което евентуално способства за забавянето на първия локдаун. В това отношение пандемията беше обществен развой за образованието на математиците.
Всеки път, когато някой пояснява данните – от професионалните математици и политиците до необятната аудитория – те употребяват модела, без значение дали го признават или не. Разликата е, че положителните моделисти приказват авансово за своите догатки, които оказват въздействие на техните резултати. Ако не сте съгласни с главните догатки, тогава би трябвало да се чувствате свободни да се противопоставите на прогнозите, само че да отхвърляте изводите, тъй като те не дават отговор на вашия светоглед, в най-хубавия случай е наивно.
Въпреки всичките тези запаси, моделирането остава най-хубавият инструмент, с който разполагаме, с цел да предскажем бъдещето. То дава рамка за формализирането на нашите догатки за сюжетите, които се опитваме да представим, и да предложение това какво може да се случи при другите разновидности на политиките. И това постоянно е по-добрия вид, в сравнение с да се разчита на вътрешните усеща, на „ здравия разсъдък “ или на елементарните остарели пожелания, които биха го заменили.
Кит Йейтс е шеф на Центъра по математическа биология към Университета в Бат и създател на книгата „ Математика за живота и гибелта “, представен от вестник
Официалните старания за моделиране бяха подложени на бурни рецензии по време на пандемията, от целия политически набор. Без подозрение част от тези рецензии наподобяват оправдани и са в следствие от мощно разгласени прогнози, които в никакъв случай не се сбъдват. През юли 2021 година, да вземем за пример, новоназначеният здравен министър Саджид Джавид предизвести, че случаите скоро могат да надвишават 100 000 дневно. Неговата прогноза се основаваше на моделирането от Научната група по моделиране на пандемичния грип, известна като SPI-М.
Един авторитетен член на групата SPI-М, проф. Нийл Фъргюсън, отиде по-далеч и допусна, че след облекчаването на рестриктивните мерки след „ деня на свободата “ 19 юли цифрата от 100 000 е „ съвсем неизбежна “ и че са вероятни и по 200 000 случая дневно. Случаите доближиха приблизително към 50 000 дневно тъкмо преди „ деня на свободата “, преди да спаднат и да стигнат сред 25 000 и 45 000 през идващите 4 месеца.
Невероятно елементарно е да се подлага на критика една прогноза, която не се е сбъднала. По-трудно е обаче да се откри кои са догатките, които са създали прогнозата неправилна. И, несъмнено, още е по-трудно да извършите това, преди да се окаже, че вашата прогноза е неверна. Но това е, което ние молим нашите моделисти да създадат и бързо се оплакваме, когато техните прогнози не съответстват с действителността. Голяма част от рецензиите, които те получиха, обаче бяха неуместни, и родени от фундаменталните неразбирания за задачата на математическото моделиране, на какво е способно то и по какъв начин би трябвало да се поясняват резултатите от него.
Математическите модели се основават на редица догатки – какъв брой ефикасна е имунизацията, какъв брой тежък е разновидността, какво ще бъде въздействието от налагането или повдигането на цели групи от смекчавания. Опитващи се да слагат цифра даже на някои от тези незнайни, да не приказваме за десетките или даже стотиците други променливи, нужни за представянето на действителността, моделистите постоянно търсят в тъмното със слабите си факли. Ето за какво се моделират един необятен набор от сюжети и по тази причина има и строги предизвестия за несигурността в евентуалните резултати, които нормално съпровождат отчетите с моделите.
Математиците ще бъдат първите, които ще ви кажат, че резултатите от техните модели са единствено едни „ проекции “, учредени на техните догатки, а не са „ прогнози “, които би трябвало да се преглеждат сигурно. За да бъдем обективни към него, когато Фъргюсън предложи цифрата от 200 000 случая дневно, той я сложи в подтекста на една забележителната неустановеност на тази прогноза. „ И това е мястото, където кристалната топка стартира да се проваля... по тази причина това което споделяме е доста по-малко несъмнено “, сподели той,
За страдание, сходни предизвестия постоянно се губят, когато моделирането се опростява и се трансформира в привличащо вниманието заглавие. Едно обвиняване, отправено към моделирането в Обединеното кралство, е, че прогнозите постоянно се показват в медиите с непълен съпътстващ подтекст. Въпреки че не постоянно е допустимо да се чака от моделистите, които работят безпределно, да намерят задоволително време за медиите, полученият информационен вакуум може да остави резултатите отворени за едно неправилно пояснение или употребата от недобросъвестни артисти.
Критиците на моделирането също пропущат да признаят, че необятно разгласените прогнози могат да се трансфорат и в самоунищожителни пророчества. Начело в листата е изданието Spectator „ Десетте най-лоши неточности в данните за Covid “ през есента на 2020 година бяха в „ Надценяването на броя на хората, които ще умрат “. Статията се базира на обстоятелството, че скандалната прогноза на моделистите от Imperial College, е че в Обединеното кралство ще има 250 000 смъртни случая при липса на по-строги ограничения и това в никакъв случай не се случи.
Моделът Imperial College е необятно приписван на това, че накара хората да трансформират държанието си и в последна сметка по този начин се вкара първия локдаун в Обединеното кралство с една седмица по-късно, като по този метод предотврати личните си тревожни прогнози. Като се има поради, че Обединеното кралство към този момент е мина цифрата от 175 000 смъртни случая от Covid, не е мъчно да си представим, че над 250 000 биха могли да загинат вследствие на една неограничена епидемиологична вълна.
Имало е сюжети, при които моделистите бяха подхванали неправилни стъпки. Моделистите постоянно се пробват да отговорят на въпросите по тематиките, по които не са специалисти. Те би трябвало да си сътрудничат тясно с лица и организации, които имат съответния опит. Когато се преглеждат домовете за грижи за възрастните хора през първата вълна на пандемията, да вземем за пример, редица значими рискови фактори, в това число и ролята на личния състав на организацията, обслужваща голям брой домове за грижи за възрастните хора бяха известни на практикуващите в този бранш, само че не бяха планувани от математиците. Тези съображения значат, че рекомендациите, основани на моделирането, може да са били неправилни. По време на първата вълна на пандемията в Англия и Уелс имаше повече от 27 000 смъртни случая в домове за грижи за възрастните хора.
Споделянето на данни сред групите за моделиране също е разпознато като област, която се нуждае от усъвършенстване. В началото на пандемията неравнопоставеният достъп до данните и неприятната връзка се отразиха на резултатите от моделирането, които допускаха, че епидемиологичната траектория на Обединеното кралство е по-назад от тази в Италия, в сравнение с фактически беше, което евентуално способства за забавянето на първия локдаун. В това отношение пандемията беше обществен развой за образованието на математиците.
Всеки път, когато някой пояснява данните – от професионалните математици и политиците до необятната аудитория – те употребяват модела, без значение дали го признават или не. Разликата е, че положителните моделисти приказват авансово за своите догатки, които оказват въздействие на техните резултати. Ако не сте съгласни с главните догатки, тогава би трябвало да се чувствате свободни да се противопоставите на прогнозите, само че да отхвърляте изводите, тъй като те не дават отговор на вашия светоглед, в най-хубавия случай е наивно.
Въпреки всичките тези запаси, моделирането остава най-хубавият инструмент, с който разполагаме, с цел да предскажем бъдещето. То дава рамка за формализирането на нашите догатки за сюжетите, които се опитваме да представим, и да предложение това какво може да се случи при другите разновидности на политиките. И това постоянно е по-добрия вид, в сравнение с да се разчита на вътрешните усеща, на „ здравия разсъдък “ или на елементарните остарели пожелания, които биха го заменили.
Източник: dunavmost.com
КОМЕНТАРИ