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Il silenzio degli scienziati 

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All'inizio della pandemia di Covid, Michael Levitt ha notato un graduale decadimento dei tassi di crescita dei casi nel tempo a Wuhan, e molti hanno respinto o ignorato le sue osservazioni a causa di ciò che consideravano credenziali improprie e metodi matematici non convenzionali (curve di Gompertz, al contrario dei modelli compartimentali convenzionali in epidemiologia).

Alcuni ricercatori sono arrivati ​​al punto di chiamare il lavoro di Michael Levitt “sciocchezze letali”, dicendo che era un membro irresponsabile della comunità scientifica non essendo un epidemiologo e presentando un lavoro che i critici di Levitt credevano minimizzasse il coronavirus.

Il 17 marzo 2020, John Ioannidis ha sostenuto che la gravità del Covid era incerta e che politiche di contenimento estreme come i blocchi potrebbero causare più danni della pandemia stessa, provocando una cultura persistente di animosità nei confronti del dottor Ioannidis, da false affermazioni di conflitti di interesse nel 2020 alle persone che accusano Ioannidis di "scienza orribile" e più.

La mia esperienza di epidemiologo "deviante".

Come biologo matematico che studia virus che saltano dai pipistrelli alle persone per alcuni anni prima di Covid, e come analista di serie temporali con quasi un decennio di esperienza nelle previsioni entro l'inizio del 2020, stavo anche studiando Covid da gennaio 2020. 

Ho notato la saggezza delle curve di Gompertz di Levitt: Levitt ha trovato un'osservazione che io stesso avevo trovato indipendentemente, di decadimenti regolari nel tasso di crescita dei casi ben prima che i casi raggiungessero il picco a Wuhan, e poi nei primi focolai in Europa e negli Stati Uniti. Nel mio lavoro, ho trovato prove nel febbraio 2020 che i casi raddoppiavano ogni 2-3 giorni (stima media 2.4 giorni) all'inizio dell'epidemia di Wuhan in un momento in cui epidemiologi popolari credevano che la prevalenza di Covid sarebbe raddoppiata ogni 6.2 giorni.

All'epoca sapevamo che i primi casi sono stati esposti alla fine di novembre 2019. Supponiamo che il primo caso sia stato il 1° dicembre 2019, 72 giorni prima del picco approssimativo di casi all'inizio del 2020 in Cina l'11 febbraio 2020. Se i casi fossero rigorosamente raddoppiati ogni 2.4 giorni in quel periodo di 72 giorni, sarebbero stati infettati fino a 1 miliardo di persone, o 2/3 della Cina. Se, invece, i casi raddoppiassero ogni 5 giorni, ci aspetteremmo circa 22,000 persone infettate in Cina. 

Se i casi raddoppiassero ogni 6.2 giorni, ci aspetteremmo 3,100 persone infettate in Cina. Più lento era il tasso di crescita dei casi in cui si credeva, meno casi si aspettavano, maggiore era il tasso di mortalità per infezione stimato e più grave era la preoccupazione che sarebbe stata la pandemia di Covid-19. Questi risultati mi hanno portato a vedere il merito nelle osservazioni del dottor Levitt e ad essere d'accordo con l'articolazione del dottor Ioannidis sull'incertezza scientifica che circonda la gravità della pandemia di Covid che il mondo stava per vivere.

Tuttavia, quando ho visto come il mondo trattava Levitt, Ioannidis e molti altri scienziati con opinioni contrarie che rispecchiavano le mie, ho avuto paura dei possibili rischi reputazionali e professionali derivanti dalla condivisione della mia scienza. Ho cercato di condividere il mio lavoro in privato, ma ho incontrato professori che affermavano di essere "non un epidemiologo" e uno mi ha detto che "sarei stato direttamente responsabile della morte di milioni di persone" se avessi pubblicato il mio lavoro, avessi torto e ispirato compiacimento in persone morte di COVID. 

Tra questi incontri personali di scienziati in una varietà di posizioni e la lapidazione pubblica di Levitt e Ioannidis, temevo che la pubblicazione dei miei risultati mi avrebbe portato a essere pubblicamente chiamato non epidemiologo come Levitt e responsabile di morti come Levitt e Ioannidis .

Sono riuscito a condividere il mio lavoro su una chiamata di previsione del CDC il 9 marzo 2020. Ho presentato come ho stimato questi tassi di crescita rapidi, le loro implicazioni per interpretare l'epidemia precoce in Cina e le loro implicazioni per lo stato attuale del COVID negli Stati Uniti. La trasmissione comunitaria di Covid negli Stati Uniti era nota all'epoca per essere iniziata al più tardi il 15 gennaio, 

Ho mostrato come un focolaio che inizia a metà gennaio e raddoppia ogni 2.4 giorni potrebbe causare decine di milioni di casi entro la metà di marzo 2020. L'ospite della chiamata, Alessandro Vespignani, ha affermato di non crederci, che la rapida crescita le tariffe potrebbero essere semplicemente attribuibili all'aumento dei tassi di accertamento dei casi e ha interrotto la chiamata.

Solo 9 giorni dopo la mia presentazione alla chiamata CDC, è stato riscontrato che i ricoveri Covid in terapia intensiva raddoppiavano ogni 2 giorni tra gli operatori sanitari di New York City. Mentre l'accertamento dei casi potrebbe essere in aumento, i criteri per l'ammissione in terapia intensiva, come le soglie quantitative delle concentrazioni di ossigeno nel sangue, sono stati fissati e quindi l'aumento di terapia intensiva di New York ha rivelato un vero aumento della prevalenza che raddoppia ogni 2 giorni nella più grande area metropolitana degli Stati Uniti. 

Entro la fine di marzo, abbiamo stimato un eccesso di 8.7 milioni di persone negli Stati Uniti che hanno visitato un medico ambulatoriale con una malattia simil-influenzale *ILI) ed è risultato negativo per l'influenza, e questa stima di molti pazienti a marzo ha confermato una stima inferiore della gravità della pandemia di COVID.

Dopo aver visto Levitt, Ioannidis, Gupta e altri essere presi di mira online per aver pubblicato le loro prove, analisi e ragionamenti per una pandemia di gravità inferiore, sapevo che pubblicare il documento ILI era un atto di devianza in una comunità scientifica online estremamente attiva. La mia motivazione non era quella di essere una deviante, ma di stimare in modo accurato e accurato il numero di persone infette e di presentare queste stime al mondo, perché il mondo aveva bisogno di sapere quanto sarebbe stato grave il COVID per reagire in modo proporzionato a questo nuovo virus. 

Tuttavia, dopo aver rilasciato il documento ILI sul server di prestampa, il giornale è stato ripreso da un brillante team di giornalisti di dati dell'Economist ed è diventato virale. Quando il giornale è diventato virale, le minacce d'assalto alla reputazione e professionali che avevo temuto hanno iniziato a materializzarsi.

I colleghi hanno detto che rischiavo di essere "responsabile della morte di milioni di persone" (un crimine alla pari del genocidio, se il commento è preso alla lettera), che avevo le mani insanguinate, che stavo "interrompendo il messaggio di salute pubblica", che "non era un epidemiologo" e altro ancora. Le pietre verbali provenivano da tutte le parti, da persone che un tempo erano colleghi e amici a membri della comunità scientifica di cui non avevo mai sentito parlare prima di dire che ne ho uccisi migliaia.

La scienza non condivisa

Ho continuato a studiare questa teoria alternativa del Covid basata sulla crescita più rapida e sulla sua implicita minore gravità. Secondo questa teoria, è possibile che New York City abbia raggiunto l'immunità di gregge nella sua ondata di marzo 2020 e, in tal caso, le caratteristiche dell'epidemia a New York City potrebbero essere utilizzate per prevedere i risultati di focolai successivi non contenuti e meno mitigati in luoghi come la Svezia, Dakota del Sud e Florida.

Ho stimato che i casi di Covid nelle epidemie dell'autunno 2020 avrebbero raggiunto il picco di circa 1 decesso ogni 1,000 capite o 340,000 decessi. A quel tempo, eminenti epidemiologi le cui opinioni erano allineate con "il messaggio" stavano ancora utilizzando stime di esiti di alta gravità, dove milioni di morti negli Stati Uniti sarebbero possibili se il virus non fosse contenuto.

Tuttavia, avendo sperimentato la raffica di ostilità che hanno portato e dopo il documento ILI e vedendo la continuazione delle ostilità verso un cast a rotazione di scienziati con risultati simili che deviavano dal "messaggio", mi sono preoccupato di condividere questa teoria completa. 

Ho osservato attentamente nell'estate 2020 mentre il picco inaspettatamente basso e precoce dei casi in Svezia ha sconcertato gli epidemiologi ma si è allineato perfettamente con la mia teoria. Ho visto i focolai dell'autunno 2020 da Chicago al South Dakota decelerare, come aveva notato Levitt, e raggiungere il picco prima di quanto ci saremmo aspettati dalla forzatura stagionale e in modo coerente con l'epidemia di marzo-aprile 2020 a New York. La contea mediana degli Stati Uniti ha raggiunto il picco di circa 1 decesso ogni 1,000 capite, l'epidemia negli Stati Uniti ha raggiunto il picco di circa 350,000 decessi e le epidemie in centinaia di contee relativamente non mitigate hanno visto diminuire i casi prima dell'arrivo dei vaccini.

io alla fine ha pubblicato queste previsioni e risultati nell'aprile 2021, dopo che i vaccini hanno avuto abbastanza tempo per essere lanciati e, si spera, nessuno avrebbe affermato che stavo interrompendo "il messaggio". Ho deliberatamente nascosto questi risultati dai server di prestampa a causa di un giustificato timore di ostilità da parte della comunità scientifica durante il COVID-19. 

Creando un ambiente di ricerca ostile all'evidenza di una pandemia di gravità inferiore, gli scienziati leggono le notizie per informare le loro convinzioni e azioni del rischio Covid sovrastimato. Che la scienza non fosse il risultato di una concorrenza leale di idee vinta dall'evidenza e dalla logica, ma da un silenziamento delle idee da parte di funzionari federali che coordinavano abbattimenti devastanti di opinioni contrastanti, dall'amplificazione parziale di una teoria da parte dei social/mass-media e da una norma di ostilità private e pubbliche che impongono una particolare teoria del Covid-19.

Censura informale della scienza in COVID-19

La censura assume molte forme. La forma più estrema di censura è la criminalizzazione formale della parola, come l'arresto di persone in Russia che protestavano contro la guerra di Putin contro l'Ucraina. 

La scienza in Covid-19 non è stata censurata attraverso alcun controllo sociale formale come le leggi che vietano la parola o la pubblicazione di risultati particolari. La scienza, tuttavia, è stata messa a tacere dal controllo sociale informale, dagli scienziati della nostra comunità che hanno imposto, con parole e atti, una gamma ristretta di credenze scientifiche e norme e valori non scientifici su chi potrebbe presentare una scoperta o una teoria scientifica, o chi può creare un punto senza essere molestato dai colleghi.

Sia che attaccassero Levitt e Ioannidis oi firmatari della Dichiarazione della Grande Barrington Jay Bhattacharya, Martin Kulldorff e Sunetra Gupta, gli scienziati hanno utilizzato piattaforme di social media e organi di stampa mainstream per eliminare le opinioni contrastanti di altri scienziati. Ma Il Washington Post, BuzzFeed, o New York Times gli articoli non sono sedi per risolvere l'incertezza scientifica o far avanzare dibattiti scientifici; sono luoghi in cui amplificare un messaggio e il messaggio amplificato è stato che stimare il rischio COVID come inferiore a una cricca di epidemiologi è sbagliato o immorale e non dovrebbe essere considerato o non è rilevante quando si discute della politica sulla pandemia. 

Twitter, una zona di guerra nota per amplificare i contenuti incendiari, non è il luogo in cui risolvere i dibattiti scientifici, ma è comunemente un luogo in cui richiamare le persone e mobilitare folle inferocite in grado di far licenziare le persone.

Gli attacchi pubblici degli scienziati sono stati tentativi di esecuzioni pubbliche e noi umani abbiamo una storia lunga e travagliata di esecuzioni pubbliche. Storicamente, si credeva che le esecuzioni pubbliche scoraggiassero meglio la devianza dalle leggi e dalle autorità, e le punizioni pubbliche in Covid servivano allo scopo simile di scoraggiare spettatori come me dal fare qualsiasi cosa che potesse essere remotamente interpretata come simile al crimine che ha lapidato i grandi scienziati di Stanford. 

L'effetto sociologico, e molto probabilmente l'intento, delle tentate esecuzioni pubbliche di scienziati che evidenziano l'incertezza sugli esiti del Covid o, peggio ancora, stimano una minore gravità del carico della pandemia di Covid, è stato il controllo sociale informale di scienziati come me che hanno analizzato i dati del Covid-19 ogni giorno del 2020 e si è seduto sui risultati che evidenziano l'incertezza o stimano una gravità inferiore.

In criminologia, la teoria del controllo sociale tenta di spiegare perché alcune persone commettono crimini e altre no, e trovo che la teoria del controllo sociale sia molto utile per comprendere le mie scelte di non pubblicizzare il mio lavoro tra la metà e la fine del 2020. 

Per tutto il 2020, ho assistito a come le piattaforme di social media e i mass media sono diventati strumenti per fabbricare il consenso del pubblico ad essere d'accordo con una potente cricca di epidemiologi. Questi epidemiologi affermavano che la loro scienza era incontrastata e proteggevano le loro teorie scientifiche dalla contestazione trasmettendo pubblicamente sanzioni contro colleghi scienziati. Vergogna, critiche, scherno, disapprovazione e altri controlli sulla deviazione dalle norme e dai valori dell'editoria lavorano in accordo con questa cricca di epidemiologi, o da esperti che approvano.

Tale controllo sociale informale sulle scoperte scientifiche non ha posto in nessun ideale ragionevole della scienza in una società. Se consentiamo agli scienziati di abbattere altri scienziati attraverso attacchi personali, se non riusciamo a districare un complesso di strette associazioni tra scienziati e mass media che usano per creare credenza nelle loro stesse teorie, allora ciò che chiamiamo "scienza" sarebbe una battaglia credenza mediata non dagli ideali pacifici e cooperativi dell'evidenza e della ragione, ma dalla violenza selvaggia della guerra culturale. Diventa una barbara battaglia mediatica per ottenere il dominio scientifico ridicolizzando i dissidenti e reprimendo il dissenso attraverso il controllo sociale informale.

Un percorso in avanti

Se, tuttavia, esaminiamo senza riserve l'uso dei media nella scienza e la pratica di tentate esecuzioni pubbliche di alto profilo da parte di scienziati famosi, possiamo identificare un cancro sociologico nella nostra scienza e sradicarlo prima che metastatizzi ulteriormente. La scienza che non condividiamo mai rischia di essere una scoperta che non abbiamo mai trovato. 

Man mano che il mucchio di scienza non condivisa cresce, la nostra comprensione scientifica di crisi come le pandemie soffre dell'attrito della scienza che non conosce. Dovrebbe essere nell'interesse di tutti gli scienziati facilitare la condivisione delle idee scientifiche per garantire che nessuna scienza rimanga non condivisa per paura del ridicolo o dell'esecuzione pubblica. 

Per fortuna, siamo scienziati. Possiamo innovare nuove piattaforme e istituzioni e creare media migliori e più professionali per lo scambio di idee scientifiche, possiamo riformare la scienza prima della prossima pandemia.



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Per le ristampe, reimpostare il collegamento canonico all'originale Istituto di arenaria Articolo e Autore.

Autore

  • Alex Washburne

    Alex Washburne è un biologo matematico, fondatore e capo scienziato di Selva Analytics. Studia la concorrenza nella ricerca sui sistemi ecologici, epidemiologici ed economici, con ricerche sull'epidemiologia del covid, sugli impatti economici della politica pandemica e sulla risposta del mercato azionario alle notizie epidemiologiche.

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