Advertisements

Cercetător clujean, despre cum „ghicim” viitorul în pandemie

Despre cum folosesc autoritățile modelele statistice în pandemie am scris pe blogul personal. Ideea mea, pe scurt, era că, deși ideea folosirii acestor modele e bună, bâjbâim. Există modele interesante și modele interesate, ultimele făcute de experți în achiziții, ca să „ajute” autoritățile sanitare să-și justifice semnătura pe niște contracte mari. Există și modele relativ simple, care ne-ar putea spune cât mai avem de stat în casă, dacă am ști să le folosim. Am avut plăcuta surpriză să primesc un răspuns de la un reputat universitar clujean, care a făcut modelari în sisteme complexe (fizice, sociale și economice), mai mult de 30 de ani.

Domnia sa susține că, la nivelul amatoricesc la care se fac aceste previziuni, până și ideea e greșită și că aruncăm în derizoriu metodele riguroase, științifice. Iată în continuare textul său, la care am pus doar diacriticele şi mici comentarii, între paranteze: de obicei nu comentez articole, dar văzând că peste tot apar modele după modele care ne prezic „viitorul”, cred ca ar trebui să punctăm cl ar niște idei. Să ne gândim puțin la toate aceste previziuni statistice.

Nu cred că în contextul pandemiei actuale ar trebui să facem previziuni „știintifice”, de aceea cei care lucrează real în modelari, se și abțin de la aceasta.  Nu este nici măcar o competiție științifică în care să ghicim punctul de maxim sau sfârșitul epidemiei, iar câștigătorul va lua premiul Nobel….

În cel mai bun caz putem avea un pic de noroc şi să ghicim un fenomen similar cu trendul observat, dar în cele mai multe cazuri reușim doar să ne facem de râs cu aceste predicțiuni metodele științifice riguroase. Să dau un exemplu ca să înțelegem de ce în condițiile actuale este iresponsabil să faci modele de predicție: în meteorologie legile care guvernează schimbările atmosferice sunt foarte bine cunoscute.

Se știu de câteva decenii ecuaţiile de evoluţie, care sunt ecuaţii matematice riguroase şi confirmate de milioane de experimente din fizică, știm foarte precis și condițiile meteorologice actuale, cu o precizie bună. Totuși, modele atmosferice care au ca input aceste condiții actuale, și care rulează pe mari supercomputere ale lumii, nu sunt în stare să prezică decât cu o precizie de 70% vremea peste 3 zile.

Nici nu ne încumetăm să dăm o predicţie peste 30 de zile!

Desigur, statistic ştim că vara nu va fi foarte rece și iarna probabil nu va fi, peste 10 zile, foarte cald, dar și aici mai greșim… în ciuda faptului că avem şi date statistice enorme, pe decenii. De ce am crede atunci că sistemele sociale şi biologice ar fi mai simple, şi am putea prezice ce va fi peste 30 zile, din modele mult mai simpliste decât cele folosite în meteorologie, şi mai ales cu condiţii iniţiale mult mai neclare?

Momentan nu avem nici măcar o estimare bună a cifrei celor infectaţi cu SARS-Cov-2.

Studii riguroase arată că numărul real de infectaţi este cu cel putin un ordin de mărime mai ridicat decât cel din statisticile sanitare (inclusiv chinezii și-au modificat, după 3 luni, rapoartele oficiale, crescând semnificativ numărul deceselor declarate – n.n). Nu cunoaștem exact virusul, nu știm exact cum se transmite, și atunci este oare realist să facem predicțiuni folosind modele simpliste de tip mean-field? Se văd diferențe enorme în rata de multiplicare a infecţiilor de la o ţară la alta, în numărul deceselor raportat la cei infectaţi… iar modelele actuale sunt atât de simpliste încât nici măcar aceste diferenţe nu le putem explica.

Economia este un domeniu mult mai studiat teoretic, domeniu în care s-au dat zeci de premii Nobel. Avem nenumărate modele pentru evoluţia sistemelor socio-economice, pentru bursă, şi tot nu putem prezice o criză economică, sau chiar evoluţia indicilor bursieri pentru ziua următoare. Oare de ce? Răspunsul este că sistemul e unul mult prea complex pentru a formula preziceri, sunt prea mari indeterminările în starea inţială a sistemului, şi toţi care fac modelări în sisteme complexe ştiu acest lucru.

Sistemele acestea sunt mult prea sensibile la condiţiile inţiale şi ecuaţiile de evoluţie se schimbă rapid în timp. Se poate pune atunci întrebarea firească pentru ce se fac modelări, ce ne dovedeşte că suntem utili (cei care ne ocupăm cu aşa ceva)? Aici trebuie să insistăm, aici este punctul cheie al comentariului meu.

Aceste modele ar trebui folosite pentru a înţelege din datele statistice legăturile importante între parametrii care sunt implementaţi în modele.

De exemplu: cum influenţează rata de scădere a mobilităţii extinderea epidemiei, ce legătură este între rata de testare a populaţiei şi variaţia numărului celor confirmaţi pozitiv, cum influenţează unele proceduri medicale rata deceselor, şi aşa mai departe. Deci modelele nu sunt utile pentru prezicerea „viitorului” ci pentru a a ajuta decizii care să minimizeze riscurile, decizii bazate pe date statistice.

Asta ar trebui să înţeleagă şi guvernaţii noştri, şi ziariştii… care din păcate habar nu au cum se realizează modelările actuale. Nu văd nicăieri ca aceste aspecte să fie comentate şi nici dorinţa autorităților pentru a înţelege aceste lucruri folosind metodele riguroase ale ştiinţei. O modelare în acest sens se poate însă realiza doar prin formarea rapidă a unor grupuri de experţi din toate domeniile vizate: biologie, epidemiologie, matematică, fizică, ştiinţe sociale care, prin studii interdisciplinare, să clarifice cât mai rapid aceste aspecte.

La noile proiecte UEFISCDI sunt încercări în acest sens, şi aceasta este bine… însă ne mişcăm mult prea lent, şi dăm ascultare mai mult celor care ghicesc viitorul folosind din păcate nişte metode ştiinţific neriguroase. Dr. Zoltán Néda, Professor of Theoretical Physics, Department of Theoretical and Computational Physics; external member of the Hungarian Academy of Science

Advertisements

Lasă un răspuns

Acest sit folosește Akismet pentru a reduce spamul. Află cum sunt procesate datele comentariilor tale.

%d blogeri au apreciat: