Fuata Data, Wakasema, Kisha Uifiche

Kamwe umma haujawahi kupata data nyingi juu ya virusi na athari zake. Kwa muda wa miaka miwili, data iligusa karatasi za kila siku. Tovuti nyingi ziliikusanya. Sote tulialikwa kufuata data, kufuata sayansi, na kuona jinsi wanasayansi walivyokuwa wakuu wetu wapya, wakitufundisha jinsi ya kuhisi, kufikiria, na kuishi ili "kuweka laini," "kuondoa kesi," "kuhifadhi uwezo." ,” “kaa salama,” na vinginevyo utumie nguvu zote za utashi wa binadamu kujibu na kuendesha matokeo ya magonjwa. 

Tunaweza kuitazama yote kwa wakati halisi. Jinsi mawimbi yalivyokuwa mazuri, curves, chati za bar, nguvu kubwa ya teknolojia. Tunaweza kuangalia tofauti zote na njia, kuzikusanya kulingana na nchi, bofya hapa na ubofye hapo ili kulinganisha, kuona kesi mpya, jumla ya kesi, wasio na chanjo na chanjo, maambukizi na kulazwa hospitalini, vifo kwa jumla au kifo kwa kila mtu, na tunaweza hata kufanya mchezo kutokana nayo: ni nchi gani inayofanya vyema zaidi katika kazi kubwa, ni kundi gani linalozingatia vyema, ni eneo gani lina matokeo bora zaidi. 

Yote yalikuwa ya kuvutia sana, nguvu ya kompyuta ya kibinafsi pamoja na mbinu za kukusanya data, majaribio ya ulimwengu wote, uwasilishaji wa papo hapo, na uwekaji demokrasia wa sayansi. Sote tulialikwa kushiriki kutoka kwenye kompyuta zetu za mkononi ili kuimarisha takwimu, kupakua na kuangalia, kukusanyika na kuchora, kuendesha na kuchunguza, na kuwa na hofu ya wakuu wa nambari na uwezo wao wa kukabiliana na kila mwelekeo kama ilivyonaswa na imerekodiwa kwa wakati halisi. 

Kisha siku moja, kuandika katika New York Times, ripota Apoorva Mandavilli umebaini yafuatayo:

Kwa zaidi ya mwaka mmoja, Vituo vya Kudhibiti na Kuzuia Magonjwa vimekusanya data kuhusu kulazwa hospitalini kwa Covid-19 nchini Marekani na kuigawanya kulingana na umri, rangi na hali ya chanjo. Lakini haijaweka habari nyingi hadharani…. Miaka miwili kamili katika janga hili, wakala unaoongoza mwitikio wa nchi kwa dharura ya afya ya umma imechapisha sehemu ndogo tu ya data ambayo imekusanya, watu kadhaa wanaofahamu data walisema.

Kristen Nordlund, msemaji wa CDC, alisema shirika hilo limechelewa kutoa mitiririko tofauti ya data "kwa sababu kimsingi, mwisho wa siku, bado haijawa tayari kwa wakati mkuu." Alisema "kipaumbele cha wakala wakati wa kukusanya data yoyote ni kuhakikisha kuwa ni sahihi na inatekelezeka."

Sababu nyingine ni hofu kwamba taarifa hizo zinaweza kutafsiriwa vibaya, alisema Bi Nordlund.

Wakati hadithi hii inatokea, marafiki zangu wa sayansi ya data ambao wamekuwa wakichimba hifadhidata kwa karibu miaka miwili wote waliruhusu pamoja: argh! Walijua kitu kilikuwa kibaya sana na walikuwa wakilalamika juu yake kwa zaidi ya mwaka mmoja. Hawa ni watu wa hali ya juu Ardhi ya busara ambao huweka chati zao na kupangisha programu zao za data. Wamekuwa wakitaka kujua juu ya utiaji chumvi, mawasiliano duni kuhusu viwango vya hatari, upungufu na mashimo katika data ya idadi ya watu juu ya kulazwa hospitalini na kifo, bila kusema chochote juu ya njia ya kushangaza ambayo CDC imekuwa ikibadilisha mawasilisho juu ya kila kitu kutoka. masking kwa hali ya chanjo na mengi zaidi. 

Imekuwa tukio geni kwao, haswa kwa vile nchi zingine ulimwenguni zimekuwa waangalifu kabisa katika kukusanya na kusambaza data, hata wakati matokeo hayaendani na vipaumbele vya sera. Kunaweza kuwa na shaka kidogo, kwa mfano, kwamba data inayokosekana inahusu suala la ufanisi wa chanjo na kuna uwezekano mkubwa kuonyesha kwamba dai kwamba hili lilikuwa "janga la wasio na chanjo" haliwezi kudumu kabisa, hata tangu wakati lilipofanywa mara ya kwanza. . 

Ndani ya New York Times Hadithi, wataalamu wengi wa juu wa magonjwa walinukuliwa wakielezea kila kitu kutoka kwa kuchanganyikiwa hadi hasira. 

"Tumekuwa tukiomba aina hiyo ya data kwa miaka miwili," alisema Jessica Malaty Rivera, mtaalam wa magonjwa na sehemu ya timu iliyoendesha Mradi wa Ufuatiliaji wa Covid, juhudi huru ambayo ilikusanya data juu ya janga hili hadi Machi 2021. Maelezo ya kina. uchambuzi, alisema, "hujenga imani ya umma, na inatoa picha wazi zaidi ya kile kinachoendelea."

Kweli, ikiwa imani ya umma ndio lengo, haiendi vizuri. Mbali na mapungufu yaliyofichuliwa hapa, kuna maswali mengine mengi kuhusu kesi na kama na kwa kiwango gani upimaji wa PCR unaweza kutuambia kile tunachohitaji kujua, ni kwa kiwango gani tatizo la uainishaji mbaya liliathiri sifa za kifo, na mengi zaidi. Inaonekana kwamba kwa kila mwezi unaopita, kile kilichoonekana kuwa picha hizi nzuri za ukweli zimefifia na kuwa utata wa data ambao hatujui ni nini halisi na nini sio. Na zaidi, CDC yenyewe imetuhimiza kupuuza kile tunachoona (data ya VAERS, kwa mfano). 

Dk Robert Malone hufanya hatua ya kuvutia. Ikiwa mwanasayansi katika chuo kikuu au maabara hupatikana kwa kuzika data husika kwa makusudi kwa sababu zinapingana na hitimisho lililowekwa tayari, matokeo ni uharibifu wa kitaaluma. CDC, hata hivyo, ina haki za kisheria ambazo huiruhusu kujiepusha na vitendo ambavyo vingezingatiwa kama ulaghai katika taaluma. 

Kuna mlinganisho nyingi kati ya uchumi na epidemiolojia, kama wengi wameona katika miaka miwili iliyopita. Jaribio la kupanga uchumi katika siku za nyuma limekumbwa na kushindwa nyingi sawa na jaribio la kupanga janga. Kuna matatizo ya ukusanyaji, matokeo yasiyotarajiwa, matatizo ya maarifa, masuala ya misheni, kutokuwa na uhakika juu ya uelekezaji wa sababu, dhana kwamba mawakala wote wanatii mpango wakati kwa kweli hawatii, na kisingizio cha porini kwamba wapangaji wana maarifa muhimu, ujuzi, na. uratibu unaohitajika kuchukua nafasi ya msingi wa maarifa uliogatuliwa na kutawanywa ambao unaifanya jamii kufanya kazi. 

Murray Rothbard kuitwa takwimu za Achilles kisigino cha mipango ya kiuchumi. Bila data, wachumi na warasimu hawakuweza hata kuanza kuamini kuwa wanaweza kufikia ndoto zao za mbali, sembuse kuziweka katika vitendo. Kwa sababu hii, alipendelea kuacha ukusanyaji wote wa takwimu za kiuchumi kwa sekta binafsi ili ziwe muhimu kwa biashara badala ya kutumiwa vibaya na serikali. Kwa kuongeza, hakuna njia ambayo data pekee inaweza kutoa picha kamili ya ukweli. Kutakuwa na mashimo kila wakati. Itakuwa kuchelewa daima. Siku zote kutakuwa na makosa. Daima kutakuwa na kutokuwa na uhakika juu ya sababu. Zaidi ya hayo, data yote inawakilisha muhtasari wa wakati na inaweza kuthibitisha kupotosha sana na mabadiliko ya muda. Na hizi zinaweza kuwa mbaya kwa kufanya maamuzi. 

Tunaona hii ikijihusisha yenyewe katika upangaji wa magonjwa pia. Mtiririko usio na mwisho wa data kwa miaka miwili umeunda kile Sunetra Gupta anaita "udanganyifu wa udhibiti" wakati kwa kweli ulimwengu wa vimelea vya magonjwa na mwingiliano wake na uzoefu wa mwanadamu ni ngumu sana. Udanganyifu huo pia huunda tabia hatari kwa upande wa wapangaji, ambazo tumeona. 

Hakukuwa na sababu ya kufunga shule, kuwafungia watu majumbani mwao, kuzuia kusafiri, kufunga biashara, watoto wa barakoa, kuagiza chanjo, na kadhalika. Ni kana kwamba walitaka wanadamu watende kwa njia zinazofaa zaidi mbinu zao za uigaji badala ya kuruhusu msingi wao wa maarifa kuahirisha ugumu wa uzoefu wa binadamu. 

Na sasa tunajua kwamba tumenyimwa habari ambazo CDC imejificha kwa muda mrefu zaidi wa mwaka, bila shaka ili kutumikia kusudi la kulazimisha kuonekana kwa ukweli kuambatana kwa karibu zaidi na simulizi la kisiasa. Tunayo sehemu tu ya kile ambacho kimekusanywa. Kile tulichofikiri tulijua ni mtazamo tu wa kile ambacho kilikuwa kinajulikana kwa ndani. 

Hakuna uhaba wa kashfa zinazohusiana na sera ya janga kwa miaka miwili. Kwa wale ambao wana nia ya kujua kwa usahihi nini kilichosababisha taa kupunguzwa au hata kugeuka kwenye ustaarabu wa kisasa, tunaweza kuongeza kashfa nyingine kwenye orodha.