Цифровое антивакцинаторство

Не знаю как для вас, но для меня вот эпидемия, точнее ее медийное освещение –  стало отличным уроком на тему “как попытаться объяснить очень сложное явление простыми словами (и облажаться)”.

Я ничего не буду говорить о тех кто ничего не понял в происходящем из-за плохого образования, недостатка абстрактного мышления или просто отсутствия времени, сил и интереса (одна из самых серьезных причин). Я об этом уже писал в заметке о “разбуженных”, не хочу переписывать ее заново.

Интереснее ситуация с людьми, у которых вроде бы есть все для того чтоб понять что сложная и многоплановая проблема – не просто лишена линейного решения, ее даже не описать так чтоб она стала простой и понятной для публики.

Например, лично я долго воспринимал дневную заболеваемость – как некую если и не точную цифру заболевших, то по крайней мере оценку ситуации снизу. Но стоило чуть-чуть погрузиться в вопрос, оказалось:

1. Количество положительных тестов в день  зависит от количества проведенных тестов . Мы же не тестируем каждый день ВСЕХ жителей страны, правильно? То есть если мы вчера сделали 10 тысяч тестов и обнаружили тысячу заболевших, а сегодня сделали миллион и обнаружили десять тысяч – то на графике заболеваемости скачок будет выглядеть ужасным признаком роста болезни. На деле же – второе тестирование показывает что ситуация на самом деле – сильно лучше, чем мы думали. И болен не каждый десятый, а скорее – каждый сотый.
2. А еще – нельзя забывать о том какую политику тестирования применяют. Скажем, если тестировать только приходящих в клинику с жалобами – то мы получим гигантский процент тестов, подтверждающий болезнь (но при этом очень низкую абсолютную заболеваемость по стране). Если же мы беремся делать тесты целым социальным группам – у нас получаться огромные абсолютные цифры при низких относительных.
3. А есть же еще ложно-положительные и ложно-отрицательные срабатывания тестов, теорема Байеса, человеческие ошибки, исправления задним числом.

Выходит, даже в таком простой вещи как тестирование на вирус – то что происходит весьма сложно и никак не описывается парой чисел. Получаемые данные (если мы хотим хоть как-то внятно описать происходящее) – обьемны, неточны, а иногда вообще недоступны.

А теперь представим человека, привыкшего к качественным данным – бинарным, структурированным и надежным. К тому что такой информации – много, больше чем можно проглотить. Таких людей сейчас довольно много – инженеров, математиков, разработчиков. И вот на них сваливается эта дикая каша из нечетких и неточных данных, собранных в десятках стран по разным принципам и методикам.

Часть адаптируется. Но у многих возникает внутренний протест, недоверие к эпидемиологам и , ощущение что “чего-то они мутят”, “не может быть все так запутано и неоднозначно”. Ошибки и их коррекция кажутся продуманной акцией, направленной на то чтоб запутать и исказить изначальную ясную картину.

И когда “цифровые диссиденты” начинают защищаться от этого дискомфорта и чувства неуверенности, они придумывают свою картину мира, в которой все ясно и прозрачно. А для этого из мира приходится целыми кусками выбрасывать “незначащие данные”.

Например, если раздражает нечеткость действия вакцин, которые вначале дают высокий процент защиты, а через полгода начинают подводить – просто постулируется что вакцины не работают вообще, а налицо заговор фармацевтов и политиков.

Похожими идеями “приведения в порядок”, кстати, руководствовался математик Фоменко, разрабатывая свою “Новую хронологию”. Хаотическая, но реальная история человечества там подменялась гладкой, но абсолютно искусственной историей.