Não engane os agentes do tapete covid-19

O verificando o coronavírus é comum e perigoso. Conhecer aquele que é legal e que é o oportunista, pode salvar a vida.

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Na semana passada, Nate Silver, da FivethirtyEight, disse a seus 3, 2 milhões de assinantes no Twitter sobre seu último projeto Covid-19: “Trabalho para simular o número de casos detectados da doença em função do número de casos reais e várias suposições sobre como/ Quantos testes são realizados. “

Embora sua tentativa de epidemiologia no Twitter tenha sido criticada principalmente por cientistas acadêmicos, não era tão ofensivo merecer algo mais do que apenas olhos revirados. Por toda a ironia de Twitte – Silver criou sua reputação, expondo a ingenuidade de interpretações ruins dessas pesquisas – sua tentativa foi inofensiva, pesquisa e ele não reivindicou o papel do especialista.

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C. Brandon Ogbun (@big_data_kane) – Professor Associado da Universidade Brown, especializado em biologia computacional e genética.

O fato de Silver parecer conhecer seu lugar como alguém de fora neste tópico é mais do que se pode dizer sobre milhares de pessoas que antes transformaram suas marcas, diplomas, indústrias e interesses de pesquisa em especialistas em Covi d-19. A curva de crescimento do número de “especialistas” reflete o crescimento exponencial dos casos de covid-19, criando multi-liquidação a partir de milhares de previsões, modelos, idéias, recomendações, métodos de tratamento, decisões e cenários. A maioria deles contém uma desinformação perigosa e ameaça agravar a pandemia.

Existem muitas razões pelas quais o “exame” do Covid-19 está se desenvolvendo de maneira tão violentamente. Entre aqueles que vão ao fórum de pandemia, há pessoas que estudam tópicos relacionados ou têm experiência em qualquer campo científico. Dispersão de Pennings, biólogo evolutivo da computação e professor associado da Universidade Estadual de São Francisco, diz que muitos cientistas reagem inicialmente a pedidos de círculos pessoais e profissionais: “Nossos alunos, amigos e familiares se voltam para nós para conselhos. Por exemplo, apesar dos De fato, eu trabalhei no problema do HIV, no início, meus amigos não científicos vieram com muitas perguntas práticas, como “Você acha, ainda posso ver meus netos?” “

Para outros, muitos dos quais não são cientistas profissionais, a motivação para a participação no projeto decorre de “desejos” clássicos: pessoas com recursos, que incluem habilidades e tempo, querem de alguma forma ajudar. Embora o caminho para o inferno, o mundo dos epidemiologistas da noite, consistindo apenas de polímatos generosos altamente qualificados, seria pavimentado com boas intenções, seria bastante tolerante (embora cansativo): seria bom saber que todos esses novos especialistas são pelo menos inteligente e atencioso.

Infelizmente, a maioria dos agentes de carpetes Covi d-19 são pelo menos oportunistas e, às vezes, distribuidores de desinformação vil. Eles aproveitam a oportunidade para usar o tópico sobre o qual todos estão falando para se destacar, o que é benéfico em qualquer área em que trabalhe.

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Em uma das histórias sobre o suposto Covid-19 Opesticiano, Aaron Ginn, um tecnólogo do Vale do Silício, cujos cinco minutos de glória chegaram em março depois que ele escreveu um ensaio de refutação, afirmou que as evidências não confirmaram “histeria” sobre as consequências de A pandemia de que o problema pode parecer ruim, mas não muito, muito ruim.

Em confirmação de sua autoridade nesse assunto, Ginn exibiu caridade incomum de caridade: talento para tornar os produtos virais.”Tenho muita experiência em entender a viralidade, como as coisas crescem e os dados”, escreveu ele. A lógica aqui seria engraçada se não tivesse sido potencialmente prejudicial.

A história de Ginn torno u-se um raio para a discussão sobre o exame: depois que seu artigo foi criticado pelos críticos (incluindo Karl Bergstrom, c o-autor de chamar besteira), foi excluída por Medium, e essa decisão foi criticada pelo Wall Street Journal como um ato de censura. O artigo editorial, é claro, é errado, já que os erros de Ginn não eram apenas uma questão de preferência; Idéias e informações erradas mal comprovadas geralmente se espalham e avançam no espaço digital, o que pode afetar o comportamento.

Leia todos os nossos materiais sobre coronavírus aqui.

Embora o Vale do Silício tenha sido acentuadamente criticado pela comunidade científica por um estilo semelhante de pára-quedas agressivo no Covid-19, não apenas os irmãos tecnológicos são culpados de oportunismo. De fato, alguns dos piores infratores são cientistas acadêmicos com uma forte reputação (até estrela) em suas áreas, que sofrem de um caso sério de covi d-fomo.

Um dos exemplos mais de alto nível de como o cientista reconhecido saltou sobre o tubarão Covid-19 é a decolagem e a queda de Stephen Kweik, um epidemiologista na cadeira. Vale ressaltar que Kwick é o professor Stanford e uma estrela de biofísica por todos os padrões profissionais. Ele é um Changoba Chan-Tsukerberg, uma iniciativa de pesquisa conjunta no valor de US $ 600 milhões, e esse papel fortaleceu a influência e a resposta em seu ensaio no Medium em 22 de março “Quão ruim é o pior cenário do desenvolvimento do coronavírus?”

Com base no modelo popular desenvolvido por Nilo Ferguson e seus colegas, Kwick comparou 500. 000 casos possíveis de covid-19 com outras causas principais de morte e parecia sugerir que, como o número comparável de americanos morre do câncer, o hype em torno do número de potencial Mortes por Covid. Os argumentos de Kweik parecem o manifesto inspirado nos Tanos “Todas as vidas são importantes”: as pessoas morrem com tanta frequência, e essa maneira incomum de morrer será resolvida em breve, então o que é? A tentativa de K Whika de organizar uma provocação no estilo de “Eu tenho uma aposta, eles nunca ouviram isso” foi um sucesso de que ele é uma pessoa má, ou não imagina claramente o problema (possivelmente ambos).

O mais misericordioso poderíamos atribuir supervisões como Ginn e Kweik, um ego exorbitante inflado que os faz pensar se o estudo do Covid-19 é realmente mais difícil do que estudar o mercado ou os polímeros (ou qualquer outra idéia complexa em que eles construiu sua reputação). Seu ego pode chegar à conclusão de que as pessoas no campo da epidemiologia não podem ser mais inteligentes que elas mesmas, e outro artigo notório no Medium nasce.

Elein Nsoi, epidemiologista de computadores e professor associado da Escola de Saúde Pública de Boston da Universidade de Boston, diz que as pessoas que não estudaram doenças infecciosas farão suposições e conclusões incorretas. Por exemplo, pessoas que já têm um grande público no Twitter podem Espalhe a desinformação que pode influenciar a luta contra a pandemia kovid-19 “.

Suposições ingênuas podem dar origem a informações erradas. É aqui que o ego-fomo-optunismo se torna antiético idéias ingênuas não são apenas errôneas, elas são especialmente ruins, porque podem afetar o comportamento e o bem-estar de outras pessoas.

Existem muitos problemas com aqueles que lucram com o Covid-19, independentemente de serem cientistas ou não, são muito. E no mundo, excessivamente saturado com as idéias do Covid-19, pode ser difícil distinguir o presente da falsa. Em quem devemos confiar? E quem, de fato, é um especialista?

Nsoi diz que ela “consiste em várias comunidades na modelagem de doenças infecciosas, então eu conheço pessoas que trabalham nessa área por um longo tempo. Normalmente, presto atenção a elas. Se eu vejo um estranho, olho para os estudos anteriores se eu olho Em seus estudos anteriores, esses são cientistas. Se este é um trabalhador médico, olho para o campo de sua competência “.

Pennings acrescenta: “Todos nós só precisamos ter cuidado, indicando como temos certeza, e não fingimos que sabemos tudo. E se sua opinião é contrária às recomendações de agências como o CDC, acho que você precisa ter muito cuidado, Compartilhando essa opinião e usando seus “poderes” para críticas.

O fato de Nsoosi e Pennings, respeitados cientistas acadêmicos, não exigirem pessoas a quem ouvem, poderes especiais, os distingue de muitos colegas acadêmicos. A crítica reflexiva ao covid-19 de fora do lado dos cientistas profissionais muitas vezes soa como um plicista clássico.

Samuel Skarpino, biólogo matemático e professor associado do Instituto de Ciências da Rede da Universidade Nordeste, critica acentuadamente as opiniões que estão muito fixas em cartas de caridade.”Muitas insatisfação dos cientistas acadêmicos estão enraizados em uma idéia problemática de que apenas porque alguém trabalhou no assunto por um longo tempo, ele deve determinar quem deve ter uma opinião sobre isso”.

Apesar do fato de Scarpino ter participado de vários estudos perceptíveis e influentes sobre a epidemiologia Covid-19, ele acredita que “não existe um único epidemiologista que me chamasse de epidemiologista”.

“Ser uma autoridade no Covi d-19”, acrescenta, “não deve ser devido a se alguém é um epidemiologista ou não. Devemos falar sobre se você está tentando ser atencioso e se comunicar efetivamente”.

A proibição de participar de estudos contradiz o desenvolvimento da ciência. Muitas ferramentas da biologia moderna, por exemplo, apareceram graças às descobertas feitas por cientistas da computação, engenheiros e matemáticos. A ciência funciona melhor como uma joint venture criativa.

No entanto, os limites entre os “hackers” e “vekers” podem parecer magros. Mas há um algoritmo suave que nos ajudará a entender quem levar a sério e quem ignorar.

– Transparência de motivos e métodos. O verdadeiro especialista CoVid-19 fornece reservas abertas a suas interpretações, formula claramente suas suposições (às vezes antes que ele lhe diga o que ele realmente pensa), oferece reservas apropriadas e quase nunca faz previsões difíceis. Se eles nunca trabalharam com a doença antes, devem contar sobre esse fato e explicar seus motivos.(No entanto, eles não precisam se desculpar pelo fato de estarem interessados e querem ajudar). Além disso, o verdadeiro especialista CoVid-19, que analisa os dados e cria um algoritmo ou modelo de qualquer tipo, publicará seus dados em acesso aberto e gratuito para que possam ser verificados e reproduzidos. Se for difícil encontrar os dados usados pelo especialista, ou é difícil lançar o modelo que ele criou, este trabalho (e seu autor) deve ser ignorado. Como exemplo positivo, um biólogo matemático de Harvard Elison Hill, que criou uma ferramenta de modelagem CoVID-19, que inclui acesso total ao código existente, em particular, sob a licença Create Commons Attribution-Sharealike 4. 0 International (CC por 4. 0) que Permite o uso, copie, edite e remixe os materiais (mesmo para fins comerciais).

– A transparência da contribuição. Esse especialista covid-19 prestará homenagem a todos que contribuíram para a criação de qualquer modelo ou conjunto dos resultados para os quais ele veio. A experiência Covi d-19 não é Gregor Mendel, que sozinha no jardim considerou plantas a caminho da abertura dos fundamentos da genética. Compreender a epidemia requer a participação de pessoas talentosas, geralmente de todo o mundo. Qualquer pessoa que ofereça uma idéia que deve ser útil ou original, mas, ao mesmo tempo, aberta e claramente não reconhece a contribuição de outras pessoas deve ser ignorada automaticamente. Isso inclui a citação correta dos trabalhos e fontes relevantes de dados.