Когда на этой неделе они опубликовали моделирование пандемии COVID-19, лежащее в основе политики социальной изоляции Австралии, премьер-министр Скотт Моррисон и главный врач Брендан Мерфи были под охраной.
Они подчеркнули ограниченность научных моделей и то, что их легко можно неправильно истолковать.
Это не удивительно. Многие люди не имеют четкого представления о том, что такое научные модели, и чего мы можем и чего не можем от них ожидать.
Научные модели могут быть мощным инструментом для понимания сложных явлений, таких как пандемии, но они не могут рассказать нам все.
Что такое научная модель?
Научные модели – это представления частей реального мира. Они варьируются от мелкомасштабных физических моделей реальных систем, таких как знаменитая модель залива Сан-Франциско – миниатюрная версия залива, используемого для исследования потока воды, – до математических моделей, используемых для понимания распространения COVID-19.
Модели могут использоваться для косвенного исследования природы реального мира. Они могут помочь нам понять, какие функции реальных систем важны, как эти функции взаимодействуют, как они могут измениться в будущем и как мы можем изменить эти системы для достижения определенной цели.
Почему модели так ценны?
Научные модели позволяют нам исследовать особенности реального мира, которые мы не можем исследовать напрямую. В случае COVID-19 мы не можем напрямую экспериментировать с тем, какая часть населения Австралии должна участвовать в социальном дистанцировании от "сгладить кривую". Даже если бы мы могли разработать хорошие эксперименты, люди заболевали и передавали COVID-19 в течение нескольких дней или недель, поэтому любые экспериментальные результаты были бы получены слишком поздно, чтобы быть полезными.
Модели неоценимы в таких ситуациях, как пандемия COVID-19, когда время имеет решающее значение, и мы заинтересованы в масштабных последствиях.
Каковы пределы научных моделей?
Полезность модели зависит от того, насколько точно она представляет реальный мир. Чтобы сделать точную модель, вам нужны хорошие данные.
Это одна из причин, почему модели распространения COVID-19, в которых используются данные из густонаселенных частей Европы, вряд ли могут дать ценную информацию о ситуации в пригороде Сиднея. Данные из одной ситуации могут не относиться к другой.
Это серьезная проблема для пандемии COVID-19, особенно в Австралии. Отсутствие обширных местных данных заставило наших политиков полагаться на модели, основанные на сочетании зарубежных данных, общей теории и ранее существовавшего моделирования пандемий гриппа.
Из-за этого модели не предназначены для использования для прогнозирования того, что произойдет.
Например, Имперский колледж Лондона производит относительно подробное моделирование, которое можно использовать для точного прогнозирования конкретных случаев в Соединенных Штатах и Соединенном Королевстве. Но такие модели требуют подробных данных.
Австралийское моделирование, созданное Институтом Доэрти для изучения воздействия вмешательств на распространение COVID-19, проще и более универсально. Эти модели предлагают ценные крупномасштабные идеи, но гораздо менее точны на местном уровне.
Такие общие модели были особенно полезны на ранних этапах пандемии, когда локализованная информация недостаточна. По мере того, как мы строим более подробную картину австралийских обстоятельств, моделирование станет более конкретным и точным, а эти общие модели будут иметь меньшее значение.
Одна из проблем моделирования в реальном контексте, таком как COVID-19, заключается в том, что наши модели могут не каждый раз делать это правильно. Отчасти это связано с тем, что нам не хватает детальной информации о реальной ситуации.
Это также связано с тем, что индивидуальные действия и явное невезение в краткосрочной перспективе могут иметь большое значение в долгосрочной перспективе. Отдельный человек, которому не удается изолировать или изолировать себя, может вызвать очень сильную рябь последующих эффектов. Мы видели это на примере пациентки 31 из Южной Кореи, которая спровоцировала огромное скопление инфекций в ее церкви.
Что все это значит?
Несмотря на неопределенность, присущую пандемии COVID-19, мы должны с оптимизмом смотреть на науку. Общие принципы, лежащие в основе моделей, на которых мы основываем нашу государственную политику, являются результатом десятилетий испытаний и исследований, и каждый день мы узнаем все больше и больше конкретной информации о COVID-19.
Во многом благодаря силе науки, основанной на моделях, мы находимся в гораздо лучшем положении, чем любое предыдущее поколение, чтобы успешно и эффективно бороться с пандемией такого масштаба.