BerlinÖne Çıkanlar

Korona sayılarını tahmin etmek neden bu kadar zor?

Berlin Ne kadar kötüye gidecek? Durum yakında düzelecek mi? Aylardır birçok insan korona salgınının seyri ile ilgili tahminleri takip ediyor. Bazen araştırmacılar öngörüleri ile hedefi tuttururlar, bazen de bariz bir şekilde yanlıştırlar. Çünkü geleceğe haftalarca veya aylarca bakmanın tuzakları vardır.

12 Mart’ta, Robert Koch Enstitüsü (RKI) ülke çapında Nisan ortası için yedi günde 100.000 kişi başına 350 bildirilen enfeksiyon vakasını tahmin ediyor. Hızla yayılan korona mutantı B.1.1.7, temel olarak kullanıldı. Tahmin gerçekleşmedi: Paskalya’dan birkaç gün sonra, 14 Nisan’da, olay RKI’ye göre 153 ve 10 Mayıs’ta 119’du.Neden bu kadar yanlıştı? Ve bir pandemide geleceği tahmin etmek neden bu kadar zor?

Witten-Herdecke Üniversitesi’nden epidemiyolog ve modelci Ralph Brinks, bir tahminin arkasındaki teknolojiyi açıklıyor: Bir veya daha fazla varsayım bir modelde birleştirilir. Gelecek kurs model temelinde hesaplanır.

Bilim adamları: Corona tahminleri hava durumu tahminleri gibidir

Fizikçi ve veri bilimcisi Cornelius Römer için korona tahminleri hava durumu tahminleri gibidir. Römer, dört hafta içindeki hava durumuna bakıldığında, insanlar bunun kesin olamayacağını zaten biliyorlardı, diye açıklıyor. İki günden uzun bir hava tahminiyle farklı görünürdü. Römer, “Bu aynı zamanda korona tahminlerinin nasıl görülmesi gerektiğidir.” “Bu, insanların ne kadar güvenilir olduklarını anlamalarına yardımcı olur.”

Bilim adamı Viola Priesemann, korona tahminleri için “alternatif senaryolar” geliştirme eğiliminde. Göttingen’deki Max Planck Dinamikler ve Öz Organizasyon Enstitüsü’ndeki bir araştırma grubunun başkanı şöyle açıklıyor: “İnsanların davranışlarını değiştirmediği varsayılırsa virüsün yayılması kolayca hesaplanabilir. Bilindiği gibi, davranış birçok nedenden dolayı değişir. “

Belirli bir aralıkta doğru olan korona tahminleri de var. Örneğin, yakın tarihli bir tweet’te veri bilimcisi Römer, 21 Mart olayına ilişkin tahminlerinden birini gerçekle karşılaştırıyor. Römer’e göre, Paskalya etkisinin yanı sıra, daha azı test edildiğinde, modeli yüzde 50 aralığında doğruydu. Bu amaçla, şu etkileri hesaba kattı: aşılar, mevsimsellik, B.1.1.7 ve Başbakan Konferansı’nın olası kararları.

Viola Priesemann liderliğindeki bir ekip, geçen yaz yayınlanan bir yayında, sayıların sağlık yetkililerinin artık ayak uyduramayacağı kadar yükselmesi durumunda salgının kontrolden çıkabileceği bir devrilme noktası olacağını başarıyla tahmin etti. Priesemann için bu çalışma “temel bir yayılma mekanizması ortaya koyuyor”.

“Bu gerçekçi bir tahmin değil”

Bununla birlikte, Mart ortasında, RKI B.1.1.7 varyantının saf yayılımını analiz etti: Tahminlerde, eğilim, “daha önce sekiz hafta boyunca istikrarlı bir şekilde gözlemlediğimiz” geleceğe doğru devam etti. Susanne Glasmacher. Mart ortasında, RKI, daha bulaşıcı İngiliz varyantı B.1.1.7’nin istikrarlı bir şekilde üstel büyümesine bakmak istedi. Ve sadece bu. Çünkü “hiçbir şekilde fren etkisi kaydedilmedi” diyor Brinks. Bu nedenle epidemiyolog, “gerçekçi olmayan” gösterilen kontrolsüz üstel büyümeyi tanımlar. Cornelius Römer, RKI’nin iletişimini eleştiriyor. Şunu açıkça belirtmeliyiz: “Bu gerçekleşecek gerçekçi bir tahmin değil, yalnızca İngiliz varyantının etkisini gösteren basit bir modeldir.”

Sonunda işler farklı bir şekilde ortaya çıktı: Paskalya’dan sonra korona sayıları beklendiği kadar yükselmedi. Priesemann, bunun bir nedeninin insanların davranışlarının değişmesiydi, diğer nedenler aşı ilerlemesi, testler ve muhtemelen mevsimsellikti. Bilim adamı için, eğrinin basit senaryolarda tahmin edilenden daha yavaş yükseleceği öngörülebilirdi. Öte yandan Priesemann, bunun ne kadar yavaşlayacağını tahmin etmenin zor olduğunu söylüyor. RKI’nin prognozu, davranışı değiştirmek için üzerine düşeni yaptı. RKI, kapalı okulların yanı sıra Paskalya tatilleri ve tatilleri boyunca insanların hareketliliğinin gözle görülür şekilde azaldığını ifade eder.

Cambridge Üniversitesi tarafından yapılan güncel bir araştırma, Covid 19 salgınının gidişatını tahmin etmenin ne kadar zor olduğunu gösteriyor. Winton Risk ve Kanıt İletişimi Merkezi’nden araştırmacılar, Nisan 2020’de toplam 140 İngiliz uzman, epidemiyolog ve istatistikçi ve 2.000’den fazla İngiliz meslekten olmayan kişiyle röportaj yaptı. 2020 yılı sonuna kadar Covid-19’un etkileri hakkında nicel tahminlerde bulunmalısınız. Katılımcılar, üst ve alt sınırını yüzde 75 kesin olarak belirtmek zorundaydı – örneğin, toplam enfeksiyon sayısının 300.000 ile 800.000 arasında olacağını belirtmek zorundaydı. Sonuç: Uzmanlar yüzde 44 doğru, meslekten olmayanlar ise sadece yüzde 14.

Tahminler davranışta değişikliklere yol açar

Ocak 2021’in sonunda, Essen’deki RWI – Leibniz Ekonomik Araştırma Enstitüsü zaten tahmin problemleriyle uğraşıyordu. Uzmanlar, tahminlerin ancak mevcut bilgiler temelinde yapılabileceği sonucuna vardılar. “Bu nedenle, geleceğin her zaman geçmiş gibi işleyeceğini varsaymak gerekir” diyor basın bildirisi. RWI’ye göre bu gerçekleşmez: “Prognozun kendisi davranışta değişikliklere yol açtığı için, gelecek geçmişten farklıdır ve prognoz artık doğru değildir.”

Bir cevap yazın

E-posta hesabınız yayımlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir

Başa dön tuşu