Tłumaczenie rozdziału 4 pt. (Nie)mierzalny Wszechświat, z książki Mattiasa Desmeta The Psychology Of Totalitarianism [Psychologia totalitaryzmu].
W rozdziale 3 poddaliśmy krytycznej analizie (utopijny) cel ideologii mechanistycznej. W tym rozdziale skupimy się na metodzie wykorzystywanej przez tę ideologię do gromadzenia wiedzy. Wszechświat jest maszyną, której elementy są mierzalne – to podstawowe założenie tej ideologii. Pomiary i obliczenia stanowią podstawę mechanistycznych metod badawczych. Ten epistemologiczny punkt wyjścia ma wpływ na ideologiczną koncepcję idealnego społeczeństwa. Idealne społeczeństwo jest kierowane przez ekspertów technokratów, którzy podejmują decyzje w oparciu o obiektywne dane liczbowe. W obliczu kryzysu związanego z koronawirusem ten utopijny cel wydawał się bardzo bliski. Z tego powodu kryzys koronawirusowy jest par excellence studium przypadku w poddawaniu krytycznej analizie zaufania do pomiarów i liczb.
Aż do ostatniego kryzysu, społeczeństwa nie były zarządzane głównie na podstawie danych liczbowych. Kierowały się opowieściami, najpierw mitycznymi i religijnymi, a później politycznymi. Mechanistyczna ideologia nie może zaakceptować tego zaufania do opowieści, ponieważ są one zasadniczo irracjonalne i subiektywne z natury; mówią więcej o autorze opowieści niż o tak zwanej obiektywnej rzeczywistości, którą reprezentują. Historie składają się ze słów, które mogą oznaczać wszystko; nie mają solidnego, racjonalnego związku z faktami.
Potęga narracji w podejmowaniu decyzji
A bez racjonalnej podstawy człowiek błądzi – tak uważa mechanistyczna ideologia. Ostatecznie wszystkie te historie zazwyczaj faworyzują swoich autorów; pomyślmy o odpustach dla duchowieństwa i posadach, które nie są przyznawane politykom. Nie powinniśmy tego lekceważyć. Prowadzi to do nadużywania władzy, a ostatecznie do absurdalnego horroru. Rytualnie palone wdowy w Indiach i topione czarownice w Europie to tylko nieliczni milczący świadkowie z nieskończonej liczby ofiar. W ten sposób dawne społeczeństwa przechodziły od zła do zła: historie – subiektywność – irracjonalność – przejmująca niesprawiedliwość – absurdalny horror.
Kryzys związany z koronawirusem stanowił nieoczekiwaną okazję dla mechanistycznej ideologii: Niepewność i strach przed wirusem stanowiły podstawę do tworzenia i rozwoju społeczeństwa, w którym decyzje opierają się na liczbach, a nie na historiach. Dziś mówimy o stosunkowo “prostych” liczbach dotyczących infekcji, hospitalizacji i zgonów; w przyszłości możemy mówić o zaawansowanych technologicznie danych biometrycznych, które precyzyjnie mapują każdy aspekt funkcji fizycznej.
W przeciwieństwie do słów, liczby oferują obiektywną podstawę do podejmowania przejrzystych i racjonalnych decyzji. Jako takie są antidotum na nadużywanie władzy i absurdalny horror. Co więcej, oferują możliwość zminimalizowania ludzkiego cierpienia. Oto droga do racjonalnego społeczeństwa przyszłości: dane – obiektywizm – racjonalność – dokładność – minimalizacja cierpienia. W tym świetle koronawirus może stać się ukoronowaniem ludzkości. Przynajmniej tak mniej więcej wygląda ta historia.
Spójrz na rycinęk 4.1. Jeśli zmierzymy długość linii brzegowej Wielkiej Brytanii w oparciu o jednostkę miary wynoszącą 200 kilometrów, jej długość wyniesie 2400 kilometrów. Jeśli zmierzymy ją za pomocą jednostki 50 kilometrów, jej długość wyniesie 3400 kilometrów. W miarę zmniejszania jednostki miary długość linii brzegowej Wielkiej Brytanii rośnie do nieskończoności. Powód jest prosty: Gdy jednostka miary staje się mniejsza, ściślej podąża za nieregularną linią brzegową, a granica staje się dłuższa. W ten sposób genialny polsko-żydowski matematyk Benoit Mandelbrot pokazał, że pomiary są zawsze względne i zależą od szeregu subiektywnych wyborów, takich jak jednostka miary.[1]
* * *
I nawet w rzadkich przypadkach, w których same pomiary można uznać za dokładne i quasi-obiektywne (na przykład pomiar długości ściśle jednowymiarowych obiektów, takich jak kij, lub liczenie członków różnorodnych kategorii), nadal istnieje ważny subiektywny czynnik na poziomie interpretacji. Ilustruje to przykład znany w statystyce jako paradoks Simpsona.[2] Tabela 4.1 pokazuje liczbę egzekucji przeprowadzonych za przestępstwo morderstwa w stanie Floryda, podzielonych między białych i czarnych przestępców. Wniosek jest jasny: biali ludzie są bardziej narażeni na karę śmierci niż czarni na Florydzie. Naukowcy doszli do wniosku, że uprzedzenia wobec czarnoskórych muszą być błędnie przypisywane jako siła napędowa kary śmierci – tak było do czasu, gdy statystyk przedstawił te same liczby w nieco inny sposób. Nie tylko podzielił rasę sprawców na białą i czarną, ale także odpowiednio podzielił rasę ofiar (patrz tabela 4.2). Doprowadziło to do przeciwnego wniosku.
Czarni ludzie są bardziej narażeni na karę śmierci, jeśli zabiją białą osobę, niż biali ludzie, jeśli zabiją czarną osobę. Kuszące jest myślenie, że jest to ostateczna analiza, ale nie ma wątpliwości, że liczby można przedstawić w jeszcze inny sposób, co może prowadzić do jeszcze innych wniosków.
Liczby mają wyjątkowy efekt psychologiczny. Tworzą niemal nieodpartą iluzję obiektywizmu, która jest dodatkowo wzmacniana, gdy liczby są prezentowane wizualnie na wykresach lub grafikach. Gdy ludzie widzą liczby, uważają je za przedmioty lub fakty. Ta iluzja zaślepia ludzi na niemniej oczywistą prawdę, że liczby są zawsze względne i niejednoznaczne, że są konstruowane i tworzone na podstawie ideologicznie i subiektywnie zacienionej historii. Na pierwszy rzut oka liczby wydają się prawdziwe tylko w odniesieniu do faktów, ale przy bliższej inspekcji staje się jasne, że niewolniczo służą każdej historii.
Kryzysowi replikacji w psychologii kończą się wymówki
Dlaczego większość opublikowanych wyników badań jest fałszywa – prof. John Ioannidis
W rozdziale 1 widzieliśmy, że tak zwany kryzys replikacji, który wybuchł w nauce w 2005 roku, nigdy nie został rozwiązany. Od tego czasu aż do dziś nauka zmaga się z epidemią błędów, niechlujstwa, wymuszonych wniosków i oszustw. Kryzys związany z koronawirusem był w pewnym sensie tylko kontynuacją tego kryzysu. Różnica polega na tym, że tym razem spektakl nie odbył się w środowisku akademickim, ale otwarcie na forum publicznym. Wszystkie problemy, które pojawiły się dekadę wcześniej, teraz rozgrywały się w środkach masowego przekazu, na oczach całego świata. Wiele osób z trudem mogło uwierzyć własnym oczom i uszom, gdy byli świadkami, jak naukowcy na najwyższych szczeblach zaprzeczali sobie i swoim kolegom, popełniali proste błędy w obliczeniach i liczeniu, nierozważnie zmieniali zdanie, byli pod jawnym wpływem interesów finansowych w swoich wypowiedziach naukowych, a nawet otwarcie przyznawali, że celowo wprowadzali w błąd ludność.
COVID – dlaczego terminologia ma znaczenie? – dr Malcolm Kendrick
Testy PCR: Po 35 cyklach odcięcia nie wyhodujesz wirusa – dr Anthony Fauci
Liczby odegrały kluczową rolę w tej sadze. Zasadniczo kryzys związany z koronawirusem polegał na obliczaniu stosunkowo prostych zjawisk, takich jak liczba infekcji, hospitalizacji i zgonów. Było jednak oczywiste, że dane te nie były obiektywne. Liczba infekcji była zwykle określana za pomocą testów PCR, które nie przebiegały płynnie. Testy te mają na celu określenie, czy sekwencje RNA wirusa są obecne w organizmie.[3] Te sekwencje RNA mogą pochodzić od zjadliwego wirusa, ale także od “martwego” wirusa. W rezultacie ludzie mogą, nawet miesiące po zakażeniu (a zatem długo po tym, jak są zaraźliwi), nadal mieć pozytywny wynik testu. Było to tylko jedno z wielu ograniczeń testu.
Oszacowanie zmiany wskaźnika zakażeń na podstawie wskaźnika pozytywnych wyników testów również okazało się bardzo problematyczne. Eksperci ds. zdrowia publicznego, którzy wypowiadali się w mediach na temat trendów zakażeń, na przykład uparcie odmawiali uwzględnienia całkowitej liczby przeprowadzonych testów. (Technicznie rzecz biorąc, podawali bezwzględną liczbę pozytywnych testów zamiast wskaźnika pozytywności). Latem 2020 r. wirusolog i były rektor Uniwersytetu w Liege, Bernard Rentier, uzyskał dostęp do surowych danych dotyczących tzw. fali letniej (zwanej wówczas drugą falą). Poddał te dane krytycznej analizie i doszedł do wniosku, że szacunkowa liczba zakażeń po skorygowaniu o całkowitą liczbę przeprowadzonych testów była od dwudziestu do siedemdziesięciu razy niższa niż szacunki podawane w mediach.[4] Jeśli myślisz, że takie błędy można popełnić tylko raz, to się mylisz. Latem 2021 r. scenariusz się powtórzył. Tym razem od czasu do czasu wspominano o współczynniku pozytywności, ale po raz kolejny ostrzegano nas przed letnią falą na podstawie wykresów przedstawiających bezwzględną liczbę pozytywnych wyników testów.
Strach i manipulacje rządu GB dotyczące COVID-19 – wywiad z Laurą Dodsworth
Dane dotyczące przyjęć do szpitala były również niezwykle względne. Przez cały kryzys każdy pacjent, który uzyskał pozytywny wynik testu przy przyjęciu, był uważany za pacjenta z COVID-19, niezależnie od tego, czy miał objawy COVID-19, czy, powiedzmy, złamaną nogę. W pewnym momencie szkocki rząd zmienił metodologię i zaczął zaliczać kogoś do pacjentów z koronawirusem tylko wtedy, gdy uzyskał pozytywny wynik testu i został przyjęty z objawami COVID-19. Rezultat? Pozostało 13 procent pierwotnej liczby pacjentów z COVID-19.[5]
BBC News o pompowaniu kowidowych statystyk w WIelkiej Brytanii
Nie był to jedyny czynnik, który zniekształcił dane szpitalne. Wiosną 2021 r. Jeroen Bossaert z flamandzkiej gazety Het Laatste Nieuws opublikował jeden z niewielu dokładnych artykułów dziennikarstwa śledczego na temat całego kryzysu związanego z koronawirusem. Bossaert ujawnił, że szpitale i inne instytucje opieki zdrowotnej sztucznie zwiększały liczbę zgonów i hospitalizacji z powodu COVID-19 w celu osiągnięcia korzyści finansowych.[6] Samo w sobie nie jest to zaskakujące, ponieważ szpitale stosują takie metody od dawna. Zaskakujące było to, że podczas kryzysu związanego z koronawirusem ludzie nie chcieli przyznać, że motywy zysku odegrały rolę i miały wpływ na dane. Cały sektor opieki zdrowotnej został nagle obdarzony quasi-nietykalnością. I to pomimo faktu, że przed kryzysem związanym z koronawirusem wiele osób krytykowało i narzekało na system opieki zdrowotnej nastawionej na zysk i Wielkiej Farmacji. (Zob. na przykład na książkę pt. Zabójcze lekarstwa autorstwa Petera Gøtzsche.[7]).
Co więcej, dane dotyczące liczby zgonów – być może najbardziej podstawowej zmiennej spośród wszystkich danych – okazały się wcale nie jednoznaczne. Około 95 procent zarejestrowanych zgonów z powodu COVID-19 wykazywało co najmniej jedną chorobę współistniejącą. Według amerykańskiego Centrum Kontroli i Zapobiegania Chorobom (CDC) zaledwie 6 procent zgonów dotyczyło osób, których jedyną chorobą był COVID-19.[8] Ponadto ofiary koronawirusa były zwykle w podeszłym wieku, średnio w wieku 83 lat w Belgii podczas pierwszej fali, nieco powyżej średniej długości życia. To dobre pytanie: Jak ustalić, kto umiera “z powodu” COVID-19? Jeśli ktoś, kto jest stary i w złym stanie zdrowia, “zarazi się koronawirusem” i umrze, to czy ta osoba umarła “z powodu” wirusa? Czy ostatnia kropla przelała czarę i spowodowała, że wylało się ono bardziej niż gdyby to miało miejsce z powodu pierwszej kropli?
Wszystko to ma na celu stwierdzenie, że podstawowe liczby dotyczące kryzysu związanego z koronawirusem nie są obiektywnymi danymi; są one konstruowane na podstawie subiektywnych założeń i ustaleń. W zależności od tego, w jaki sposób dokonano tych uzgodnień, liczby te mogą różnić się nie mniej niż piętnaście, a nawet dwadzieścia razy. W tym “lesie subiektywności” każdy, świadomie lub nieświadomie, kieruje się własnymi uprzedzeniami i zazwyczaj wybiera liczby, które wspierają jego subiektywne przekonania. Dlatego niektórzy ludzie wnioskują z liczb, że mamy do czynienia z problemem na skalę hiszpańskiej grypy, podczas gdy inni uważają, że nie dzieje się nic szczególnie niezwykłego. Te dwie przeciwstawne opinie mogą być w rzeczywistości poparte “obiektywnymi danymi”.
Przegląd kodu źródłowego z modelu Fergusona
Liczby dominującej narracji na temat koronawirusa mają tendencję do znacznego przeceniania zagrożenia związanego z wirusem. Tendencja ta znajduje również odzwierciedlenie w modelach epidemiologicznych, na których opiera się dominująca narracja. Wybór strategii blokady opierał się głównie na modelach opracowanych w Imperial College London. Modele te przewidywały 40 milionów zgonów na całym świecie do końca maja 2020 r., jeśli nie zostaną podjęte daleko idące środki w celu powstrzymania pandemii. Kilku znanych badaczy – na przykład Michael Levitt, laureat Nagrody Nobla w dziedzinie chemii; i John Ioannidis, legenda statystyki medycznej – gwałtownie zaprotestowało. Wskazali oni, że modele Imperial College opierały się na błędnych założeniach i znacznie przeszacowały niebezpieczeństwo wirusa.
Pod koniec maja 2020 r. stało się całkowicie jasne, że ci krytycy mieli rację. Żaden z krajów, niezależnie od tego, czy wprowadził lockdown, czy nie, nie zbliżył się nawet do liczby zgonów przewidywanej przez modele. Szwecja jest prawdopodobnie najbardziej interesującym przykładem. Kraj ten, według modeli Imperial College, miałby 80.000 zgonów do końca maja, gdyby nie został zamknięty, co oczywiście nie miało miejsca. Liczba zgonów wyniosła 6.000.
Osiągnięcie liczby 6.000 wymagało zastosowania “entuzjastycznych” metod liczenia opisanych powyżej. W przeciwnym razie mogłoby to być nawet znacznie mniej.
Interesujące jest to, że można by oczekiwać, że oficjalna publiczna narracja i środki zostaną dostosowane (w tym przypadku wprowadzenie łagodniejszych środków), gdy tylko modele, na których się opierają, okażą się niepoprawne ponad wszelką wątpliwość. Tak się jednak nie stało. Ani urzędnicy zajmujący się zdrowiem publicznym, ani ludność nie cofnęli się. Coś spowodowało, że społeczeństwo nadal reagowało w ten sam, szalony sposób, jakby działało w odpowiedzi na pilną, psychologiczną potrzebę. W rozdziale 6 omówimy to zjawisko psychologiczne.
Ograniczona wiarygodność podstawowych danych – liczby zakażeń, hospitalizacji i zgonów – miała również wpływ na inne statystyki epidemiologiczne. Wskaźnik śmiertelności zakażeń (IFR), wskaźnik śmiertelności przypadków (CFR), wskaźnik śmiertelności, współczynnik pozytywności i liczba reprodukcji – wszystkie one opierają się na tych podstawowych liczbach. Jeśli liczby te różnią się dwudziestokrotnie, statystyki oparte na nich również będą się różnić o ten sam współczynnik. Innymi słowy, dyskurs epidemiologiczno-statystyczny brzmi wyrafinowanie i wygląda imponująco ze swoimi akronimami, obliczeniami do czterech miejsc po przecinku i matematycznym modelowaniem przebiegu pandemii, ale jest to głównie imponująca demonstracja fałszywej dokładności i pseudo-obiektywizmu.
* * *
Niektórzy ludzie będą się sprzeciwiać i argumentować, że liczb nie można relatywizować do nieskończoności. Rzeczywiście, w niektórych kwestiach liczby są otwarte na dyskusję, ale są sprawy, w które nie można wątpić, sprawy, które jednoznacznie dowodzą niebezpieczeństwa wirusa i przydatności środków – nie sądzisz?
Na przykład oddziały intensywnej terapii są wyraźnie przeciążone pacjentami z COVID-19, prawda? To prawda. Ale sposób, w jaki powinniśmy interpretować ten fakt, to inna kwestia. Zamiast wskazywać na wyjątkowe niebezpieczeństwo COVID-19, przeciążenie wydaje się być wynikiem dwóch zderzających się trendów w ostatnich dziesięcioleciach:
1. Gwałtowny wzrost podatności na rozwój poważnych objawów wirusowych chorób płuc u znacznej części populacji (zwłaszcza osób cierpiących na otyłość i cukrzycę); oraz
2. Systematyczne zmniejszanie liczby łóżek na oddziałach intensywnej terapii.
Tendencja wzrostowa w liczbie pacjentów zagrożonych i tendencja spadkowa w liczbie łóżek na oddziałach intensywnej terapii nieuchronnie musiały się prędzej czy później skrzyżować. W rzeczywistości to skrzyżowanie nastąpiło wiele lat temu, na długo przed wybuchem epidemii koronawirusa. Przeciążenie oddziałów intensywnej terapii miało również miejsce na przykład podczas ostatnich epidemii grypy, co skutkowało opóźnieniami w leczeniu i procedurach.
Obciążenie szpitali można więc interpretować jako dowód na ekstremalne zagrożenie ze strony wirusa, ale równie dobrze można je interpretować jako objaw nieodpowiedniego zarządzania (postępująca redukcja łóżek szpitalnych) lub jako wynik pogarszającego się stanu zdrowia (wysoka otyłość i cukrzyca),[9] lub jako wynik samych działań związanych z koronawirusem (tj. napływ niespokojnych ludzi, wzrost dolegliwości psychosomatycznych). W zależności od interpretacji, należy stosować radykalnie odmienne polityki.
I jeszcze jeden niezwykły fakt: podczas gdy ograniczona pojemność oddziałów intensywnej terapii była pierwszym i głównym powodem wprowadzenia drastycznych i, z ekonomicznego i psychologicznego punktu widzenia, niezwykle destrukcyjnych środków, w czasie kryzysu nie utworzono żadnych dodatkowych łóżek na oddziałach intensywnej terapii. Nie było żadnych prób, aby to zrobić. Podobnie jak w przypadku jednostek, społeczeństwa również wydają się czerpać pewne “korzyści chorobowe” ze swoich objawów psychologicznych i dlatego starają się je utrzymać.
Co więcej, poważne objawy płucne związane z COVID-19 u niektórych pacjentów wydają się powstrzymywać wszelkie dyskusje na temat danych. Nie ma wątpliwości, że objawy te są prawdziwe. Trudno jednak określić, o ile są one poważniejsze niż objawy zwykłej grypy. Nie było prawie żadnych skanów płuc pacjentów z grypą, co utrudnia porównanie. A w tych przypadkach, w których dokonano porównania, czasami dawało ono nieoczekiwane wyniki. Pod koniec 2020 r. opublikowano badanie, w którym zebrano rzadkie skany płuc pacjentów z grypą na całym świecie i porównano je ze skanami płuc pacjentów z COVID-19.[10] W badaniu stwierdzono, że nie było znaczącej różnicy. Trudno powiedzieć, czy to badanie przedstawia dokładny obraz. Od czasu kryzysu replikacyjnego (patrz rozdział 1) wiemy, że nie możemy zakładać, że jakiekolwiek badanie zostało starannie przeprowadzone lub że wyniki przedstawiają dokładny obraz. Ponadto jest wysoce prawdopodobne, że koronawirus ma szczególnie zły wpływ na płuca, w oparciu o zeznania personelu medycznego i pacjentów.
Trzecim czynnikiem powszechnie uważanym za niezachwiany dowód ciężkości COVID-19 jest nadmierna śmiertelność. Liczby dotyczące zakażeń, przyjęć do szpitali i zgonów mogą być subiektywne, ale ostatecznie możemy również po prostu sprawdzić, czy w czasie kryzysu związanego z koronawirusem było więcej zgonów niż w poprzednich latach. Niestety, choć może się to wydawać najbardziej obiektywną miarą, dane te mają również z natury subiektywny charakter, który również został zignorowany. Jak wykazał psycholog i statystyk z Uniwersytetu w Gandawie, Els Ooms, nadwyżkę śmiertelności można obliczyć na wiele sposobów.[11] Na przykład różnice w okresie referencyjnym (okres, do którego porównuje się wskaźniki śmiertelności) mogą prowadzić do znacznych różnic w określaniu nadwyżki śmiertelności.
Plusy i minusy środków zaradczych przeciw pandemii grypy – dr Thomas Inglesby, prof. Jennifer Nuzzo, prof. Tara O’Toole i prof. Donald Henderson [listopad 2006]
Czy „zgony z powodu rozpaczy” przewyższą zgony z powodu koronawirusa? – dr Toby Rogers
Po zebraniu danych dotyczących nadmiernej śmiertelności pojawia się trudniejsze zadanie: interpretacja tych danych. Nadmierna śmiertelność niekoniecznie jest wskaźnikiem śmiertelności wirusa. Może być również konsekwencją szkód ubocznych samych środków łagodzących skutki koronawirusa (obniżona odporność, opóźnione leczenie, samobójstwa, depresja, uzależnienie, ubóstwo, głód i tak dalej), a być może nawet wynikiem leczenia. Na przykład w 2020 r. tysiące osób starszych w holenderskich domach opieki zmarło z powodu samotności i zaniedbania podczas lockdownów.[12] A niemieckie badanie sugeruje, że około połowa wysokiej śmiertelności na oddziałach intensywnej terapii podczas pierwszej fali była spowodowana masową intubacją (wentylacją).[13] Trudno powiedzieć, czy te liczby są całkowicie dokładne, ale wiemy, że szpitale wycofały się z tego protokołu w połowie 2020 r. ze względu na jego przeciwskuteczność. To ważne pytanie, które musimy sobie zadać: Jak wyglądałyby wykresy śmiertelności wirusowej, gdyby zostały dostosowane do tych czynników?
Wielka Brytania: Dodatkowe 10.000 zgonów ludzi z demencją w Anglii i Walii w kwietniu
Najbardziej niewygodną prawdą tego kryzysu może być to, że w dużej mierze sami sprowadziliśmy na siebie nieszczęście, które tak bardzo dramatyzowano w środkach masowego przekazu; że samo lekarstwo stało się istotną częścią problemu. Na samym początku, w marcu 2020 roku, napisałem w artykule opiniotwórczym, że strach tylko w ograniczonym stopniu wynika z rzeczywistych zagrożeń, ale w każdym razie stwarza realne zagrożenia.[14] Radykalna izolacja osób starszych i stosowanie inwazyjnej wentylacji u pacjentów OIOM są prawdopodobnie najlepszymi przykładami.
Szczepienia mogą należeć do tej samej kategorii. Na całym świecie podjęto decyzję o zastosowaniu szczepionki, która została zbadana tylko w ograniczonym zakresie, a przynajmniej, której skutki były badane znacznie mniej dokładnie i przez znacznie krótszy okres czasu niż w przypadku innych szczepionek. Również w tym przypadku widzimy, że liczby rodzą wiele pytań, zarówno dotyczących skuteczności, jak i skutków ubocznych. Dominująca narracja rysuje przeważnie pozytywny obraz, ale z ogromnego przepływu danych możemy równie łatwo wybrać liczby, które rysują przeważnie negatywny obraz. Kto słyszał w mediach o badaniu Uniwersytetu Harvarda, które nie wykazało różnic w przebiegu pandemii między krajami o wysokim i niskim wskaźniku szczepień? Kto słyszał w mediach o badaniu, które wykazało, że wskaźnik poronień u zaszczepionych kobiet w ciąży jest osiem razy wyższy niż normalnie?16] Nie jesteśmy pewni, czy badania te przedstawiają dokładny obraz. Ale nie wiemy również, czy liczby, które są prezentowane w mediach i które potwierdzają dominującą narrację na temat koronawirusa. To raczej historie tworzą liczby, a nie odwrotnie. O to właśnie chodzi.
W ten sposób doszliśmy do kolejnego błędu w numerycznym podejściu do kryzysu związanego z koronawirusem: W dużej mierze zignorowano szkody uboczne środków, mimo że były one kluczowym czynnikiem. Nie było prawie żadnych publicznie dostępnych danych i statystyk dotyczących liczby ofiar opóźnionego leczenia, samobójstw, szczepień, braku bezpieczeństwa żywnościowego i zakłóceń gospodarczych. Jest to tym bardziej niezwykłe, że od początku kryzysu regularnie pojawiały się artykuły naukowe i komunikaty prasowe wskazujące na te zagrożenia.[17] Już na początku pierwszego lockdownu Oxfam, WHO i ONZ ostrzegały, że śmierć z powodu niedożywienia i głodu w wyniku lockdownu w krajach rozwijających się prawdopodobnie przekroczyłaby liczbę zgonów przypisywanych wirusowi, nawet w najgorszym przypadku, gdyby w ogóle nie podjęto żadnych środków.[18]
Niedożywienie jest przyczyną ponad połowy wszystkich zgonów dzieci
12.000 osób dziennie może umrzeć z powodu głodu związanego z Covid-19 do końca roku, potencjalnie więcej niż z powodu choroby, ostrzega Oxfam.
To samo niezwykłe lekceważenie można zaobserwować wokół modeli matematycznych zbudowanych w celu odwzorowania przebiegu kryzysu. Model matematyczny, który oprócz możliwych ofiar wirusa reprezentowałby również możliwe ofiary środków koronawirusa, nigdy nie został zbudowany. Kiedy eksperci, którzy zbudowali niektóre z modeli, zostali zapytani podczas zeznań przed brytyjską Izbą Gmin, dlaczego nie uwzględnili w swoich modelach szkód ubocznych środków, odpowiedzieli z rozbrajającą szczerością, że wykracza to poza ich doświadczenie jako epidemiologów. To nie było ich zadanie, aby określać ilościowo i zwracać uwagę na szkody uboczne.[19] To nie tylko pokazuje ograniczenia modelu eksperckiego i specjalistycznego, ale także pozwala stwierdzić niezwykłą ślepotę psychologiczną. Widzimy więc, że całe społeczeństwo może całkowicie zignorować to, co jest niewątpliwie najbardziej podstawowym pytaniem w medycynie: Czy jesteśmy pewni, że lekarstwo nie jest gorsze od choroby? W rozdziale 6 zobaczymy, że to zawężenie pola uwagi jest efektem społeczno-psychologicznego procesu formowania mas.
Musimy zaufać ekspertom? Eksperci i opinia publiczna.
Co więcej, zaskakująco mało uwagi poświęcono ocenie skuteczności drakońskich środków. W zakresie, w jakim zwrócono na to uwagę, podkreśliło to, że interpretacja liczb jest daleka od jednoznaczności. Być może przypadek Szwecji – kraju, który w przeciwieństwie do prawie wszystkich innych krajów Europy Zachodniej nie zdecydował się na blokadę i podjął ogólnie łagodniejsze środki – stanowi najlepszą ilustrację. Po pierwsze, media głównego nurtu porównały liczbę ofiar śmiertelnych w Szwecji z krajami takimi jak Belgia i Holandia. Szwecja miała mniej ofiar, a zatem, jak doszli do wniosku gadające kukiełki, rygorystyczne środki zaradcze wydawały się daremne.
Następnie zaczęto porównywać Szwecję z jej sąsiadami, Norwegią i Finlandią, zakładając, że te dwa kraje wprowadziły “normalne”, bardziej rygorystyczne środki zaradcze. Szwecja miała ponad dwa razy więcej ofiar niż Norwegia i Finlandia, więc gadające głowy doszły do wniosku, że rygorystyczne środki zaradcze są rzeczywiście przydatne. Później pojawiło się badanie, w którym stwierdzono, że środki zaradcze w Norwegii i Finlandii zostały źle ocenione: W rzeczywistości były one łagodniejsze niż środki obowiązujące w Szwecji.[20] Tak więc wniosek ponownie zmienił się w drugą stronę: Rygorystyczne środki zaradcze okazały się daremne. Czy będzie to ostateczny wniosek, dopiero się okaże. Pewne jest jednak to, że po raz kolejny liczby można łatwo dostosować do przeciwstawnych historii.
Porównania wewnątrz Stanów Zjednoczonych przedstawiają ten sam problem. Porównania te nie wykazują prawie żadnej różnicy w bezwzględnej liczbie ofiar koronawirusa między dwudziestoma pięcioma stanami, które wprowadziły najbardziej rygorystyczne środki zaradcze, a dwudziestoma pięcioma stanami, które wprowadziły najbardziej łagodne środki. Mniej więcej w tym samym czasie porównanie między dziesięcioma najsurowszymi a dziesięcioma najłagodniejszymi stanami wykazało jednak różnicę na korzyść najsurowszych stanów. Historia opisana w mediach interpretuje liczby na korzyść dominującej narracji, bez chwili zastanowienia. Jeśli stany, które nałożyły łagodniejsze środki, miały niewiele ofiar, prawie zawsze przypisywano to czynnikowi zewnętrznemu (takiemu jak klimat lub niewielka populacja). Taki stan miał szczęście. Jeśli stan, który nałożył surowe środki zaradcze, miał wiele ofiar, również przypisywano to czynnikom zewnętrznym. Taki stan miał pecha, zostało wyjątkowo mocno dotknięty przez wirusa. Jeśli jednak stan, który nałożył łagodne środki zaradcze, miał wiele ofiar, to była to jego własna wina. Władze stanowe powinny były zastosować bardziej rygorystyczne środki zaradcze! A jeśli stan, który nałożył surowe środki zaradcze, rejestrował niewiele ofiar, czerpał korzyści ze swojej stanowczości. Innymi słowy, niezależnie od tego, co się okaże, w ramach dominującej narracji, dominująca narracja jest zawsze poprawna.
Oprócz porównań między krajami, istnieją również różne analizy krzywych infekcji w odniesieniu do wprowadzenia różnych środków zaradczych: wprowadzenie obowiązku maskowania się, wprowadzenie dystansowania społecznego, wprowadzenia blokad [lockdownów], wprowadzenia kampanii szczepień. Kiedy takie analizy są przedstawiane przez zwolenników dominującej narracji, zwykle pokazują, że krzywa natychmiast reaguje na środki zaradcze i że infekcje spadają po ich wdrożeniu. Jednak gdy te same analizy są przeprowadzane przez badaczy krytycznych wobec oficjalnej narracji wokół koronawirusa, zwykle dochodzą oni do wniosku, że zastosowane środki zaradcze nie mają żadnego wpływu na krzywą.
Być może uważasz, że wszystko to dotyczy informacji w popularnych mediach, ale nie artykułów w wysokiej jakości czasopismach naukowych? Niestety. Niezależnie od tego, czy chodzi o pochodzenie wirusa (nietoperz czy laboratorium), skuteczność hydroksychlorochiny, (uboczne) skutki szczepionek, przydatność noszenia masek na twarz, ważność testu PCR, zdolność przenoszenia się wśród dzieci w wieku szkolnym, czy skuteczność szwedzkiego podejścia, badania naukowe prowadzą do najbardziej sprzecznych wniosków.
Niemiecki filozof Werner Heisenberg otrzymał Nagrodę Nobla za swoją zasadę nieoznaczoności – “Nie chodzi o to, że teraz nie jesteśmy jeszcze pewni; chodzi o to, że nigdy nie możemy być pewni” – ale nam się to nie podoba. Jeśli dane nie dają jeszcze pewności, zbierzemy ich więcej. W ten sposób, jako społeczeństwo, jesteśmy zahipnotyzowani niekończącą się procesją liczb i nigdy nie dochodzimy do tego, co naprawdę ważne: otwartej debaty na temat subiektywnych i ideologicznych ram, z których interpretujemy liczby. To właśnie niewypowiedziane napięcia, obawy i nieporozumienia na poziomie ideologicznym uniemożliwiają ustabilizowanie się liczb i powodują polaryzację społeczeństwa. Prawdziwe pytania, które należy zadać, znajdują się na poziomie ideologicznym. Na przykład: Czy postrzegamy człowieka jako biochemiczną maszynę, która musi być technologicznie monitorowana i farmaceutycznie dostosowywana, czy też jako istotę, która odnajduje swoje przeznaczenie w mistycznym rezonansie z Innym i z odwiecznym językiem natury?
Rozdział ten rozpoczął się od kilku prostych przykładów, które podważają naiwną wiarę w obiektywność liczb. Przykład pomiaru granicy Wielkiej Brytanii (patrz rycina 4.1) pokazał, że pomiary są zawsze względne i zależą od użytej jednostki miary; paradoks Simpsona pokazuje, że nawet proste, dokładne liczby mogą prowadzić do przeciwnych interpretacji. To, co odnosi się do tych prostych liczb, odnosi się a fortiori do szaleńczego tańca liczb w kryzysie koronawirusa: Każdy może wybrać liczby, które pasują do jego własnych uprzedzeń, każdy może interpretować je w taki sposób, aby wspierały jego subiektywną ideologiczną fikcję. Niemal nieodparte złudzenie, że liczby reprezentują fakty, sprawia, że ludzie stają się coraz bardziej przekonani, że ich własna fikcja jest rzeczywistością.
Teoria ‘Dostosowanie Przebija Prawdę’ – Donald Hoffman
Wykorzystanie liczb w tym kryzysie sprawia, że ledwo zdajemy sobie sprawę, że to, na co reagujemy, to nie tyle fakty, co historie skonstruowane wokół faktów. Historie te są tworzone przez pracowników służby zdrowia, którzy naprawdę starają się pomóc, przez ludzi, którzy nie chcą, aby ich rodziny cierpiały, przez polityków, którzy chcą podejmować właściwe decyzje, przez naukowców, którzy chcą dostarczać informacji tak obiektywnie, jak to tylko możliwe. Są one jednak również konstruowane przez polityków, którzy znajdują się pod presją opinii publicznej i czują się zmuszeni do zdecydowanego działania, przez przywódców, którzy stracili kontrolę i widzą swoją szansę na odzyskanie rządów, przez ekspertów, którzy muszą ukrywać swoją ignorancję, przez naukowców, którzy widzą szansę na potwierdzenie swojej pozycji, przez wrodzoną skłonność człowieka do histerii i dramatyzmu, przez firmy farmaceutyczne, które uwielbiają banknoty dolarowe, przez media, które rozwijają się dzięki sensacyjnym historiom, przez ideologie, które widzą w technokratycznym systemie totalitarnym jedyne rozwiązanie pozornie nierozwiązywalnych problemów naszych czasów.
Wpływ subiektywizmu w konstruowaniu i interpretowaniu liczb jest tak silny, że nawet naukowcy, których zawodem jest bycie obiektywnym, również padają jego ofiarą. Wiadomo na przykład, że w psychoterapii wyniki badań zazwyczaj potwierdzają subiektywne preferencje badacza. Psychoanalityk zazwyczaj wnioskuje z tych badań, że psychoanaliza jest najskuteczniejszą dyscypliną, terapeuta behawioralny wnioskuje, że terapia behawioralna jest najlepszą terapią, terapeuta systemowy zauważa, że preferowana jest terapia systemowa. Jest to powszechnie określane jako efekt lojalności – efekt lojalności badacza wobec konkretnej teorii. I żeby było jasne: efekt ten przejawia się również w ściśle kontrolowanych badaniach eksperymentalnych, a także w innych dziedzinach nauki, takich jak badania nad skutecznością leków farmaceutycznych.
To nie odpowiedzi są stronnicze, tylko pytania – efekt finansowania – prof. David Michaels
Fakty o Psychiatrii [DSM] i Wielkiej Farmacji — dr James Davies
Co najciekawsze, efekt ten objawia się w dużej mierze bez świadomości badaczy. Niczym wędrowcy na drodze bez mapy i kompasu, chodzą oni w kółko i wracają do punktu wyjścia: własnych subiektywnych uprzedzeń. Jest to oczywiście poważny problem, ponieważ celem nauki jest dokonywanie obiektywnych ocen i wykluczanie wpływu subiektywnych preferencji na wyciągane wnioski.
Jak to możliwe, że badacze padają ofiarą swoich subiektywnych uprzedzeń? Wyjaśnienie można znaleźć częściowo w następujących kwestiach: Każda procedura badawcza wymaga niezliczonych wyborów, dla których nie ma ściśle logicznych podstaw. Jakich przyrządów pomiarowych użyję? Jak będę interpretować pomiary? Jak poradzić sobie z brakującymi danymi? I tak dalej. Z tego ogromnego wachlarza możliwości badacze nieświadomie wybierają opcje, które zapewnią wyniki, które uznają za pożądane.
Fanatyczna wiara w obiektywność pomiarów i liczb, która jest typowa dla ideologii mechanistycznej, jest nie tylko bezpodstawna, ale także niebezpieczna. Pomiędzy subiektywnymi uprzedzeniami a liczbami powstaje rodzaj wzajemnego wzmocnienia: Im silniejsze są uprzedzenia, tym bardziej wybiera się liczby, które je potwierdzają. A im bardziej liczby potwierdzają uprzedzenia, tym silniejsze stają się uprzedzenia. W odniesieniu do kryzysu związanego z koronawirusem: Społeczeństwo nasycone strachem i niepokojem wybiera spośród niezliczonych liczb te, które potwierdzają jego strach. Wybrane liczby wzmacniają następnie strach.
W rezultacie ludzie reagują w nieproporcjonalny sposób ze wszystkimi wynikającymi z tego konsekwencjami: z ekonomicznego punktu widzenia, recesją i bankructwem niezliczonych firm i małych przedsiębiorstw; ze społecznego punktu widzenia, trwałym uszkodzeniem (fizycznej) więzi między ludźmi; z psychologicznego punktu widzenia, jeszcze większym strachem i depresją; i tak, z fizycznego punktu widzenia, załamaniem odporności i zdrowia fizycznego (patrz rozdział 10) w wyniku stresującej sytuacji psychologicznej i społecznej. I możemy dodać: z politycznego punktu widzenia, powstanie państwa totalitarnego. Rzeczywiście, jeśli jesteś przekonany, że twoja subiektywna fikcja jest rzeczywistością, będziesz również uważał, że twoja rzeczywistość jest lepsza od fikcji innych. W ten sposób stajemy się przekonani, że nasza fikcja może zostać narzucona innym za pomocą wszelkich możliwych środków.
Patogeny i polityka: dalsze dowody, że występowanie pasożytów zapowiada autorytaryzm
Na początku tego rozdziału opisaliśmy, że ideologia mechanistyczna ma na celu ustanowienie technokratycznego społeczeństwa, które jest rządzone na podstawie “obiektywnych” informacji liczbowych i w którym subiektywne preferencje i nadużycia władzy są wyeliminowane. Pod koniec tego rozdziału dochodzimy jednak do wniosku, że naiwna wiara w obiektywność liczb prowadzi do czegoś dokładnie przeciwnego. Dominująca ideologia wielokrotnie przedstawia w środkach masowego przekazu liczby, które potwierdzają jej własną narrację, co skutkuje w dużej mierze fikcyjną rzeczywistością, w którą mocno wierzy duża część populacji. Postrzeganie rzeczywistości jest wielokrotnie określane przez liczby, które kilka miesięcy później okazują się bardzo względne, czasem wręcz błędne, a nawet zwodnicze. Ale w międzyczasie liczby te są wykorzystywane w kółko do narzucania najdalej idących środków i odkładania na bok wszystkich podstawowych zasad człowieczeństwa:
Alternatywne głosy są piętnowane przez istne Ministerstwo Prawdy, wypełnione “weryfikatorami faktów“; wolność słowa jest ograniczana przez cenzurę i autocenzurę; prawo ludzi do samostanowienia jest naruszane przez narzucone obowiązkowe szczepienia, które narzucają społeczeństwu niemal niewyobrażalne wykluczenie społeczne i segregację.
Celem myślenia jest pozwolenie na to, by twoje myśli umarły zamiast ciebie – Jordan Peterson
Dziesięć etapów ludobójstwa – dr Gregory Stanton
Dyskurs otaczający kryzys związany z koronawirusem wykazuje cechy typowe dla tego rodzaju dyskursu, który doprowadził do powstania reżimów totalitarnych XX wieku: nadmierne wykorzystywanie liczb i statystyk, które pokazują “radykalną pogardę dla faktów”[21], zacieranie granicy między faktem a fikcją[22] oraz fanatyczna wiara ideologiczna, która usprawiedliwia oszustwa i manipulacje, a ostatecznie przekracza wszelkie granice etyczne.[23] Ale najpierw, w rozdziale 5, rozważymy warunki społeczne, które przygotowują społeczeństwo do trzymania się tej liczbowej iluzji pewności. Zobaczymy, że ucieczka w fałszywe bezpieczeństwo jest logiczną konsekwencją psychologicznej niezdolności do radzenia sobie z niepewnością i ryzykiem, niezdolności, która narastała w społeczeństwie przez dziesięciolecia, a może nawet stulecia.
