डेटा का पालन करें, उन्होंने कहा, और फिर इसे छुपाया

इससे पहले किसी वायरस और उसके प्रभावों के बारे में इतने अधिक डेटा तक जनता की पहुंच पहले कभी नहीं थी। दो वर्षों के लिए, डेटा दैनिक समाचार पत्रों पर छा गया। दर्जनों वेबसाइटों ने इसे इकट्ठा किया। हम सभी को डेटा का पालन करने, विज्ञान का पालन करने और यह देखने के लिए आमंत्रित किया गया था कि वैज्ञानिक हमारे नए अधिपति बन गए हैं, हमें निर्देश देते हैं कि "वक्र को समतल करें," "मामलों को कम करें," "क्षमता को संरक्षित करें" कैसे महसूस करें, सोचें और व्यवहार करें। ," "सुरक्षित रहें," और अन्यथा रोग के परिणामों का जवाब देने और हेरफेर करने के लिए मानव इच्छा शक्ति की सभी शक्तियों को तैनात करें। 

हम यह सब वास्तविक समय में देख सकते थे। लहरें, वक्र, बार चार्ट, प्रौद्योगिकी की विशाल शक्ति कितनी सुंदर थी। हम सभी विविधताओं और प्रक्षेपवक्र को देख सकते हैं, उन्हें देश के अनुसार इकट्ठा कर सकते हैं, तुलना करने के लिए यहां क्लिक करें और वहां क्लिक करें, नए मामले देखें, कुल मामले, गैर-टीकाकृत और टीकाकरण, संक्रमण और अस्पताल में भर्ती, कुल मृत्यु या प्रति व्यक्ति मृत्यु, और हम कर सकते हैं यहां तक ​​कि इससे एक खेल बनाएं: कौन सा देश महान कार्य में बेहतर कर रहा है, कौन सा समूह पालन करने में बेहतर है, किस क्षेत्र में सर्वोत्तम परिणाम हैं। 

यह सब काफी चकाचौंध करने वाला था, डेटा संग्रह तकनीकों, सार्वभौमिक परीक्षण, तत्काल संचरण और विज्ञान के लोकतंत्रीकरण के साथ संयुक्त व्यक्तिगत कंप्यूटर की शक्ति। हम सभी को अपने लैपटॉप से ​​आंकड़ों पर काम करने, डाउनलोड करने और देखने, इकट्ठा करने और आकर्षित करने, हेरफेर करने और निरीक्षण करने के लिए आमंत्रित किया गया था, और संख्याओं के उस्तादों और हर प्रवृत्ति का जवाब देने की उनकी क्षमता से प्रभावित होने के लिए आमंत्रित किया गया था क्योंकि यह कब्जा कर लिया गया था और वास्तविक समय में क्रॉनिक। 

फिर एक दिन, पर लिख रहा हूँ न्यूयॉर्क टाइम्स, संवाददाता अपूर्व मंडाविली प्रकट निम्नलिखित हैं:

एक वर्ष से अधिक समय से, रोग नियंत्रण और रोकथाम केंद्र ने संयुक्त राज्य अमेरिका में कोविड-19 के लिए अस्पताल में भर्ती होने का डेटा एकत्र किया है और इसे उम्र, नस्ल और टीकाकरण की स्थिति के अनुसार विभाजित किया है। लेकिन इसने अधिकांश सूचनाओं को सार्वजनिक नहीं किया है…। महामारी में पूरे दो साल, सार्वजनिक स्वास्थ्य आपातकाल के लिए देश की प्रतिक्रिया का नेतृत्व करने वाली एजेंसी ने अपने द्वारा एकत्र किए गए डेटा का केवल एक छोटा अंश प्रकाशित किया हैडेटा से परिचित कई लोगों ने कहा।

सीडीसी की एक प्रवक्ता क्रिस्टन नॉर्डलंड ने कहा कि एजेंसी डेटा की विभिन्न धाराओं को जारी करने में धीमी रही है "क्योंकि मूल रूप से, दिन के अंत में, यह अभी तक प्राइम टाइम के लिए तैयार नहीं है।" उन्होंने कहा कि एजेंसी की "किसी भी डेटा को इकट्ठा करते समय प्राथमिकता यह सुनिश्चित करना है कि यह सटीक और कार्रवाई योग्य है।"

एक अन्य कारण यह डर है कि जानकारी का गलत अर्थ निकाला जा सकता है, सुश्री नॉर्डलंड ने कहा।

इस कहानी के प्रकट होने पर, मेरे डेटा विज्ञान मित्र जो लगभग दो वर्षों से डेटाबेस के माध्यम से खुदाई कर रहे हैं, सभी एक सामूहिक: अर्घ! वे जानते थे कि कुछ बहुत गलत था और वे एक वर्ष से अधिक समय से इसकी शिकायत कर रहे थे। ये परिष्कृत लोग हैं तर्कसंगत मैदान जो अपने स्वयं के चार्ट रखते हैं और स्वयं के डेटा प्रोग्राम होस्ट करते हैं। वे सभी अतिशयोक्ति के बारे में उत्सुक रहे हैं, जोखिम के ढाल के बारे में खराब संचार, अस्पताल में भर्ती होने और मृत्यु पर जनसांख्यिकीय डेटा में अंतराल और छेद, सीडीसी जिस अजीब तरीके से हर चीज पर प्रस्तुतियों में हेरफेर कर रहा है, उसके बारे में कुछ नहीं कहना। टीकाकरण की स्थिति के लिए मास्किंग और भी बहुत कुछ। 

यह उनके लिए एक अजीब अनुभव रहा है, खासकर जब से दुनिया के अन्य देश डेटा एकत्र करने और वितरित करने के बारे में पूरी तरह से ईमानदार रहे हैं, भले ही परिणाम नीतिगत प्राथमिकताओं के अनुरूप न हों। इसमें कोई संदेह नहीं हो सकता है, उदाहरण के लिए, लापता डेटा टीके की प्रभावशीलता के मुद्दे पर निर्भर करता है और यह बहुत संभावना दर्शाता है कि यह दावा कि यह "बिना टीका लगाए लोगों की महामारी" थी, पूरी तरह से अस्थिर है, उस समय से भी जब इसे पहली बार बनाया गया था। . 

में न्यूयॉर्क टाइम्स कहानी, कई शीर्ष महामारी विज्ञानियों को हताशा से लेकर आक्रोश तक सब कुछ व्यक्त करते हुए उद्धृत किया गया। 

"हम दो साल से डेटा की ग्रैन्युलैरिटी के लिए भीख मांग रहे हैं," जेसिका मालती रिवेरा ने कहा, एक महामारीविद और टीम का हिस्सा जिसने कोविड ट्रैकिंग प्रोजेक्ट चलाया, एक स्वतंत्र प्रयास जिसने मार्च 2021 तक महामारी पर डेटा संकलित किया। एक विस्तृत विश्लेषण, उसने कहा, "सार्वजनिक विश्वास बनाता है, और यह वास्तव में क्या हो रहा है की एक बहुत स्पष्ट तस्वीर पेश करता है।"

ठीक है, अगर जनता का विश्वास लक्ष्य है, तो यह इतना अच्छा नहीं चल रहा है। यहां सामने आई विफलताओं के अलावा, मामलों से संबंधित कई अन्य प्रश्न हैं और क्या और किस हद तक पीसीआर परीक्षण वास्तव में हमें बता सकता है कि हमें क्या जानने की आवश्यकता है, किस हद तक गलत वर्गीकरण की समस्या ने मृत्यु के आरोपण को प्रभावित किया, और भी बहुत कुछ। ऐसा लगता है कि हर महीने जो बीत गया है, वास्तविकता की ये खूबसूरत तस्वीरें एक अस्पष्ट डेटा दलदल में बदल गई हैं, जिसमें हम नहीं जानते कि क्या वास्तविक है और क्या नहीं है। और इससे भी अधिक, सीडीसी ने खुद हमसे जो कुछ भी देखा है उसे अनदेखा करने का आग्रह किया है (उदाहरण के लिए VAERS डेटा)। 

डॉ रॉबर्ट मेलोन बनाता है एक दिलचस्प बिंदु। यदि किसी विश्वविद्यालय या प्रयोगशाला में किसी वैज्ञानिक को जान-बूझकर प्रासंगिक डेटा को दबाते हुए पाया जाता है क्योंकि वे पूर्व निर्धारित निष्कर्ष का खंडन करते हैं, तो परिणाम पेशेवर बर्बादी हैं। हालाँकि, सीडीसी के पास कानूनी विशेषाधिकार हैं जो इसे उन कार्यों से दूर होने की अनुमति देता है जिन्हें अन्यथा शिक्षा में धोखाधड़ी माना जाएगा। 

अर्थशास्त्र और महामारी विज्ञान के बीच कई समानताएं हैं, जैसा कि कई लोगों ने पिछले दो वर्षों में देखा है। अतीत में अर्थव्यवस्था की योजना बनाने का प्रयास एक महामारी की योजना बनाने के प्रयास के समान ही कई असफलताओं का सामना करना पड़ा है। संग्रह की समस्याएं हैं, अनपेक्षित परिणाम, ज्ञान की समस्याएं, मिशन रेंगने के मुद्दे, कारण अनुमान पर अनिश्चितताएं, एक अनुमान है कि सभी एजेंट योजना का पालन करते हैं जब वास्तव में वे नहीं करते हैं, और एक जंगली ढोंग है कि योजनाकारों के पास आवश्यक ज्ञान, कौशल और समाज को काम करने वाले विकेंद्रीकृत और बिखरे हुए ज्ञान के आधार को बदलने के लिए समन्वय की आवश्यकता है। 

मुरे रोथबार्ड बुलाया सांख्यिकी आर्थिक नियोजन की दुखती रग है। डेटा के बिना, अर्थशास्त्रियों और नौकरशाहों को यह विश्वास भी नहीं हो सकता था कि वे अपने दूर-दराज के सपनों को हासिल कर सकते हैं, उन्हें अमल में लाना तो दूर की बात है। इस कारण से, उन्होंने सभी आर्थिक डेटा संग्रह को निजी क्षेत्र में छोड़ने का समर्थन किया ताकि यह सरकार द्वारा दुरुपयोग के बजाय वास्तव में उद्यम के लिए उपयोगी हो। इसके अलावा, ऐसा कोई तरीका नहीं है कि अकेले डेटा वास्तविकता की वास्तविक पूरी तस्वीर प्रदान कर सके। हमेशा छेद रहेंगे। हमेशा देर होगी। हमेशा गलतियाँ होंगी। कार्य-कारण को लेकर हमेशा अनिश्चितता रहेगी। इसके अलावा, सभी डेटा समय में एक स्नैपशॉट का प्रतिनिधित्व करते हैं और समय के साथ परिवर्तनों के साथ बेहद भ्रामक साबित हो सकते हैं। और ये निर्णय लेने के लिए घातक हो सकते हैं। 

हम इस नाटक को महामारी विज्ञान योजना में भी देख रहे हैं। दो वर्षों में डेटा की अंतहीन धाराओं ने बनाया है जिसे सुनेत्रा गुप्ता "नियंत्रण का भ्रम" कहती हैं, जबकि वास्तव में रोगजनकों की दुनिया और मानव अनुभव के साथ इसकी बातचीत असीम रूप से जटिल है। यह भ्रम योजनाकारों की ओर से खतरनाक आदतें भी पैदा करता है, जिसे हमने देखा है। 

स्कूलों को बंद करने, लोगों को उनके घरों में बंद करने, यात्रा को अवरुद्ध करने, व्यवसायों को बंद करने, बच्चों को नकाबपोश करने, टीकों को अनिवार्य करने आदि का कोई कारण नहीं था। यह लगभग वैसा ही है जैसे कि वे चाहते थे कि मनुष्य उन तरीकों से व्यवहार करें जो उनके ज्ञान के आधार को मानव अनुभव की जटिलता को कम करने की अनुमति देने के बजाय उनकी खुद की मॉडलिंग तकनीकों के लिए बेहतर हों। 

और अब हम जानते हैं कि हमें ऐसी जानकारी से वंचित रखा गया है जिसे सीडीसी ने एक वर्ष के बेहतर हिस्से के लिए छुपा रखा है, निस्संदेह वास्तविकता की उपस्थिति को एक राजनीतिक कथा के अनुरूप बनाने के उद्देश्य से सेवा करने के लिए। हमारे पास जो जमा किया गया है उसका केवल एक अंश है। हमने जो सोचा था कि हम जानते हैं वह केवल उस चीज की एक झलक थी जो वास्तव में अंदर से जानी जाती थी। 

दो वर्षों में महामारी नीति से जुड़े घोटालों की कोई कमी नहीं है। उन लोगों के लिए जो यह पता लगाने में रुचि रखते हैं कि आधुनिक सभ्यता में रोशनी कम होने या यहां तक ​​​​कि खराब होने का क्या कारण है, हम सूची में एक और घोटाला जोड़ सकते हैं।