महामारी की शुरुआत के बाद से मैंने कोविड नीतियों पर लोगों की आपत्तियों को दो श्रेणियों में विभाजित किया है: वे तर्क जो SARS-CoV-2 वायरस की विशिष्ट विशेषताओं पर निर्भर करते हैं और वे तर्क जो किसी भी वायरस और किसी भी महामारी के साथ समान भार ले सकते हैं। मैं इन श्रेणियों को क्रमशः डेटा-निर्भर और डेटा-अज्ञेयवादी तर्क कहता हूं।
जबकि डेटा-आधारित तर्कों का अपना स्थान है, वे अस्थिर आधार पर टिके हुए हैं। उदाहरण के लिए, यदि 2020 के वसंत में हमने तर्क दिया कि 0.3 प्रतिशत की संक्रमण मृत्यु दर दुनिया को बंद करने का औचित्य नहीं है; हमारे तर्क को कीचड़ में बदलने के लिए एक बहुत अधिक घातकता का प्रदर्शन करने वाला एक अध्ययन है। उस कर्मचारी की तरह जिसकी नौकरी की सुरक्षा उनके सबसे हालिया प्रोजेक्ट की सफलता पर टिकी हुई है, डेटा-संचालित तर्क केवल नवीनतम सहकर्मी-समीक्षित अध्ययन या मेटा-विश्लेषण के रूप में मजबूत (या कमजोर) हैं।
दूसरी ओर, डेटा-अज्ञेयवादी तर्क उन सिद्धांतों पर टिके हैं, जो अगर अविच्छेद्य नहीं हैं, तो सदियों की कसौटी पर खरे उतरे हैं- ऐसे सिद्धांत जो सभ्य और सार्थक जीवन की तलाश में उभरे, जैसे विधानसभा की स्वतंत्रता और शासितों की सहमति। हम इन सिद्धांतों की व्याख्या और लागू करने के तरीके के बारे में वक्रोक्ति कर सकते हैं, लेकिन हम उन्हें संक्षेप में खारिज नहीं कर सकते हैं - और वे एंटीबॉडी टाइटर्स या सामुदायिक मास्किंग पर एक नए अध्ययन के सामने उखड़ेंगे नहीं।
नकाबपोश युद्धों के पीछे
नवंबर 2022 में ट्विटर पर शामिल होने के बाद से, पार्टी में लगभग दस साल देरी से, मैंने मास्किंग के गुणों पर बहस करने वाले असंख्य धागों को स्क्रॉल किया है। प्रत्येक पक्ष दूसरी ओर डेटा के बादलों को उड़ाता है: डेनिश अध्ययन, बांग्लादेश अध्ययन, बोस्टन स्कूल अध्ययन, एयरफ्लो डायनेमिक्स का अध्ययन, आगे और पीछे, आगे और पीछे, दावों और प्रतिवादों का एक चूहा-ए-टैट वॉली जो कभी नहीं संतोषजनक निष्कर्ष पर पहुंचता है।
यदि ये बहसें कहीं नहीं जाती हैं, तो ऐसा इसलिए है क्योंकि दोनों पक्ष वास्तव में डेटा के बारे में बहस नहीं कर रहे हैं। वे उस प्रकार की दुनिया के बारे में बहस कर रहे हैं जिसमें वे रहना चाहते हैं। मुखौटा अनुयायियों का कहना है कि एक शारीरिक जोखिम से सुरक्षा अन्य सभी विचारों को प्रभावित करती है। यदि मास्क उस प्रयास में मदद कर सकता है, भले ही मामूली रूप से, हम सभी को मास्क लगाना चाहिए और यह सुनिश्चित करने के लिए कानून होना चाहिए कि हम ऐसा करें। चर्चा का अंत। शारीरिक सुरक्षा उबेर एलेस. यह डेटा-अज्ञेयवादी तर्क है जो ट्विटर पर हमेशा के लिए नकाबपोशों की वादी रोता है।
उसी टोकन से, हममें से जो अनिश्चितकालीन मास्किंग का विरोध करते हैं, वे इस या उस अध्ययन के कारण अपनी स्थिति से नहीं चूके। इस तरह के डेटा-अज्ञेयवादी तर्कों से हमारी गहरी आपत्तियां उत्पन्न होती हैं: मुखौटे हमें अमानवीय बनाते हैं, संचार और कनेक्शन में हस्तक्षेप करते हैं, और लोगों को सुरक्षित रखने पर असंगत जोर देते हैं। एक दूसरे से. भले ही उच्च-गुणवत्ता वाले मास्क हमें वायरस से अतिरिक्त सुरक्षा में वृद्धि देते हैं, एक पर्मा-मास्कड दुनिया हमें मानसिक, सामाजिक, या आध्यात्मिक रूप से स्वस्थ नहीं मानती है।
विक्षेपण के रूप में डेटा
मास्क की तरह ही, कोविड टीकों के बारे में बहस काफी हद तक प्रभावकारिता और दुष्प्रभावों के डेटा पर केंद्रित रही है। क्या संतुलन 65 वर्षीय महिला को बढ़ावा देने की दिशा में टिप करता है? एक 25 साल का आदमी? एक स्कूली बच्चा? मायोकार्डिटिस कितना खतरनाक है? क्या VAERS की रिपोर्ट पर भरोसा किया जा सकता है? क्या हम समाज-व्यापी जनादेश को सही ठहरा सकते हैं यदि अध्ययनों से पता चलता है कि टीकों का शुद्ध लाभ है?
यहाँ फिर से, ये प्रश्न शारीरिक स्वायत्तता के बारे में गहन, डेटा-अज्ञेयवादी तर्क से हमारा ध्यान हटाते हैं। क्या हम, एक उदार लोकतांत्रिक समाज के रूप में, मूलभूत सिद्धांत के रूप में शारीरिक स्वायत्तता पर सहमत हैं? क्या हम इस सिद्धांत को पर्याप्त रूप से संजोते हैं ताकि इसे जन-स्वास्थ्य अपीलों के खिलाफ सामान्य भलाई (जो भी इसका मतलब हो) के खिलाफ बनाए रखा जा सके? क्यों या क्यों नहीं?
लॉकडाउन के लिए डिट्टो। पिछले कुछ वर्षों में, कई विश्लेषणों ने बताया है कि लॉकडाउन ने कोविद की मृत्यु दर में महत्वपूर्ण सेंध नहीं लगाई है। व्यापक रूप से प्रसारित जॉन्स हॉपकिन्स अध्ययन, उदाहरण के लिए, पाया गया कि लॉकडाउन ने अमेरिका और यूरोप में केवल 0.2 प्रतिशत की कोविड मृत्यु दर को कम किया है - शायद ही उनके सामाजिक और आर्थिक पतन को सही ठहराने के लिए पर्याप्त है।
हममें से जो लोग लॉकडाउन का विरोध करते हैं, उनके लिए दूसरे पक्ष को अपना मामला बताते समय इस तरह के आंकड़ों तक पहुंचना आकर्षक था: हे दोस्तों, यह देखा? विज्ञान बोला है। हम सही थे, तुम गलत थे। लेकिन यह एक पाइरहिक जीत है, क्योंकि आने वाले अगले वायरस में जैविक विशेषताएं हो सकती हैं जो लॉकडाउन को "काम" करने की अधिक संभावना बनाती हैं। और फिर क्या? हमारा डेटा-निर्भर तर्क हमारे पैरों पर खड़ा हो जाता है।
लाइनों के बीच
उस प्रसिद्ध को याद करो उपशीर्षक दृश्य in एनी हॉल? एक छज्जे पर सेट, दृश्य में एली और एनी फोटोग्राफी के यांत्रिकी पर चर्चा कर रहे हैं, जबकि उपशीर्षक से पता चलता है कि वे क्या हैं वास्तव में के बारे में बात कर रहे हैं: उनका नवोदित रिश्ता। एनी सोचती है कि क्या वह एली को प्रभावित करने के लिए पर्याप्त परिष्कृत लगती है, जबकि एली कल्पना करती है कि एनी अपने कपड़ों के बिना कैसी दिखती है।
तो यह कोविद युद्धों के साथ रहा है। संचरण पैटर्न, अस्पताल में भर्ती होने की दर, मृत्यु दर, वक्र के तहत क्षेत्र ... सार्वजनिक स्वास्थ्य सलाहकार और उनके मीडिया के जानकार अपने कार्यों को सही ठहराने के लिए डेटा के अटूट कुएं से आकर्षित होते रहे। इस रणनीति ने उनके विरोधियों के पास विरोधाभासी डेटा खोदने और फेंकने के अलावा कोई विकल्प नहीं छोड़ा।
ये डेटा युगल मानते हैं कि एक महामारी वैज्ञानिक समाधान के साथ एक वैज्ञानिक पहेली से ज्यादा कुछ नहीं है। वास्तव में, एक महामारी केवल हल करने के लिए एक विज्ञान समस्या नहीं है, बल्कि एक बहुआयामी मानव संकट है, जिसके माध्यम से आगे बढ़ना है, और डेटा-अज्ञेय सिद्धांतों को त्यागना है, जिसने सदियों से हमारे जीवन को उन्नत किया है, इसकी भारी कीमत चुकानी पड़ती है।
विज्ञान से परे अंतर्दृष्टि
महामारी नीति के बारे में गहरी अंतर्दृष्टि, प्रतिस्पर्धी प्राथमिकताओं को संतुलित करने के बारे में, अक्सर विज्ञान के बाहर के लोगों से आती है, शायद इसलिए कि वे डेटा को अपने नैतिक अंतर्ज्ञान से विचलित करने के लिए कम इच्छुक हैं। इसलिए मैंने अपनी पुस्तक में न केवल वैज्ञानिकों, बल्कि दार्शनिकों, समाजशास्त्रियों, कलाकारों और अन्य मूल विचारकों- यहां तक कि एक रैपर और एक पुजारी को भी दिखाया। ब्लाइंडसाइट 2020 है, इस साल की शुरुआत में ब्राउनस्टोन संस्थान द्वारा प्रकाशित।
एक वायरोलॉजिस्ट हमें सलाह दे सकता है कैसे संक्रमण से बचने के लिए, लेकिन व्यक्तिगत रूप से या समाज के रूप में, हमारे लिए निर्णय नहीं ले सकते, या संक्रमण से बचने के लिए जीवन के अन्य जोखिमों और पुरस्कारों को विस्थापित करना चाहिए। यदि कुछ भी हो, तो संक्रामक रोग विशेषज्ञों को इस तरह के निर्णय लेने में नुकसान होता है। वायरल रोकथाम पर उनका ध्यान उन्हें बंद और नकाबपोश दुनिया पर दबाव डालने वाली भौतिक और आध्यात्मिक पीड़ाओं के लिए अंधा कर देता है। विंस्टन चर्चिल ने इसे कब पकड़ा उसने कहा: "विशेषज्ञ ज्ञान सीमित ज्ञान है, और साधारण व्यक्ति की असीमित अज्ञानता, जो जानता है कि यह कहाँ चोट पहुँचाता है, एक विशेष चरित्र की किसी भी कठोर दिशा की तुलना में अधिक सुरक्षित मार्गदर्शक है।"
कोविड की पराजय की पुनरावृत्ति को रोकने के लिए, हमें ऐसे सिद्धांतों पर चलने की आवश्यकता है जो किसी विशेष वायरस की रूपरेखा से परे हों, जैसे विधानसभा की उपर्युक्त स्वतंत्रता, शारीरिक स्वायत्तता और अपने परिवार के लिए प्रदान करने का अधिकार। एक ऑनलाइन परिचित के रूप में - कपड़े के एक आदमी - ने हाल ही में कहा, "क्या आप इस ज्ञान के साथ जीना चाहेंगे कि आप आज जीवित हैं क्योंकि हजारों परिवारों ने अपने जीवित रहने का साधन खो दिया है?" अच्छा, नहीं, मैं नहीं करूँगा।
मुक्त दुनिया में सम्मानित और उद्देश्यपूर्ण जीवन की रक्षा करते हुए हम दादी की रक्षा कैसे कर सकते हैं? यह डेटा-अज्ञेयवादी चर्चा है जो हमारे राजनेताओं और सार्वजनिक स्वास्थ्य सलाहकारों को अगली बार होनी चाहिए। शायद यह उम्मीद करना बहुत ज्यादा है।
ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
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