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वैज्ञानिकों की चुप्पी 

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कोविड महामारी की शुरुआत में, माइकल लेविट ने वुहान में समय के साथ मामले की वृद्धि दर में क्रमिक गिरावट देखी, और कई लोगों ने उनकी टिप्पणियों को खारिज कर दिया या अनदेखा कर दिया, क्योंकि उन्होंने जो देखा वह अनुचित क्रेडेंशियल्स और अपरंपरागत गणितीय तरीके थे (महामारी विज्ञान में पारंपरिक कंपार्टमेंटल मॉडल के विपरीत गोम्पर्ट्ज़ वक्र)।

कुछ शोधकर्ता माइकल लेविट के काम को यहां तक ​​कहते हैं "घातक बकवास," यह कहते हुए कि वह एक महामारी विज्ञानी नहीं होने के कारण वैज्ञानिक समुदाय का एक गैर-जिम्मेदार सदस्य था और लेविट के आलोचकों का मानना ​​​​था कि कोरोनोवायरस को कम करके आंका गया था।

17 मार्च, 2020 को जॉन आयोनिडिस तर्क दिया कि कोविड की गंभीरता अनिश्चित थी और अत्यधिक नियंत्रण नीतियां जैसे लॉकडाउन संभवतः महामारी से अधिक नुकसान पहुंचा सकती हैं, उत्तेजक हितों के टकराव के झूठे दावों से डॉ. आयोनिडिस के प्रति शत्रुता की एक सतत संस्कृति 2020 में लोगों ने इयोनिडिस पर आरोप लगाया "भयानक विज्ञान" और अधिक.

एक "देववादी" महामारी विज्ञानी के रूप में मेरा अनुभव

कोविड से पहले कुछ वर्षों के लिए एक गणितीय जीवविज्ञानी के रूप में चमगादड़ से लोगों में कूदने वाले वायरस का अध्ययन करना, और एक समय-श्रृंखला विश्लेषक के रूप में 2020 की शुरुआत में लगभग एक दशक के अनुभव के साथ, मैं जनवरी 2020 से कोविड का अध्ययन भी कर रहा था। 

मैंने लेविट के गोम्पर्ट्ज़ कर्व्स की बुद्धिमत्ता पर ध्यान दिया - लेविट ने एक अवलोकन पाया जो मैंने खुद स्वतंत्र रूप से पाया था, मामलों की वृद्धि दर में नियमित रूप से क्षय होने से पहले वुहान में मामले चरम पर थे, और फिर पूरे यूरोप और अमेरिका में शुरुआती प्रकोपों ​​​​में। अपने काम में, मैंने फरवरी 2020 में सबूत पाया कि शुरुआती वुहान प्रकोप में हर 2-3 दिनों में मामले दोगुने हो रहे थे (मध्य बिंदु अनुमान 2.4 दिन) लोकप्रिय महामारी विज्ञानियों का मानना ​​था कि कोविड का प्रसार हर 6.2 दिनों में दोगुना हो जाएगा.

हम उस समय जानते थे कि शुरुआती मामले नवंबर 2019 के अंत में सामने आए थे। मान लीजिए कि पहला मामला 1 दिसंबर, 2019 का था, जो 72 की शुरुआत में 2020 फरवरी, 11 को चीन में मामलों के शुरुआती पीक से 2020 दिन पहले था। अगर मामले सख्ती से दोगुने हो गए उस 2.4-दिन की अवधि में हर 72 दिन में, लगभग 1 अरब लोग, या चीन के 2/3, संक्रमित हो गए होंगे। इसके बजाय, यदि मामले हर 5 दिनों में दोगुने हो जाते हैं, तो हम चीन में लगभग 22,000 लोगों के संक्रमित होने की उम्मीद करेंगे। 

यदि मामले हर 6.2 दिनों में दोगुने हो जाते हैं, तो हम चीन में 3,100 लोगों के संक्रमित होने की उम्मीद करेंगे। एक व्यक्ति का मानना ​​था कि मामलों की वृद्धि दर जितनी धीमी होगी, वे जितने कम मामलों की उम्मीद करेंगे, संक्रमण की मृत्यु दर उतनी ही अधिक होगी और वे कोविड-19 महामारी को लेकर उतने ही गंभीर होंगे। इन निष्कर्षों ने मुझे डॉ. लेविट की टिप्पणियों में योग्यता देखने के लिए प्रेरित किया, और डॉ. इयोनिडिस की वैज्ञानिक अनिश्चितता से सहमत होने के लिए दुनिया भर में कोविड महामारी की गंभीरता का अनुभव करने वाला था।

हालांकि, जब मैंने लेविट, इयोनिडिस और कई अन्य वैज्ञानिकों के विपरीत विचारों के साथ दुनिया के उपचार को देखा, जो मेरे खुद के प्रतिबिम्बित थे, तो मैं अपने विज्ञान को साझा करने से संभावित प्रतिष्ठित और पेशेवर जोखिमों से भयभीत हो गया। मैंने अपने काम को निजी तौर पर साझा करने की कोशिश की, लेकिन प्रोफेसरों ने दावा किया कि मैं "एक महामारी विशेषज्ञ नहीं" था, और एक ने मुझे बताया कि मैं "लाखों लोगों की मौत के लिए सीधे तौर पर जिम्मेदार होगा" अगर मैंने अपना काम प्रकाशित किया, गलत था, और आत्मसंतोष को प्रेरित किया जो लोग COVID से मर गए। 

विभिन्न प्रकार के पदों पर वैज्ञानिकों से इन व्यक्तिगत मुठभेड़ों और लेविट और इयोनिडिस की सार्वजनिक पत्थरबाजी के बीच, मुझे चिंता थी कि मेरे परिणाम प्रकाशित करने से मुझे सार्वजनिक रूप से लेविट की तरह गैर-महामारीविज्ञानी नहीं कहा जाएगा, और लेविट और इयोनिडिस दोनों की मौतों के लिए जिम्मेदार होगा। .

मैं 9 मार्च, 2020 को एक सीडीसी पूर्वानुमान कॉल पर अपने काम को साझा करने में कामयाब रहा। मैंने प्रस्तुत किया कि कैसे मैंने इन तेज विकास दरों का अनुमान लगाया, चीन में शुरुआती प्रकोप की व्याख्या करने के लिए उनके निहितार्थ और अमेरिका में कोविड की वर्तमान स्थिति के लिए उनके निहितार्थ। अमेरिका में कोविड का कम्युनिटी ट्रांसमिशन 15 जनवरी से नवीनतम रूप से शुरू होने के समय ज्ञात था, 

मैंने दिखाया कि कैसे जनवरी के मध्य में शुरू होने वाला प्रकोप और हर 2.4 दिनों में दोगुना होने से मार्च, 2020 के मध्य तक करोड़ों मामले हो सकते हैं। दरें मामले की जांच की बढ़ती दरों के कारण हो सकती हैं, और कॉल को समाप्त कर दिया।

सीडीसी कॉल पर प्रस्तुत करने के ठीक 9 दिन बाद, यह पाया गया कि न्यूयॉर्क शहर में स्वास्थ्य देखभाल प्रदाताओं में हर 2 दिनों में आईसीयू में कोविड प्रवेश दोगुना हो रहा था। जबकि मामला-पता लगाना बढ़ सकता है, आईसीयू प्रवेश के मानदंड, जैसे कि रक्त-ऑक्सीजन सांद्रता की मात्रात्मक सीमा तय की गई थी और इसलिए एनवाईसी के आईसीयू उछाल ने सबसे बड़े अमेरिकी मेट्रो क्षेत्र में हर 2 दिनों में प्रसार के दोगुने होने का सही उछाल दिखाया। 

मार्च के अंत तक, हमने अनुमान लगाया कि पूरे अमेरिका में 8.7 मिलियन से अधिक लोगों ने इन्फ्लूएंजा जैसी बीमारी वाले बाह्य रोगी प्रदाता से मुलाकात की *ILI) और फ्लू के लिए नकारात्मक परीक्षण किया, और मार्च में कई रोगियों के इस अनुमान ने COVID महामारी की गंभीरता के कम अनुमान की पुष्टि की।

लेविट, इयोनिडिस, गुप्ता और अन्य लोगों को एक कम गंभीरता वाली महामारी के लिए अपने साक्ष्य, विश्लेषण और तर्क प्रकाशित करने के लिए ऑनलाइन भीड़ लगाते हुए देखने के बाद, मुझे पता था कि ILI पेपर को प्रकाशित करना एक अत्यंत सक्रिय ऑनलाइन वैज्ञानिक समुदाय में विचलन का कार्य था। मेरी प्रेरणा विचलित होना नहीं थी, बल्कि सावधानीपूर्वक और सटीक रूप से संक्रमित लोगों की संख्या का अनुमान लगाना था, और इन अनुमानों को दुनिया के सामने पेश करना था, क्योंकि दुनिया को यह जानने की जरूरत थी कि इस उपन्यास वायरस के अनुपात में प्रतिक्रिया करने के लिए COVID कितना बुरा होगा। 

हालाँकि, हमने प्रीप्रिंट सर्वर पर ILI पेपर जारी करने के बाद, अर्थशास्त्री में डेटा पत्रकारों की एक शानदार टीम द्वारा पेपर उठाया गया और वायरल हो गया। जैसे-जैसे पेपर वायरल हुआ, वैसे-वैसे प्रतिष्ठित और पेशेवर खतरों के हमले होने लगे, जिनकी मुझे आशंका थी।

सहकर्मियों ने कहा कि मुझे "लाखों लोगों की मौत के लिए जिम्मेदार" होने का जोखिम है (यदि टिप्पणी को शाब्दिक रूप से लिया जाए तो नरसंहार के बराबर एक अपराध), कि मेरे हाथों पर खून लगा था, कि मैं "सार्वजनिक स्वास्थ्य संदेश को बाधित कर रहा था," कि मैं "महामारी विज्ञानी नहीं थे," और बहुत कुछ। मौखिक पत्थर हर तरफ से आए, उन लोगों से जो कभी सहकर्मी और वैज्ञानिक समुदाय के सदस्य थे, मैंने पहले कभी यह नहीं सुना था कि मैंने हजारों को मार डाला।

विज्ञान साझा नहीं किया गया

मैंने तेजी से विकास और इसकी निहित निम्न-गंभीरता पर आधारित कोविड के इस वैकल्पिक सिद्धांत का अध्ययन करना जारी रखा। इस सिद्धांत के तहत, यह संभव है कि न्यूयॉर्क शहर मार्च 2020 की अपनी लहर में झुंड प्रतिरक्षा तक पहुंच गया है और, यदि ऐसा है, तो न्यूयॉर्क शहर में प्रकोप की विशेषताओं का उपयोग स्वीडन जैसे स्थानों में बाद में अनियंत्रित और कम-कम किए गए प्रकोपों ​​​​के परिणामों की भविष्यवाणी करने के लिए किया जा सकता है। दक्षिण डकोटा, और फ्लोरिडा।

मेरा अनुमान है कि 2020 के पतन में कोविड के मामले प्रति 1 व्यक्ति या 1,000 मौतों पर लगभग 340,000 मौत के चरम पर होंगे। उस समय, प्रमुख महामारी विज्ञानी जिनके विचार "संदेश" के साथ संरेखित थे, अभी भी उपयोग कर रहे थे उच्च-गंभीरता परिणामों का अनुमान, जहां अगर वायरस अनियंत्रित हो जाता है तो लाखों अमेरिकी मौतें संभव होंगी।

हालाँकि, ILI पेपर तक और उसके बाद शत्रुता के बैराज का अनुभव करने के बाद, और "संदेश" से भटकने वाले समान निष्कर्षों वाले वैज्ञानिकों के घूर्णन वाले कलाकारों के प्रति शत्रुता की निरंतरता को देखते हुए, मैं इस पूर्ण सिद्धांत को साझा करने के बारे में चिंतित था। 

मैंने 2020 की गर्मियों में स्वीडन में अप्रत्याशित रूप से कम और शुरुआती चोटी के मामलों को ध्यान से देखा, महामारी विज्ञानियों को चकित कर दिया लेकिन मेरे सिद्धांत के साथ बड़े करीने से गठबंधन किया। जैसा कि लेविट ने देखा था, मैंने शिकागो से साउथ डकोटा तक फॉल 2020 के प्रकोपों ​​​​को देखा था, और इससे पहले कि हम मौसमी मजबूरियों से उम्मीद करेंगे और मार्च-अप्रैल 2020 एनवाईसी के प्रकोप के अनुरूप होंगे। औसत अमेरिकी काउंटी प्रति 1 व्यक्ति पर लगभग 1,000 मौत के चरम पर थी, अमेरिकी प्रकोप लगभग 350,000 मौतों पर चरम पर था, और सैकड़ों अपेक्षाकृत असम्बद्ध काउंटी में प्रकोपों ​​​​ने टीकों के आने से पहले मामलों में गिरावट देखी।

मैं अंत में अप्रैल 2021 में इन पूर्वानुमानों और निष्कर्षों को जारी किया, जब टीकों के पास रोल आउट करने के लिए पर्याप्त समय था और उम्मीद है कि कोई भी यह दावा नहीं करेगा कि मैं "संदेश" को बाधित कर रहा हूं। COVID-19 के दौरान वैज्ञानिक समुदाय से शत्रुता के उचित डर के कारण मैंने जानबूझकर इन निष्कर्षों को प्रीप्रिंट सर्वर से रोक दिया। 

एक कम-गंभीर महामारी के साक्ष्य के प्रति शत्रुतापूर्ण अनुसंधान वातावरण बनाकर, विज्ञान के लोग अपने विश्वासों और अतिरंजित कोविड जोखिम के कार्यों को सूचित करने के लिए समाचार पढ़ते हैं। वह विज्ञान साक्ष्य और तर्क द्वारा जीते गए विचारों की निष्पक्ष प्रतिस्पर्धा का परिणाम नहीं था, बल्कि संघीय अधिकारियों द्वारा समन्वयित विचारों को शांत करना था विनाशकारी निष्कासन प्रतिस्पर्धी विचारों का, एक सिद्धांत के पक्षपाती सामाजिक / जन-मीडिया प्रवर्धन द्वारा, और निजी और सार्वजनिक शत्रुता के एक आदर्श द्वारा कोविड -19 के एक विशेष सिद्धांत को लागू करना।

COVID-19 में विज्ञान की अनौपचारिक सेंसरशिप

सेंसरशिप कई रूप लेती है। सेंसरशिप का सबसे चरम रूप भाषण का औपचारिक अपराधीकरण है, जैसे रूस में यूक्रेन पर पुतिन के युद्ध का विरोध करने वाले लोगों की गिरफ्तारी। 

कोविड-19 में विज्ञान को किसी भी औपचारिक सामाजिक नियंत्रण के माध्यम से सेंसर नहीं किया गया था जैसे भाषण या विशेष परिणामों के प्रकाशन पर रोक लगाने वाले कानून। हालाँकि, विज्ञान को अनौपचारिक सामाजिक नियंत्रण द्वारा, हमारे समुदाय के वैज्ञानिकों द्वारा, शब्दों और कर्मों द्वारा, वैज्ञानिक विश्वासों और अवैज्ञानिक मानदंडों और मूल्यों की एक संकीर्ण श्रेणी को लागू करने के द्वारा, जो एक वैज्ञानिक खोज या सिद्धांत प्रस्तुत कर सकते हैं, या जो एक अद्वितीय बना सकते हैं, द्वारा खामोश कर दिया गया था। सहकर्मियों द्वारा परेशान किए बिना बिंदु।

चाहे लेविट और इयोनिडिस पर हमला हो या ग्रेट बैरिंगटन घोषणापत्र पर हस्ताक्षर करने वाले जय भट्टाचार्य, मार्टिन कुलडॉर्फ और सुनेत्रा गुप्ता पर, वैज्ञानिकों ने अन्य वैज्ञानिकों से प्रतिस्पर्धी विचारों को लेने के लिए सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और मुख्यधारा-मीडिया आउटलेट का उपयोग किया। परंतु वाशिंगटन पोस्ट, BuzzFeedया, न्यूयॉर्क टाइम्स लेख वैज्ञानिक अनिश्चितता को हल करने या वैज्ञानिक बहस को आगे बढ़ाने के स्थान नहीं हैं; वे एक संदेश को बढ़ाने के लिए स्थान हैं, और संदेश को प्रवर्धित किया जा रहा था कि महामारी विज्ञानियों के एक समूह की तुलना में COVID जोखिम का अनुमान लगाना गलत या अनैतिक है और इसे महामारी नीति पर चर्चा करते समय विचार नहीं किया जाना चाहिए या प्रासंगिक नहीं है। 

ट्विटर, आग लगाने वाली सामग्री को बढ़ाने के लिए प्रसिद्ध एक युद्ध क्षेत्र, वैज्ञानिक बहस को हल करने का स्थान नहीं है, लेकिन यह आम तौर पर लोगों को बुलाने और लोगों को निकाल देने में सक्षम गुस्साई भीड़ को संगठित करने का स्थान है।

वैज्ञानिकों के सार्वजनिक हमले सार्वजनिक निष्पादन के प्रयास थे, और हम मनुष्यों का सार्वजनिक निष्पादन का एक लंबा और परेशान करने वाला इतिहास रहा है। ऐतिहासिक रूप से, सार्वजनिक निष्पादन को कानूनों और अधिकारियों से विचलन को बेहतर ढंग से रोकने के लिए माना जाता था, और कोविड में सार्वजनिक दंड ने मेरे जैसे दर्शकों को कुछ भी करने से हतोत्साहित करने का एक समान उद्देश्य पूरा किया, जिसे दूर से ही उस अपराध के समान समझा जा सकता है, जिसने स्टैनफोर्ड के महान वैज्ञानिकों को पत्थर मार दिया था। 

सामाजिक प्रभाव, और संभवतः, कोविड परिणामों में अनिश्चितता को उजागर करने वाले या इससे भी बदतर, कोविड महामारी के बोझ की कम गंभीरता का अनुमान लगाने वाले वैज्ञानिकों के सार्वजनिक निष्पादन के प्रयास का इरादा, मेरे जैसे वैज्ञानिकों का अनौपचारिक सामाजिक नियंत्रण था, जिन्होंने प्रत्येक कोविड -19 डेटा का विश्लेषण किया था। 2020 का दिन और अनिश्चितता को उजागर करने वाले या कम गंभीरता का अनुमान लगाने वाले निष्कर्षों पर बैठे।

अपराध विज्ञान में, सामाजिक नियंत्रण सिद्धांत यह समझाने का प्रयास करता है कि कुछ लोग अपराध क्यों करते हैं और अन्य नहीं करते हैं, और मुझे लगता है कि सामाजिक नियंत्रण सिद्धांत 2020 के मध्य से अंत तक मेरे काम को प्रचारित न करने के मेरे अपने विकल्पों को समझने के लिए सबसे उपयोगी है। 

2020 के दौरान, मैंने देखा कि कैसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म और मास-मीडिया इसके लिए उपकरण बन गए सहमति का निर्माण महामारी विज्ञानियों के एक शक्तिशाली समूह से सहमत होने के लिए। इन महामारी विज्ञानियों ने दावा किया कि उनका विज्ञान निर्विरोध था और उन्होंने अपने वैज्ञानिक सिद्धांतों को साथी वैज्ञानिकों के खिलाफ प्रतिबंधों के सार्वजनिक प्रसारण से प्रतियोगिता से बचाया। शर्म, आलोचना, उपहास, अस्वीकृति, और प्रकाशन कार्य के मानदंडों और मूल्यों से विचलन पर अन्य जाँचें महामारी विज्ञानियों के इस समूह के साथ या उन विशेषज्ञों से सहमत हैं जिन्हें वे अनुमोदित करते हैं।

वैज्ञानिक निष्कर्षों पर इस तरह के अनौपचारिक सामाजिक नियंत्रण का समाज में विज्ञान के किसी भी उचित आदर्श में कोई स्थान नहीं है। यदि हम वैज्ञानिकों को व्यक्तिगत हमलों के माध्यम से अन्य वैज्ञानिकों को नीचे गिराने की अनुमति देते हैं, यदि हम वैज्ञानिकों और उनके द्वारा अपने स्वयं के सिद्धांतों में विश्वास पैदा करने के लिए उपयोग किए जाने वाले जनसंचार माध्यमों के बीच घनिष्ठ संबंधों के एक जटिल को सुलझाने में विफल रहते हैं, तो हम जिसे "विज्ञान" कहते हैं, उसके खिलाफ लड़ाई होगी। विश्वास साक्ष्य और कारण के शांतिपूर्ण और सहकारी आदर्शों के माध्यम से नहीं, बल्कि सांस्कृतिक युद्ध की क्रूर हिंसा द्वारा मध्यस्थता करता है। यह असंतुष्टों का उपहास उड़ाकर और अनौपचारिक सामाजिक नियंत्रण के माध्यम से असंतोष को दबा कर वैज्ञानिक प्रभुत्व हासिल करने के लिए एक बर्बर मीडिया युद्ध बन जाता है।

एक पथ आगे

अगर, हालांकि, हम विज्ञान में मीडिया के उपयोग की जांच करते हैं, और प्रसिद्ध वैज्ञानिकों द्वारा हाई-प्रोफाइल सार्वजनिक निष्पादन के अभ्यास की जांच करते हैं, तो हम अपने विज्ञान में समाजशास्त्रीय कैंसर की पहचान कर सकते हैं और इससे पहले कि यह आगे मेटास्टेसाइज करता है, इसे खत्म कर सकते हैं। जिस विज्ञान को हम कभी साझा नहीं करते हैं, वह एक ऐसी खोज होने का जोखिम उठाता है जिसे हमने कभी नहीं पाया। 

जैसे-जैसे अविभाजित विज्ञान का ढेर बढ़ता जा रहा है, वैसे-वैसे महामारी जैसे संकटों की हमारी वैज्ञानिक समझ उस विज्ञान की दुर्बलता से ग्रस्त होती जा रही है जिसे वह नहीं जानता। यह सभी वैज्ञानिकों के हित में होना चाहिए कि वे वैज्ञानिक विचारों को साझा करने की सुविधा प्रदान करें ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि उपहास या सार्वजनिक निष्पादन के डर से कोई भी विज्ञान साझा न हो। 

शुक्र है, हम वैज्ञानिक हैं। हम नए प्लेटफार्मों और संस्थानों का आविष्कार कर सकते हैं, और वैज्ञानिक विचारों के आदान-प्रदान के लिए बेहतर और अधिक पेशेवर मीडिया बना सकते हैं, हम अगली महामारी से पहले विज्ञान में सुधार कर सकते हैं।



ए के तहत प्रकाशित क्रिएटिव कॉमन्स एट्रिब्यूशन 4.0 इंटरनेशनल लाइसेंस
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Author

  • एलेक्स वाशबर्न

    एलेक्स वाशबर्न एक गणितीय जीवविज्ञानी और सेल्वा एनालिटिक्स के संस्थापक और मुख्य वैज्ञानिक हैं। वह कोविड महामारी विज्ञान, महामारी नीति के आर्थिक प्रभावों और महामारी विज्ञान समाचारों के लिए शेयर बाजार की प्रतिक्रिया पर शोध के साथ पारिस्थितिक, महामारी विज्ञान और आर्थिक प्रणाली अनुसंधान में प्रतिस्पर्धा का अध्ययन करता है।

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