Sollen wir uns von ihnen regieren lassen?

"Unter welchen Bedingungen können wir den Zahlen vertrauen, die unsere Führer heute vorgelegt haben? »Mit zwanzig Philosophen, Historikern, Soziologen, Statistikern und Mathematikern, die in neun Ländern arbeiten, haben wir Ende Juni in der Zeitschrift veröffentlicht Natur ein Manifest-Text Dieses Problem anzugehen, um Experten und Laien gleichermaßen auf den Missbrauch von Statistiken und Vorhersagemodellen aufmerksam zu machen, der im Kontext der globalen Gesundheitskrise immer häufiger auftritt, und fünf Möglichkeiten vorzuschlagen, um sicherzustellen, dass die Zahlen genau Aufschluss über die Debatten und Entscheidungen.

Statistiken und mathematische Modelle sollten die Debatten nicht beenden, sondern öffnen

Seit Anfang 2020 sind die Zahlen der Covid-19-Pandemie täglich in den Schlagzeilen: Anzahl der erkannten oder bestehenden Fälle, Belegungsrate der Betten auf der Intensivstation, Übertragung oder Genesung, Kurven der Entwicklung der Todesfälle und Karten der am stärksten betroffenen Länder. Politische und mediale Diskurse werden von Daten und Konzepten kolonisiert, die ihnen sofort den Anschein von Wissenschaftlichkeit, wenn nicht Unfehlbarkeit verleihen. "Abflachung der Kurve", "Kontaminationsrisiko", "Infektionswahrscheinlichkeit": Alle diese Sprachelemente werden als maßgebliche Argumente mit unterstützenden Zahlen verwendet, um Entscheidungen und Aktionspläne zu rechtfertigen ohne Berücksichtigung der sie umgebenden Unsicherheiten und der methodischen Vorsichtsmaßnahmen, die ihre Handhabung mit sich bringt.

Und das aus gutem Grund: Ihre Wirksamkeit als politisches Instrument beruht auf der Anerkennung ihres unbestreitbaren Charakters. Sie sind nützliche Black Boxes, um Debatten zu schließen, Oppositionen zum Schweigen zu bringen und Ausnahmezustände zu akzeptieren, die die grundlegendsten Freiheiten einschränken.

Die Modelldaten, die unser heutiges Leben bevölkern, könnten jedoch von unschätzbarem Wert sein, um Probleme aufzuwerfen, bestimmte Rechte geltend zu machen und einen widersprüchlichen Austausch zu fördern … unter der Bedingung, dass die Porosität der Grenzen zwischen Wissenschaft und Politik, Wissen und Macht anerkannt wird. , öffentliche Debatten und Expertenkontroversen.

Daher die fünf Vorsichtsmaßnahmen, die zu treffen sind, wenn Zahlen zum Schutz vor "Quantophrenie" verwendet werden.

Erklären Sie Annahmen und Unsicherheiten

Was nimmt das Modell an? Was hat er vernachlässigt oder absichtlich entlassen? Wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt? Es ist nicht nur notwendig, die einem Modell zugrunde liegenden Annahmen systematisch zu klären, sondern auch die Unsicherheiten zu berücksichtigen. Warum ? Modelle sind Werkzeuge zur Beantwortung von „Was wäre wenn?“ – Fragen. ": Was ist, wenn wir eine Sperrung verhängen, die Anzahl der Krankenhausbetten verdoppeln, die Screening-Kapazität um 30% verbessern usw. ? Sie beantworten diese Frage jedoch unter einer Reihe von Bedingungen oder Voraussetzungen.

Die Beantwortung der obigen Fragen setzt voraus, dass Sie eine gewisse Vorstellung von der Dynamik der Infektion, der Art und Weise, wie die Eindämmungsmaßnahmen umgesetzt und eingehalten werden, und der Wirksamkeit der Tests haben … Es gibt keinerlei Beweis. Unser Wissen auf diesem Gebiet ist noch im Gange, das heißt eher rudimentär.

Es ist daher wichtig, auf den Unsicherheiten zu bestehen, die die Qualität der Vorhersagen bestimmen. Ein Mangel an Transparenz und Informationen in dieser Angelegenheit kann ein falsches Gefühl der Vorhersehbarkeit hervorrufen und letztendlich das soziale Vertrauen in Zahlen und Wissenschaften untergraben. Aus diesem Grund sollten die Annahmen und Einschränkungen der Modelle offen und ehrlich diskutiert werden.

Überschuss abwehren

Dies ist die zweite von den Autoren des Manifests empfohlene Vorsichtsmaßnahme. Wie jeder Wissenschaftler lieben Modellierer ihre Kreaturen und neigen dazu, sie anspruchsvoller zu machen, als es das verfügbare Wissen zulässt. Jetzt die Das komplexeste Modell ist nicht immer das beste. Die Realität kann niemals durch Codezeilen erschöpft werden, und manchmal erhöht eine Erhöhung des beschreibenden Ehrgeizes des Modells durch Multiplikation der Parameter nur die Unsicherheit der Vorhersage.

Die Autoren fordern die Modellbauer daher auf, sich vor dem Stolz, den ihre Kreation bringen kann, in Acht zu nehmen und ihre Grenzen zuzugeben.

Achten Sie auf die Rahmung

Modellierung ist eine soziale Aktivität, die sich in Zeit und Raum befindet. Jeder an dieser Arbeit beteiligte Modellierer, Team oder jede Institution hat eine disziplinarische, normative und politische Ausrichtung. Dies zu erkennen bedeutet nicht, dem Relativismus nachzugeben, sondern zuzugeben, dass statistische Zahlen wie mathematische Modelle nicht transzendent sind, wie vom Himmel gefallene Wahrheiten. Sie sind Fakten, soziale Konstrukte, die durch einen kollektiven Prozess erzeugt werden gekennzeichnet durch konzeptionelle Schiedsverfahren, methodische Entscheidungen, Kompromisse und Konventionen, Machtkämpfe und Machtprobleme. Im Lichte dieses Prozesses kann man seine Ergebnisse genau lesen und interpretieren.

Quantifizierung erzeugt Beweiswerkzeuge, die als Werkzeuge der Regierung verwendet werden können,, aber auch Widerstand. Ein mit Statistiken bewaffneter Aktivismus ist möglich: Es ist der "Stataktivismus", die darin besteht, gegen "Politik der Zahl", ihre Missbräuche, ihre Ungerechtigkeiten und die Ungleichheiten, die sie vergrößern, zu kämpfen, indem andere Zahlen gefälscht werden. Nicht dass einige wahr und andere falsch sind, aber andere Weltbilder sind möglich, die andere Maßnahmen erfordern.

Verschiedene partizipative Experimente gehen daher von dem Prinzip aus, dass die Modellierung nicht allein den Modellierern überlassen werden kann, die aufgefordert werden, die unterschiedlichen Sichtweisen auf das behandelte Problem zu identifizieren und zu integrieren, um dessen Komplexität wiederherzustellen. Es geht dann darum, einen Rahmen zu schaffen, der die Beteiligung verschiedener Interessengruppen ermöglicht und es den Modellierern ermöglicht, die mehrdimensionale Natur der gemessenen Phänomene besser zu verstehen und zu übersetzen. Unser Manifest wird von einer umfangreichen Anhangsdatei begleitet, die Beispiele dieser Art enthält.

Denken Sie über die Konsequenzen nach

Selbst eine gut gemeinte Quantifizierung führt zu unbeabsichtigten, manchmal schädlichen Auswirkungen. Nennen wir nur ein Beispiel: die Verwendung der Anzahl der Todesfälle aufgrund des Coronavirus. Wie erklärt Emmanuel Didier Zu Beginn des Gesundheitsnotfalls wurde die Frage der Werte aus der öffentlichen Debatte gestrichen, indem man sich auf diese Zahl konzentrierte, die nur in der Hitze des Tages ungefähr sein kann. Müssen wir unsere Grundrechte aufgeben, um Leben zu retten? Indem die Machthaber und viele Redakteure die Zahl der Todesopfer schwenkten, spielten sie mit den Auswirkungen der Bevölkerung und diskutierten darüber das Sicherheits- / Freiheitsschiedsverfahren und die Legitimität von Mechanismen zur Schaffung eines Ausnahmezustands. Aber was zu tun ist, ist eine politische Frage, keine mathematische.

Erkennen Sie seine "erlernte Unwissenheit"

Als der Denker Nicholas of Cues der bereits 1440 vorgeschlagen"Gelernte Unwissenheit" – zu wissen, was man nicht weiß – ist eine wertvolle Tugend, um übermäßig abenteuerliche Behauptungen über komplexe Probleme zu unterdrücken, die meistens keine eindeutige Lösung haben. Modellierer und Statistiker müssen nicht nur die Grenzen ihres Wissens kennen und erkennen, sondern sie auch öffentlich machen, damit sie von den Benutzern ihrer Daten berücksichtigt werden und die Fehler verstehen, die einem Vorhersagesystem innewohnen, anstatt bereue sie, wie Königin Elizabeth II., die Ökonomen 2008 vorwirft, die bevorstehende Finanzkrise nicht gesehen zu haben.

Durch die Erinnerung an diese fünf Schutzmaßnahmen fordert das Manifest weder ein Ende der Quantifizierung noch die Annahme vermeintlich unpolitischer Modelle, sondern die vollständige Offenlegung ihrer Beiträge und Grenzen, damit sie Fragen aufwerfen. und Anlass zu widersprüchlichen Debatten geben, anstatt einen schädlichen Konsens zu schüren. Dies soll den Beitrag der Wissenschaftler, ihre Modelle und Daten, ein besseres Verständnis der Epidemie und allgemein eine besser informierte Regierung nicht diskreditieren. Es geht vielmehr darum, die Lehren der Geschichte und Soziologie der Wissenschaft zur Kenntnis zu nehmen und zuzugeben, dass die wissenschaftliche Arbeit nicht außerhalb der sozialen Welt, ihrer Eventualitäten und Unsicherheiten, ihrer Konflikte und Beziehungen liegt. in der Lage sein.

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