Potres, pandemija i potreba javnosti za znanstvenim predviđanjem
ZA ZPD PISAO IVAN FLIS
Tema ovog teksta način je na koji mi kao obrazovana javnost shvaćamo i koristimo autoritet stručnjaka, te kako stručnjaci sami „pregovaraju“ o točnoj interpretaciji fenomena koje opisuju. Prvom ćemo se pozabaviti na primjeru potresa, a drugom na primjeru trenutne pandemije koronavirusa.
Na dan kad je najveći potres u zadnjih 140 godina pogodio Zagreb, pitanje za milijardu dolara koje smo si svi postavljali tog jutra bilo je: Hoće li biti novog potresa? I kada? I ako da, koliko će snažan biti? Istovremeno, WhatsApp grupama i društvenim mrežama širile su se poruke poput „idući potres za pola sata, mogao bi biti i jači, pripremite se.“ Ili, ulijevajući povjerenje insajderskom informacijom, onako „preko veze“, kako je baš naš prijatelj čuo od svoje susjede/nećakinje/tetke koja radi u seizmološkom zavodu da idući dolazi za pola sata. Ta potreba za točnim znanstvenim predviđanjem bit će tema ovog teksta. Druga strana te gladne potrebe za sigurnošću znanstvenog predviđanja je naša zajednička, često loša, sposobnost rasuđivanja o tome što je dobar izvor informacija.
Čini se da unatoč raširenosti poluistina i tzv. fake news u medijima, te posljedičnog srozavanja povjerenja u institucije o valjanosti čijih informacija ovisimo, građani još uvijek imaju donekle povjerenja u znanstvene autoritete. Kad se pitamo stiže li novi potres, ne okrećemo se medijima ili političarima, već seizmološkom zavodu. Možda i onda pomalo na naš način, nečijem poznaniku koji „zna“ radije nego službenom stavu institucije, ali još uvijek, tom imaginarnom poznaniku, surogatu znanstvenog autoriteta. Takva vrsta povjerenja nije nimalo začuđujuća, te ju je izvrsno opisao sociolog znanosti Bruno Latour kada je povukao paralelu između javne percepcije političara i znanstvenika:
Prvi [političar] se čini gramzljiv, opsjednut vlastitim interesima, misli na kratke staze, nejasan, uvijek spreman na kompromis i nesiguran. Za drugog [znanstvenika] se kaže da je dezinteresiran, misli na duge staze, iskren ili barem rigorozan, da govori jasno i točno te da traga za sigurnošću. Ove razlike su umjetne projekcije jedne jednostavne materijalne stvari. Političar nema laboratorij koji znanstvenik ima. Tako da političar radi u punom opsegu stvari, ima samo jednu priliku da dâ točan odgovor te je stalno pod okom javnosti. Preživljava, pobjeđuje ili gubi, „tamo vani“. Znanstvenik, s druge strane, radi na suženim opsezima manjeg reda veličina, čineći svoje greške unutar laboratorija, daleko od javnosti. Može pokušati koliko puta hoće te izlazi s informacijama iz laboratorija samo kada je napravio sve one pogreške koje mu pomažu da dosegne „sigurnost“ u svojim odgovorima. Nije ni čudo da jedan „ne zna“ dok drugi „zna“.
Problem sa kriznom situacijom poput potresa, ili kad smo kod toga i trenutne pandemije, je da od znanstvenika očekujemo brzinu i način rada kao kod Latourovog političara, a točnost kao kod njegova znanstvenika. Takva kombinacija karakteristika, nažalost, izvan dometa je čak i izrazito napredne znanosti današnjice. Stručnjaci znaju puno, te svakako znaju više od nas i trebamo ih slušati u trenucima krize, ali i njihovo znanje i sposobnost predviđanja ima svoja ograničenja kojih moramo biti svjesni i poštovati ih. Stručnjaci sami ih moraju poštovati tako da uvijek imaju na umu granice spoznaje svoje znanosti te da te granice jasno komuniciraju onima koji ovise o njihovom autoritetu. Granica koja je jasno vidljiva znanstveniku nije jednako tako vidljiva građaninu koji ovisi o toj spoznaji.
Počnimo sa prvim od naša dva primjere o znanstvenoj spoznaji i granicama iste, a to su potresi.
Primjer 1: Predviđanje potresa
Donekle je poznata činjenica da su znanstvenici, unatoč velikom napretku u predviđanju raznoraznih katastrofa, još uvijek relativno neuspješni u predviđanju potresa. Geofizičari i seizmolozi znaju puno o prirodnim procesima koji dovode do potresa. Isto tako, izrazito su uspješni u mapiranju geografskih prostora koji su pod povećanim rizikom. Takav tektonski aktivan prostor je, kako to opisuje prof. dr. sc. Marijan Herak u nedavnom intervjuu za Večernji list, i prostor Medvednice koji se nalazi na mjestu susreta velikih tektonskih jedinica koji svojim pomacima uzrokuju potrese.
No, unatoč ogromnoj količini znanja koja stručnjaci poput seizmologa imaju – znanje koje je posljedica akumulacije činjenica o prirodnom svijetu tijekom znanstvenih procesa koji traju stoljećima – seizmolozi, kako oni u Hrvatskoj tako i oni u svijetu, još uvijek na temelju svojih modela i znanja nisu u stanju izraditi točno predviđanje o trenutku potresa u „ljudskom“ vremenu (ljudskom, stavljeno nasuprot geološkog, koje je puno sporije). Drugim riječima, na temelju znanstvenih spoznaja stručnjaka, nemoguće je reći sa nekom sigurnošću: „Za tri sata bit će potres u Zagrebu i bit će ove jačine.“ Ono što seizmolozi mogu reći, i što je izrazito vrijedno i bitno, je da će se potresi određene jačine događati na nekom prostoru te da za njih moramo biti spremni.
Za mnoge seizmologe financiranje istraživanja predviđanja potresa čini se kao potpuno bačen novac s obzirom na kompleksnost prirodnog sustava u kojem se potresi javljaju. Kako je to rekao geolog iz Američkog zavoda za geologiju u intervjuu za časopis Nautilus: „Osobno, mislim da nikada nećemo moći zaista reći ‘potres magnitude 7.0 će se dogoditi točne ove minute na ovom određenom mjestu […] Zemlja je jednostavno prekomplicirana. Ulaganje mnogo novaca u razumijevanje subdukcijskih zona i mehanike rasjeda – te posljedično prilagođavanje građevina –bilo bi izvrsno. Ali ulaganje novaca u predviđanje potresa jednostavno nije vrijedno troška.“
Naravno, to jutro kada Zagreb trese najveći potres u 140 godina, većina građana nije svjesna problema predviđanja potresa. Ljudi koji su trgnuti iz sna, kojima su se urušili domovi te stoje na hladnoći čekajući u parkovima i avenijama potresenog grada, svaka informacija koja potencijalno dolazi iz smjera znanstvenog autoriteta je utješna, makar ta informacija najavljivala novu havariju. Sigurnost i osjećaj kontrole nad situacijom koju nude znanstveni autoriteti nema zamjenu. Kako onda ne povjerovati utjesi koja dolazi iz naše obiteljske WhatsApp grupe i navodnoj insajderskoj „informaciji“ sa seizmološkog zavoda? Čak i oni među nama kojima informacija o tome da su predviđanja potresa nemoguća još uvijek stanuje u glavi, u onom djelu s davno zaboravljenom srednjoškolskom geografijom, i mi u strahu i panici na sekundu posumnjamo.
Što s tom sumnjom? Prvo, ako već imamo povjerenje u znanstveni autoritet, onda bismo u izvanrednim situacijama trebali imati povjerenja i u institucije tog autoriteta. Čak i ako ništa ne znamo o problemu predviđanja potresa, u slučaju da je netko na zagrebačkom seizmološkom zavodu predvidio novi veliki potres, ne bi li takva informacija bila odmah javno razglašena? Drugo, u svakom trenutku izvanredne situacije moramo biti bolno svjesni koliki potencijal društvene mreže imaju za širenje panike. U doba društvenih mreža, svačiji panični uzdah ima megafon.
Brzi protok informacija donosi nebrojeno mnogo prednosti. Trenutno, iako smo mnogi u izolaciji, svakodnevno razgovaramo s prijateljima i obitelji. Oni koji imaju tu privilegiju čak i rade svoje poslove od kuće. Ali ta ista tehnologija, na jednak način, potencira i negativne tendencije našeg grupnog ponašanja. Panične nisu tehnologije, već ljudi koji kroz njih projiciraju svoje misli i osjećaje. U svakodnevnom životu bi trebali biti pažljivi s tim u koga imamo povjerenja i čije riječi širimo dalje, a isti princip vrijedi i za društvene mreže i tehnologije. Trebali bismo održavati pažljivu informacijsku higijenu, posebice kada su u pitanju informacije o kojima ovisi duševni mir ili čak životi. Za pomoć sa duševnim mirom i nošenjem sa stresom trenutne situacije postoje vrsni društveni znanstvenici kojima se možemo okrenuti – ne stručnjaci za potrese i pandemije, već za stres, osjećaje ili usamljenost. Mnogi su hrvatski primjeri društvenih znanstvenika koji su se okrenuli javnosti kako bi ponudili svoju stručnost, no iskoristit ću priliku kako bih izdvojio aktivnosti studenata psihologije zagrebačkog Filozofskog fakulteta koji su pokrenuli online platformu za psihoedukaciju „Kako si?“
Pitanje tko su stručnjaci kojima trebamo vjerovati u kriznim situacijama nije samo aktualno kada govorimo o potresima. Trenutna pandemija koronavirusa nas uvlači u slične nedoumice. Kada govorimo o koronavirusu, dezinformacije kolaju oko područja stručnosti raznih medicinara poput epidemiologa, virologa, imunologa i drugih stručnjaka za pandemije i viruse. Na početku pandemije pitanja su bila o tome je li koronavirus gori od obične gripe te hoće li se proširiti izvan Kine ili međunarodna zajednica pretjerano reagira. Kada se virus proširio, u ovim ranim danima pandemije, pitanja za koja smo gladni predviđanja su koliko će pandemija trajati, hoće li stroge mjere poput karantena i fizičkog udaljavanja biti uspješne, kolika će biti smrtnost, hoće li virus biti sezonski ili će trajati čitavu godinu, razvijamo li imunitet krda ili ne, i tako dalje. Niz je dug, a kompleksnost odgovora velika. Pitanja su mnoga i osjećaj neizvjesnosti je ogroman jer odgovori dolaze iz smjera koji je dvostruko problematičan. Prvo, odgovori se odnose na nešto što utječe na živote milijuna ljudi. Drugo, znanstvenici, ako žele biti pouzdani, ne mogu biti jednoznačni u svojim odgovorima dovoljno brzo. Što se događa kada znanstvenici sami nisu svjesni svojih ograničenja i zlorabe svoj autoritet u situaciji krize? O tome ćemo u idućem primjeru o podatkovnoj znanosti i pandemiji.
Primjer 2: Podatkovna znanost i pandemija
Aaron Ginn je 20. ožujka na blogerskoj platformi Medium objavio tekst pod naslovom „COVID19 – Evidence Over Hysteria“ ili prevedeno na hrvatski, „Dokazi a ne histerija o COVID19“. Tekst je u idućih par dana podijelilo tisuće ljudi. Ginn je podatkovni znanstvenik („data scientist“) koji je dio poduzetničkog pokreta monetizacije podatkovne znanosti u Silicijskoj dolini. Uslijed panike koja se počela širiti američkim javnim prostorom, Ginn je odlučio nešto napisati. O čemu je Ginn pisao u svom tekstu?
Nakon što je preuzeo podatke od mnogih organizacija koje prate širenje virusa diljem svijeta (neke koje navodi su američki CDC, WHO, Sveučilišta Oxford, Stanford, Harvard itd.), Ginn je re-analizirao te podatke i izvukao razne zaključke o širenju koronavirusa iz njih. Pa tako, primjeri iz podnaslova njegova teksta su da „na razini glave stanovnika ne bismo trebali paničariti“, „COVID19 se širi ali vjerojatno ne ubrzava“, „COVID19 će vjerojatno sagorjeti u ljeto“ i tako dalje. Ginnove tvrdnje su potkrepljene lijepim grafovima i raznim argumentima zašto je u pravu te na kraju s uputama što bi američka vlada trebala poduzeti.
Zašto bi ovaj primjer Ginnova teksta bio problematičan? Čini se da je zaista nekakav znanstvenik, povukao je podatke od povjerljivih organizacija i ponudio svoju analizu. To bi trebalo biti OK, zar ne? Problem je u tome što se Ginn upleo u domenu u kojoj gotovo ništa ne zna – epidemiologiju – kako bi analizirao podatke o fenomenu – pandemiji – koji u potpunosti ne razumije. Već bi nas Ginnov komentar u uvodnom paragrafu njegova teksta trebao ozbiljno zabrinuti, kada kaže:
U mojoj profesiji, poznat sam kao popularizator „growth hacking movementa“ u Silicijskoj dolini, a taj pokret se specijalizira u širenju brze i viralne primjene tehnoloških proizvoda. Podaci su podaci. Mi se u ovom tekstu nećemo fokusirati na postupke liječenja već na brojeve. Ne treba vam posebna diploma kako bi razumjeli što podaci govore a što ne govore. Brojevi su univerzalni.
Podaci, na Ginnovu žalost, gotovo nikada nisu samo podaci. Društvene znanosti su jasno pokazale da se razni podaci mogu predstavljati na različite načine, ovisno o tome kakvu poruku želimo poslati. Primijenjeni statističari vole ponavljati onu Marka Twaina o tome kako postoje laži, proklete laži i statistika. Podaci su uvijek na neki način prikupljeni – proizvedeni – te su na neki način organizirani – prikazani ili pročišćeni. Oba ta postupka produkcije i čišćenja podataka potencijalno drastično utječu na naše načine kako ih možemo interpretirati. Kada bi podaci zaista bili univerzalni tada nam ne bi trebali virolozi, epidemiolozi, seizmolozi ili sociolozi: jednostavno bismo svi bili podatkovni znanstvenici. No podaci koje mi analiziramo u svojim domenama ovise o velikom broju kontekstualnih varijabli – mnogo stvari utječe na njih – te je potrebna domenska ekspertiza da bismo uzeli u obzir sve relevantne čimbenike za našu analizu, a odbacili one koji to nisu. Domensku ekspertizu za jednu pandemiju ima cijeli tim interdisciplinarnih stručnjaka kojim dominiraju medicinari. Shodno tome, stavljati svoje povjerenje u interpretaciju jednog podatkovnog znanstvenika nasuprot čitavih znanstvenih disciplina koje se bave tom specifičnom problematikom…već pretpostavljam da vidite u kojem smjeru idem.
Ginnova promašena analiza pandemije susrela se sa ogromnim odgovorom i kritikom stručnjaka već par dana nakon što je objavljena. Medium, platforma na kojoj je tekst objavljen, ga je pobrisala sa svojih stranica. Kako prenosi The Verge, iz Mediuma tvrde kako je „Ginnov esej prekršio pravila o ‘kontroverznom, upitnom i ekstremnom sadržaju’ jer ta pravila pokrivaju zabranu iskrivljenih ili pseudoznanstvenih argumenta koji bi mogli imati društvene posljedice.“ U američkom medijskom kontekstu, Ginnov tekst još je dodatno zapalio javnost jer je sam Ginn poznat kao suradnik američkih republikanaca.
Je li Ginnov tekst fake news? Mislim da je to pitanje već samo po sebi zavodljivo u krivom smjeru. Znanstvenici, kakvi god bili, bi trebali biti slobodni ponuditi svoje interpretacije raznih fenomena. To nazivamo akademskim slobodama. Često to znači da su i sami znanstvenici u krivu. U Latourovu primjeru koji sam naveo na početku, pogreške znanstvenika su sakrivene zidovima laboratorija. No, nemaju uvijek svi znanstvenici tu privilegiju. Cinični Latour bi možda rekao da samo uspješni znanstvenici zaista imaju tu privilegiju. U redu je da su znanstvenici u krivu u svojim raspravama, jer ih takve rasprave na kraju dovode do točnih odgovora, ali toga mi kao javnost koja prati vruće teme uvijek moramo biti svjesni.
Izvori koji nam u tome uvelike pomažu su pouzdani znanstveni novinari. Oni su posebno trenirani nestručnjaci koji nam, kada dobro rade svoj posao, pomažu u pouzdanijoj interpretaciji stvarnosti. Primjeri takvih novinara u ovoj krizi već postoje – npr. nedavni tekst Eda Yonga u Atlanticu koji je dosta usmjeren na američki kontekst, ili s druge strane sličan raniji tekst Nenada Jarića Dauenhauer na hrvatskom.
No, onda, na kraju, trebamo li imati povjerenja u Ginnovu interpretaciju pandemije? Pretjeruju li razne službene institucije i vlade? Ja osobno mislim da ne, mislim da je Ginn u krivu. Kada pročitam Ginnov tekst, te kada pročitam kratku kritiku tog teksta koju je na Twitteru podijelio biolog Carl Bergstrom sa Sveučilišta Washington, jasno mi je da je Ginn debelo izašao iz domene svoje ekspertize. Posebice sam skeptičan prema Ginnovoj interpretaciji kada se podsjetim koliko su problematične ideje podatkovnih znanstvenika iz Silicijske doline o univerzalnosti i objektivnosti podataka, barem kako oni pojednostavljeno shvaćaju te izrazito kompleksne kategorije. Sjetite se Ginnova „brojevi su univerzalni“. Taj fenomen je izvrsno opisala matematičarka Cathy O’Neil u svojoj knjizi Weapons of Math Destruction (str. 10), kada kaže:
Razne vrste primijenjene matematike koje pogone „ekonomiju podataka“ temelje se na odabirima koje donose ljudska bića sklona raznim pogreškama. Neki od tih odabira su svakako napravljeni s najboljim namjerama. Unatoč tome, mnogi od takvih matematičkih modela kodiraju ljudske predrasude, nerazumijevanje i pristranosti u softverske sisteme koji sve više upravljaju našim životima. Kao bogovi, ti matematički modeli su neprozirni, njihovo djelovanje nevidljivo za sve osim za visoko svećenstvo njihove domene: matematičare i računalne znanstvenike. Njihove presude, čak i kada su krive ili štetne, su van svake rasprave.
Iz O’Neiline analize naziremo drugi problem povjerenja u znanstvena predviđanja: Ponekad i znanstvenici sami budu zavedeni u krivom smjeru. Znači li to da ne bismo trebali slušati ni savjete znanstvenih autoriteta?
Zaključak
Znanost nam nudi najuspješniji i najpouzdaniji način za predviđanje budućih događaja u prirodnom svijetu. To znanost ne čini svemogućom niti ju čini nepogrešivom. Uspješnost znanstvenih predviđanja ovisi o količini akumuliranog znanja o određenom fenomenu, početnoj kompleksnosti sustava koji se predviđa te rigoroznosti i čestitosti samih znanstvenika koji nude svoja predviđanja.
Seizmolozi iz našeg prvog primjera već desetljećima upozoravaju o budućim potresima u Zagrebu. Njihova upozorenja moramo ozbiljno shvatiti te osigurati da se naše građevine, kako javne tako i privatne, najbolje moguće pripreme za buduće potrese. To, političko pitanje o spremnosti naših gradova na potrese, je nešto s čime se mi kao politička zajednica moramo pozabaviti nakon što smo poslušali upute seizmologa. S druge strane, ne trebamo nasjedati na poluinformacije o predviđanju točnog trenutka nekog potresa jer je takvo predviđanje izvan mogućnosti čak i najboljih geofizičkih modela.
Što s puno kompleksnijom uznemirenošću oko širenja koronavirusa? Ovdje je pitanje utoliko složenije jer unatoč postojanju epidemioloških modela širenja virusa, ovaj virus je nova pojava u ljudskoj populaciji. Modeliranje njegova širenja, dugotrajnosti, koliko će života odnijeti, kako razviti cjepivo, koje su mjere primjerene; sve su to pitanja na koja znanstvenici trenutno tragaju za odgovorima. Kada mi, laici, pokušavamo dobiti odgovore na ta pitanja moramo se voditi sa par pravila. Prvo, pokušati identificirati stručnjake u domenama koje nas interesiraju. Savjet doktora opće prakse je bolji od savjeta mene, doktora filozofije i povijesti psihologije. No kada se pitamo o epidemiološkim mjerama savjet obrazovanog i vještog epidemiologa je bolji od savjeta doktora opće prakse.
Na neka pitanja ni najbolji epidemiolozi ili virolozi trenutno nemaju odgovore. Cijeli timovi znanstvenika tragaju za točnim i pouzdanim informacijama koje će nam pomoći u trenutnoj krizi. Kada dolazimo u tu domenu potpuno nesigurnih predviđanja, ovo je strategija koju ja primjenjujem kao netko tko se bavi, kao stručnjak, znanstvenom spoznajom. Pokušam pronaći najuže specijalizirani autoritet za pitanje na koje me zanima odgovor. Kada ga pronađem, pokušam zaključiti iz načina na koji govori ima li ta osoba epistemičku skromnost dobrog stručnjaka. Epistemička odnosno spoznajna skromnost znači da sâm stručnjak može identificirati granice svoje stručnosti i jasno ih iskomunicirati ostalima.
Primjer takve epistemičke skromnosti je kada prije spomenuti biolog Bergstrom kaže, u svojoj kritici Ginnove interpretacije širenja koronavirusa: „Možete mi dati sve podatke koji postoje na svijetu o kretanju burzi; ali ja nemam potrebno obrazovanje kako bih te podatke dobro iskoristio jer na fundamentalnoj razini ne razumijem kako funkcionira tržite ili kako bih čak iskoristio takvo razumijevanje. Infektivne bolesti se u tom pogledu uopće ne razlikuju od tržišta.“ Za dobro i pouzdano razumijevanje ponašanja neke nove infektivne bolesti, najbolje opremljeni za koliko-toliko precizna predviđanja su oni koji znaju puno o ponašanju drugih infektivnih bolesti. Drugim riječima, epidemiolozi. A čak i tada, ni oni nisu nepogrešivi, već najbolje što imamo. Na kraju, kada ne uspijemo pronaći utjehu u znanstvenom autoritetu, probajmo je potražiti u najbližima, a ne u širenju poluinformacija koje zvuče autoritativno.
Reference u tekstu i savjeti za daljnje čitanje
(za one koji imaju vremena i kognitivnog kapaciteta u izolaciji)
Latour, B. (1999). Give Me a Laboratory and I Will Raise the World. U Biagioli, M. (ur.), The Science Studies Reader (str. 258 – 275). Routledge.
O’Neil, C. (2016). Weapons of math destruction: How big data increases inequality and threatens democracy. Broadway Books.
Više o epistemičkoj skromnosti ili poniznosti iz filozofske perspektive možete pronaći u Stanford Encyclopedia of Philosophy, u članku o mudrosti.