za niečo vyše mesiaca vyprodukovali vaše modely šírenia koronavírusu výsledky líšiace sa od seba navzájom o tri a viac rádov. Uvedomujete si, akú medvediu službu ste tým urobili solídnej vede?
(Dlhé ticho.) Chybu sme spravili v komunikácii, najmä toho prvého modelu. My totiž nerobíme predikcie, ale scenáre. Lenže toto sme jasne nekomunikovali, respektíve vôbec sme tomu nevenovali pozornosť, takže veľká časť neodbornej verejnosti to nevedela čítať. Čítali to ako predikcie a nemožno im to dávať za vinu, bola to naša chyba. Keď sme 24. apríla zverejnili tretiu verziu modelu, tak sme si dali extrémny pozor, aby sme vysvetlili, čo je scenár a čo je predikcia.
a čo je teda scenár a čo predikcia?
Model obsahuje niekoľko parametrov, z nich asi najznámejší je parameter nazývaný R0. V základnej verzii modelu je hodnota tohto parametra konštantná, čiže stále rovnaká. Výsledku modelu s konštatným R0 hovoríme scenár, respektíve statický scenár. V realite sa však hodnota R0 časom mení. Ak by sme do modelu zahrnuli časový vývoj parametra R0, dostali by sme dynamickú predikciu. V najnovšej verzii máme aj jednu dynamickú predikciu na základe časového priebehu R0 navrhnutého docentom Kollárom, ale inak sú naše výsledky statickými scenármi.
tak ak ste toto nedokázali vysvetliť verejnosti, potom nejde o komunikačnú chybu. Toto sa totiž verejnosti vysvetliť nedá. Veď statický scenár je podľa vášho opisu tiež predpoveď – hovorí o počtoch nakazených v budúcnosti, deň po dni. Akurát, že je predpoveďou nerealistickou, pretože berie ako konštantu niečo, čo sa v skutočnosti výrazne mení.
Áno, hodnota R0 sa mení. A s týmto problémom sú konfrontovaní všetci, ktorí sa pokúšajú epidémiu matematicky modelovať. Aj profesor Ferguson v Británii v polovici marca tvrdil, že nakazených bude až 80 percent obyvateľstva. Angela Merkelová tvrdila na základe modelov nemeckých vedcov, že bude mať nakazených 70 percent populácie. Čiže keď sme zverejnili ten prvý model, tak nielen my, ale celá Európa očakávala také čísla.
lenže keď sa po mesiaci ukáže, že realita sa od predpovede veľmi líši, tak asi treba priznať, že nemáme dobrý model.
Zmenu R0 nemáme zachytenú v jednotlivých scenároch, máme ju zachytenú v tom, ako sa tie scenáre menia. A tak to robia aj v zahraničí. Niekde sa upravujú modely aj niekoľkokrát denne. A ich predpovede pre Slovensko sú tiež často úplne mylné. Pred dvoma týždňami malo podľa predpovede IHME (Institute for Health Metrics and Evaluation) umrieť na Slovensku počas víkendu sto ľudí, umrel jeden. Inými slovami, v tejto situácii sa každá predikcia pomýli.
To, čo sme dodávali štábu, nikdy neboli predikcie a tvrdé čísla, ale vplyvy opatrení na šírenie nákazy.
a tomu sa hovorí, že nemáme dobrý model. Jednoducho ho nemáme, to nie je nijaká hanba. Nie všetko dokážeme spoľahlivo modelovať.
Ale akokoľvek by bol model nepresný, môžeme na ňom modelovať rôzne opatrenia a uvoľňovanie opatrení, regionálne karantény a podobne. To, čo sme dodávali štábu, nikdy neboli predikcie a tvrdé čísla, ale vplyvy opatrení na šírenie nákazy. A to je cieľ. Okrem toho chcem ešte zopakovať, že keď sme robili ten prvý model, tak celá Európa mala podobné čísla. Všetci publikovali v podstate rovnaké čísla ako my. A postupne sa tie čísla znižovali a znižujú aj u nás, aj inde. Jednoducho to stále aktualizujeme. Náš vedecký prístup je taký dobrý, ako sa len dá. A konzultujeme ho s ľuďmi zo SAV, s ľuďmi z UK, z STU. Oni verifikujú aj model, aj parametre.
čím nepresnejší model, tým väčší dôvod ho nepoužívať. A ani najlepší možný model nemusí byť dobrý. Najlepšie modely atómov pred objavom kvantovej mechaniky boli v skutočnosti úplne zlé. Práve to však veľa ľudí nechápe. Nerozumejú, že ani najlepšie modely nemusia byť spoľahlivé. Nehovoriac o tom, že originálna verzia vášho modelu mala od najlepšej možnej dosť ďaleko.
Do toho, aby sme pochopili kvantový svet, nás netlačil čas. Do pochopenia koronakrízy nás čas tlačil a už na začiatku sme potrebovali aspoň jednoduchý scenár, ktorý by ukázal, aké efektívne je napríklad uzavretie škôl. Dnes o nás píšu svetové mediá, že náš rýchly postup bol kľúčom k úspechu a zvládnutiu epidémie. A aj keď prvý model nebol super, vplyv mobility obec-obec a vplyv zníženia R0 na výslednú krivku bol podobný tomu, čo by sme namerali dnes. Napriek tomu sme ho neplánovali zverejňovať a jeho jedinou úlohou bolo ilustrovať dopady rôznych reštriktívnych opatrení.
keď ste ho neplánovali zverejňovať, prečo ste ho zverejnili?
Prvý raz sme prezentovali výsledky na ministerstve na internom stretnutí. Hovoril som o tom asi minútu, pán Pellegrini ani nikto iný tomu nevenovali nijakú zvýšenú pozornosť. Oni už rozhodnutia urobili a nič na základe našich grafov nemenili.
BEZ VÁS SA NEPOHNEME
Pridajte sa do komunity predplatiteľov, ktorí pohnú Slovenskom a prečítajte si odomknutú verziu tohto článku.