5 заметок с тегом

Коронавирус

Риск срабатывает моментально

Часть 5.

Два вида паники:
1) До срабатывания риска, «еще рано».
2) После срабатывания риска, «уже поздно».

Риск срабатывает моментально.
https://twitter.com/sergeykashin/status/1226411692764127232

Риск — это то, на что вы не успеете отреагировать. Это момент, точка, разделяющая время на до и после:

У вас гораздо, гораздо больше вариантов возможных действий до срабатывания риска, чем после:

Ранняя, «преждевременная» паника — абсолютно прагматичная и адекватная реакция на критический риск. Это способ выживания.

 
* * *
Начало истории:
Часть 1.
Мы путаем локальный риск с системным.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus/

Часть 2.
Мы не понимаем сдвига во времени между причиной и следствием.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-2/

Часть 3.
Откуда данные?
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-3/

Часть 4.
Ищи то, чего нет на виду.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-4/

9 февраля   выживание   Коронавирус   паника   природа   риск

Риск: ищи то, чего нет на виду

Давненько я не писал про риск и вирус, соскучились?

Часть 4.
Риск находится за пределами известных данных.

Ошибка мышления: смотрим на данные, на распределения, частоты, минимумы-максимумы, и думаем, что это отражение реальности. Думаем, что анализируя эти данные, мы изучаем возможные риски. Это неверно и наивно.

Риск находится в будущем, его нет в данных.

Когда идет речь о широком системном риске, типа жизни большого количества людей или защиты крупных активов, полезнее думать не о том, что есть, а о том, чего нет в данных. Что не сказано, не посчитано, чего нет на виду.

О риске говорят не сами данные, а данные в сочетании с сигналами, свойствами и масштабом процесса.

Масштаб процесса:
— Вирусу пофигу, на каком континенте живет человек. Возможная область распространения не ограничена. В сравнении с пожарами: даже если выгорит вся Австралия, Африка от этого не загорится.

Свойства процесса:
— Коэффициент распространения (например, 3 → каждый заболевший заражает еще троих) свойство сильно шумное и нелинейное. Оно зависит от обстоятельств. Транспортная связность мира сегодня выше, чем во время предыдущих эпидемий, и гораздо выше, чем при эпидемии 1918 года, унесшей 50-100 миллионов жизней
https://ru.wikipedia.org/wiki/Испанский_грипп
Поэтому сложно сравнивать эпидемии в принципе.

«Дождь» шутит:
https://www.facebook.com/photo.php?fbid=10219531208704389&set=p.10219531208704389&type=3&theater

— Достаточно, чтобы люди контактировали друг с другом и ездили по миру — это условие выполняется. Несколько дней назад подтвердились заражения у людей, которые никогда не были в Китае:
https://twitter.com/nCOV19/status/1224792740757635073
#Singapore, #Malaysia, and #Thailand confirmed #coronavirus infections Tuesday among citizens who had not travelled to #China, person to person transmission confirmed in these countries.

— До первых симптомов мы не видим признаков заражения. Неизвестно, передается ли заражение до появления симптомов.

— Нет вакцины.

Сигналы процесса:
Очевидно, Китай под напряжением.
— Нагрузка на инфраструктуру: Из-за нехватки мест в больницах пациентов с «легкими симптомами» отравляют на домашний больничный. Публичные места в Ухани переделаны под размещение пациентов. Как в военное время.

— Нагрузка на ресурсы: Китай и сам крупный производитель медицинских масок и мед-материалов, но этих вещей уже не хватает.

— Нагрузка на докторов. Это люди, они не железные. Всё зависит от них.
Доктор умер, отработав 10-дневную смену:
https://twitter.com/nCOV19/status/1225170142251929600
https://www.dailymail.co.uk/news/article-7970475/Coronavirus-doctor-27-drops-dead-working-10-straight-days.html

Лица медсестер после ношения маски в течение всего дня, каждый день, много дней:
https://twitter.com/PDChina/status/1225192378656546822
Просто, чтобы задуматься о напряжении.

Вот мы смотрим на число и видим как оно растет:

Растет и нагрузка на людей. Это как баллон, который всё больше набивают воздухом. У баллона есть предел прочности. Риск не в настоящем, а в будущем. Что будет, если люди не выдержат?

Исходя из перечисленного, странно видеть позиции типа «не надо ничего делать, расслабьтесь и всё будет хорошо». Епона мать, очень хочется надеяться, чтобы действительно было хорошо, и пусть оно так и будет.

От большинства действительно мало что зависит и вполне можно расслабиться.

Но «хорошо» будет благодаря усилиям тех людей, кто сейчас борется, а не тех, кто такой смелый что аж не паникует, зайчик какой. Вот эту деталь хочется не забывать. Эти люди сейчас работают наперегонки со смертью.

 
* * *
Часть 1.
Мы путаем локальный риск с системным.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus/

Часть 2.
Мы не понимаем сдвига во времени между причиной и следствием.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-2/

Часть 3.
Откуда данные?
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-3/

Часть 4.
Ищи то, чего нет на виду.

Часть 5.
Риск срабатывает моментально
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-5/

8 февраля   Китай   Коронавирус   Люди   напряжение   риск

Откуда данные о заболевших

Днём ранее написал про временной сдвиг и природу коэффициента смертности:
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-2/

Увидел в Твитере ссылку на заметку ровно с тем же:
https://medium.com/@tabardel/coronavirus-2019-ncov-no-the-case-fatality-rate-is-not-2-48142169a367

Тем временем, Нью-Йорк Таймс публикует ожидания по коэффициентам смертности, и допускает ровно ту ошибку, которую я описал во второй части: сравнивает смертность затихших эпидемий с активно развивающейся:
https://nytimes.com/interactive/2020/world/asia/china-coronavirus-contain.html

Или я чего-то не догоняю, или визуализация вызывает вопросы.
Кидаю вопрос Нассиму Талебу, получаю подтверждение.
https://twitter.com/sergeykashin/status/1225828779748098048

Печальная новость для дизайна:
Высокий графический уровень визуализации данных скрывает опасность — у зрителя создается впечатление надежной и продуманной работы, а на деле работа построена на сомнительном смысловом фундаменте.

Вообще, у меня накопились примеры ошибок в визуализациях, созданных известными командами. Возможно, как-нибудь найду время рассказать. Пугает то, что на известные команды ориентируются другие дизайнеры, которые видят ошибки и думают что так делать окей. Это не окей.

Идем дальше.

Часть 3.
Откуда данные?

Основная масса заболевших — в Китае. Оттуда же почти все цифры. На основе этих цифр все строят статистические оценки и прогнозы.

Возникает вопрос, насколько цифры близки к реальности. Китай может всё, у них есть великий файрвол, тотальный мониторинг и партия.

А когда есть сомнения в данных, действия иногда говорят больше, чем цифры: Китай не стал бы сливать свою экономику, если бы риск был небольшим. Реакция страны на происходящее сильнее, чем можно ожидать только по цифрам. Использование крупных общественных пространств для размещения заболевших, мегазакупки медицинских материалов за рубежом (для Китая-то) — практически военная тема. Это сигнал о том, что реальность может быть хуже.

Заметили две тенденции: до конца января из Китая приходили цифры роста инфицированных по 50% в день, а после 27 января — ровно по 25% в день.
https://twitter.com/salilstatistics/status/1223484153468944384

Инфицирование — случайный процесс. Странно, что поток чисел так ровно ломается с 50% на 25% в один день — непонятно, что произошло именно в этот день. +Непонятно, насколько возможна проблема технического ограничения диагностирования новых случаев — ведь на диагностику нужны ресурсы.

Схожий вопрос к цифрам: очень ровный рост в отчетности — несколько дней подряд точно по квадратичной кривой, будто данные отвешивали вручную:
https://twitter.com/evdefender/status/1224723734680035329

Посмотрим.
P. S. пока я собирал скриншоты, цифры ушли вверх.

 
* * *
Часть 1.
Мы путаем локальный риск с системным.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus/

Часть 2.
Мы не понимаем сдвига во времени между причиной и следствием.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-2/

Часть 3.
Откуда данные?

Часть 4.
Ищи то, чего нет на виду.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-4/

Часть 5.
Риск срабатывает моментально
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-5/

8 февраля   данные   Коронавирус   риск

Отставание эффекта от причины

Это мой второй пост на тему того, как люди понимают риск (а люди нихрена не понимают риск) в контексте вирусного заражения как нелинейного процесса.

Ссылки на другие посты — ниже.

Сегодня хочу поговорить о такой ошибке мышления: люди не понимают временного сдвига между причиной и эффектом.

Сейчас сравнивают число зараженных с числом погибших.
На сегодня около 30 тысяч заражены, около 600 погибло.
Типа, 28353 / 565 = 2 % смертности... Это наивно.

Существует временной сдвиг:
3-9 дней от заражения до госпитализации, и еще 5-10 дней от госпитализации до возможной смерти. Даже если брать суммарно одну неделю назад, надо делить другие числа, и получится совсем другой процент.

Те люди, которые заражены прямо сейчас, еще не достигли момента «будет жить или нет».

Что вообще такое — процент смертности? Это соотношение чисел, известных на данный момент. Итоговый коэффициент смертности от вируса ТОРС (SARS, 2003) составил 9,6%. «Итоговый» — потому что эпидемия закончилась.

https://en.wikipedia.org/wiki/Severe_acute_respiratory_syndrome

Что это означает: люди заражались, кто-то умирал, и каждый день — разное количество. Оно колеблется, оно неровное. Типа того:

И вот когда все улеглось, кто смог выздороветь — выздоровел, кто не смог — умер, количество умерших разделили на общее количество диагностированных — это итоговый процент смертности.

Сложно понять, но попробуйте: не существует в природе такой вещи как коэффициент смертности от вируса. В принципе, такой информации нет в природе. Потому что она находится в будущем. Мы видим только фактическую смертность — это то, что уже произошло.

Эпидемия САРС унесла жизни 9,6% заболевших. Это не говорит о том, что так же будет происходить и в будущем. Еще одна (такая же) эпидемия унесет уже другое количество. Но другое не плюс-минус один-два процента, а плюс-минус сколько угодно. Потому что заражение вирусом — это динамический, мультипликативный риск. Это не подбрасывание монетки с двумя сторонами — мы не знаем количества «сторон». Это шанс, многократно умножающийся на невидимые нам обстоятельства с нелинейными свойствами. Мы не знаем.

Но мы знаем, что количество заболевших и умерших, по-крайней мере, растет не медленнее, чем официально объявлено Китаем. Больше — скорее всего, меньше — вряд ли. Потому что Китай это Китай. Об этом далее.

 
* * *
Часть 1.
Мы путаем локальный риск с системным.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus/

Часть 2.
Мы не понимаем сдвига во времени между причиной и следствием.

Часть 3.
Откуда данные?
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-3/

Часть 4.
Ищи то, чего нет на виду.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-4/

Часть 5.
Риск срабатывает моментально
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-5/

6 февраля   Коронавирус   неопределенность   риск

Коронавирус, системный риск, принцип предосторожности

На графике желтое — экспоненциальный рост числа заразившихся коронавирусом 2019-nCoV и умерших. Красное — для сравнения те же данные по эпидемии атипичной пневмонии (SARS) в 2003 году. У желтого графика более крутой рост.

Короче, друзья, дело интересное. Ситуация с вирусом — реальная тема.

— Но как же, десятки тысяч умирают от обычного гриппа?
— Тут такой уровень репродуктивности и смертности, что если пока и не дотянул до «обычного» гриппа — это «пока» не дотянул. И хорошо бы так и не дотянул! Но сейчас цифры растут по экспоненте.

— Но под машинами гибнет в тысячи раз больше людей! Зачем реагировать на вирус острее, чем на насущные проблемы?
— Насущные проблемы не гонятся за вами. Один сбитый автомобилем пешеход не вызывает гибель еще троих и далее по цепной реакции. Несколько людей в год даже гибнут под газонокосилками. Но у газонокосилок нет намерения никого убивать.

Не буду пытаться в чем-то убедить, цифры и разборы с графиками легко найти в интернете. Но вот группа понимающих в рисках товарищей опубликовали записку о системном риске распространения вируса. «Системный риск» означает, что если он сработает — погибнут все. Противодействие будет похоже на паранойю, но…

https://www.academia.edu/41743064/Systemic_Risk_of_Pandemic_via_Novel_Pathogens_-_Coronavirus_A_Note
Systemic Risk of Pandemic via Novel Pathogens — Coronavirus: A Note

Авторы:
Янир Бар-Ям (Yaneer Bar-Yam)
Нассим Николас Талеб (Nassim Nicholas Taleb)
Джо Норман (Joe Norman)

Кто-то не читает по-английски. Я на скорую руку прогнал через автопереводчик и подредактировал до чуть более человеческого перевода, + добавил столбец «По-простому». Наверняка остались косяки, присылайте корректировки, если что.

Исходник Перевод По-простому
Systemic Risk of Pandemic via Novel Pathogens Системный риск пандемии из-за новых патогенных организмов Все люди на планете могут вымереть.
THE NOVEL CORONAVIRUS emerging out of Wuhan, China has been identified as a deadly strain that is also highly contagious. The response by China to date has included travel restrictions on tens of millions across several major cities in an effort to slow its spread. Despite this, positively identified cases have already been detected in many countries spanning the globe and there are doubts such containment would be effective. This note outlines some principles to bear in relation to such a process. Выяснили, что новый коронавирус из Ухани (Китай) — смертельный штамм, который также очень заразный. На сегодняшний день Китай ввел ограничения на поездки десятков миллионов человек в нескольких крупных городах, чтобы замедлить распространение вируса. Несмотря на это, во многих странах мира уже выявлены заболевшие, и есть сомнения в том, что такое сдерживание будет эффективным. В настоящей записке излагаются некоторые принципы, которых следует придерживаться в связи с происходящим. Коронавирус смертелен. Есть сомнения, что сдерживание будет эффективным. В этой записке предлагаем придерживаться описанных принципов.
Clearly, we are dealing with an extreme fat-tailed process owing to an increased connectivity, which increases the spreading in a nonlinear way [1], [2]. Fat tailed processes have special attributes, making conventional risk-management approaches inadequate. Очевидно, что мы имеем дело с процессом с чрезвычайно «толстым хвостом» (прим.: статистический термин), обусловленным возросшей связностью, которая увеличивает распространение вируса нелинейным образом [1], [2]. Процессы с толстым хвостом обладают особыми свойствами, что делает традиционные подходы к управлению рисками неадекватными. Обычные люди не привыкли и не умеют оценивать риски подобного рода.
GENERAL PRECAUTIONARY PRINCIPLE Общий принцип предосторожности Что делать, чтобы всё не полетело под откос
The general (non-naive) precautionary principle [3] delineates conditions where actions must be taken to reduce risk of ruin, and traditional cost-benefit analyses must not be used. These are ruin problems where, over time, exposure to tail events leads to a certain eventual extinction. While there is a very high probability for humanity surviving a single such event, over time, there is eventually zero probability of surviving repeated exposures to such events. While repeated risks can be taken by individuals with a limited life expectancy, ruin exposures must never be taken at the systemic and collective level. In technical terms, the precautionary principle applies when traditional statistical averages are invalid because risks are not ergodic. Общий (не наивный) принцип предосторожности [3] определяет условия, при которых нужно снижать риск полного разрушения, а традиционный анализ затрат и выгод не использовать. Речь идет о проблемах, связанных с полным разрушением, когда со временем воздействие «хвостовых» событий приводит к гарантированному вымиранию. Хотя существует очень высокая вероятность того, что человечество переживет одно такое событие, с течением времени вероятность выживания при повторных событиях, в конечном счете, равна нулю. Продолжительность жизни ограничена, и отдельные люди могут подвергаться многократному риску, но нельзя допускать полного разрушения на системном и коллективном уровне. С технической точки зрения принцип предосторожности применяется в тех случаях, когда традиционные средние статистические показатели являются недействительными, поскольку риски не являются эргодичными. Речь не о снижении потерь, а о выживании вообще. Вероятность для человечества пережить одну катастрофу высокая, но при повторяющемся событии вероятность выживания стремится к нулю. Как при повторяющихся выстрелах в «русской рулетке». Чтобы избежать катастрофы, нужно придерживаться принципа предосторожности: избегать событий, которые маловероятны, но если произойдут — приведут к катастрофическим последствиям.
NAIVE EMPIRICISM Наивный эмпиризм Люди наивно примеряют повседневный опыт к событиям с другими свойствами
Next we address the problem of naive empiricism in discussions related to this problem. Далее мы рассмотрим проблему наивного эмпиризма в дискуссиях, связанных с этой проблемой. Чего не видят «обычные люди», примеряя к ситуации повседневный опыт.
Spreading rate Скорость распространения
Historically based estimates of spreading rates for pandemics in general, and for the current one in particular, underestimate the rate of spread because of the rapid increases in transportation connectivity over recent years. This means that expectations of the extent of harm are underestimates both because events are inherently fat tailed, and because the tail is becoming fatter as connectivity increases. Исторически сложившиеся оценки темпов распространения пандемий в целом, и для нынешней оценки в частности, занижают темпы распространения из-за стремительного роста транспортного сообщения в последние годы. Это означает, что ожидания в отношении масштабов ущерба недооцениваются как потому, что события по своей природе являются «толстым хвостом» (маловероятные с тяжелыми последствиями), так и потому, что «хвост» становится толще по мере роста интенсивности транспортного сообщения. Люди ездят всё чаще и на всё более дальние расстояния. Это увеличивает вероятность заражения с каждой поездкой. Эпидемии бывали и раньше, но при менее высокой интенсивности поездок по миру.
Global connectivity is at an all-time high, with China one of the most globally connected societies. Fundamentally, viral contagion events depend on the interaction of agents in physical space, and with the forward-looking uncertainty that novel outbreaks necessarily carry, reducing connectivity temporarily to slow flows of potentially contagious individuals is the only approach that is robust against misestimations in the properties of a virus or other pathogen. Глобальная транспортная связность рекордно высокая, и Китай — одно из наиболее глобально взаимосвязанных обществ. По существу, события, связанные с вирусными инфекциями, зависят от взаимодействия агентов в физическом пространстве, и с перспективной неопределенностью, которую неизбежно несут с собой новые вспышки, временное ослабление связности потенциально заразных людей является единственным надежным подходом. В противопоставление недооценивания свойств вируса или другого патогенного микроорганизма. Главный риск — увеличение мобильности людей в последнее время. Соответственно, снижение мобильности — главный подход для защиты от вируса. Отказывайтесь от поездок, посидите дома.
Reproductive ratio Репродуктивный коэффициент
Estimates of the virus’s reproductive ratio R0 — the number of cases one case generates on average over the course of its infectious period in an otherwise uninfected population — are biased downwards. This property comes from fat-tailedness [4] due to individual ‘superspreader’ events. Simply, R0 is estimated from an average which takes longer to converge as it is itself a fat-tailed variable. Оценки репродуктивного коэффициента вируса R0 — числа случаев, которые один случай генерирует в среднем в течение инфекционного периода в не зараженной в остальном популяции, — имеют тенденцию к занижению. Это свойство происходит от «толстого хвоста» [4], обусловленного индивидуальными событиями «суперраспространения». Проще говоря, R0 оценивается из средней величины, которая сходится дольше, так как сама по себе является «толстохвостой» переменной. Коэффициент R0, если упрощенно, это оценка количества людей, заражающихся от одного заболевшего. Чем больше, тем хуже. Условно, R0 = 3 говорит о том, что каждый заболевший заражает еще троих. Это уже сам по себе очень большой репродуктивный коэффициент. Но главная проблема в том, что это оценка только фактически выявленных случаев. Минимальное, а не ожидаемое количество. То есть зараженных от одного человека может оказаться и сто, и тысяча, сколько угодно. Многие этого не понимают.
Mortality rate Коэффициент смертности
Mortality and morbidity rates are also downward biased, due to the lag between identified cases, deaths and reporting of those deaths. Коэффициенты смертности и заболеваемости также занижают, что объясняется разрывом во времени между выявленными случаями, смертностью и сообщением об этих смертях. Публикуемые властями цифры смертности — только фактические, а не какие-то средние или ожидаемые. Это цифры о том, что уже произошло, а не о том, что произойдет дальше.
Increasingly Fatal Rapidly Spreading Emergent Pathogens Все более быстрое распространение новых патогенов со смертельным исходом
With increasing transportation we are close to a transition to conditions in which extinction becomes certain both because of rapid spread and because of the selective dominance of increasingly worse pathogens. [5] С увеличением активности поездок мы приближаемся к переходу к условиям, при которых вымирание становится неизбежным как из-за быстрого распространения вируса, так и из-за селективного доминирования все более худших патогенов. [5] Чем чаще мы ездим (там, где есть люди — по городу, в другие населенные пункты), тем выше вероятность гарантированного заражения и полного вымирания. В то же время, вирусы становятся сильнее, потому что выживают самые сильные из них.
Asymmetric Uncertainty Асимметричная неопределенность Мы видим минимальные оценки последствий, дальше может быть только хуже
Properties of the virus that are uncertain will have substantial impact on whether policies implemented are effective. For instance, whether contagious asymptomatic carriers exist. These uncertainties make it unclear whether measures such as temperature screening at major ports will have the desired impact. Practically all the uncertainty tends to make the problem potentially worse, not better, as these processes are convex to uncertainty. Неопределенные свойства вируса существенно повлияют на эффективность проводимых мер. Например, существуют ли заразные бессимптомные носители. Из-за неопределенностей свойств неясно, окажут ли желаемое воздействие такие меры, как температурный скрининг в крупных портах. Практически вся эта неопределенность, как правило, делает проблему потенциально худшей, а не лучшей, поскольку эти процессы переходят в неопределенность. Мы мало знаем о вирусе. Не хватает информации, чтобы правильно и своевременно реагировать. По мере раскрытия свойств вируса мы узнаём всё более худшие, а не лучшие обстоятельства.
Fatalism and inaction Фатализм и бездействие
Perhaps due to these challenges, a common public health response is fatalistic, accepting what will happen because of a belief that nothing can be done. This response is incorrect as the leverage of correctly selected extraordinary interventions can be very high. Возможно, в связи с этими проблемами общие ответные меры общественного здравоохранения являются упадническими, исходя из убеждения, что тут ничего нельзя сделать. Такая реакция неверная, поскольку рычаги воздействия правильно подобранных чрезвычайных мер могут быть очень действенными. У здравоохранения могут опуститься руки. Но нужно правильно принять меры.
Conclusion Заключение
Standard individual-scale policy approaches such as isolation, contact tracing and monitoring are rapidly (computationally) overwhelmed in the face of mass infection, and thus also cannot be relied upon to stop a pandemic. Multi-scale population approaches including drastically pruning contact networks using collective boundaries and social behavior change, and community self-monitoring, are essential. Стандартные подходы на индивидуальном уровне, такие как изоляция, отслеживание контактов и мониторинг, быстро (как следует из расчетов) проиграют массовой инфекции, и поэтому на них нельзя полагаться с целью остановки пандемии. Важное значение имеют масштабные подходы в отношении населения, включая резкое сокращение контактов с использованием коллективных границ и изменения социального поведения, а также самоконтроль на уровне местных общин Бесполезно просто следить за собственной температурой и всё. Важно как можно меньше контактировать с другими людьми.
Together, these observations lead to the necessity of a precautionary approach to current and potential pandemic outbreaks that must include constraining mobility patterns in the early stages of an outbreak, especially when little is known about the true parameters of the pathogen. В совокупности эти наблюдения приводят к необходимости применения осторожного подхода к нынешним и потенциальным пандемическим вспышкам, который должен включать ограничение подвижности на ранних стадиях вспышки, особенно в тех случаях, когда мало информации об истинных параметрах патогена.
It will cost something to reduce mobility in the short term, but to fail to do so will eventually cost everything — if not from this event, then one in the future. Outbreaks are inevitable, but an appropriately precautionary response can mitigate systemic risk to the globe at large. But policy- and decision-makers must act swiftly and avoid the fallacy that to have an appropriate respect for uncertainty in the face of possible irreversible catastrophe amounts to «paranoia,» or the converse a belief that nothing can be done. Снижение мобильности в краткосрочной перспективе обойдется в определенную цену. Но если этого не сделать, то в конечном итоге отказ будет стоить всего — если не от этого события, то от одного в будущем. Вспышки неизбежны, но надлежащая мера предосторожности может смягчить системный риск для всего земного шара. Но политики и лица, ответственные за принятие решений, должны действовать быстро и избегать заблуждений: что внимание к неопределенности перед лицом необратимой катастрофы — это паранойя, или что ничего нельзя поделать. Авторы принципа предосторожности предлагают глобально ограничить мобильность, чтобы вирус не распространялся. Это нужно, чтобы снизить риск гибели всех. Не нужно думать, что это паранойя. Это выживание.
REFERENCES
[1] Y. Bar-Yam, ‘Dynamics of complex systems’, 1997.
[2] ——, ‘Transition to extinction: Pandemics in a connected world’, 2016.
[3] N. N. Taleb, R. Read, R. Douady, J. Norman, and Y. Bar-Yam, ‘The precautionary principle (with application to the genetic modiÞcation of organisms)’, arXiv preprint arXiv:1410.5787, 2014.
[4] N. N. Taleb, ‘The Statistical Consequences of Fat Tails’, STEM Academic Press, 2020.
[5] E. M. Rauch and Y. Bar-Yam, ‘Long-range interactions and evolutionary stability in a predator-prey system’, Physical Review E, vol. 73, no. 2, p. 020903, 2006.

Расчет коэффициента репродукции
https://www.biorxiv.org/content/10.1101/2020.01.23.916395v1

Доходчивая раскладка по «толстым хвостам»:
https://towardsdatascience.com/why-everyone-knows-and-acts-like-the-2019-ncov-statistics-are-misleading-5919b3c33476

Медуза, как обычно, в технических делах беспросветно и поверхностно тупит, не ориентируйтесь на такое:
https://meduza.io/cards/ot-novogo-koronavirusa-umiraet-vse-bolshe-lyudey-teper-to-pora-panikovat

Не путешествуйте пока, короче. Что думаете?

ДОПОЛНЕНИЕ:
Талеб, один из авторов заметки, написал, что она повлияла на решение США ограничить сообщение с Китаем.

 
* * *
Продолжение
Часть 2.
Мы не понимаем сдвига во времени между причиной и следствием.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-2/

Часть 3.
Откуда данные?
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-3/

Часть 4.
Ищи то, чего нет на виду.
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-4/

Часть 5.
Риск срабатывает моментально
http://www.cashin.ru/blog/all/virus-5/

28 января   Коронавирус   Принцип предосторожности   риск