Val van de experts

In juli 2020 werd ik bemoedigd door een interview door Freddie Sayers op onherder met Anders Tegnell, de architect van de Zweedse COVID-reactie. Het interview zat vol met genuanceerde en logische verklaringen van Tegnell. Hij wees bijvoorbeeld op het gebrek aan bewijs en voorrang voor draconische lockdowns en hun potentieel voor enorme bijkomende schade:

“Natuurlijk proberen we de sterftecijfers zo laag mogelijk te houden, maar tegelijkertijd moeten we kijken naar de draconische maatregelen waar je het over hebt. Gaan ze nog meer doden veroorzaken door andere middelen dan de ziekte zelf? Op de een of andere manier moeten we de discussie voeren over wat we eigenlijk proberen te bereiken. Is het beter voor de volksgezondheid als geheel? Of probeert het Covid-19 zoveel mogelijk te onderdrukken? Omdat ik denk dat het niet gaat gebeuren om ervan af te komen: het gebeurde een korte tijd in Nieuw-Zeeland en misschien kunnen IJsland en dat soort landen het weghouden, maar met de geglobaliseerde wereld die we vandaag hebben, houden een ziekte als deze weg is in het verleden nooit mogelijk geweest en het zou nog verrassender zijn als het in de toekomst mogelijk zou zijn.”

Nog indrukwekkender was de nederigheid van Tegnell. Tijdens het interview zei hij verschillende keren "we weten het niet", en hij kwalificeerde veel van zijn antwoorden met onzekere termen als "lijkt" en "zou kunnen". Ik dacht dat dat precies was wat experts al die tijd hadden moeten doen, nuance en zelfs onzekerheid overbrengen aan een doodsbang publiek. Of dat gebeurde helemaal niet, of de media filterden alle nuance en onzekerheid die een expert zou kunnen bieden eruit en gingen gewoon met een zekere ondergang.

Ik sms'te een link naar het interview naar mijn zus, die ik beschrijf in mijn boek Angst voor een microbiële planeet als een kiemfoob. Ze maakte zich duidelijk zorgen dat ze het virus in een vroeg stadium zou oplopen, maar toonde de laatste tijd enige gezonde scepsis over de kommer en kwel die ze op het nieuws zag. Interessant genoeg antwoordde ze met: "Het enige wat ik niet leuk vind, maar het is de waarheid, is dat hij steeds maar zegt 'we weten het niet'. Dat is wat me bang maakt, het 'weet niet'-gedeelte ervan.” De nederigheid en onzekerheid die in het interview aan de dag kwamen, hadden me troost gegeven, maar voor mijn zus had het het tegenovergestelde effect.

Hoe meer ik erover nadacht, hoe meer ik besefte dat ik de uitbijter was. De meeste mensen willen geen nuance en onzekerheid als ze bang zijn. Ze willen weten dat er experts zijn die alles weten wat er gaat gebeuren en hoe ze dit kunnen stoppen. Ze willen weten dat alle risico's op ziekte en dood kunnen worden geëlimineerd met eenvoudige en duurzame tegenmaatregelen, en ze zijn best bereid om veel van hun vrijheden op te geven, zelfs voor een illusie van controle. Veel experts en de media die ze promoten, zijn heel blij om die illusie te verkopen wanneer het publiek verwoed koopt.

Omdat experts de afgelopen drie jaar zo jammerlijk hebben gefaald om het magische denken van het publiek en de media waar te maken, heeft het woord 'expert' veel van zijn betekenis verloren, en dat hoeft niet per se slecht te zijn. Experts zijn slecht in voorspellingen en hebben niet veel kennis buiten hun vaak beperkte interessegebied. In een zeer complexe situatie, zoals een pandemie, zal er niemand zijn die een diep begrip heeft van wat er op een bepaald moment gebeurt, laat staan ​​dat hij kan voorspellen wat er daarna zal gebeuren. Het is alsof je de CEO van een autofabrikant vraagt ​​om zelf een auto vanaf nul te bouwen - het is bijna onmogelijk omdat het de gecoördineerde inspanningen vereist van honderden mensen die gespecialiseerd zijn in de constructie van elk onderdeel en de montage van het eindproduct. Zelfs een CEO zou niet elke stap kunnen uitvoeren.

In hoofdstuk 11 van mijn boek leg ik uit waarom experts niet erg goed zijn in voorspellingen en niet zoveel kennis buiten hun vakgebied hebben als we van hen verwachten:

In de begindagen van de pandemie was het aantal ‘coronavirusexperts’ beperkt en was er veel concurrentie voor de weinigen die zich in mediakringen hadden kunnen kwalificeren. Een van de onbetwiste experts was mijn voormalige PhD-adviseur, dr. Stanley Perlman, een coronaviroloog/immunoloog aan de Universiteit van Iowa. Stan was in de wereld van het onderzoek naar het coronavirus bij mensen terechtgekomen nadat de SARS1-uitbraak onverwachts de schijnwerpers op menselijke coronavirussen had gezet. Hij had geholpen bij het opzetten van een BSL3-laboratorium in Iowa en begon te werken aan SARS1-infectie bij muizen, terwijl hij ook aandacht besteedde aan andere coronavirussen die mogelijk ernstige ziekten kunnen veroorzaken, zoals het Middle East Respiratory Virus of MERS. 

Toen in de Verenigde Staten slechts twee gevallen van SARS-CoV-2-infectie waren bevestigd, zocht een tv-station in Iowa Stan op voor een voorspelling over hoe de VS door het nieuwe virus zouden worden getroffen. Mensen zagen al horrorverhalen uit China, dat de dag ervoor net op slot was gegaan. Ze wilden geruststelling. Stan vertelde de verslaggever hij dacht dat Iowa nooit een zaak zou zien. Het is duidelijk dat die voorspelling niet goed ouder werd. 

Twee jaar later, toen ik hem vroeg naar zijn vroege herinneringen, bracht hij dat interview naar voren: “De grootste fout die ik maakte in mijn eerste indruk is dat het aantal gevallen toenam, maar ik dacht dat het nog steeds consistent was met een SARS- en MERS- zoals verspreiding, terwijl meestal lagere luchtwegen. Dus in het begin dacht ik dat dit zou worden zoals SARS1 en MERS en dat quarantaine zou werken. En binnen vijf weken wisten we dat dat niet ging werken. Als je die vraag als expert wordt gesteld, moet je echt de lijn bewandelen en niet echt zeker weten waar je bent met twee zaken, zeg je dan: "Nou, ik denk dat we ons allemaal echt zorgen moeten maken, want het lijkt verspreidt zich snel", terwijl daar eigenlijk niet zoveel bewijs voor was, of zegt u: "Nou, het zijn maar twee gevallen." En ik koos ervoor om te zeggen: "Het zijn maar twee gevallen, en ik denk dat we gewoon moeten zien hoe het uitpakt."' Niet alleen wisten de meeste mensen niet hoe SARS-CoV-2 zich zou gedragen, experts zoals Stan wisten het ook niet. Zijn expertise was eigenlijk problematisch op zo'n vroeg tijdstip. 

Experts zijn over het algemeen slecht in voorspellen, zoals psycholoog en auteur Philip Tetlock in zijn boek uit 2005 aantoonde Deskundig politiek oordeel. In het onderzoek van Tetlock, toen 284 experts werd gevraagd om 27,451 voorspellingen te doen op gebieden die relevant zijn voor hun expertise, waren de resultaten een totale mislukking. Wanneer ze het opnamen tegen "dilettanten, pijlwerpende chimpansees en diverse extrapolatie-algoritmen", presteerden experts niet consequent beter dan wie dan ook. Ze waren niet nauwkeuriger in het voorspellen dan de gemiddelde persoon. Er waren echter enkele mensen die beter bleken te zijn in het voorspellen, maar dit waren niet wat men traditioneel als 'experts' zou bestempelen. In plaats daarvan waren nauwkeurigere voorspellers over het algemeen meer afgerond, minder ideologisch en meer bereid om hun eigen aannames in twijfel te trekken. Experts gingen er daarentegen gewoon van uit dat ze alles wisten, en hadden evenzeer ongelijk als gelijk. 

De enorm onnauwkeurige voorspellingen van veel experts en pandemische voorspellingsmodellen bevestigde alleen de conclusies van Tetlock. Deskundigen hadden het herhaaldelijk in alle richtingen bij het verkeerde eind. Infectieziekte-epidemioloog John Ioannidis, een van de meest geciteerde wetenschappers aller tijden, vertelde CNN-persoonlijkheid Fareed Zakaria in april 2020: “Als ik een weloverwogen schatting zou maken op basis van de beperkte testgegevens die we hebben, zou ik zeggen dat COVID -19 zal dit seizoen resulteren in minder dan 40,000 doden in de VS. '' Op 18 juni 2020 bedroeg het geschatte aantal Amerikaanse sterfgevallen als gevolg van COVID-19 450,000. Nobelprijswinnaar en Stanford-professor Michael Levitt ontwikkelde modellen die hij gewend was aanspraak maken op dat het virus eind maart 2020 al op zijn hoogtepunt was. Eind juli voorspelde Levitt dat de pandemie in de VS eind augustus voorbij zou zijn, met minder dan 170,000 doden. In plaats daarvan, lag het aantal eind augustus rond de 180,000 en stijgt gestaag. 

En dat waren nog maar de COVID-minimizers. Veel COVID-maximalisatoren hadden het net zo fout, maar zij waren degenen waar leiders acht op sloegen. Op 27 maart 2020 heeft Dr. Ezekiel Emanuel, voorzitter van de afdeling medische ethiek aan de Universiteit van Pennsylvania, voorspelde 100 miljoen gevallen van COVID-19 in de VS in slechts vier weken. Vier weken later, op 27 april 2020 waren er een miljoen bevestigde gevallen. Het beruchte Imperial College-model, ontwikkeld door professor Neil Ferguson en collega's, voorspelde meer dan 2 miljoen Amerikaanse doden binnen drie maanden van het begin van de pandemie. Dit was een enorm invloedrijk model, zoals de Coronavirus Response Coordinator van het Witte Huis, Deborah Birx, toegaf dat het werd gebruikt om landelijke shutdowns te promoten in haar boek uit 2022 Stille invasie. 

In plaats van een volledige ineenstorting van het Amerikaanse gezondheidszorgsysteem, waren er drie maanden later, in juni, zo'n 109,000 doden. De even invloedrijke IHME-modellen voorspelden een enorme, overweldigende toename van patiënten die ziekenhuisbedden en ventilatoren nodig hadden. Dat zei de gouverneur van New York, Andrew Cuomo, op 24 maart dat de staat tot 140,000 ziekenhuisbedden nodig zou kunnen hebben (van de beschikbare 53,000), met 40,000 ICU-bedden nodig. Slechts twee weken later, met gevallen die snel afnemen, alleen Er waren 18,569 ziekenhuisopnames gemeld. Hoewel verschillende ziekenhuizen tijdens de pieken in New York en New Jersey hun capaciteit hadden bereikt of overschreden, bleven vele bijna leeg, en sommigen ontsloegen zelfs personeel. Twee maanden later, nadat duidelijk was dat de voorspelde golf niet zou uitkomen, Cuomo gaf toe dat de informatie die hij van de experts ontving verschrikkelijk was, “Alle vroege nationale experts. Hier is mijn projectiemodel. Hier is mijn projectiemodel. Ze hadden het allemaal mis. Ze hadden het allemaal mis.”

Toen de Amerikaanse staten eenmaal begonnen te heropenen, voorspelden modellen opnieuw ten onrechte een massale heropleving van COVID. De heropening van Georgië werd in de pers bekritiseerd als een “Experiment in mensenoffers.” Een model ontwikkeld door onderzoekers van het Massachusetts General Hospital in Boston voorspelde dat zelfs een geleidelijke opheffing van de beperkingen op de geplande datum van 27 april zou leiden tot meer dan 23,000 doden, terwijl het handhaven van de huidige beperkingen tot juli zou resulteren in ~ 2,000 doden. Het handhaven van beperkingen was niet wat de modelbouwers aanbeveelden, aangezien aanvullende resultaten aantoonden dat een strengere afsluiting van vier weken het beste resultaat zou hebben. 

Niets van dat gebeurde zelfs maar in de verte. Een maand na heropening in Georgië, in plaats van 23,000 doden, 896 werden geregistreerd. Georgië was geen op zichzelf staand voorbeeld. Overal in de VS werd voorspeld dat staten die heropend waren pieken zouden hebben in gevallen die zich zelden voordeden in het voorspelde tijdsbestek. "Wacht maar twee weken, en je zult het zien", zeiden maximalisten ad nauseum. Als er twee weken of langer verstreken, verklaarden maximalisten de discrepantie door erop te wijzen dat de apocalyptische voorspellingen waren gemaakt om te laten zien wat er zou gebeuren als er geen lockdowns, beperkingen of mandaten waren. De uitkomst zou daarom gemakkelijk kunnen worden verklaard door "Het had zoveel erger kunnen zijn zonder overheidsingrijpen." 

Er was een enorm, in het oog springend probleem dat de maximalisten moesten negeren om dat argument te maken, geworteld in het feit dat niet elk land of elke staat reageerde op de pandemische dreiging met lockdowns en mandaten. Zweden sloot of sloot geen basisscholen – gedwongen mitigatiemaatregelen waren beperkt tot bijeenkomsten van meer dan 50 mensen en andere waren meestal vrijwillig, waarbij de regering de nadruk legde op persoonlijke verantwoordelijkheid boven dwang. Toen een team van Zweedse onderzoekers het Imperial College-model toepaste op Zweden, de output voorspelde ~ 96,000 doden voor regelrechte verspreiding. Imperial's eigen cijfers voor Zweden kwamen heel dichtbij, met een hoogtepunt van meer dan 90,000 doden. Zelfs met lockdowns en andere gedwongen beperkende maatregelen werd nog steeds meer dan de helft van dat aantal voorspeld door het model, met 40-42,000 doden. Maar als reactie op de bescheiden beperkingen die werden ingesteld, weigerde het virus de maximalisatiemodellen te volgen, en Zweden leed in plaats daarvan 13,000 COVID-sterfgevallen in het eerste jaar van de pandemie. Dit was minder dan de helft van wat was geprojecteerd, zelfs met volledige afsluitingen in Imperial College-stijl, veel minder dan wat was geprojecteerd als ze helemaal niets zouden doen. 

Achteraf gezien is het heel duidelijk dat cijfers geen vervanging zijn voor argumenten, maar dat is precies hoe voorspellingen werden bekeken in het begin van de pandemie. Voor maximalisatoren dienden rampzalige voorspellingen van modellen en experts om lockdowns, mandaten en gedragsveranderingen te bevorderen – ze joegen mensen de stuipen op het lijf en zorgden ervoor dat ze thuis bleven en weg van anderen. Het deed er gewoon niet toe of de voorspellingen juist waren, de doelen werden gerechtvaardigd door de middelen. Voor minimalizers vergrootten grote aantallen alleen maar de kans op bijkomende schade, omdat ze wisten dat hoe groter de aantallen, hoe draconischer beperkingen zouden worden geaccepteerd. Minder catastroferen zou dus resulteren in minder overhaaste en schadelijke beslissingen door leiders. Uiteindelijk hadden beide groepen zowel gelijk als ongelijk. De COVID-sterfte was hoog in de Verenigde Staten, met meer dan een miljoen geregistreerde sterfgevallen, maar het gebeurde in de loop van twee jaar en via verschillende golven die maar weinigen hadden voorspeld. 

In plaats van te discussiëren over cijfers, hadden de belangrijkste argumenten zich moeten concentreren op wat er zou kunnen worden gedaan om de schade van een wereldwijde pandemie te minimaliseren zonder meer nevenschade te veroorzaken. De argumenten waren eenzijdig - maximalizers wonnen op veel plaatsen, niet door debatten over bewijsmateriaal, maar door hun oppositie aan te vallen en te censureren en door illusies van controle en consensus te verkopen aan een bang publiek.

De pandemie opende het gordijn om de dwaasheid van deskundige aanbidding bloot te leggen. Experts zijn net zo feilbaar en vatbaar voor vooroordelen, giftige groepsdenken en politieke invloed als ieder ander. Deze herkenning kan mensen ongemakkelijk maken. Het moet echter ook een gevoel van verantwoordelijkheid afdwingen om naar de waarheid te zoeken, ondanks wat de experts misschien zeggen, en dat is maar goed ook.

Heruitgegeven van de auteur subgroep