W literaturze opisującej procesy decyzyjne uwzględniające analizę danych statystycznych znane jest pojęcie „McNamara fallacy” (błąd McNamary). Odwołuje się ono do sposobu „zarządzania” przebiegiem wojny w Wietnamie, praktykowanego przez gen. Westmorlanda i sekretarza obrony McNamarę – a konkretnie ich uporczywego przywiązania do danych o liczbie przeciwników zabitych w walce. Miały one, wbrew oczywistym sygnałom, wskazywać, że sytuacja rozwija się w pożądanym przez amerykanów kierunku, a wojna jest możliwa do wygrania. Abstrahując od kwestii szczerości sekretarza i generała, przykład ten ma ilustrować ryzyko związane z koncentracją na wskaźniku opisującym wycinek rzeczywistości – i to niekoniecznie najważniejszy dla osiągnięcia zasadniczych celów.
U progu czwartej fali pandemii Covid-19 warto przeanalizować lekcję Wietnamu i przemyśleć zasadność wskaźników, na podstawie których podejmowane będą kluczowe decyzje. W tym kontekście niepokoi znaczenie przypisywane w debacie publicznej dziennej liczbie potwierdzonych przypadków Covid-19, zwanej powszechnie liczbą zakażeń (dzienną, tygodniową, średnią czy też na określoną liczbę mieszkańców). Związane z nią problemy wydają się powszechnie znane, nie studzą jednak entuzjazmu mediów czy polityków. Podsumował je w wywiadzie dla „Rzeczpospolitej” z 20 sierpnia 2020 r. minister zdrowia Adam Niedzielski.
Czytaj też:
Adam Niedzielski: We wrześniu reguły ewentualnych obostrzeń
To niedoszacowanie
Pierwszy problem związany z liczbą zakażeń Covid-19 dotyczy samego sposobu zbierania danych. Uzyskiwane wyniki (w znacznym stopniu) zależą m.in. od: liczby przeprowadzanych testów, procedury selekcjonowania osób, którym wykonuje się test (badania przesiewowe, osoby zdiagnozowane na podstawie objawów, osoby, które zdecydowały się wykonać test prywatnie), czy skłonności ludzi do szukania pomocy lekarskiej w przypadku podejrzenia kontaktu z wirusem. To dlatego w czasie tzw. pierwszej fali (pierwsze półrocze 2020 r.) w Wielkiej Brytanii i Izraelu odnotowywano relatywnie niewiele zakażeń przy proporcjonalnie dużej licznie hospitalizacji i zgonów.