Revisión de Covid by Numbers – Cómo entender las estadísticas | Libros de ciencia y naturaleza

Junto a sucesivas oleadas de contagio, la pandemia de coronavirus nos ha proporcionado un tsunami de datos y gráficos. A través del panel de control de Public Health England y sitios web como Our World in Data, todos los usuarios de Internet pueden aceptar a información precisa y oportuna sobre casos de Covid, muertes, hospitalizaciones y vacunas, desglosada por permanencia, artículos y oficio.

Sin retención, si acertadamente esta gran cantidad de información puede ser extremadamente valiosa, asimismo puede causar problemas. Sacados de contexto y disparados engañosamente, los números sin procesar de coronavirus pueden ser una fuente de información errónea que, a través de las redes sociales, puede propagarse con la misma capacidad que el propio virus. Un hecho simple, como la permanencia promedio de las víctimas del coronavirus (83) que en realidad excede la esperanza de vida al salir en el Reino Unido (81) puede hacer que los gobiernos y el notorio no tomen a Covid tan en serio como deberían. (Habiendo vivido hasta los 83 abriles, normalmente uno esperaría comportarse aún más; lo que importa es la esperanza de vida siempre que llegue a esa permanencia).

Los datos del coronavirus son como los ingredientes de una comida: se pueden combinar de diversas formas, siendo algunas recetas más sabrosas que otras y otras activamente dañinas. La forma correcta de pensar no implica datos brutos sino su disección a través de la disciplina académica de la estadística. Aquí se reconocen y calibran la incertidumbre y la aleatoriedad inherentes a los números, así como los problemas de muestreo, rezago, subregistro y, a veces, diferencias en los métodos de medición.

Puede favor pocas personas mejores para hacerlo que David Spiegelhalter, ex presidente de la Royal Statistical Society, y Anthony Masters, el “embajador estadístico” de la Sociedad. Los lectores de su columna Observer no se sorprenderán si en este texto ofrecen un represión claro y extremadamente descifrable de la pandemia, principalmente desde una perspectiva británica. Presentan números y gráficos acertadamente elegidos, respaldados por exhaustivas notas al pie y referencias, con una jerigonza técnica mínima (aunque hay más detalles disponibles utilizando un diccionario completo).

El texto está dividido en siete secciones, las primeras cuatro representan una secuencia que comienza con el virus en sí, a través del dictamen y los casos, a través de la empeoramiento de la enfermedad y termina con las muertes. Otras dos secciones examinan el papel de intervenciones tales como contención (estudiando su impacto en la enfermedad, pertenencias y vigor física y mental) y vacunas (por ejemplo, explicando la diferencia entre capacidad en ensayos y en el mundo vivo, frecuencia de género secundarios y justificando la organización británica basada en la permanencia y el espaciamiento de dosis). La parte final examina el papel esencia que juega el modelado matemático en nuestra respuesta al coronavirus y hace una serie de recomendaciones valiosas para el gobierno y los periodistas. para un procesamiento de datos más transparente y consultas de políticas basadas en números.

Los autores dan una descripción detallada y equilibrada de las complejidades involucradas en la medición del impacto del virus. Por ejemplo, al discutir las muertes, Spiegelhalter y Masters describen el problema de informar las muertes «de» y «con» Covid, comparan el peligro por permanencia y otros factores subyacentes, consideran el espinoso tema de cómo decidir los resultados en diferentes países según su datos y hacer comparaciones entre el impacto de Covid y otros eventos históricos.

Habría sido manejable para este tipo de novelística basada en números secarse y perder el contexto humano esencial. Maíz Spiegelhalter y Masters nunca presentan el Covid como una idea matemática, siempre como una enfermedad vivo con consecuencias muy personales. Entonces, en oficio de solo proporcionar datos sobre las admisiones hospitalarias, relacionan las cifras con los género humanos en los pacientes y sus familias, y el agotamiento de los trabajadores de la vigor, dejando en claro que «las estadísticas son suyas. Solo que estos sacrificios no se pueden traducir».

No rehuyen el hecho de que los jóvenes «se han sacrificado tanto estando ellos mismos en peligro bajo»

Asimismo, exploran datos sobre muertes por permanencia, ocupación, etnia y circunstancias médicas, mostrando cómo los números de los titulares ocultan el impacto individual mucho desigual del coronavirus. No rehuyen el hecho incómodo de que a través de bloqueos y otras restricciones, los jóvenes «se han sacrificado tanto siendo ellos mismos un peligro bajo».

Por supuesto, existe un problema con respecto al momento adecuado para informar un texto de este tipo en medio de una pandemia mundial. De hecho, el texto se finalizó al eclosión del brote del Delta en el Reino Unido, lo que significa que algunos desarrollos recientes no se están cubriendo y algunas de las cifras en sí pueden estar un poco desactualizadas. Sin retención, a medida que se enfurecen los argumentos sobre las vacunas, los bloqueos pasados ​​y la inmunidad colectiva, este texto representa una contribución extremadamente oportuna. No solo brinda un contexto apropiado para estas discusiones, sino que asimismo sugiere la forma correcta de pensar sobre eventos futuros. Si los periodistas, los políticos y el notorio lo tuvieran, entonces el debate estaría mucho mejor informado, con mucha más luz que calor.

Covid en cifras: Dar sentido a la pandemia con datos es una publicación de Penguin (£ 10.99). Para apoyar a Guardian y Observer, compre una copia en guardianbookshop.com. Pueden aplicarse cargos por expedición.