[column] Covid-19 modellen
Geplaatst: ma 01 mar 2021, 21:11
Het is vandaag 17 februari 2021. In de wereld zijn volgens het gerenommeerde Coronavirus Resource Center van Johns Hopkins University & Medicine tot op heden ongeveer 110 miljoen mensen met Covid-10 besmet of besmet geweest waarvan er 2,4 miljoen zijn overleden. In Nederland zijn zo’n een miljoen mensen besmet (geweest) en zijn er ruim 15.000 overleden. Politici en bestuurders over de wereld proberen greep op deze afschuwelijke pandemie te krijgen via gedragsverandering (mondkapjes, afstand bewaren en handen wassen), testen, contactpatronen ontrafelen, winkels, horeca en theater sluiten, reizen beperken, avondklok instellen en niet in de laatste plaats, vaccineren. Bij al deze beleidsbeslissingen leunen bestuurders zwaar op de adviezen van de deskundigen zoals in Nederland het Outbreak Management Team (OMT), dat zich op zijn beurt de adviezen baseert op de projecties van wiskundige modellen. En daarover is voortdurend een hoop gekrakeel.
Hoe komt dat toch? De belangrijkste reden is dat de meeste mensen geen flauw benul hebben hoe die modellen werken en wat de beperkingen zijn, waardoor zij er onrealistische verwachtingen van hebben. Om maar met de deur in huis te vallen, de uitkomsten van berekeningen met modellen zijn geen voorspellingen, maar projecties op basis van een groot aantal aannames met soms grote onzekerheden. Ieder model beschrijft een deel van de werkelijkheid met een bepaald doel. De ene keer is dat gemakkelijker dan de andere keer. De wiskundige vergelijkingen van het aerodynamische model van een vliegtuig zijn zo nauwkeurig dat die samen met een continue stroom van actuele gegevens uit de omgeving (positie, snelheid, versnelling, enz.) worden gebruikt om een vliegtuig probleemloos geheel automatisch te laten landen. Dat komt omdat een vliegtuig een door mensen gemaakt object is waarvan het gedrag van tevoren is vastgesteld en derhalve tot in detail bekend is.
Hoe anders is het met een virus dat in menselijke lichamen over de aardbol raast. In de eerste plaats is er nog steeds veel onbekend over de manier waarop al de varianten van het virus zich gedragen en in de tweede plaats is de verspreiding van het virus volledig afhankelijk van het gedrag van mensen. De verspreiding van het virus is onder andere afhankelijk van geografie, demografie, meteorologie en cultuur. Ga er maar aanstaan. Omdat het virus onvoorspelbaar muteert en mensen zich voor een deel irrationeel gedragen, is het praktisch onmogelijk een goede schatting te maken van de variabelen van het model. Het gegoochel met het onderhand beruchte reproductiegetal R, het aantal mensen dat door één patiënt wordt besmet, is daarvan het onvermijdelijke resultaat. Het leidt ook weleens tot de ongewenste gedachte dat beleidsmakers de uitkomsten van modelberekeningen willen of zelfs kunnen beïnvloeden door wetenschappers onder druk te zetten onder het motto van “Wij vragen, jullie draaien.”
Daar komt nog bij dat de betrouwbaarheid van de uitkomsten van de berekeningen met een model niet alleen wordt bepaald door de nauwkeurigheid van de variabelen, maar in nog sterkere mate door de kwaliteit van de gegevens waarmee het model wordt gevoed. Dat is bij Covid-19 een serieus probleem omdat er grote onzekerheden zijn over de werkelijke situatie zoals de besmettingsgraad als gevolg van de asymptomatische en presymptomatische verschijnselen bij besmette personen. Je zou kunnen stellen dat het apparaat te veel knoppen heeft en dat het onduidelijk is in welke stand zij moeten staan.
Ondanks dat wetenschappers ontzettend hun best doen duidelijk te maken dat de modellen hun beperkingen hebben en dat de projecties intrinsiek grote onzekerheden hebben, is dat voor mensen moeilijk te accepteren. Zeker voor politici die naarstig op zoek zijn naar goede, op feiten lijkende argumenten ter onderbouwing van de te nemen beslissingen. Maar ook media maken zich vaak schuldig aan het ten onrechte suggereren dat de modellen voorspellingen afleveren. Als dan blijkt dat de werkelijkheid niet overeenkomt met een projectie wordt er al snel geroepen of geschreven dat het model niet deugt, dat de onderzoeker niet deugt, dat de adviseur niet deugt, dat de politicus niet deugt en dat de maatregel niet deugt.
De vraag is natuurlijk of die modellen wel zin hebben als hun voorspellende waarde zo wordt ingeperkt door het wispelturige gedrag van virus en mensen en de kwaliteit van de invoergegevens. Dat valt gelukkig erg mee. De basis van de modellen wordt gevormd door bekende onderliggende patronen waarop virussen zich verspreiden. Bovendien is in de huidige snelkookpan in korte tijd ontzettend veel bijgeleerd. In het afgelopen jaar is op dit vakgebied meer kennis gegenereerd dan in de tien jaar ervoor. De wetenschappers leven in een levend laboratorium. Een ongevraagde luxe.
Het grootste probleem blijft de onvoorspelbaarheid van het gedrag van mensen. Zo ging het bij de universiteit van Illinois helemaal mis, toen men op basis van de uitkomsten van een model had besloten de campus voor de 30.000 studenten weer te openen. Binnen mum van tijd explodeerde het aantal besmettingen en zag men zich genoodzaakt de boel weer dicht te gooien. Toen men de modelmakers op het matje riep en vroeg waarom de ‘voorspellingen’ niet waren uitgekomen, bleek dat zij hadden aangenomen dat slechts een klein deel van de studenten zich niet aan de regels van social distancing zouden houden. Maar dat percentage bleek in de praktijk veel hoger te liggen. “Wij hadden niet voorzien dat zij zich niet aan de wet zouden houden,” zei de onderzoeker. Sommige studenten gingen gewoon door met feesten, ook als zij positief waren getest en aan hen was gezegd dat zij in quarantaine moesten. Vooral bij modellen van virusverspreiding zijn aannames over bijvoorbeeld het aantal contacten bijzonder kritisch omdat de verspreiding exponentieel verloopt. De uitkomsten van de berekeningen met deze modellen zijn daarom extreem gevoelig voor de waarde van bepaalde variabelen en voor een onjuiste startsituatie. Ook bij goede modellen is het helaas nog steeds garbage in, garbage out.
Met de ongemakkelijke zekerheid dat deze pandemie niet de laatste zal zijn, komen wetenschappers de laatste tijd met voorstellen om deze problematiek grondig aan te pakken zodat er in de toekomst adequater kan worden gereageerd op basis van betere projecties. Langzaam maar zeker begint er wereldwijd enige systematiek te ontstaan in het verzamelen en delen van informatie, waardoor patronen eerder en beter kunnen worden herkend en in de modellen verwerkt. Uiteindelijk valt of staat alles bij gestandaardiseerde wereldwijde waarnemingen en rapportages. Men maakt vaak de vergelijking met weersvoorspelling. Ondanks dat de wiskundige modellen die het gedrag van de atmosfeer beschrijven uiterst complex zijn, slagen meteorologen er over het algemeen redelijk in het weer voor de komende dagen of zelfs week te voorspellen. Dat komt uiteraard door de sterk toegenomen rekenkracht van computers, maar vooral door de beschikbaarheid van een enorme hoeveelheid actuele data die over de hele wereld door weerstations, ballonnen en met name satellieten wordt verzameld en gedeeld.
In een tijd waarin nepnieuws, desinformatie en complottheorieën soms de toon lijken te zetten, is het goed te beseffen dat het erg goedkoop is ‘de modellen’ de schuld te geven van het soms zwalkend ogende beleid van de overheid. De wetenschappelijke wereld schuifelt, noodgedwongen met vallen en opstaan, langzaam omhoog langs een steile leercurve. In dat proces is het model slechts middel en geen doel. Een middel dat ondanks zijn beperkingen, grote waarde heeft in de bestrijding van de huidige en de komende pandemieën.
Hoe komt dat toch? De belangrijkste reden is dat de meeste mensen geen flauw benul hebben hoe die modellen werken en wat de beperkingen zijn, waardoor zij er onrealistische verwachtingen van hebben. Om maar met de deur in huis te vallen, de uitkomsten van berekeningen met modellen zijn geen voorspellingen, maar projecties op basis van een groot aantal aannames met soms grote onzekerheden. Ieder model beschrijft een deel van de werkelijkheid met een bepaald doel. De ene keer is dat gemakkelijker dan de andere keer. De wiskundige vergelijkingen van het aerodynamische model van een vliegtuig zijn zo nauwkeurig dat die samen met een continue stroom van actuele gegevens uit de omgeving (positie, snelheid, versnelling, enz.) worden gebruikt om een vliegtuig probleemloos geheel automatisch te laten landen. Dat komt omdat een vliegtuig een door mensen gemaakt object is waarvan het gedrag van tevoren is vastgesteld en derhalve tot in detail bekend is.
Hoe anders is het met een virus dat in menselijke lichamen over de aardbol raast. In de eerste plaats is er nog steeds veel onbekend over de manier waarop al de varianten van het virus zich gedragen en in de tweede plaats is de verspreiding van het virus volledig afhankelijk van het gedrag van mensen. De verspreiding van het virus is onder andere afhankelijk van geografie, demografie, meteorologie en cultuur. Ga er maar aanstaan. Omdat het virus onvoorspelbaar muteert en mensen zich voor een deel irrationeel gedragen, is het praktisch onmogelijk een goede schatting te maken van de variabelen van het model. Het gegoochel met het onderhand beruchte reproductiegetal R, het aantal mensen dat door één patiënt wordt besmet, is daarvan het onvermijdelijke resultaat. Het leidt ook weleens tot de ongewenste gedachte dat beleidsmakers de uitkomsten van modelberekeningen willen of zelfs kunnen beïnvloeden door wetenschappers onder druk te zetten onder het motto van “Wij vragen, jullie draaien.”
Daar komt nog bij dat de betrouwbaarheid van de uitkomsten van de berekeningen met een model niet alleen wordt bepaald door de nauwkeurigheid van de variabelen, maar in nog sterkere mate door de kwaliteit van de gegevens waarmee het model wordt gevoed. Dat is bij Covid-19 een serieus probleem omdat er grote onzekerheden zijn over de werkelijke situatie zoals de besmettingsgraad als gevolg van de asymptomatische en presymptomatische verschijnselen bij besmette personen. Je zou kunnen stellen dat het apparaat te veel knoppen heeft en dat het onduidelijk is in welke stand zij moeten staan.
Ondanks dat wetenschappers ontzettend hun best doen duidelijk te maken dat de modellen hun beperkingen hebben en dat de projecties intrinsiek grote onzekerheden hebben, is dat voor mensen moeilijk te accepteren. Zeker voor politici die naarstig op zoek zijn naar goede, op feiten lijkende argumenten ter onderbouwing van de te nemen beslissingen. Maar ook media maken zich vaak schuldig aan het ten onrechte suggereren dat de modellen voorspellingen afleveren. Als dan blijkt dat de werkelijkheid niet overeenkomt met een projectie wordt er al snel geroepen of geschreven dat het model niet deugt, dat de onderzoeker niet deugt, dat de adviseur niet deugt, dat de politicus niet deugt en dat de maatregel niet deugt.
De vraag is natuurlijk of die modellen wel zin hebben als hun voorspellende waarde zo wordt ingeperkt door het wispelturige gedrag van virus en mensen en de kwaliteit van de invoergegevens. Dat valt gelukkig erg mee. De basis van de modellen wordt gevormd door bekende onderliggende patronen waarop virussen zich verspreiden. Bovendien is in de huidige snelkookpan in korte tijd ontzettend veel bijgeleerd. In het afgelopen jaar is op dit vakgebied meer kennis gegenereerd dan in de tien jaar ervoor. De wetenschappers leven in een levend laboratorium. Een ongevraagde luxe.
Het grootste probleem blijft de onvoorspelbaarheid van het gedrag van mensen. Zo ging het bij de universiteit van Illinois helemaal mis, toen men op basis van de uitkomsten van een model had besloten de campus voor de 30.000 studenten weer te openen. Binnen mum van tijd explodeerde het aantal besmettingen en zag men zich genoodzaakt de boel weer dicht te gooien. Toen men de modelmakers op het matje riep en vroeg waarom de ‘voorspellingen’ niet waren uitgekomen, bleek dat zij hadden aangenomen dat slechts een klein deel van de studenten zich niet aan de regels van social distancing zouden houden. Maar dat percentage bleek in de praktijk veel hoger te liggen. “Wij hadden niet voorzien dat zij zich niet aan de wet zouden houden,” zei de onderzoeker. Sommige studenten gingen gewoon door met feesten, ook als zij positief waren getest en aan hen was gezegd dat zij in quarantaine moesten. Vooral bij modellen van virusverspreiding zijn aannames over bijvoorbeeld het aantal contacten bijzonder kritisch omdat de verspreiding exponentieel verloopt. De uitkomsten van de berekeningen met deze modellen zijn daarom extreem gevoelig voor de waarde van bepaalde variabelen en voor een onjuiste startsituatie. Ook bij goede modellen is het helaas nog steeds garbage in, garbage out.
Met de ongemakkelijke zekerheid dat deze pandemie niet de laatste zal zijn, komen wetenschappers de laatste tijd met voorstellen om deze problematiek grondig aan te pakken zodat er in de toekomst adequater kan worden gereageerd op basis van betere projecties. Langzaam maar zeker begint er wereldwijd enige systematiek te ontstaan in het verzamelen en delen van informatie, waardoor patronen eerder en beter kunnen worden herkend en in de modellen verwerkt. Uiteindelijk valt of staat alles bij gestandaardiseerde wereldwijde waarnemingen en rapportages. Men maakt vaak de vergelijking met weersvoorspelling. Ondanks dat de wiskundige modellen die het gedrag van de atmosfeer beschrijven uiterst complex zijn, slagen meteorologen er over het algemeen redelijk in het weer voor de komende dagen of zelfs week te voorspellen. Dat komt uiteraard door de sterk toegenomen rekenkracht van computers, maar vooral door de beschikbaarheid van een enorme hoeveelheid actuele data die over de hele wereld door weerstations, ballonnen en met name satellieten wordt verzameld en gedeeld.
In een tijd waarin nepnieuws, desinformatie en complottheorieën soms de toon lijken te zetten, is het goed te beseffen dat het erg goedkoop is ‘de modellen’ de schuld te geven van het soms zwalkend ogende beleid van de overheid. De wetenschappelijke wereld schuifelt, noodgedwongen met vallen en opstaan, langzaam omhoog langs een steile leercurve. In dat proces is het model slechts middel en geen doel. Een middel dat ondanks zijn beperkingen, grote waarde heeft in de bestrijding van de huidige en de komende pandemieën.