गणित और संख्याएँ भय को नियंत्रित करने में मदद क्यों नहीं कर सकती हैं?
गणितीय मॉडलिंग हाल के COVID-19 प्रकोप के पीछे देखने के लिए एक महान उपकरण है क्योंकि यह उन स्थितियों या देश को पूरी तरह से दूर कर सकता है जो भविष्य में अनुभव कर सकते हैं। यह निर्णय लेने वालों द्वारा अलग-अलग समय पर और कठिन परिस्थितियों में किए जाने वाले उपायों के बारे में निर्णय लेने में भी मदद करता है और चिकित्सा विशेषज्ञों के लिए वैक्सीन और उपचार विकसित करने की समय सीमा तय करने में भी मदद करता है। लेकिन क्या अंक तब भी धोखा दे सकते हैं जब उन्हें सबसे ज्यादा जरूरत होती है? क्या वे स्थितियों को अतिरंजित कर सकते हैं और समुदाय में भय का एक लहर भेज सकते हैं? यह लेख इस सवाल का विश्लेषण करता है कि जब किसी रोग के फैलने के पीछे गणित (COVID-19 विशेष रूप से) गलत पढ़ा जाता है तो क्या होता है।
सीओवीआईडी -19 पर बढ़ती जागरूकता के साथ, दुनिया भर के लोग स्वाभाविक रूप से जानना चाहेंगे कि यह नया वायरस कितना घातक हो सकता है और समाचार रिपोर्टिंग की बड़ी गति के साथ, आधिकारिक तौर पर कुछ भी कहना वैज्ञानिकों की एक बड़ी जिम्मेदारी बन जाती है। असली कारण यह है कि वे बीमारी से जुड़ी शब्दावली की बदलती परिभाषाओं की मुस्तैदी के कारण भी हैरान हैं। उदाहरण के लिए, कोई बीमारी कितनी घातक हो सकती है, इसके लिए तकनीकी शब्द है केस फेटलिटी रेट जो बीमारी (आई) के कारण संक्रमित लोगों की कुल संख्या से मृत (डी) लोगों की संख्या को विभाजित करके प्राप्त की जाती है। यह गणना करना पहले पल में एक साधारण काम लग सकता है लेकिन जब D और I की परिभाषाएँ रातोंरात बदल जाती हैं तो पूरा परिदृश्य बदल जाता है।
मृत लोगों की संख्या प्राप्त करना आसान लग सकता है लेकिन यह जटिल भी है। इस नई बीमारी के कारण मरने वाले लोगों में प्रमुख रूप से बुजुर्ग लोग शामिल हैं, जो कई अन्य बीमारियों के साथ-साथ मधुमेह और अन्य पुरानी बीमारियों से प्रभावित हैं। इस प्रकार, इस नई बीमारी के लिए उनकी मौत को दोष देना नैतिक और संख्यात्मक रूप से सही नहीं हो सकता है। अगला समस्याग्रस्त मामला संक्रमित लोगों की परिभाषा है। यह भविष्यवाणी करना और भी कठिन है। क्योंकि इसके लिए उन लोगों को भी शामिल करने की आवश्यकता होती है जो संक्रमित हैं लेकिन कोई लक्षण नहीं दिखाते हैं। विवाद की एक और हड्डी, संक्रमित व्यक्ति की परिभाषा है, जैसा कि दुनिया भर के अधिकारियों द्वारा वर्णित है। पिछले हफ्ते, चीनी अधिकारियों ने एक संक्रमित व्यक्ति की अपनी परिभाषा को संशोधित किया, जिसमें वह व्यक्ति भी शामिल है जिसने सकारात्मक परीक्षण नहीं किया है लेकिन लक्षण दिखा रहा है। संशोधित परिभाषा बदल गई है, जिस तरह से रोग अब तक माना जाता था। ऊंचाइयों तक पहुंचने के लिए रातोंरात संख्या बढ़ गई।
इस मोड़ पर, संख्यात्मक ऑप्टिकल भ्रम की अवधारणा तस्वीर में आती है और इससे समुदाय में भय की सुनामी आ सकती है। क्या यह बीमारी को अधिक घातक बनाता है? नहीं, यह भ्रामक और खतरनाक हो सकता है जब मीडिया तेज गति वाले प्रसारण चक्रों में दूरदर्शिता के बिना चल रहा हो। यह वह जगह है जहाँ तत्काल रिपोर्टिंग की सीमाएँ ध्यान में आती हैं। नवीनतम अपडेट के अनुसार COVID-19 की केस फेटलिटी रेट केवल 2.5% है, जो कि SARS के लिए 10%, MERS के लिए 35% और Ebola के लिए 25-90% की तुलना में न्यूनतम है। यह संख्या थोड़ी आरामदायक है लेकिन यह तब भी खतरनाक हो सकता है जब लोग बड़ी संख्या में संक्रमित हो जाएं।
प्रचलित अनिश्चितता के इस समय में करने के लिए आशावादी बात यह है कि हम वह कर सकते हैं जो हमें आश्वासन दिया जाता है: अपने हाथों को नियमित रूप से धोएं और सामाजिक दूरी को बढ़ावा दें। इन आश्वासनों की निश्चितता का विश्लेषण अगले लेख में किया जाएगा।
गणितीय मॉडलिंग हाल के COVID-19 प्रकोप के पीछे देखने के लिए एक महान उपकरण है क्योंकि यह उन स्थितियों या देश को पूरी तरह से दूर कर सकता है जो भविष्य में अनुभव कर सकते हैं। यह निर्णय लेने वालों द्वारा अलग-अलग समय पर और कठिन परिस्थितियों में किए जाने वाले उपायों के बारे में निर्णय लेने में भी मदद करता है और चिकित्सा विशेषज्ञों के लिए वैक्सीन और उपचार विकसित करने की समय सीमा तय करने में भी मदद करता है। लेकिन क्या अंक तब भी धोखा दे सकते हैं जब उन्हें सबसे ज्यादा जरूरत होती है? क्या वे स्थितियों को अतिरंजित कर सकते हैं और समुदाय में भय का एक लहर भेज सकते हैं? यह लेख इस सवाल का विश्लेषण करता है कि जब किसी रोग के फैलने के पीछे गणित (COVID-19 विशेष रूप से) गलत पढ़ा जाता है तो क्या होता है।
सीओवीआईडी -19 पर बढ़ती जागरूकता के साथ, दुनिया भर के लोग स्वाभाविक रूप से जानना चाहेंगे कि यह नया वायरस कितना घातक हो सकता है और समाचार रिपोर्टिंग की बड़ी गति के साथ, आधिकारिक तौर पर कुछ भी कहना वैज्ञानिकों की एक बड़ी जिम्मेदारी बन जाती है। असली कारण यह है कि वे बीमारी से जुड़ी शब्दावली की बदलती परिभाषाओं की मुस्तैदी के कारण भी हैरान हैं। उदाहरण के लिए, कोई बीमारी कितनी घातक हो सकती है, इसके लिए तकनीकी शब्द है केस फेटलिटी रेट जो बीमारी (आई) के कारण संक्रमित लोगों की कुल संख्या से मृत (डी) लोगों की संख्या को विभाजित करके प्राप्त की जाती है। यह गणना करना पहले पल में एक साधारण काम लग सकता है लेकिन जब D और I की परिभाषाएँ रातोंरात बदल जाती हैं तो पूरा परिदृश्य बदल जाता है।
मृत लोगों की संख्या प्राप्त करना आसान लग सकता है लेकिन यह जटिल भी है। इस नई बीमारी के कारण मरने वाले लोगों में प्रमुख रूप से बुजुर्ग लोग शामिल हैं, जो कई अन्य बीमारियों के साथ-साथ मधुमेह और अन्य पुरानी बीमारियों से प्रभावित हैं। इस प्रकार, इस नई बीमारी के लिए उनकी मौत को दोष देना नैतिक और संख्यात्मक रूप से सही नहीं हो सकता है। अगला समस्याग्रस्त मामला संक्रमित लोगों की परिभाषा है। यह भविष्यवाणी करना और भी कठिन है। क्योंकि इसके लिए उन लोगों को भी शामिल करने की आवश्यकता होती है जो संक्रमित हैं लेकिन कोई लक्षण नहीं दिखाते हैं। विवाद की एक और हड्डी, संक्रमित व्यक्ति की परिभाषा है, जैसा कि दुनिया भर के अधिकारियों द्वारा वर्णित है। पिछले हफ्ते, चीनी अधिकारियों ने एक संक्रमित व्यक्ति की अपनी परिभाषा को संशोधित किया, जिसमें वह व्यक्ति भी शामिल है जिसने सकारात्मक परीक्षण नहीं किया है लेकिन लक्षण दिखा रहा है। संशोधित परिभाषा बदल गई है, जिस तरह से रोग अब तक माना जाता था। ऊंचाइयों तक पहुंचने के लिए रातोंरात संख्या बढ़ गई।
इस मोड़ पर, संख्यात्मक ऑप्टिकल भ्रम की अवधारणा तस्वीर में आती है और इससे समुदाय में भय की सुनामी आ सकती है। क्या यह बीमारी को अधिक घातक बनाता है? नहीं, यह भ्रामक और खतरनाक हो सकता है जब मीडिया तेज गति वाले प्रसारण चक्रों में दूरदर्शिता के बिना चल रहा हो। यह वह जगह है जहाँ तत्काल रिपोर्टिंग की सीमाएँ ध्यान में आती हैं। नवीनतम अपडेट के अनुसार COVID-19 की केस फेटलिटी रेट केवल 2.5% है, जो कि SARS के लिए 10%, MERS के लिए 35% और Ebola के लिए 25-90% की तुलना में न्यूनतम है। यह संख्या थोड़ी आरामदायक है लेकिन यह तब भी खतरनाक हो सकता है जब लोग बड़ी संख्या में संक्रमित हो जाएं।
प्रचलित अनिश्चितता के इस समय में करने के लिए आशावादी बात यह है कि हम वह कर सकते हैं जो हमें आश्वासन दिया जाता है: अपने हाथों को नियमित रूप से धोएं और सामाजिक दूरी को बढ़ावा दें। इन आश्वासनों की निश्चितता का विश्लेषण अगले लेख में किया जाएगा।
