Wissenschaftliche Modellierung ist die Lenkung unsere Antwort auf coronavirus—aber was ist die wissenschaftliche Modellierung?

Da Sie veröffentlicht die Modellierung der COVID-19-Pandemie hinter Australiens soziale isolation Politik diese Woche, Premierminister Scott Morrison und Chief Medical Officer Brendan Murphy bewacht wurden.

Sie hebt die Grenzen wissenschaftlicher Modelle, und wie Sie könnte leicht falsch interpretiert werden.

Das ist nicht verwunderlich. Viele Menschen nicht ein klares Verständnis von dem, was wissenschaftliche Modelle sind und was wir können und können nicht von Ihnen erwarten.

Wissenschaftliche Modelle können leistungsfähige Hilfsmittel für das Verständnis komplexer Phänomene, wie Pandemien, aber Sie können uns nicht alles erzählt.

Was ist ein wissenschaftliches Modell?

Wissenschaftliche Modelle sind Repräsentationen von teilen der realen Welt. Sie reichen von small-scale-physikalische Modelle von realen Systemen, wie die berühmte San Francisco Bay-Modell—eine Miniatur-version von der Bucht verwendet, um zu untersuchen, Wasser-Strömung—um die Art der mathematischen Modelle zu verstehen, die Ausbreitung von COVID-19.

Modelle können verwendet werden, um indirekt erkunden Sie die Natur der realen Welt. Sie können uns helfen zu verstehen, die Besonderheiten der Systeme der realen Welt wichtig sind, wie diese Eigenschaften interagieren, wie Sie wahrscheinlich in der Zukunft ändern, und wie können wir verändern, diese Systeme zu erreichen, einige Ziel.

Warum sind die Modelle so wertvoll?

Wissenschaftliche Modelle untersuchen wir Eigenschaften der realen Welt, die können wir nicht direkt untersuchen. Im Fall von COVID-19, wir können nicht für direkte Experimente an, welcher Anteil der Bevölkerung Australiens muss sich engagieren und soziale Distanz zu „glätten der Kurve“. Auch wenn wir uns entwickeln könnten, gute Experimente, es dauert Tage oder Wochen für Menschen, die krank werden und übertragen COVID-19, so dass jede experimentelle Ergebnisse würden zu spät kommt, um nützlich zu sein.

Die Modelle sind von unschätzbarem Wert in Situationen wie der COVID-19-Pandemie, wo die Zeit drängt und wir sind daran interessiert, Effekte auf einer großen Skala.

Was sind die Grenzen wissenschaftlicher Modelle?

Ein Modell der nutzen hängt davon ab, wie genau stellt die Reale Welt. Um eine genaue Modell, müssen Sie gute Daten.

Das ist ein Grund, warum die Modelle der Ausbreitung von COVID-19, dass die Verwendung von Daten aus den dicht besiedelten teilen Europas sind unwahrscheinlich, bieten wertvolle Einblicke in die situation in einem Vorort von Sydney. Daten aus einer situation kann nicht für die anderen.

Dies ist eine große Herausforderung für die COVID-19-Pandemie, vor allem in Australien. Das fehlen von umfangreichen lokalen Daten hat die linke die Politik sich auf Modelle basiert auf einer Kombination von übersee-Daten, Allgemeine Theorie und pre-bestehenden Modellierung von influenza-Pandemien.

Weil dieses, die Modelle sind nicht entworfen, um verwendet werden, um Vorhersagen über das, was passieren wird.

Zum Beispiel, Imperial College London, ist die Herstellung relativ detaillierte Modellierung, die verwendet werden können, um genaue Vorhersagen über bestimmte Fälle, in den Vereinigten Staaten und das Vereinigte Königreich. Aber solche Modelle erfordern detaillierte Daten.

Die Australische modeling, erzeugt durch das Doherty Institute betrachten die Auswirkungen von Interventionen auf die Ausbreitung von COVID-19 ist einfacher und allgemeiner. Diese Modelle bieten wertvolle großflächige Einblicke, aber weit weniger lokale Präzision.

Solche Modelle haben sich als besonders nützlich in den frühen Pandemie, wenn die lokalisierten Informationen ist knapp. So bauen wir ein detaillierteres Bild der australischen Umstände, Modellierung werden immer spezieller und präziser, und diese Allgemeinen Modelle werden weniger wichtig.

Eine Herausforderung für die Modellierung in einer realen Welt Kontext, wie COVID-19 ist, dass unsere Modelle können nicht get it right every time. Dies ist zum Teil, weil wir nicht genug feinkörnige Informationen über die Reale situation.

Es ist auch, da die einzelnen Aktionen und die schiere Pech, die kurzfristig machen kann großen Unterschied in der langfristig. Eine einzige Person, die nicht zu isolieren oder unter Quarantäne zu stellen, sich selbst produzieren können, eine sehr große welligkeit der downstream-Effekte. Wir haben gesehen, dass dieses im Fall von Südkorea bei 31 Patienten, die ausgelöst, eine riesige cluster von Infektionen in Ihrer Kirche.

Was bedeutet dies alles?

Trotz der Unsicherheit, die in der COVID-19-Pandemie, sollten wir optimistisch in die Wissenschaft. Die Allgemeinen Prinzipien, die hinter den Modellen, die wir aufbauen, unsere öffentlichen Politik sind das Ergebnis jahrzehntelanger Tests und Forschung, und lernen wir mehr und mehr spezifische Informationen über COVID-19, jeden Tag.

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