Jak czytać statystyki epidemiczne?

Codziennie trafia do nas liczba nowych przypadków zakażeń, przypadków aktywnych, zrealizowanych testów, ozdrowieńców, osób w kwarantannie, czy w izolacji. Jesteśmy bombardowani ogromną liczbą danych, które mają nam powiedzieć więcej o aktualnym rozwoju epidemii koronawirusa. Tylko jak interpretować te informacje?

Aby kolejne tweety Ministerstwa Zdrowia nie były dla nas jedynie suchym zestawem liczb, które przez swoją wielkość mogą budzić niepokój, musimy nauczyć się czytać je w kontekście. To odróżnia bowiem informacje od wiedzy – przekonuje matematyk z Uniwersytetu Łódzkiego dr hab. Marek Majewski.

Takie dane od początku epidemii w Polsce gromadzi Michał Rogalski. 19-latek, który mieszka w Łodzi, najpierw śledził przypadki we Włoszech czy Wietnamie, a gdy pierwsze pojawiły się w Polsce, zaczął tworzyć bazę danych o zakażeniach koronawirusem w kraju. Początkowo – dla własnych potrzeb, żeby móc ocenić sytuację. Z czasem, żeby wiedzę z informacji mogli wyciągnąć też inni. -Współpracują ze mną wolontariusze, ale wokół tych arkuszy wytworzyła się ogromna społeczność. Bo to nie są tylko osoby, które bezpośrednio ze mną współpracują przy wpisywaniu danych, ale to jest też tysiące osób, które dają mi jakieś tam sugestie, poprawiają błędy, dyskutują między sobą i tłumaczą sobie różne kwestie. Zbieramy informacje z bardzo wielu źródeł. Wszystkie są oficjalne – zaczynając od źródeł jak ministerstwo zdrowia do sanepidówwojewódzkich i powiatowych, urzędówwojewódzkich, stron internetowych. Czasami musimy wyciągać dane drogą dostępu do informacji publicznej. Z tych bardzo rozproszonych źródeł wiedzy, dane trafiają do jednego miejsca – mówi Michał Rogalski.

Baza Michała Rogalskiego

Z uzupełnianej przez Michała i wolontariuszy bazy danych korzystają nie tylko użytkownicy twittera, ale też dziennikarze czy naukowcy. Zbiór jest bowiem jednym z elementów wykorzystywanych przez zespół opracowujący model rozwoju epidemii Sars Cov 2 w Polsce, który działa na Uniwersytecie Warszawskim. – Symulacja opracowywana przez matematyków korzysta też z naukowych informacji o czasie trwania choroby, hospitalizacji czy zachorowalności w poszczególnych grupach wiekowych. I jak do tej pory dość celnie oddaje rzeczywistość – tłumaczy członek zespołu, Rafał Bartczuk.