एक इंजीनियर की मानसिकता के साथ हमारी महामारी की समस्याओं की फिर से कल्पना करना

पिछले 20 महीनों ने हर कुत्ते को एक शौकिया महामारी विज्ञानी और सांख्यिकीविद् में बदल दिया। इस बीच, प्रामाणिक महामारी विज्ञानियों और सांख्यिकीविदों के एक समूह का मानना ​​​​था कि एक इंजीनियर की मानसिकता को अपनाकर महामारी की समस्याओं को अधिक प्रभावी ढंग से हल किया जा सकता है: अर्थात, चीजों को काम करने के लिए एक पुनरावृत्त, अनुकूली रणनीति के साथ व्यावहारिक समस्या-समाधान पर ध्यान केंद्रित करना।

हाल के एक निबंध में, “एक महामारी के दौरान अनिश्चितता के लिए लेखांकन, “शोधकर्ता सार्वजनिक स्वास्थ्य आपातकाल के दौरान अपनी भूमिकाओं पर और अगले संकट के लिए बेहतर तरीके से तैयार होने के तरीके पर प्रतिबिंबित करते हैं। उत्तर, वे लिखते हैं, एक इंजीनियरिंग परिप्रेक्ष्य के साथ और “शुद्ध विज्ञान” परिप्रेक्ष्य के कम के साथ महामारी विज्ञान को फिर से परिभाषित करने में झूठ हो सकता है।

महामारी विज्ञान अनुसंधान सार्वजनिक स्वास्थ्य नीति और इसकी रोकथाम और सुरक्षा के लिए निहित रूप से लागू जनादेश को सूचित करता है। लेकिन शुद्ध शोध परिणामों और व्यावहारिक समाधानों के बीच सही संतुलन महामारी के दौरान खतरनाक रूप से मायावी साबित हुआ।

हमें व्यावहारिक निर्णय लेने हैं, तो अनिश्चितता वास्तव में कितनी मायने रखती है?

सेठ गुइकेमा

“मैंने हमेशा कल्पना की थी कि इस तरह की आपात स्थिति में, महामारी विज्ञानी उपयोगी लोग होंगे,” निबंध के एक सह-लेखक जॉन ज़ेल्नर कहते हैं। “लेकिन हमारी भूमिका महामारी की शुरुआत में मेरी अपेक्षा से अधिक जटिल और अधिक खराब परिभाषित रही है।” मिशिगन विश्वविद्यालय में एक संक्रामक रोग मॉडलर और सामाजिक महामारी विज्ञानी, ज़ेलनर ने शोध पत्रों का एक “पागल प्रसार” देखा, “बहुत कम लोगों ने इस बारे में बहुत कम सोचा था कि सकारात्मक प्रभाव होने के संदर्भ में इसका वास्तव में क्या मतलब है।”

“कई छूटे हुए अवसर थे,” ज़ेलनर कहते हैं – महामारी विज्ञानियों द्वारा प्रस्तावित विचारों और उपकरणों और दुनिया की मदद करने के लिए उनके बीच लिंक गायब होने के कारण।

निश्चितता का त्याग

कोलंबिया विश्वविद्यालय के एक सांख्यिकीविद् और राजनीतिक वैज्ञानिक कोउथोर एंड्रयू गेलमैन ने निबंध के परिचय में “बड़ी तस्वीर” निर्धारित की। उन्होंने शौकिया महामारी विज्ञानियों के महामारी के प्रकोप की तुलना उस तरह से की, जिस तरह से युद्ध हर नागरिक को एक शौकिया भूगोलवेत्ता और रणनीतिज्ञ बनाता है: “रंगीन पिन वाले नक्शों के बजाय, हमारे पास एक्सपोज़र और डेथ काउंट के चार्ट हैं; सड़क पर लोग संक्रमण की मृत्यु दर और झुंड प्रतिरक्षा के बारे में बहस करते हैं जिस तरह से उन्होंने अतीत में युद्ध की रणनीतियों और गठबंधनों पर बहस की होगी। ”

और सभी डेटा और सार्वजनिक प्रवचन के साथ—क्या मास्क अभी भी आवश्यक हैं? टीका सुरक्षा कब तक चलेगी?—अनिश्चितता की बाढ़ आ गई।

यह समझने की कोशिश में कि क्या हुआ और क्या गलत हुआ, शोधकर्ताओं (जिन्होंने वाशिंगटन विश्वविद्यालय में रूथ एट्ज़ियोनी और बर्न विश्वविद्यालय में जूलियन रियो को भी शामिल किया) ने कुछ पुनर्मूल्यांकन किया। उन्होंने चुनौतियों से निपटने के लिए उपयोग किए जाने वाले उपकरणों की जांच की, जैसे कि एक व्यक्ति से दूसरे व्यक्ति में संचरण की दर का अनुमान लगाना और किसी भी समय आबादी में फैलने वाले मामलों की संख्या। उन्होंने डेटा संग्रह (डेटा की गुणवत्ता और इसकी व्याख्या यकीनन महामारी की सबसे बड़ी चुनौती थी) से लेकर सांख्यिकीय विश्लेषण के साथ-साथ संचार, निर्णय लेने और विश्वास के मॉडल डिजाइन तक सब कुछ का आकलन किया। “हर कदम पर अनिश्चितता मौजूद है,” उन्होंने लिखा।

और फिर भी, गेलमैन कहते हैं, विश्लेषण अभी भी “उन शुरुआती महीनों के दौरान मेरे द्वारा किए गए भ्रम के बारे में पर्याप्त रूप से व्यक्त नहीं करता है।”

सभी अनिश्चितताओं के खिलाफ एक रणनीति सांख्यिकी है। जेलमैन आँकड़ों को “गणितीय इंजीनियरिंग” के रूप में सोचते हैं – वे तरीके और उपकरण जो माप के बारे में उतने ही हैं जितना कि खोज। सांख्यिकीय विज्ञान भिन्नता और अनिश्चितता पर प्रकाश डालते हुए दुनिया में क्या हो रहा है, इसे रोशन करने का प्रयास करता है। जब नया साक्ष्य आता है, तो उसे एक पुनरावृत्ति प्रक्रिया उत्पन्न करनी चाहिए जो धीरे-धीरे पिछले ज्ञान को परिष्कृत करती है और निश्चितता को बढ़ाती है।

अच्छा विज्ञान विनम्र होता है और अनिश्चितता की स्थिति में खुद को परिष्कृत करने में सक्षम होता है।

मार्क लिप्सिच

स्टैनफोर्ड के एक सांख्यिकीविद् सुसान होम्स, जो इस शोध में शामिल नहीं थे, इंजीनियरिंग मानसिकता के साथ समानताएं भी देखते हैं। “एक इंजीनियर हमेशा अपनी तस्वीर अपडेट कर रहा है,” वह कहती है- नए डेटा और टूल उपलब्ध होने के साथ-साथ संशोधन करना। किसी समस्या से निपटने में, एक इंजीनियर पहले क्रम का सन्निकटन (धुंधला) प्रदान करता है, फिर दूसरे क्रम का सन्निकटन (अधिक केंद्रित), और इसी तरह।

गेलमैन, हालांकि, है पहले चेतावनी दी थी कि सांख्यिकीय विज्ञान को “अनिश्चितता को दूर करने” के लिए एक मशीन के रूप में तैनात किया जा सकता है – जानबूझकर या नहीं, भद्दे (अनिश्चित) डेटा को एक साथ रोल किया जाता है और आश्वस्त (निश्चित) प्रतीत होता है। अनिश्चितताओं के खिलाफ बनाए गए आंकड़े “अक्सर एक तरह की कीमिया के रूप में बेचे जाते हैं जो इन अनिश्चितताओं को निश्चितता में बदल देंगे।”

हमने इसे महामारी के दौरान देखा। उथल-पुथल और अज्ञात में डूबते हुए, महामारी विज्ञानियों और सांख्यिकीविदों-शौकिया और विशेषज्ञ समान रूप से – बचाए रहने की कोशिश में कुछ ठोस के लिए समझ गए। लेकिन जैसा कि गेलमैन बताते हैं, एक महामारी के दौरान निश्चितता की चाहत अनुचित और अवास्तविक है। “समयपूर्व निश्चितता महामारी में निर्णयों की चुनौती का हिस्सा रही है,” वे कहते हैं। “अनिश्चितता और निश्चितता के बीच इस छलांग ने बहुत सारी समस्याएं पैदा की हैं।”

निश्चितता की इच्छा को छोड़ना मुक्तिदायक हो सकता है, वे कहते हैं। और यह, कुछ हद तक, वह जगह है जहाँ इंजीनियरिंग का दृष्टिकोण आता है।

एक छेड़छाड़ मानसिकता

मिशिगन विश्वविद्यालय में सेंटर फॉर रिस्क एनालिसिस एंड इनफॉर्मेड डिसीजन इंजीनियरिंग के सह-निदेशक सेठ गुइकेमा के लिए (और अन्य परियोजनाओं पर ज़ेलनर के सहयोगी), इंजीनियरिंग दृष्टिकोण का एक प्रमुख पहलू अनिश्चितता में गोता लगाना, गड़बड़ी का विश्लेषण करना है, और फिर एक कदम पीछे हटते हुए, इस परिप्रेक्ष्य के साथ, “हमें व्यावहारिक निर्णय लेने हैं, तो अनिश्चितता वास्तव में कितनी मायने रखती है?” क्योंकि अगर बहुत अनिश्चितता है – और अगर अनिश्चितता बदलती है कि इष्टतम निर्णय क्या हैं, या यहां तक ​​​​कि अच्छे निर्णय क्या हैं – तो यह जानना महत्वपूर्ण है, गुइकेमा कहते हैं। “लेकिन अगर यह वास्तव में मेरे सर्वोत्तम निर्णयों को प्रभावित नहीं करता है, तो यह कम महत्वपूर्ण है।”

उदाहरण के लिए, आबादी भर में बढ़ते SARS-CoV-2 टीकाकरण कवरेज एक ऐसा परिदृश्य है जिसमें भले ही इस बात को लेकर कुछ अनिश्चितता हो कि टीकाकरण कितने मामलों या मौतों को रोकेगा, तथ्य यह है कि इसके दोनों में कमी होने की संभावना है, कुछ प्रतिकूल के साथ प्रभाव, यह तय करने के लिए पर्याप्त प्रेरणा है कि बड़े पैमाने पर टीकाकरण कार्यक्रम एक अच्छा विचार है।

एक इंजीनियर हमेशा अपनी तस्वीर अपडेट करता रहता है।

सुसान होम्स

होम्स बताते हैं कि इंजीनियर भी समस्याओं को महत्वपूर्ण टुकड़ों में तोड़ने, ध्यान से चयनित उपकरणों को लागू करने और बाधाओं के तहत समाधान के लिए अनुकूलन करने में बहुत अच्छे हैं। एक पुल का निर्माण करने वाले इंजीनियरों की एक टीम के साथ, सीमेंट में एक विशेषज्ञ और स्टील में एक विशेषज्ञ, एक पवन इंजीनियर और एक संरचनात्मक इंजीनियर है। “सभी अलग-अलग विशिष्टताएं एक साथ काम करती हैं,” वह कहती हैं।

ज़ेलनर के लिए, एक इंजीनियरिंग अनुशासन के रूप में महामारी विज्ञान की धारणा कुछ ऐसी है जिसे उन्होंने अपने पिता, एक मैकेनिकल इंजीनियर से लिया, जिन्होंने स्वास्थ्य देखभाल सुविधाओं को डिजाइन करने वाली अपनी कंपनी शुरू की। निर्माण और चीजों को ठीक करने से भरे बचपन पर चित्रण करते हुए, उनकी इंजीनियरिंग मानसिकता में एक चलती लक्ष्य के जवाब में, उदाहरण के लिए, एक ट्रांसमिशन मॉडल को परिष्कृत करना शामिल है।

“अक्सर इन समस्याओं के लिए पुनरावृत्त समाधान की आवश्यकता होती है, जहां आप क्या काम करते हैं या नहीं के जवाब में परिवर्तन कर रहे हैं,” वे कहते हैं। “आप जो भी कर रहे हैं उसे अपडेट करना जारी रखते हैं क्योंकि अधिक डेटा आता है और आप अपने दृष्टिकोण की सफलताओं और विफलताओं को देखते हैं। मेरे लिए, यह बहुत अलग है – और जटिल, गैर-स्थिर समस्याओं के लिए बेहतर है जो सार्वजनिक स्वास्थ्य को परिभाषित करते हैं – जिस तरह की स्थिर एक-और-किए गए छवि की तुलना में बहुत से लोगों के पास अकादमिक विज्ञान है, जहां आपके पास एक बड़ा विचार है, इसका परीक्षण करें, और आपका परिणाम हमेशा के लिए एम्बर में संरक्षित है।”

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