新型コロナウイルス感染拡大でカーペットバッガーに騙されないで

2020年4月5日午後12時

コロナウイルス関連の資格主義が蔓延し、危険です。誰が正真正銘の人物で誰が日和見主義者なのかを見極めることで、命を救うことができます。

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先週、FiveThirtyEightのネイト・シルバー氏は、320万人のTwitterフォロワーに向けて、新型コロナウイルス感染症に関する最新プロジェクトを予告した。「実際の感染者数と、検査の実施方法や実施回数に関するさまざまな仮定に基づいて、検出された症例数をモデル化できるものに取り組んでいます。」

ツイッターで疫学分析を試みた彼の試みは、主に学者から批判を受けたものの、呆れたように呆れるほどのものではなかった。皮肉なツイートではあったものの（シルバー氏は世論調査データの誤った解釈の稚拙さを指摘することで名声を築いてきた）、彼の試みは無害で探究的なものであり、専門家を自称する意図は全くなかった。

シルバー氏がこのテーマにおける部外者としての自分の立場を理解しているように見えるのは、何千人もの人々が自身のブランド、資格、業界、そして研究対象を一夜にしてCOVID-19の専門家へと転換したことを考えればなおさらだ。「専門家」たちの成長曲線はCOVID-19の症例数の指数関数的な増加を反映しており、数千もの予測、モデル、アイデア、推奨事項、治療法、解決策、シナリオといった多元宇宙を生み出している。その多くは危険な誤情報に満ちており、パンデミックを悪化させる恐れがある。

COVID-19の「専門知識」が爆発的に増加した理由は数多くある。パンデミックの議論に加わる人々の中には、関連分野を研究している人々や、何らかの科学分野の専門知識を持つ人々も含まれる。サンフランシスコ州立大学の進化計算生物学者で助教授のプレユニ・ペニングス氏は、多くの学者が当初は個人的および職業的なサークルからの要望に応えていると述べる。「学生や友人、家族が私たちにアドバイスを求めてきます。例えば、私はHIVの研究をしていますが、初期の頃は、科学以外のネットワークから、『孫に会えると思いますか？』といった実用的な質問をたくさん受けました」

プロの科学者ではない人々も含め、参加の動機は古典的な善意に基づくものだ。つまり、スキルと時間の両方を含む資源を持つ人々は、何らかの形で貢献したいと願うのだ。地獄への道は善意で舗装されているかもしれないが、高度なスキルと寛大な博学者だけで構成される一夜にして疫学者になる世界は、（それでも疲れるだろうが）耐えられるだろう。こうした新しい専門家全員が、少なくとも賢く思いやりのある人だとわかれば、それはそれで嬉しいことだ。

残念ながら、COVID-19のカーペットバッガーの大多数は、少なくとも日和見主義者であり、時には悪意を持って誤情報を拡散する者もいる。彼らは、誰もが話題にしている話題を利用して名を上げようと躍起になる。これは、彼らが活動する分野が何であれ、利益となる。

新型コロナウイルスに便乗していると疑われる人物の1つに、シリコンバレーの技術者アーロン・ギン氏が登場する。ギン氏は、パンデミックの影響に関する「ヒステリー」を裏付ける証拠はなく、問題は多少深刻かもしれないが、それほど深刻ではないと主張する逆説的なエッセイを3月に執筆したことで、5分間の名声を博した。

ギン氏は、この件における自身の権威を裏付ける、異例の経歴を誇示した。それは、商品をバイラルに広める才能だ。「私はバイラル性、物事の成長の仕組み、そしてデータについて理解することに長けています」と彼は書いている。ここでの論理は、潜在的に有害でなければ、面白くないだろう。

ギン氏の記事は、専門知識をめぐる議論の火種となった。批評家たち（近日刊行予定の『Calling Bullshit 』の共著者カール・バーグストロム氏による特に痛烈な反論を含む）から酷評された後、記事はMediumから削除された。ウォール・ストリート・ジャーナルはこの決定を譴責行為だと批判した。もちろん、この論説は的外れだ。ギン氏の失策は単なる好みの問題ではないからだ。十分に検証されていないアイデアや誤情報は、デジタル空間で拡散・宣伝されることがしばしばあり、それが行動に影響を与える可能性がある。

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シリコンバレーは、COVID-19へのこうした積極的なパラシュート降下を科学界から厳しく批判されているが、日和見主義に陥っているのはテック系の人々だけではない。実際、最もひどいのは、それぞれの分野で高い（あるいは輝かしい）評価を得ている研究者でありながら、深刻なCOVID-19のFOMO（取り残されることへの不安）に苦しんでいる人々だ。

著名な学者がCOVID-19の危機に飛び込んだ最も有名な例の一つは、机上の空論を繰り返す疫学者、スティーブン・クエイク氏の栄枯盛衰だろう。特筆すべきは、クエイク氏はスタンフォード大学の教授であり、あらゆる専門的基準で見てスーパースターの生物物理学者であることだ。彼は6億ドル規模の共同研究イニシアチブであるチャン・ザッカーバーグ・バイオハブの共同代表も務めており、この役割が、3月22日にMediumに投稿したエッセイ「コロナウイルスの最悪のシナリオはどれほどひどいのか？」の影響力と反発を増幅させた。

ニール・ファーガソン氏らが開発した人気のモデルに基づき、クエイク氏は新型コロナウイルス感染症の可能性のある50万人の症例を他の主要な死因と比較し、同数のアメリカ人ががんで亡くなっている現状を考えると、新型コロナウイルス感染症による潜在的な死者数をめぐる騒ぎは不当であると主張しているようだ。クエイク氏の主張は、サノスに触発された「すべての命が大切」というマニフェストのようだ。「いずれにせよ人はたくさん死ぬし、この異常な死に方もすぐに解決されるだろうから、何が大ごとなのか？」クエイク氏の「きっと誰もこんなことは聞いたことがないだろう」という挑発的な試みは、彼が悪い人間か、問題についてよく考えていないか（あるいはその両方）を私たちに伝えるだけに終わった。

最も寛大に言えば、ギン氏やクエイク氏のような失敗は、過剰なエゴのせいだと言えるかもしれない。彼らは、COVID-19の研究が市場やポリマー（あるいは彼らが名声を築いてきた複雑な概念）の研究よりも本当に難しいのかと自問自答せざるを得ないのだ。彼らのエゴは、疫学分野の人々が自分たちより賢いはずがないと結論づけ、またしても欠陥のあるMedium記事が生まれるかもしれない。

ボストン大学公衆衛生大学院の計算疫学者で助教授のエレイン・ンソエジー氏は、「感染症を研究したことのない人は、誤った仮定や推論をしてしまうでしょう。例えば、Twitterで既に多くのフォロワーを抱えている人は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックの制御に影響を与える可能性のある誤情報を拡散する可能性があります」と述べています。

ナイーブな思い込みは誤情報を生み出す可能性があります。エゴFOMO（取り残されることへの不安）による日和見主義は、まさにここで非倫理的になります。ナイーブな考えが間違っているだけでなく、他人の行動や健康に影響を与える可能性があるため、特に悪質です。

COVID-19で利益を得ようとする者たち――科学者であろうとなかろうと――には多くの問題がある。そして、COVID-19の世界では既に様々な考えが溢れており、本物と偽物を見分けるのは誰にとっても困難かもしれない。私たちは誰を信頼すべきだろうか？そして、一体誰が専門家なのだろうか？

Nsoesie氏は、「感染症モデリングのコミュニティに複数参加しているので、この分野で長年研究を続けている人たちを知っています。そういう人たちには注目しています。知らない人に出会ったら、その人が学者であれば過去の研究内容を調べます。医療専門家であれば、専門分野を調べます」と語る。

ペニングス氏はさらにこう付け加えた。「私たちは皆、自分がどれだけ確信を持っているかを示すよう注意する必要があり、すべてを知っているかのように装うべきではありません。そして、もし自分の意見がCDCのような機関のガイドラインに反するのであれば、その意見を共有したり、批判するために自分の『資格』を利用したりする際には、特に注意する必要があると思います。」

ヌソーシー氏とペニングス氏はともに高く評価されている科学者であるが、彼らが話を聞く相手に特定の資格を求めていない点は、多くの同僚研究者との違いである。新型コロナウイルス感染症のアウトサイダー専門家に対する、専門の科学者による反射的な批判は、往々にして古典的なゲートキーピングのように聞こえる。

ノースイースタン大学ネットワーク科学研究所の数理生物学者で助教授のサミュエル・スカルピノ氏は、資格主義に染まりすぎた意見に対して強い批判をしています。「学術界の科学者たちの不満の多くは、誰かが長年あるテーマに取り組んできたからといって、その人が誰がそのテーマについて意見を持つべきかを決めるべきだという、問題のある考え方に根ざしています。」

スカルピノ氏は、新型コロナウイルス感染症の疫学に関するいくつかの注目に値する影響力のある研究に貢献してきたにもかかわらず、「私を疫学者と呼ぶような正真正銘の疫学者は一人もいない」と述べている。

「COVID-19の権威であるということは、疫学者であるかどうかではなく、思慮深く、効果的にコミュニケーションを取ろうとしているかどうかが重要だ」と彼は付け加えた。

ゲートキーピングは科学の発展に反するものです。例えば、現代生物学の多くのツールは、コンピューター科学者、エンジニア、数学者によって生み出された洞察から生まれました。科学は創造的で協調的な取り組みとして最も効果的に機能します。

それでも、ハッカーとオタクの境界線は曖昧に見えるかもしれません。しかし、誰を真剣に受け止め、誰を無視すべきかを判断するのに役立つ、柔軟なアルゴリズムがあります。

-動機と方法に関する透明性。真の新型コロナウイルス感染症の専門家は、解釈に際し、根拠となる条件をオープンに提示し、仮説を非常に明確にし（時には実際に考えていることを述べる前に）、適切な免責事項を提供し、厳格な予測をすることはほとんどありません。もし、その病気の研究経験がない場合は、その事実を共有し、動機を説明するべきです。（しかし、興味を持ち、協力したいと思ったことについて謝罪する必要はありません。）同様に、データを分析し、あらゆる種類のアルゴリズムやモデルを作成する真の新型コロナウイルス感染症の専門家は、検証と再現ができるように、データをオープンかつ自由に利用できるようにします。専門家が使用したデータを見つけるのが困難であったり、作成したモデルを実行するのが困難であったりする場合は、その研究（とその著者）は無視されるべきです。良い例として、ハーバード大学の数理生物学者アリソン・ヒルは、利用可能なコードへのフルアクセスを含む新型コロナウイルス感染症モデリングツールを作成した。特に、クリエイティブ・コモンズ表示-継承4.0国際（CC BY-SA 4.0）ライセンスの下では、すべての資料の共有、コピー、編集、リミックス（商用目的であっても）が許可されている。

-貢献の透明性。真のCOVID-19専門家は、どのようなモデルや知見を導き出したとしても、その貢献者全員に適切なクレジットを与えるでしょう。COVID-19の専門家は、庭で一人、遺伝学の基礎を解明する過程で植物を数えていたグレゴール・メンデルのような存在ではありません。流行病を理解するには、多くの場合世界中から集まった才能ある人々の協力が必要です。有用または独創的であるはずのアイデアを提案しながら、他者の貢献をオープンかつ明確に認めない者は、自動的に無視されるべきです。これには、関連する研究やデータソースを適切に引用することも含まれます。

科学エコシステムへの参加。COVID -19の専門家は、既存の科学エコシステムへの参加を試みるべきです。そこでは、研究成果が科学的な「プレプリント」や原稿の形で作成・共有されています。つまり、研究成果や結果は企業のウェブサイトや個人のブログに掲載するだけでは不十分です。科学的な形式へと昇華させるべきです。科学出版の形式主義は完璧とは程遠いものですが、誠実な議論に不可欠な特徴を備えています。著者が適切な文献を読み、引用しているかどうかを観察すること、著者が自身の方法と解釈を厳密かつ詳細に伝えること、そしてコミュニティが研究を批判、参照、改善するための正式な手段を提供することを可能にします。

上記の3つのルールを「ソフト」アルゴリズムと呼ぶのは、優れたアイデアが確実に選別される厳格な方法が存在しないためです。しかし、これは出発点となり、ハッカーや荒らしの兆候を特定するのに効果的です。

ある意味、COVID-19は、人々が一夜にして専門家にならざるを得ない状況に追い込まれる他のパラダイムと似ている。バスケットボールから刑事司法に至るまで、多くの分野が文化戦争に陥っており、アルゴリズムや分析を研究する人々と、専門分野の専門知識に頼る旧勢力が衝突している。そして、良い意見も悪い意見も、様々な意見が氾濫することは、ある意味では思想民主主義の代償と言える。代替案は宗教的権威主義に似ており、知識は個人の矯正不可能な意見に基づいており、感染症の解決には確実に不向きなシステムとなっている。

結局のところ、専門家を見極めるという課題は、疫病の理解という科学によく似ています。つまり、絶対的な確信を持って達成するのは困難です。しかし、言葉やアイデアが重みを持つ、ハイパーコネクテッドな世界において、偽者を見極めることができれば、人命を救うことができるのです。

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