應(yīng)對新冠大流行需要我們不斷分析風(fēng)險(xiǎn),包括個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)和社會風(fēng)險(xiǎn),但實(shí)際上風(fēng)險(xiǎn)是大多數(shù)人不易理解的概念。
截至目前,新冠病毒大流行造成的死亡人數(shù)已經(jīng)超過200萬人,感染人數(shù)繼續(xù)上升。在未來的幾個(gè)月,也許是幾年里,我們將不得不一邊采取措施減少新冠病毒造成的死亡和傷害,一邊直面生活以維持生計(jì)和心理健康,二者之間要不斷平衡。
著名智庫紐約曼哈頓研究所的經(jīng)濟(jì)學(xué)家艾利森·施拉格(Allison Schrager)說:“新冠病毒大流行基本上就是一場風(fēng)險(xiǎn)管理練習(xí)。要做好這一工作,我們必須依靠公共衛(wèi)生專家、媒體和政府提供的信息。”
我們想知道病毒對我們自己、對可能因年齡或其他因素而變得更易感的朋友或親人有多危險(xiǎn);我們想知道當(dāng)前感染率飆升所帶來的風(fēng)險(xiǎn),這樣我們才能了解封城等措施是否適當(dāng)……即使在平安無事的時(shí)候,向公眾做風(fēng)險(xiǎn)溝通也是一件棘手的事情,更不用說充斥著大量新冠病毒感染率和死亡人數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和圖表的疫情之時(shí)。劍橋大學(xué)溫頓風(fēng)險(xiǎn)和證據(jù)交流中心主任大衛(wèi)·斯皮格爾霍爾特(David Spiegelhalter)稱之為“數(shù)字劇場”。
那么,我們該如何走出數(shù)字劇場,對我們所面臨的不確定因素進(jìn)行審慎評估?沒人能給出一個(gè)簡單直接的答案,但是如果懂得大腦處理風(fēng)險(xiǎn)的方式,并了解與風(fēng)險(xiǎn)有關(guān)的數(shù)字可能帶來的誤解,我們可以在某種程度上減輕精神壓力,尤其在新冠病毒大流行的當(dāng)下。
自2020年初新冠疫情暴發(fā)以來,媒體報(bào)道連篇累牘,幾乎不曾間斷,但是新冠大流行的威脅,我們大多數(shù)人實(shí)際依然不甚了了。這就是開始進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評估的困難所在?!皩?shí)際上,我們已經(jīng)習(xí)慣了與日常風(fēng)險(xiǎn)自在相處,但是,突然暴發(fā)的新風(fēng)險(xiǎn)讓我們不知所措?!笔├裾f。
通過影像觀測在這些事件暴發(fā)后的人類大腦腦區(qū),賓夕法尼亞大學(xué)的神經(jīng)學(xué)家約瑟夫·凱布爾(Joseph Kable)發(fā)現(xiàn):“大腦中的杏仁核區(qū)域根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重程度做出相應(yīng)的響應(yīng),而腹內(nèi)側(cè)前額葉皮層讓我們權(quán)衡利弊,進(jìn)而做出最優(yōu)決策?!眴栴}是,當(dāng)威脅突發(fā)且劇烈的時(shí)候,我們進(jìn)化出的這個(gè)應(yīng)對威脅的反應(yīng)機(jī)制卻會影響理性思考。
德國波茨坦大學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)研究專家格爾德·吉倫澤(Gerd Gigerenzer)指出:“這些威脅會影響我們情緒,使我們對其危險(xiǎn)程度的認(rèn)知嚴(yán)重偏離事實(shí),我們稱之為恐懼性風(fēng)險(xiǎn)。與我們習(xí)慣了的日常風(fēng)險(xiǎn)相比,即使恐懼性風(fēng)險(xiǎn)造成的死亡人數(shù)更少,也因媒體熱炒,導(dǎo)致我們過度焦慮甚至恐懼?!?/p>
而恐懼會改變我們的行為,促使受傷或死亡風(fēng)險(xiǎn)提升。2004年,吉倫澤發(fā)現(xiàn),在9·11恐怖襲擊之后,很多人害怕坐飛機(jī),轉(zhuǎn)而選擇了更危險(xiǎn)的出行方式——開車。結(jié)果,美國因此額外增多了1 600名車禍的遇難者。
類似地,人們現(xiàn)在不愿去醫(yī)院,因害怕感染新冠病毒。據(jù)世界卒中組織稱,在被調(diào)查的100個(gè)國家中,新冠病毒大流行的頭幾個(gè)月,因中風(fēng)癥狀入院的人數(shù)與2019年同期相比平均下降了60%;在美國和英國,心臟病患者入院人數(shù)也出現(xiàn)了類似的下降趨勢;在英格蘭和威爾士的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),在2020年3月~6月底之間,因缺乏必要護(hù)理而死于心臟病和中風(fēng)的人數(shù)比正常情況下多2 000多人(精確來說平均每天多17人)。
9·11事件因血腥場景帶給人恐懼,新冠病毒頗為不同。由于新冠肺炎病人處于隔離中,病人遭受痛苦或死亡的場景幾無曝光。新冠病毒的恐懼性風(fēng)險(xiǎn)不是影像造成的,而是數(shù)字引發(fā)的,尤其是當(dāng)我們無法確切把握數(shù)字的真正含義時(shí)。
“這就要說恐懼反應(yīng)之外的第二個(gè)問題,大多數(shù)人沒有接受過統(tǒng)計(jì)思維方面的訓(xùn)練?!奔獋悵煞从?,“即便是與日常風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)的數(shù)字也會讓我們感到糊涂,比如天氣預(yù)報(bào)告訴我們明天降水概率是30%,這意味著什么?有些人認(rèn)為明天30%的時(shí)間在下雨,有些人認(rèn)為30%的地區(qū)會下雨,還有些人認(rèn)為,10個(gè)氣象學(xué)家中有3個(gè)預(yù)測明天下雨。”然而,這都不是降水概率的真實(shí)意思。
搞不懂降水概率倒是不會帶來什么危害,但其他一些事情,類似降水概率那樣語義不清或語境不明的情況,會誤導(dǎo)我們,造成風(fēng)險(xiǎn)。例如,在20世紀(jì)90年代中期,英國藥物安全委員會警告說,一些避孕藥會使?jié)撛诘闹旅ǖ娘L(fēng)險(xiǎn)增加一倍,這導(dǎo)致許多婦女停用避孕藥。隨后一年,大量意外懷孕導(dǎo)致13 000例墮胎。
患上血栓的風(fēng)險(xiǎn)加倍,聽起來很可怕,但從絕對數(shù)值上講,它意味著平均7 000名服用避孕藥的女性,如果都服用第三代避孕藥,有2名會產(chǎn)生血栓,而服用第二代避孕藥的話,只有1名產(chǎn)生血栓。風(fēng)險(xiǎn)基數(shù)很低,所以相對風(fēng)險(xiǎn)加倍但絕對風(fēng)險(xiǎn)依然很低。
我們經(jīng)常需要相對風(fēng)險(xiǎn)和絕對風(fēng)險(xiǎn)這兩種信息來正確地判斷給定的風(fēng)險(xiǎn)或收益。這兩種信息甚至把專家也搞糊涂,新冠疫情中我們就看到過這種情況。2020年8月,美國食品藥品管理局(FDA)局長斯蒂芬·哈恩(Stephen Hahn)說,平均每100名接受新冠肺炎血漿療法的患者,會有35人的生命得到拯救。這一言論登上了新聞?lì)^條。哈恩的數(shù)據(jù)來自一項(xiàng)漏洞百出的研究。這項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn),血漿療法可以使新冠肺炎的死亡率從大約14%降到9%,相對風(fēng)險(xiǎn)降低35%,但絕對的風(fēng)險(xiǎn)降低5%,這意味著血漿療法在平均100名新冠肺炎患者中可多救5名患者。
對于我們這些試圖在新冠病毒風(fēng)險(xiǎn)的洶涌波濤中穿行的人來說,只要知道相對風(fēng)險(xiǎn)和絕對風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)別,就已經(jīng)是理解其真正含義的一大步了。但即便如此,試圖確定新冠病毒相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)也可能是一項(xiàng)令人抓狂的工作。不僅因?yàn)樾滦畔映霾桓F,還因?yàn)樾鹿诓《镜娘L(fēng)險(xiǎn)——不管是絕對還是相對風(fēng)險(xiǎn)——還因人而異,與個(gè)體的年齡、病史等都有關(guān)。
斯皮格爾霍爾特說,年齡與新冠病毒致死率之間的聯(lián)系令人吃驚。一個(gè)80歲的人死于該病的可能性是一個(gè)20歲的人的1 000倍。倫敦帝國理工學(xué)院的一個(gè)團(tuán)隊(duì)估計(jì),10~20歲的新冠患者,死于該疾病的概率為每10萬名這樣的患者有6人死亡;40~49歲這個(gè)年齡段的新冠患者,死亡風(fēng)險(xiǎn)上升到萬分之15;如果你超過80歲卻不幸感染新冠病毒,死亡率接近1/10。
和通常情況一樣,如果不考慮附加背景信息,就很難評估絕對和相對風(fēng)險(xiǎn)的具體數(shù)字的嚴(yán)重性。據(jù)美國非營利組織國家安全委員會(NSC)估計(jì),在美國,一生中死于車禍的風(fēng)險(xiǎn)為1/106,一生中死于心臟病的風(fēng)險(xiǎn)是1/6。然而,相對其他致命風(fēng)險(xiǎn),新冠病毒使死亡率增加了多少?斯皮格爾霍爾特建議,我們應(yīng)該將其與接下來一年的死亡風(fēng)險(xiǎn)(即年度死亡風(fēng)險(xiǎn))進(jìn)行比較。從10歲左右開始,這個(gè)數(shù)字呈指數(shù)級增長,大約每8年翻一番。感染新冠病毒會使個(gè)體年度死亡風(fēng)險(xiǎn)增加1倍。意味著,只要你還年輕,死亡率仍然很低,但年齡越大死亡率就越高。
還有一個(gè)更復(fù)雜的問題。所有這些風(fēng)險(xiǎn)估值都反映的是感染致死率(IFR),即感染新冠病毒導(dǎo)致死亡的可能性。還有一個(gè)概念是“人口死亡率”,感染新冠病毒后各類死亡的可能性。這些數(shù)字很容易混淆,即使理性的人也容易做出錯(cuò)誤的判斷,進(jìn)而使公共政策做出錯(cuò)誤的反應(yīng)。
例如,2020年5月,英國國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的一份報(bào)告顯示,不同族裔在新冠期間的“人口死亡率”存在巨大差異。該研究發(fā)現(xiàn),黑人的人口死亡率幾乎是白人的2倍。然而,新聞報(bào)道讓許多黑人誤以為自己感染新冠病毒的死亡率是白人的2倍。但實(shí)際上,這個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)字反映的是“人口死亡率”,不等同于個(gè)體的新冠感染致死率。而存在這個(gè)數(shù)字差異背后的真實(shí)原因在于,普遍存在的衛(wèi)生不平等使少數(shù)族裔更容易感染病毒。
至于感染風(fēng)險(xiǎn)本身,這些數(shù)字更難以確定,因?yàn)橛绊懸蛩胤浅6?,包括各種可能接觸到病毒的途徑。
盡管有如此種種困惑,正確理解相關(guān)數(shù)字可以幫助我們調(diào)適天生的恐懼和焦慮。就新冠病毒而言,相關(guān)數(shù)字呈現(xiàn)的情況大體上是令人放心的,特別是如果你身體健康,且不到50歲。但這當(dāng)然并不意味著年輕人接觸病毒是沒有風(fēng)險(xiǎn)的。科學(xué)家仍在努力了解持續(xù)癥狀或疫情長期存在的真正危害。
另外,即使個(gè)人風(fēng)險(xiǎn)很低,你將病毒傳染給其他更脆弱人群的風(fēng)險(xiǎn)仍然存在。紐約大學(xué)坦頓工程學(xué)院的風(fēng)險(xiǎn)工程專家納齊姆·塔勒布(Nassim Nicholas Taleb)說,這就是為什么在決定如何應(yīng)對和處理新冠病毒大流行的不確定性時(shí),我們需要超越個(gè)人風(fēng)險(xiǎn),考慮集體風(fēng)險(xiǎn)——個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)可能較低,但集體風(fēng)險(xiǎn)可能很高。新冠病毒的威脅意味著人類需要同舟共濟(jì)。吉倫澤說:“大家都是社會的一員,對他人也承擔(dān)有責(zé)任,認(rèn)識到這一點(diǎn)至關(guān)重要?!?/p>
實(shí)際情況是怎樣的呢?我們?nèi)绾卧u估我們個(gè)人和整個(gè)社會面臨的風(fēng)險(xiǎn)并做出決定,使我們的生活繼續(xù)下去?這不是一個(gè)簡單的問題。不確定的、難以解釋的情況會產(chǎn)生分歧,這就會在記錄風(fēng)險(xiǎn)的大腦區(qū)域引發(fā)更大的反應(yīng),使得人們更難以正確地看待威脅。而且每個(gè)人對不確定性的容忍度和我們接受風(fēng)險(xiǎn)的程度都不同。
盡管如此,風(fēng)險(xiǎn)專家建議的一些經(jīng)驗(yàn)法則還是應(yīng)該遵循。首先,要努力保持判斷力,要確定自己是否搞明白了自己面對的數(shù)字的含義,并評估自己是否大驚小怪。其次,要了解最新情況。沉湎于疫情新聞會有心理健康風(fēng)險(xiǎn),情況瞬息萬變,重要的是找到可信賴的信源,評估新信息對風(fēng)險(xiǎn)估值的影響。例如,新冠疫情早期,似乎人接觸后的物體是主要的傳染源。現(xiàn)在最新的證據(jù)表明,室內(nèi)空氣可能是最危險(xiǎn)的因素。第三,要認(rèn)識到你無法完全避免風(fēng)險(xiǎn),要權(quán)衡利弊,做出取舍:避免一個(gè)風(fēng)險(xiǎn)可能會產(chǎn)生其他更糟糕的風(fēng)險(xiǎn)。
為了讓公眾保持頭腦清晰,一些美國公共衛(wèi)生官員提出一個(gè)可能有用的方案,每個(gè)人綜合考慮個(gè)人情況和對感染疫病的承受能力,可以給自己設(shè)定“接觸計(jì)劃”,也就是說限制自己參與接觸感染可能性高的活動(dòng)的數(shù)量。
雖然我們還沒有脫離險(xiǎn)境,但疫情終會過去。我們能從中學(xué)到什么?施拉格說:“我認(rèn)為這將極大地改變我們,未來我們將以非常不同的方式處理疫情?!痹诎绹趦?nèi)的許多國家,風(fēng)險(xiǎn)溝通一直是公共衛(wèi)生工作的一大敗筆。目前還沒有真正考慮如何發(fā)布意義清楚的新冠病毒相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)數(shù)據(jù),以及如何以恰當(dāng)?shù)姆绞绞谷藗兡軌蛘_理解這些風(fēng)險(xiǎn)。或許,這場危機(jī)的一個(gè)好處是,它最終將敲響警鐘,讓人們意識到以正確的方式交流和思考風(fēng)險(xiǎn)是多么重要。
資料來源 New Scientist