我们发现自己要求科学家做的不仅仅是研究病毒

随着COVID-19大流行的发展，流行病学模型继续为立法者、公共卫生官员和试图减缓病毒传播的个人提供重要信息。

这使得进行这项研究的建模者们备受关注。而将这些数据和见解准确地传达给公众一直是一个挑战。

东北大学理学院(Northeastern College of Science)负责研究和研究生事务的副院长马克•帕特森(Mark Patterson)在Facebook Live上的一场对话中表示:“我们发现，我们要求科学家做的不仅仅是研究病毒。”“在州议会大厦，在有线电视新闻采访中，在社交媒体上，他们正在把他们的数据转化为见解、建议，甚至是倡导。”

帕特森与东北大学紧急流行病实验室主任塞缪尔·斯卡皮诺(Samuel Scarpino)进行了交谈，讨论了在这场大流行期间科学是如何传播的。斯卡皮诺自1月份以来一直致力于建立冠状病毒模型，数月来一直在与立法者、社区团体和新闻主播分享他的见解。

“我们提供信息、数据点、模型预测，以帮助和支持决策制定——我们不是在制定政策建议，”Scarpino说。“这不是这些模特的角色。这不是数学流行病学的作用。它是描绘一幅画面，并提供必要的资源，让决策者决定他们想要如何前进，以最好地保护他们的人口，同时试图支持经济，并确保个人有他们需要的医疗服务。”

你们的研究得出的结论是，我们作为一个国家在遏制病毒传播方面行动太慢。你认为决策者和公众没有准备好倾听COVID-19背后的科学，还是科学家自己没有准备好进行沟通?还是两者都有?

在大流行的早期，确实有很多复杂的因素导致美国和许多其他国家的反应迟缓。一方面是因为这是一种新疾病。当疫情开始蔓延时，我们正在实时地学习生物学和社会学。这就是为什么人们对戴口罩这类事情的看法发生了变化的原因之一，因为我们对这种干预的重要性的理解发生了转变。

然而，当我回想起二月初，三月初，很明显，这种疾病在中国迅速传播，它开始从中国转移到周边国家。我们开始在美国看到早期病例。这是一个加强检测的机会，重点检测符合病例定义的人，即与COVID相关的症状，而不是只关注旅行史。

所以我们回顾一下，在西海岸的一些早期的引进——西雅图，加利福尼亚——被公共卫生措施阻止了。我们确认了这些病例，对接触者进行了追踪和隔离，阻止了疫情的蔓延。然而,一旦大流行被播种在欧洲,我们开始进入美国东部,我们不再是发现这些人,因为我们都一个低能力测试,我们聚焦在很大程度上中国,和失踪人通过欧洲旅行在美国。

在这种情况下，如果政策问题或政府组织不愿理解信息或不愿实施必要的卫生措施，科学家是否需要成为使用数据的倡导者?让科学家成为倡导者公平吗?

我认为这当然是科学家们应该对自己的期望如果有机会和需要代表你所参与的研究进行宣传，那么这些宣传方法或方法就很重要。

然而，几乎任何人都不可能在一夜之间成为科学的有效倡导者、有效传播者。所以的事情之一we’re看到作为一个越来越重要的科学训练的一部分是确保个人的科学传播培训、宣传培训,但重要的是,他们周围的支持网络,因为我们大多数人都没有,也不会永远,公共政策的专家,在宣传、科学传播。

我认为你必须在疫情爆发前建立起一整套技能和协作网络，这样你就不会在了解一种新疾病并试图阻止它蔓延的同时试图实施所有这些措施。

美国明显落后于其他国家，我们有非常宽松和不平衡的国家政策来管理这场危机的健康方面。你认为我们真的需要国家层面的命令和控制来处理国家规模的事情吗?你是提倡国家控制而不是地区、州一级的措施吗?

关于COVID-19大流行的一个具有挑战性的方面是，联邦一级根本缺乏领导。所以我们知道疾病控制和预防中心已经不再像2009年H1N1病毒、2015年埃博拉病毒和寨卡病毒袭击我们大陆时那样每天都有工作。所以这种空虚也是为什么许多科学家不得不承担这些宣传和公共政策的角色
1的部分原因，因为宣传被传播的传统场所，把科学转化为政策的地方，还没有可用。

我们所看到的是，联邦政府在执行诸如戴口罩、测试、批准测试、确定什么是安全有效的措施来防止病例发展成大规模的地方性流行病时，需要进行协调。

当然，你可以回想一下4月份，当波士顿经历了全球最大规模的COVID-19爆发时，美国的一些地区，如亚利桑那州、德克萨斯州和佛罗里达州，并没有出现大规模爆发。当然，现在情况发生了逆转，波士顿的病例数持续下降，日复一日，周复一周，而亚利桑那州的病例数却在飙升。所以我们需要一个系统，既要有联邦一级的协调，也要有地方一级的灵活性，来应对不同社区发生的事情。

我想知道您是否可以告诉我们一些您和您的团队一直在使用的建模方法。例如，你如何从帮助波士顿市长，到帮助马萨诸塞州州长，再到帮助新英格兰地区的州长，来管理这样规模的事情?

我们采用建模方法的第一步是开始构建关于COVID-19的大规模数据集。的一件事我们知道从过去的爆发,从过去的流行病,是很难得到高分辨率的,准确的,验证数据,特别是在早期大流行期间,这些模型,我们已经看到在首页的《纽约时报》和《华盛顿邮报》。

因此，我们组织了一个全球志愿者联盟，与牛津大学、北京师范大学、东北大学、华盛顿大学等机构合作，与波士顿儿童医院、Healthmap、Mapbox和现在的谷歌的技术人员合作，建立一个关于COVID-19的综合数据集，为这些数学模型提供动力。

在实际缩放方面，部分的缩放是提前准备的。东北大学(Northeastern University)的亚历山德罗•维斯皮尼亚尼(Alessandro Vespignani)和MOBS实验室等研究人员数十年来一直在努力研究COVID-19，以应对过去的疫情。所以他们有计算基础设施，他们有政治经验在导航不同的州，联邦，国际组织方面，能够快速部署这些工具。这是构建数据集的组合和调整模型的具体政策问题影响到波士顿,马萨诸塞州影响影响美国,影响我们的全球社区,但也有框架和基础,这样你就可以部署之前会发生大流行。

请告诉我们一些关于开源数据的事情，这些数据基本上是由你们社区的科学家和医学专家众包而来的。为什么现代医疗保健系统无法提供这些数据?

为什么没有数据，这类问题基本上需要一篇论文才能完全回答。

为什么世界卫生组织不能收集和分享流行病学数据?这是他们的职责之一，但他们必须与所有成员国进行谈判，其中许多成员国彼此之间很难相处，所有的数据共享协议，收集，谁能访问什么，不能访问什么，需要谈判。通常情况下，随着疫情的蔓延，必须进行协商。我们在埃博拉病毒，H1N1病毒，寨卡病毒和基孔肯亚病毒中都看到了这种情况。

所以我们预测的复杂性在数据共享这些非政府组织或政府机构如CDC-a类似的复杂性,在数据共享接口与政治,影响疾病预防控制中心共享信息的能力从国家和地方卫生机构在美国。

然而，自2009年以来发生的变化是大量的健康数据，流行病学数据，通过新闻来源，通过公共渠道报道，来自州，县，市卫生部门和国家卫生部门。

尤其是有两个个人——莫里茨·克雷默，牛津大学的研究员，和大卫·皮戈特，华盛顿大学的助理教授——意识到我们需要开始自己把这些数据输入到一个开源的综合数据库中。这些人成长为一个超过100人的团队。我们已经输入了来自150个国家的约200万条个人记录。我们从google.org请来了工程师，帮助我们扩大数据背后的技术和计算基础设施。我们引进了杰出的设计师和产品经理。

我们正在这种新的国际联盟下重塑自己的品牌，东北是其中的一个重要组成部分，不仅要在未来几周、几个月甚至几年提供COVID-19的数据，还要提供我们知道未来将发生的下一次大流行的数据。

就你们的模型所预测的情况而言，你对国家形势有什么看法?秋天的准备是什么?气溶胶是如何传播的，通过和某人在同一空气空间传播的，在我们回去工作的时候考虑到这个问题的?

封锁是如此重要的部分原因是,我们需要确保整个国家不同步对COVID,因为所有的医疗保健系统将被同时,这正是我们在做的平曲线的预防保健系统不堪重负。

所以我们非常清楚在纽约，波士顿，东海岸，最先出现病例的地方可能会爆发疫情。然后我们很可能会在美国其他大城市以及相对来说更接近郊区和农村的地区看到疫情的爆发，直到夏天的晚些时候。所以这种模式几乎和我们所期望的完全一样，当然，在预测的大小上有变化性。

我们知道戴口罩在阻止传播方面非常有效。我们现在知道，大约80%的传播事件是由10%或20%的感染者引起的。因此，减少聚集面积和戴口罩的结合将极大地减缓COVID-19。所以当我们看到像亚利桑那，德克萨斯，佛罗里达这样的州，开放，举行大型集会，不强制戴口罩，因为他们还没有爆发疫情，这本质上是一个完美的风暴来产生我们现在看到的巨浪。

现在，关于秋天的问题是一个非常非常难以回答的问题。这真的取决于你是否戴上了口罩。这将取决于如何决定如何重新开放我们社会的不同部分。这将取决于这种冠状病毒如何与流感相互作用——对于这种特殊的冠状病毒，我们知之甚少。

这取决于传播的具体方式，取决于我们的社会网络结构。这对群体免疫阈值有很大影响，群体免疫阈值是指必须具有免疫能力的个体的比例，以降低疾病爆发演变为流行病的可能性。

这些都是我们现在正在研究的问题，仍然没有一个很好的答案。

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新闻旨在传播有益信息，英文原版地址：https://news.northeastern.edu/2020/07/06/we-find-ourselves-asking-scientists-to-do-more-than-simply-study-the-coronavirus/