Почему блокировки не работают. Это теория бинарных событий многое объясняющая (она работает если вирус существует).
Автор Вилли Джонс пишет:
Распространенная критика скептиков изоляции, которые обращают внимание на многочисленные данные о том, что ограничения и социальное дистанцирование практически не влияют на уровень инфицирования, состоит в том, что мы отрицаем «теорию микробов». Это означает, что мы отрицаем тот факт, что вирусы передаются от больных людей к тем, с кем они вступают в контакт, и, следовательно, сокращение этих контактов значительно снизит уровень заражения.
Однако эта критика не учитывает, что риск заражения не пропорционален частоте воздействия. Он не принимает во внимание тот парадоксальный факт, что уменьшение вдвое воздействия, скажем, не снижает вдвое риска заражения, даже близко.
Рассмотрим случай с Джоном, который является одним из немногих несчастных, кто очень восприимчив к инфекции, так что всякий раз, когда он подвергается воздействию в течение нетривиального периода времени, у него есть 0,8 (то есть 80%) шанс заразиться. Предположим, что при нормальных обстоятельствах он посещает четыре места в неделю, где он может подвергнуться воздействию за пределами своего дома, возможно, супермаркет, его рабочее место, паб, парикмахер или врач.
Какова его вероятность заразиться в течение недели? Это один минус вероятность того, что он не инфицирован. Вероятность того, что он не заразится в супермаркете, составляет 1-0,8 = 0,2 (для простоты мы предполагаем, что во всех четырех контекстах, которые он посещает, он подвергается воздействию вируса). Тогда вероятность того, что он тоже не заразится в пабе, составляет 0,2 × 0,2 = 0,04. Затем добавьте еще два контекста, в которых он должен избежать заражения, поэтому умножьте на 0,2 еще два раза, и вы получите ответ: 1- (0,2 x 0,2 x 0,2 x 0,2) = 0,998 или 99,8% риска заражения. Другими словами, шансы Джона прожить неделю, посетив четыре места заражения и не заразившись, почти равны нулю.
Теперь предположим, что из-за ограничений Джон вдвое сокращает количество мест, куда он ходит, где он подвергается воздействию, может бросить паб и рабочее место, но по-прежнему будет ходить в супермаркет, к врачу или парикмахеру. Значит, он вдвое снижает риск заражения, верно? Неправильный. Риск работает иначе, если событие двоичное (заражение или нет), которого вы пытаетесь избежать. Это потому, что вам нужно заразиться только один раз, чтобы «проиграть», но вы должны избегать этого каждый раз, чтобы «выиграть». Вероятность заражения Джона в течение недели сейчас составляет 1- (0,2 x 0,2) = 0,96. Таким образом, сокращение вдвое его воздействия в течение недели снизило его риск заражения с 99,8% до 96%, то есть просто сделало его немного менее определенным.
В самом деле, даже если бы Джон сократил свое еженедельное воздействие только на один контекст (например, супермаркет или врач), у него все равно был бы 80% шанс заразиться в течение недели. Единственный способ значительно уменьшить его — это не подвергаться риску, но это редко бывает возможно для кого-либо. И риск повторяется неделя за неделей, пока вирус остается распространенным.
Теперь, когда риск заражения составляет 80%, может быть нереально (хотя, по-видимому, некоторые люди действительно так восприимчивы). Но вы можете снизить риск заражения в расчетах, а также учесть вероятность того, что вы не всегда будете подвержены риску заражения, когда будете куда-то приходить, и основной момент остается: уменьшение частоты заражения существенно не снижает риск заражения. инфекционное заболевание.
Это одна из причин того, что изоляция и социальное дистанцирование не влияют на уровень заражения, как многие предполагают. Они предполагают, что уменьшение воздействия снижает риск пропорционально, но на самом деле вирус способен быстро заразить почти всех, кто восприимчив, в значительной степени независимо от ограничений и дистанцирования, поскольку они продолжают подвергаться воздействию в своей повседневной жизни. «
https://lockdownsceptics.org/2021/07/01/why-lockdown-doesnt-work-the-surprising-fact-that-halving-your-frequency-of-exposure-barely-cuts-your-infection-risk/
