Tóm tắt & Review sách Những con số biết nói: 71 Câu Chuyện Phơi Bày Sự Thật Về Thế Giới Chúng Ta Đang Sống – Vaclav Smil
1. Giới thiệu tác giả
Tiến sĩ Vaclav Smil (Khoa Địa lý thuộc College of Earth và Khoa Khoa học Khoáng sản của Pennsylvania State University, 1971: Tiến sĩ Khoa học thuộc Đại học Charles, Praha, 1965: là Giáo sư danh dự tại Đại học Manitoba và cũng là thành viên thuộc Royal Society of Canada.
Năm 2010, ông được Foreign Policy vinh danh là một trong 100 nhà tư tưởng hàng đầu thế giới
2. Tóm tắt nội dung sách Những con số biết nói: 71 Câu Chuyện Phơi Bày Sự Thật Về Thế Giới Chúng Ta Đang Sống
Tại sao người ta khó dự đoán diễn biến của một đại dịch trong thời gian nó còn hoành hành?
Tôi viết đoạn này vào cuối tháng 3 năm 2020, ngay khi Đại dịch COVID-19 đang tăng vùn vụt theo cấp số nhân trên khắp châu Âu và Bắc Mỹ. Thay vì đưa ra một ước tính hay dự đoán nào đó (rồi khiến cho chương này trở nên lỗi thời ngay lập tức), tôi quyết định sẽ giải thích những điều chưa chắc chắn luôn làm nhiễu loạn đánh giá và diễn giải của chúng ta về các số liệu trong những tình thế căng thẳng như thế này.
Những nỗi sợ gây ra bởi một đại dịch virus là do con số tử vong tương đối lớn, nhưng để xác định chính xác những con số đó trong khi căn bệnh vẫn tiếp tục lan ra là một điều không thể − và rất khó để làm điều đó kể cả khi đại dịch kết thúc. Phương pháp dịch tễ học phổ biến nhất là tính toán tỷ lệ tử vong ca bệnh: những ca tử vong được xác định liên quan tới một loại virus được chia ra theo số lượng ca bệnh. Tử số (giấy báo tử xác nhận virus đó là nguyên nhân tử vong) thì quá rõ ràng và ở hầu hết các quốc gia con số này khá đáng tin cậy. Nhưng lựa chọn mẫu số lại khơi ra nhiều điều bất ổn. “Ca bệnh” nào? Chỉ những ca nhiễm bệnh đã được phòng thí nghiệm xác nhận, tất cả các ca bệnh có triệu chứng (bao gồm cả những người không xét nghiệm nhưng thể hiện các triệu chứng bệnh), hay là tổng số tất cả người bệnh bao gồm cả những ca không triệu chứng? Các ca bệnh đã được xét nghiệm đều có tính chính xác cao, còn tổng số ca nhiễm bệnh thì lại phải ước lượng, hoặc phải dựa vào các nghiên cứu huyết thanh học áp dụng vào dân chúng hậu đại dịch (tìm kháng thể trong máu) bằng cách sử dụng các phương trình phát triển để mô phỏng sự lan tràn của đại dịch trong quá khứ, hay là bằng cách giả định các nhân tử khả dĩ nhất (x người nhiễm bệnh trên y người tử vong).
Nghiên cứu chi tiết về các ca tử vong trong đại dịch cúm năm 2009 – do loại virus H1N1 mới có cấu trúc đặc biệt kết hợp từ nhiều mẫu gen của chủng cúm gây ra, bùng phát ở Mỹ vào tháng 1 năm 2009 và còn dai dẳng ở một số vùng cho đến tháng 8 năm 2010 – cho mức độ sai số như ta thấy. Số lượng ca tử vong được xác định luôn là tử số, nhưng có ba nhóm phân loại ca bệnh khác nhau dành cho mẫu số: số ca được phòng xét nghiệm xác nhận, số ca bệnh có triệu chứng, số ca bệnh ước tính (dựa trên xét nghiệm kháng thể hoặc các giả định cân nhắc mức độ của các ca không triệu chứng). Sự khác biệt theo đó là rất lớn, dao động từ nhỏ hơn 1 đến hơn 10.000 ca tử vong trên 100.000 người.
Đúng như dự đoán, phương thức tính theo ca bệnh được phòng thí nghiệm xác nhận cho thấy nguy cơ cao nhất (chủ yếu từ 100 đến 5000 ca tử vong), trong khi phương thức tính theo các ca có triệu chứng chỉ có khoảng 5–50 ca tử vong, còn lượng ca nhiễm ước tính ở mẫu số chỉ cho nguy cơ 1-10 ca tử vong trên 10.000 trường hợp. Phương thức đầu tiên cho thấy tỷ lệ tử vong ca bệnh cao gấp 500 lần phương thức thứ 3!
Năm 2020, sự lây lan của COVID-19 (do SARS-CoV-2 – một loại coronavirus – gây ra) buộc chúng ta phải đối mặt với sai số tương tự. Ví dụ, đến 30 tháng 3 năm 2020, số liệu chính thức của Trung Quốc liệt kê 50.006 ca bệnh ở Vũ Hán – tâm dịch của cả thế giới, nơi những điều tồi tệ nhất có vẻ đã qua, với 2547 người tử vong. Không có xác nhận độc lập nào về tổng số ca đáng nghi ngờ trên: Ngày 17 tháng 4, phía Trung Quốc nâng con số tử vong thêm 50%, lên 3869 ca tử vong, nhưng tổng số ca bệnh chỉ tăng lên 325 ca. Trong trường hợp đầu tiên, tỷ lệ ca tử vong là 5%; trong trường hợp thứ 2 thì tỷ lệ là 7,7%, và khả năng cao là chúng ta sẽ chẳng bao giờ biết được con số thực sự. Trong trường hợp nào thì mẫu số cũng chỉ bao gồm những ca đã được xét nghiệm (hoặc các ca đã xét nghiệm và các ca có triệu chứng): Vũ Hán là thành phố 11,1 triệu dân. 50.000 ca bệnh chứng tỏ không đến 0,5% người dân nhiễm bệnh – một con số cực kỳ thấp so với số người bị cúm mùa ảnh hưởng.
Nếu không biết số lượng tổng ca nhiễm, chúng ta vẫn có thể hiểu rõ hơn vấn đề bằng cách nhờ tới phương thức nhân khẩu học đối với tỷ lệ tử vong, được thể hiện dưới dạng tử vong do các nguyên nhân cụ thể trên 1.000 người, và sử dụng con số được xác định chính xác bởi bệnh cúm hằng năm để so sánh. Giả dụ điều tồi tệ nhất đối với dịch COVID-19 ở Vũ Hán năm 2020 đã qua (và tổng số ca chính thức phản ánh đúng thực tế), cái chết của khoảng 3900 người có nghĩa là tỷ lệ tử vong cụ thể của đại dịch là 0,35/1.000. Trung tâm Kiểm soát và Phòng ngừa Dịch bệnh (CDC) ước tính rằng tại Hoa Kỳ, dịch cúm mùa 2019-2020 sẽ khiến 38-54 triệu người nhiễm bệnh (trong tổng dân số khoảng 330 triệu người) và sẽ có ít nhất 23.000 người cho tới 59.000 người tử vong. Lấy trung bình của các khoảng số này – 46 triệu người nhiễm bệnh và 41.000 người tử vong – có nghĩa là khoảng 14% tổng số người Mỹ sẽ mắc bệnh và khoảng 0,09% tổng số người bệnh sẽ chết (tỷ lệ ca bệnh tử vong). So với tỷ lệ 0,35/1000 của Vũ Hán tỉnh đến giữa tháng 4 năm 2020 tổng tỷ lệ tử vong cụ thể do bệnh cúm sẽ là 0,12/1000 (tức là cứ 10.000 người sẽ có 1 người chết). Như vậy, tỷ lệ tử vong do COVID-19 tại Vũ Hán cao gấp 3 lần so với tỷ lệ tử vong do cúm mùa 2019–2020 ở chắc chắn là một vấn đề đáng để tâm nhưng chưa đến mức phải hoảng loạn.
Cũng như với tất cả đại dịch khác, chúng ta sẽ phải đợi cho đến khi COVID-19 diễn ra xong xuôi mới có thể thấy được toàn cảnh rõ ràng hơn về mức độ tồi tệ của nó. Chỉ khi đó, chúng ta mới đếm được con số thực tế – hoặc chúng ta sẽ không bao giờ biết tổng số người nhiễm bệnh trên quy mô quốc gia và quy mô toàn cầu, mà chỉ có thể đơn thuần đưa ra các con số ước tính sát nhất rồi so sánh tỷ lệ ca bệnh tử vong tương ứng. Có lẽ các con số sẽ chênh lệch chẳng kém gì con số từ đại dịch 2009 đâu.
Đây là một trong những bài toán đại số cơ bản nhất: ta có thể biết một tử số chính xác, nhưng trừ khi bạn biết mẫu số với sự chắc chắn tương tự, bạn sẽ không thể tính toán được tỷ lệ chính xác. Các sai số sẽ không bao giờ hoàn toàn biến mất, nhưng đến khi bạn đọc điều này, chắc chắn bạn đã hiểu rõ hơn về mức độ và tính nghiêm trọng của đại dịch mới nhất này so với khi tôi viết ra những dòng trên. Tôi tin rằng bạn vẫn sẽ đọc tiếp.
Phần tóm tắt này mình chỉ mang đến 1 trong 71 câu chuyện mà tác giả chia sẻ trong cuốn sách. Mình tin rằng đọc xong mọi người cũng thấy mình có hợp, yêu thích nội dung của sách không rồi nhỉ?
3. Đánh giá sách Những con số biết nói: 71 Câu Chuyện Phơi Bày Sự Thật Về Thế Giới Chúng Ta Đang Sống
Với mình, nội dung cuốn sách rất hay, với mình câu chuyện thật sự khiến mình mở mang tầm mắt và phải wow lên.
Trong “Những con số biết nói”, Giáo sư Vaclav Smil sẽ cùng bạn đọc đi vào một chuyến phiêu lưu qua những đồ thị và số liệu thống kê đáng ngạc nhiên để thách thức tư duy quen thuộc.
Trước những thông tin đầy bất ngờ và kỳ thú, chúng ta buộc phải nhận định rõ ràng và cởi mở hơn về những nhân tố trọng yếu của xã hội hiện đại như việc tiêm chủng, tương lai của xe điện, tiềm lực bỏ ngỏ của năng lượng hạt nhân, các lựa chọn dinh dưỡng đa dạng, cũng như viễn cảnh đáng lo ngại về môi trường đứng trước tất cả những yếu tố ấy. Trên cả, cuốn sách cũng là lời hiệu triệu mạnh mẽ để chúng ta chất vấn những gì mình vẫn cho là đúng trong một xã hội toàn cầu phức tạp.
Tóm tắt & Review sách Những con số biết nói: 71 Câu Chuyện Phơi Bày Sự Thật Về Thế Giới Chúng Ta Đang Sống – Vaclav Smil
TuClass.com
