Ảnh Bìa: Gerd Altmann từ Pixabay

Có những thập kỷ chẳng điều chi khuấy động, và có những tuần lễ đằng đẵng dài như hàng thập kỷ.
– Vladimir Lenin

Đầu tháng 2 năm 2020, WHO công bố một báo cáo tình huống sử dụng cụm từ Infodemic (Bão thông tin). Hễ khi có gì đó rần rần, là thông tin chúng ta tiếp nhận lại đến ồ ạt như nước tuôn ra từ vòi rồng–một số thì sai lệch và một số thì có giá trị. Nếu bạn không có nguyên tắc nào để tiếp nhận được sự thay đổi liên tục của hiện thực. Thì cảm giác bất an sẽ dần dần xâm chiếm tâm trí bạn. Nó che mờ mọi phán đoán và làm tê liệt mọi hành động của chúng ta. Tinh thần minh mẫn là yếu tố thiết yếu để duy trì một hệ miễn dịch khỏe mạnh.

Những gì mình viết ở đây không nên được suy diễn hay sử dụng như lời khuyên về y tế. Nếu bạn cần lời khuyên về y tế, vui lòng tham khảo nguồn thông tin chính thức từ Bộ Y Tế.

Mục lục

• Những gì tôi biết và không biết
• Ra quyết định khi có nhiều yếu tố khó lường
• Người nói thế này - Người nói thế kia - Cách tôi hiểu
• Một số ví dụ về giả định ngầm
  • Phát biểu #1. Tung đồng xu
  • Phát biểu #2. Tỷ lệ tử vong
  • Phát biểu #3. Miễn dịch cộng đồng
• Giảm nhẹ sự bất an về COVID-19
  • Mất điểm tựa về thời gian
  • Tâm trí thơ thẩn
  • Thiên kiến Tăng trưởng theo cấp số nhân
• Điều gì đang đến?
• Tài liệu tham khảo nếu bạn thích khám phá
  • Phân tích hệ thống phức tạp
  • Rủi ro đuôi
  • Các bộ dữ liệu về COVID-19

Những gì tôi biết và không biết

Kiến thức của mình chủ yếu nằm trong phạm vi:

1. Những hành động mình đã thực hiện để chuẩn bị và ứng phó với dịch từ tháng 1, 2020.
2. Phân tích hệ thống phức tạp
3. Các phương pháp xác xuất thống kê để ra quyết định khi có nhiều yếu tố khó lường

Mình hầu như không có kiến thức về:

1. Dịch tễ học: mầm bệnh, cơ chế đột biến gen của vi-rút,…
2. Hệ thống y tế cộng đồng: các chính sách, quy trình ứng phó dịch bệnh,…

Ra quyết định khi có nhiều yếu tố khó lường

Mình từng trải nghiệm nhiều chu kỳ bong bóng về công nghệ, điển hình như bong bóng Tiền Mã Hóa năm 2018. Đó là những dịp trui rèn cho mình cách tư duy cả-hai thay vì một-trong-hai. Có những điều tưởng chừng như mâu thuẫn, rốt cuộc lại kết nối với nhau rất chặt. Chúng ta chỉ chưa đủ thông suốt để nhìn thấy được kết nối đó.

Hai nguyên tắc mình thường sử dụng để tiếp nhận thông tin hiệu quả và ra quyết định là:

Nguyên tắc 1. Bản đồ trên tay bạn không phải là địa hình thực tế. Tính đúng đắn của mọi mô hình đều bị giới hạn bởi các giả định ngầm được người tạo ra chúng đưa vào. Khi các giả định này còn hợp lệ, mô hình đó sẽ có ích. Còn khi các giả định này không còn hợp lệ, mô hình đó có thể dẫn đến ứng phó kém linh hoạt hay ảo giác về tình hình đang được kiểm soát. Ở đây cần nhấn mạnh từ khóa–"ngầm". “Ngầm” nghĩa là chúng ta thường không nhận thức được mối liên hệ giữa các giả định này với kết luận của bản thân mình.

Nguyên tắc 2. Khi bản đồ và địa hình thực tế khác nhau, đi theo địa hình thực tế và cập nhật lại bản đồ. Nắm bắt nội hàm của một lớp nhiều mô hình thay vì một mô hình cụ thể. Các mô hình chủ yếu hỗ trợ tư duy bậc cao và đặt nghi vấn cho các giả định. Mô hình không thể thể hiện đầy đủ hình thái khởi phát (emergent) của các hệ thống phức tạp.

Người nói thế này - Người nói thế kia - Cách tôi hiểu

Tính đến thời điểm này, mình quan sát thấy có hai quan điểm chính cho chiến lược ứng phó với đại dịch.

–	Mô hình hóa xác suất rủi ro	Mô hình hóa dựa trên chứng cứ
Lý luận	Rủi ro đuôi[6]. Sống sót trước.	Phân tích Chi Phí - Lợi Ích. Chính xác trước[4].
Hành động	Phản ứng thái hóa sớm để phục hồi sớm và ít thiệt hại	Đừng phản ứng thái quá cho đến khi chúng ta có thêm chứng cứ
Ra quyết định	Cứu CẢ sức khỏe VÀ kinh tế	Chọn sức khỏe HOẶC kinh tế
Tổng thể phương pháp giảm thiểu tác động	Cắt chiếc đuôi. Giới hạn quy mô mạng lưới tương tác xã hội một cách quyết liệt để giảm khả năng xuất hiện trường hợp siêu lây nhiễm. Ứng phó linh hoạt và chặt chẽ để dò tìm và nắm bắt các điểm đòn bẩy[2].	Tối ưu hóa dựa trên các tham số đơn định có chứng cứ rõ ràng (tỷ lệ tử vong, hệ số lây nhiễm, v.v…). Nếu hướng tiếp cận đó dẫn đến hậu quả nghiêm trọng, thì chấp nhận chuyện sắp xảy ra với niềm tin rằng chúng ta không thể làm gì được.

Khoảng cuối tháng Giêng, mô hình hóa rủi ro đuôi^[5] bắt đầu khiến mình chú ý. Mạng lưới giao thông toàn cầu và các ca lây nhiễm không triệu chứng tạo ra rủi ro về những mầm bệnh không được kiểm soát và tính bất đối xứng của các yếu tố khó lường.

Dịch tễ học về bộ gen của vi-rút corona mới - Mạng lưới lan truyền từ ngày 02/12/2019 - 01/02/2020. Nguồn ảnh: Nextstrain

Không như những cơn bão nhiệt đới, động lực của dịch bệnh không phải là một dạng lực tác động từ bên ngoài. Chỉ tăng giảm tương ứng các biện pháp phòng thủ sẽ là một giải pháp quá đơn thuần. Động lực này là một dạng lực có tính nội sinh. Tức là hành vi của chúng ta sẽ quyết định cường độ và quỹ đạo của lực đó. Hành động càng nhanh, thì chi phí phải chịu sẽ càng thấp.

Không thể kỳ vọng các quyết định có tính phòng bị sẽ được tự thực hiện và lan truyền bởi số đông. Sự an toàn của tập thể có thể cần ở mỗi cá nhân tinh thần tránh rủi ro hết mức có thể. Ngay cả khi điều này mâu thuẫn với nhu cầu và lợi ích của cá nhân đó. ^[3]
– Norman, J., & Taleb, N. N.

Cắt tỉa mạng lưới tương tác xã hội. Nguồn ảnh: Siouxsie Wiles & Toby Morris

Một lý do khác khiến mình thận trọng với các phương pháp mô hình hóa dựa trên chứng cứ: cuộc khủng hoảng tài chính 2008. Cho đến trước năm 2008, cuộc khủng hoảng đó đã qua mặt toàn bộ dự đoán của giới truyền thông và các mô hình lý thuyết. Mình vẫn đang học những bài học để đời như vậy từ các quy trình ra quyết định dựa trên dữ liệu. Tự mãn là tự sát. Tối ưu hóa quá hẹp sẽ tạo ra điểm mù trong tầm nhìn của chúng ta.

Rủi ro đuôi trong khủng hoảng tài chính 2008. Nguồn ảnh: Jason T Voiovich

Một số ví dụ về giả định ngầm

Mình liệt kê ở đây một số phát biểu phổ biến và các giả định ngầm mà mình đã nhìn ra.

Phát biểu #1. Tung đồng xu

Nếu tung một đồng xu 100 lần liên tục, thì xác suất nhận được mặt Hình là 50%. Nếu chúng ta tung 123 lần, thì nó vẫn là 50%.

Trong thực tế cuộc sống, câu trả lời đúng là: hơn 50%.

Các giả định ngầm:

• Người tung đồng xu không có động cơ để gian lận thao tác.
• Bề mặt đồng xu không bị tăng trọng lượng ở mặt Hình.

Trong môi trường phòng thí nghiệm, chúng ta có xu hướng cố định một số tham số bằng giả định. Một hệ thống phức tạp hay một tình huống phức tạp như đại dịch COVID-19 không phải là bài tập sách giáo khoa. Giả định không hợp lệ, hay dữ liệu có tính chất thỏa hiệp sẽ gây ra thảm họa.

Phát biểu #2. Tỷ lệ tử vong

Tiếp theo, thị trấn Vò ở phía đông bắc nước Ý, gần thủ phủ của tỉnh Padua. Vào ngày 6 tháng 3, tất cả 3300 người ở Vò đã được xét nghiệm, và có 90 ca dương tính, tỷ lệ xuất hiện ca nhiễm là 2.7%. Áp dụng tỷ lệ này cho toàn bộ tỉnh (dân số 955.000 người), nơi đã có 198 ca được báo cáo, cho thấy thật sự đã có 26.000 ca nhiễm trong cộng đồng tại thời điểm đó. Con số này cao hơn gấp 130 lần so với con số được báo cáo. Vì tỷ lệ tử vong 8% ở Ý đã tính dựa trên số ca được ghi nhận, nên tỷ lệ tử vong thực tế có thể chỉ gần 0.06%.
– Wall Street Journal | Is the Coronavirus as Deadly as They Say?

Các giả định ngầm:

• Các đặc tính của tập dữ liệu mẫu, như độ tuổi hay tình trạng bệnh lý nền, đều không quan trọng.
• Thời điểm lấy mẫu không quan trọng.
• Tất cả các quy trình xét nghiệm đều giống nhau.
• Không có yếu tố hay sự kiện môi trường nào khác có thể tác động đến tỷ lệ tử vong.

Dịch bệnh ở người có rất nhiều yếu tố về sinh học. Nếu chỉ lấy giá trị trung bình của các tham số bất chấp ngữ cảnh sẽ khiến chúng ta bị ảo tưởng.

Phát biểu #3. Miễn dịch cộng đồng

Với miễn dịch cộng đồng, chúng ta có thể đạt được cả sức khỏe lâu dài và nền kinh tế không bị gián đoạn.

Các giả định ngầm:

• Tất cả các ca phục hồi đều không để lại di chứng lâu dài hay tổn thương ở bất kỳ cơ quan nào trong cơ thể.
• Luôn có thể kiểm soát được thời gian điều trị tại bệnh viện và tốc độ lây nhiễm trong cộng đồng. Các ca siêu lây nhiễm không thể vượt quá tầm kiểm soát. Nên tất cả các sự kiện này có thể diễn ra trong giới hạn nguồn lực của hệ thống y tế.
• Kháng thể có được sau khi hồi phục có thể duy trì được lâu với tỷ lệ tái nhiễm 0%.
• Hành vi xã hội của mỗi cá nhân là bất biến. Nên chúng ta có thể khoanh vùng sự lây nhiễm trong một biên giới nhất định.
• Chi phí của việc án binh bất động thấp hơn chi phí của việc phản ứng thái quá.

Không thấy chứng cứ không có nghĩa là chứng cứ không tồn tại. Điều cốt yếu ở đây là chúng ta thường dừng việc tìm kiếm các chứng cứ đối lập với phát biểu của mình.

Giảm nhẹ sự bất an về COVID-19

Các chức năng nhận thức trong não của chúng ta thích ưu tiên những gì có tính tuyến tính và quen thuộc. Khi những những hình ảnh này đột ngột bị thay đổi, tâm trí chúng ta có thể cảm thấy choáng váng. Dưới đây là một số hiện tượng mình đã quan sát từ bản thân và những người xung quanh từ tháng Giêng.

Mất điểm tựa về thời gian

Chúng ta sử dụng các mốc thời gian để điều hướng dòng suy nghĩ. Hiện thực khắc nghiệt lúc này là ta đang sống trong một múi giờ mới: múi giờ Vi-rút Corona.

Giống như việc chúng ta dựa vào các dấu hiệu trên đường để điều hướng trong không gian. Rẽ trái ở trạm xăng kế tiếp để đến được văn phòng của tôi. Trạm xăng là một mốc không gian. Ngày đầu tiên của một năm là một mốc thời gian. Những mốc thời gian như thế thường giúp ta phóng tầm nhìn từ một cây đơn lẻ sang nhìn bao quát cả khu rừng.

Khi đồng hồ công nghiệp tạm thời không sử dụng được. Chúng ta cần phải tự đóng khung dòng chảy thời gian. Một mục đích hành động cụ thể và rõ ràng sẽ giúp bạn tập trung tốt hơn.

Hình trên mô tả cách chúng ta thường lập luận đan xen các yếu tố không gian và thời gian. Đại dịch lần này đang đặt ra một câu hỏi có tính căn nguyên: “Tôi muốn làm gì bất kể không gian và thời gian?”, chứ không phải một cái cớ để ta không phải làm gì cả.

Tâm trí thơ thẩn

Tâm trí thơ thẩn là hiện tượng suy nghĩ tự phát, hay không thể kiểm soát sự tập trung. Đó là khi tâm trí của bạn không thể tập trung vào duy nhất một chủ đề, trong một thời gian dài.

Bằng một nỗ lực vô thức với mong muốn đưa hiện thực trở lại với những hình ảnh quen thuộc, chúng ta khao khát tìm kiếm những tín hiệu có tính dẫn đường. Mải miết đọc bản tin về COVID-19 là một triệu chứng của tâm trí thơ thẩn. Việc tiếp thu những thông tin không-dẫn-đến-hành-động hay không-có-tính-kết-nối sẽ khiến chức năng nhận thức của não bạn bị quá tải, từ đó dẫn đến lo âu, bồn chồn.

Thiên kiến Tăng trưởng theo cấp số nhân

Chuyện kể rằng ngày xưa có một nhà thông thái và một vị lãnh chúa. Nhà thông thái yêu cầu vị lãnh chúa ban thưởng cho mình một số hạt thóc đủ để phủ đầy một bàn cờ 64 ô. Tại ô đầu tiên, đặt 1 hạt thóc. Tại ô thứ hai, đặt 2 hạt. Tại mỗi ô sau, đặt số hạt bằng gấp đôi số hạt tại ô trước đó.

Vị lãnh chúa phá lên cười, rồi tự tin chấp nhận lời thách thức. Vị này sau đó mới nhận ra là toàn bộ trữ lượng thóc trong cả lãnh thổ của mình cũng không đủ để phủ hết bàn cờ.

1 + 2 + 4 + … + 2⁶³ ~ 780 triệu tấn thóc theo tiêu chuẩn đo lường năm 2019.

Thiên kiến này cũng xảy ra với nguyên tắc lãi suất kép của các khoản tiền gửi tiết kiệm.

Vào giai đoạn đầu của đại dịch, thiên kiến này khiến nhiều người khó nhận thức được số ca lây nhiễm có thể tăng theo cấp số nhân. Chỉ cần hệ số lây nhiễm R₀ > 1 là đủ để tạo ra hiệu ứng tăng theo cấp số nhân. Các nỗ lực tăng-khoảng-cách-giao-tiếp-xã-hội hay ở-yên-trong-nhà đều nhằm giảm hệ số R₀ xuống dưới 1.

Giả định rằng, tính trung bình, hệ số lây nhiễm R₀ hiện tại là 2,5. Một người nhiễm bệnh sẽ lây cho 2,5 người khác. Nếu người nhiễm bệnh đó giảm tần suất tiếp xúc vật lý với người khác xuống 50%. Thì sau 5 ngày, số lượng người bị lây nhiễm cũng sẽ giảm xuống 50% (còn 1,25).

Điều gì đang đến?

Hành động của chúng ta trong hiện tại sẽ định hình tương lai.

COVID-19 không phải là một hiện tượng thiên nga đen. Nó đóng vai trò chất xúc tác làm bộc phát một dây chuyền các vấn đề thuộc về nền tảng. Một nền kinh tế có nền tảng vững mạnh sẽ bật dậy thần tốc một khi đại dịch được khống chế. Thập niên vàng 1920 (The Roaring Twenties) đã đến ngay sau đại dịch Cúm Tây Ban Nha 1918. Sử dụng thang máy không cần dùng tay, hay việc đeo khẩu trang ở nơi công cộng rồi sẽ trở thành những điều bình thường.

Bình an và giữ sức khỏe. Học cách thích ứng.

Tài liệu tham khảo nếu bạn thích khám phá

Để bài viết này không quá dài, mình chỉ ghi chú vừa đủ các từ khóa và tài liệu nghiên cứu. Bạn có thể dò theo các tài liệu tham khảo trong đó và các bộ dữ liệu để lượm lặt cho mình một bức tranh tổng.

Phân tích hệ thống phức tạp

[1] Cook, R. I. (1998). How complex systems fail. Cognitive Technologies Laboratory, University of Chicago. Chicago IL.
[2] Meadows, D. H. (1999). Leverage points: Places to intervene in a system.

Rủi ro đuôi

[3] Norman, J., & Taleb, N. N. (n.d.). Ethics of Precaution: Individual and Systemic Risk. Retrieved March 25, 2020, from https://www.academia.edu/42223846/Ethics_of_Precaution_Individual_and_Systemic_Risk
[4] Harry Crane (2020). Naive Probabilism. RESEARCHERS.ONE, https://www.researchers.one/article/2020-03-9.
[5] Taleb, N. N. (2020). Statistical Consequences of Fat Tails: Real World Preasymptotics, Epistemology, and Applications. ArXiv:2001.10488 [q-Fin, Stat]. http://arxiv.org/abs/2001.10488
[6] Nassim Nicholas Taleb and Pasquale Cirillo (2020). Tail Risk of Contagious Diseases. RESEARCHERS.ONE, https://www.researchers.one/article/2020-03-17.

Các bộ dữ liệu về COVID-19

[7] Semantics Scholar. (n.d.). CORD-19 | Semantic Scholar. Retrieved March 24, 2020, from https://pages.semanticscholar.org/coronavirus-research
[8] World Economic Forum. (n.d.). Strategic Intelligence | World Economic Forum. Stategic Intelligence. Retrieved March 25, 2020, from https://intelligence.weforum.org