My logo

das All

Make the Unknown known

Bão thông tin về COVID-19: Giong buồm đón gió

Lan tỏa kiến thức, thay vì sự sợ hãi

Thanh-Vy Hua

19 phút để đọc

Sails

Ảnh Bìa: jplenio từ Pixabay

Càng suy nghĩ nhiều về ngôn ngữ, tôi càng thấy ngạc nhiên thích thú. Với cả trăm nghĩa trắng đen thì làm thế nào mà người ta có thể hiểu nhau được.
Kurt Gödel

Đã trải qua 4 tuần từ lúc mình viết bài đầu tiên đề cập đến Bão thông tin về COVID-19. Số ca nhiễm toàn cầu ghi nhận được đã tăng hơn 4 lần. Thông tin sai lệch thì càng lúc càng khó để nhận dạng[8]. Các con số thống kê dần trở thành một công cụ hùng biện. Nhiều luận điểm được thêu dệt bằng cách chọn lọc chứng cứ, rồi sắp xếp ngược lại thành câu chuyện.

Khoảng trống về thông tin có thể khiến cảm giác bị bỏ rơi và bất lực của bạn trở nên trầm trọng hơn. Khoảng trống này tạo ra mảnh đất màu mỡ cho những lời đồn đoán và các thuyết âm mưu. Đánh giá toàn diện các yếu tố khó lường là chiếc la bàn để vượt qua sự hoài nghi. Câu hỏi thực tế lúc này là: Chúng ta đang hướng đến cái gì?

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

Chiếc la bàn của tôi

Để giữ cho đầu óc khỏi lùng bùng, mẹo của mình là đi lập trình cái gì đó. Việc xây dựng và dò ngược một hệ thống cho mình cảm giác làm chủ tình hình. Khi còn bé, đây từng là một thói quen lập dị kiểu dân mọt kỹ thuật. Bây giờ, thói quen đó đã trở thành một công cụ không thể thiếu mỗi khi mình muốn hiểu rõ nội hàm của những gì đang diễn ra.

Lưu ý nhỏ trước khi mình bắt đầu nói cho bạn nghe mình đang nghĩ gì. Nếu so với mức độ kiến thức cần thiết cho một đại dịch, thì mình vẫn đang thuộc dạng nông cạn.

Dịch COVID-19 là một tình huống hàm chứa những tổn thất không thể bù đắp hay những cái giá không gì trả nổi. Khả năng xuất hiện của những tổn thất không thể bù đắp buộc chúng ta phải nghĩ đến yếu tố rủi ro trong mỗi quyết định của mình. Những nguyên tắc phòng bị mang đến sự bảo hộ cần thiết. Chúng giúp chúng ta cân nhắc các lựa chọn hành động để không xảy ra những hậu quả không thể cứu vãn.

Thiệt hại từ một trận dịch bệnh còn có tính hệ thống và khả năng lan truyền trên quy mô lớn. Trong những tình huống có tính chất như vậy, chúng ta hành động dựa trên các phương pháp phân tích, không phải dựa trên bằng chứng thực nghiệm. Thật may cho chúng ta là những nguyên lý như vậy tồn tại. Điểm cốt lõi của những nguyên lý này được xây dựng từ việc nắm bắt tính chất của những thiệt hại. Chúng dựa trên Lý Thuyết Xác Suất mà không cần tính ra xác suất cụ thể. Phân Phối Quy Tắc Lũy Thừa (power law) hay Phân Phối Đuôi To (fat tail) thể hiện hình ảnh của những cấu trúc xác suất như vậy.

Phân Phối Quy Tắc Lũy Thừa (power law)[3]. Với các tình huống có rủi ro đuôi, thiệt hại chủ yếu đến từ một số ít sự kiện đơn lẻ nhưng có ảnh hưởng lớn. Trong ngữ cảnh một dịch bệnh, các ca siêu-lây-nhiễm là một dạng sự kiện có tính chất của cái đuôi to. Nguồn ảnh: Wikipedia

Phân Phối Quy Tắc Lũy Thừa (power law)[3]. Với các tình huống có rủi ro đuôi, thiệt hại chủ yếu đến từ một số ít sự kiện đơn lẻ nhưng có ảnh hưởng lớn. Trong ngữ cảnh một dịch bệnh, các ca siêu-lây-nhiễm là một dạng sự kiện có tính chất của cái đuôi to. Nguồn ảnh: Wikipedia

Tại sao những thứ xác suất này lại quan trọng? Chúng đặt ta vào vị thế tốt nhất cho tương lai. Chúng giúp ta rút ra được những suy luận cốt yếu dù không có nhiều dữ liệu. Chúng cho ta thấy những gì mà các công cụ như Phân Phối Chuẩn (Gauss) hay Phân Phối Loga Chuẩn (lognormal) không thể dự đoán được. Những phương pháp truyền thống đó chỉ hữu dụng khi cái giá của sai số là hữu hạn. Mà điều này chỉ xảy ra sau khi ta tác động đủ để giảm bớt các yếu tố khó lường.

Trên hết, những nguyên lý này cho chúng ta thời gian để triển khai các biện pháp can thiệp nhằm giải quyết thử thách tiếp theo. Làm thế nào để kết thúc đại dịch?

Ra quyết định khi có nhiều yếu tố khó lường (tiếp)

Trải nghiệm của mình với các tình huống cần ứng phó nhanh bắt đầu từ năm 2011. Đó là một năm kỳ lạ. Mùa Xuân Ả Rập khiến kỳ thi Lập Trình Sinh Viên Quốc Tế ACM ICPC World Finals 2011 phải đổi địa điểm. Ban tổ chức lúc đó buộc phải gấp rút chọn một nơi khác để thay thế tại Orlando, Florida. Sự cố này đã đưa mình đến Mỹ lần đầu tiên. Sau đó, đến lượt Thảm họa Nhà máy điện hạt nhân Fukushima I xảy ra vào tháng Ba. Đến tháng Chín, thì mình đặt chân đến Nhật để học sau đại học. Nhiều tháng sau thảm họa đó, bạn bè xung quanh vẫn nhắc mình về mối đe dọa vô hình: chất phóng xạ.

Vào lúc này, chúng ta đang đối mặt với một mối đe dọa vô hình khác: vi-rút corona. Các nguyên tắc ra quyết định khi có nhiều yếu tố khó lường có thể được áp dụng cho nhiều tình huống khác nhau trong cuộc sống hàng ngày:

  • Có nên bước vào cái thang máy đó không?
  • Mua đồ ăn bao nhiêu mới đủ cho giai đoạn giãn cách xã hội ở nhà?
  • Nên đeo loại khẩu trang nào?

Nguyên tắc 3. Trước khi cập nhật bản đồ, cần bảo đảm là chân bạn vẫn còn đặt trên mặt đất. Một vòng phản hồi tiêu cực là tối cần thiết để điều chỉnh khung suy nghĩ của bạn về thực tế của địa hình. Thất bại trong việc cập nhật thường bắt nguồn từ 3 điều. Thiếu góc nhìn có tính hệ thống, cái tôi, và thói quen tách bản thân ra khỏi hậu quả từ những việc do mình quyết định.

Nguyên tắc 4. Nếu có quá nhiều yếu tố khó lường, hãy lựa chọn hành động mà bạn có thể được nhiều hơn mất. Bất kỳ nơi nào mà tính bất đối xứng này chiếm ưu thế, về đường dài bạn sẽ trở nên dễ đón nhận các yếu tố khó lường. Khi có được sự tự do để lựa chọn kết quả cuối cùng thay vì phải theo đuổi một kết quả cố định, bạn sẽ không còn bận tâm phán đoán của mình là đúng hay sai nữa.

Được nhiều hơn Mất trong một sự kiện ngẫu nhiên. Khởi đầu từ điểm “Bạn đang ở đây” (You are here). Di chuyển theo chiều ngang về bên phải. Giá trị nhận được sẽ cao hơn đáng kể so với tổn thất nếu đi về bên trái. Nguồn ảnh: Antifragile[1]

Được nhiều hơn Mất trong một sự kiện ngẫu nhiên. Khởi đầu từ điểm “Bạn đang ở đây” (You are here). Di chuyển theo chiều ngang về bên phải. Giá trị nhận được sẽ cao hơn đáng kể so với tổn thất nếu đi về bên trái. Nguồn ảnh: Antifragile[1]

Chúng ta thắt dây an toàn khi ngồi xe, không phải vì tai nạn giao thông chắc chắc sẽ xảy ra. Chúng ta làm việc đó vì không biết tai nạn có xảy ra hay không. Tương tự như vậy, chúng ta đeo khẩu trang từ sớm, không phải vì bệnh này chắc chắn lây qua đường không khí. Chúng ta đeo nó vì chưa biết mức độ lây nhiễm của con vi-rút này như thế nào.

Một ví dụ khác là việc phân tích xu hướng của nạn bạo lực xã hội. Để chứng minh nạn bạo lực có chiều hướng giảm, bạn sẽ cần nhiều chứng cứ hơn là khi chứng minh nó có chiều hướng tăng.

Rủi ro có tính bất đối xứng. Nhìn nhầm tảng đá thành con gấu tốt hơn là nhìn nhầm con gấu thành tảng đá. Ưu tiên hành động không gây ra thiệt hại trước.

Loài người trong mắt của một con vi-rút

Một thế giới nhỏ bé

Trong mắt một con vi-rút, toàn thể nhân loại chỉ được phân ra làm 3 nhóm.

  1. Dễ bị lây nhiễm. Cá thể mà nó có thể chiếm làm vật chủ.
  2. Đã bị nhiễm. Cá thể mà nó đã chiếm đóng làm vật chủ.
  3. Đã hồi phục. Cá thể mà nó không thể chiếm đóng được nữa.

Ngoài ra, vật chủ đi đâu thì vi-rút sẽ theo đến đó. Khi mà sự kết nối toàn cầu đang ở mức cao nhất mọi thời đại, thế giới của chúng ta càng lúc càng trở nên bé nhỏ. Quy mô mạng lưới di chuyển của loài người đang tuân theo các quy luật tương tự như Phân Phối Quy Tắc Lũy Thừa (power law). Nếu không có hoạt động vận chuyển toàn cầu, thì đã không có đại dịch.

Tính kết nối của mạng lưới di chuyển cho chúng ta thấy thiệt hại được lan truyền thế nào và rủi ro đó có tính hệ thống hay không. Điều này giúp xác định các thông số liên quan khi ra quyết định.

Thông số phù hợp nhất để ngăn chặn sự lây lan của vi-rút là sự di chuyển. Hạn chế đi lại nhằm kiểm soát sự lây lan về mặt không gian. Cách ly sớm các trường hợp nghi nhiễm nhằm kiểm soát sự lây lan về mặt thời gian.

Hình thái thế-giới-nhỏ của mạng lưới vận chuyển hàng không. Nguồn ảnh: Martin Grandjean

Hình thái thế-giới-nhỏ của mạng lưới vận chuyển hàng không. Nguồn ảnh: Martin Grandjean

Một thế giới mong manh dễ vỡ

Khi dịch bệnh xảy ra, mỗi người có thể chịu một mức độ tổn thương khác nhau. Độ tuổi và tình trạng bệnh lý nền không phải là tiêu chí phân loại duy nhất. Hàng triệu người có thể không cầm cự nổi vì tình trạng xã hội và tài chính của họ. Ở một lăng kính khác, cuộc sống là một chuỗi ngày chạy vạy vì miếng ăn.

Điều này vẫn không có nghĩa là mình đang bàn đến việc đẩy lệch cán cân bằng cách lựa chọn kinh tế hoặc sức khỏe. Hai phạm trù này vốn không thể tách biệt nhau. Nếu cộng đồng không khỏe mạnh, thì làm sao có được một nền kinh tế khỏe mạnh? Các biện pháp kích cầu chỉ có tác dụng trong một cuộc suy thoái nhân tạo. Còn đây là một cuộc suy thoái có sự hiện diện của một con vi-rút đang hoành hành.

Về ảnh hưởng kinh tế của một trận dịch bệnh, lớp đệmthời điểm bắt đầu ứng phó có tính chất quyết định. Mất một đồng phòng cháy còn hơn 1000 đồng chữa cháy. Những khu vực mà dịch bệnh ảnh hưởng nặng nề nhất dường như đã được quản lý mà không có lớp đệm, và phản ứng quá muộn.

Khi một đợt bùng phát xảy ra, giá nguyên liệu sẽ tăng do nhu cầu tăng đột biến. Ngay cả khi sự lây lan chững lại, thì giá nguyên liệu vẫn có thể tiếp tục tăng không tuyến tính. Điều này cũng tương tự như ảnh hưởng kinh tế của thiên tai. Thiệt hại do thiên tai gây ra càng lúc càng cao do tính liên kết quá chặt của chuỗi cung ứng. Nguồn dự trữ nhu yếu phẩm quá thấp là tiền đề cho thảm họa.

Mở cửa trở lại một cuộc sống khỏe mạnh thay vì chỉ đơn thuần là các hoạt động kinh tế. Góc nhìn này sẽ khơi gợi nhiều lựa chọn toàn diện và nhân văn hơn để giảm thiểu ảnh hưởng của dịch bệnh. Đồng thời, đấy cũng là một cơ hội hiếm có để chúng ta cùng nhau suy ngẫm: Thế nào mới là một xã hội đáng sống?

Điểm bùng phát (tipping point) đánh dấu cột mốc chuyển pha trong các hệ thống phức tạp. Một khi chạm tới điểm này, mọi thứ sẽ thay đổi chóng mặt. Kể từ đó trở đi, các giải pháp tuyến tính với nguồn lực hữu hạn sẽ không thể bắt kịp chuyển động tăng theo cấp số nhân. Nguồn ảnh: @yaneerbaryam

Điểm bùng phát (tipping point) đánh dấu cột mốc chuyển pha trong các hệ thống phức tạp. Một khi chạm tới điểm này, mọi thứ sẽ thay đổi chóng mặt. Kể từ đó trở đi, các giải pháp tuyến tính với nguồn lực hữu hạn sẽ không thể bắt kịp chuyển động tăng theo cấp số nhân. Nguồn ảnh: @yaneerbaryam

Cực Bắc của chiếc la bàn

Phần lớn đặc tính sinh học của vi-rút corona vẫn còn là một bí ẩn đối với con người, thế giới chúng ta đang sống cũng vậy. Các thực thể trong thế giới thực như nền kinh tế hay đặc tính sinh học của vi-rút đều là những hệ thống phức tạp. Trong các hệ thống phức tạp, nếu tồn tại các rủi ro có tính hệ thống, thì việc sa lầy vào chi tiết có thể khiến chúng ta mất phương hướng. Từ một góc nhìn rộng hơn, những hệ thống này có một số hành vi ở quy mô lớn. Các hành vi như vậy có thể được mô tả trực tiếp mà không cần khảo sát tất cả các tiểu tiết[2].

Đối với COVID-19, các hành vi có quy mô lớn bao gồm:

  1. Sự lây nhiễm tăng theo cấp số nhân cho đến khi bão hòa
  2. Sự lây nhiễm giảm theo cấp số nhân cho đến khi biến mất hoàn toàn

Tư tưởng cầu may cho chiều hướng thứ nhất là phỏng đoán về miễn dịch cộng đồng. Tư tưởng cầu may cho chiều hướng thứ hai là trông chờ sự xuất hiện của một liệu pháp thần kỳ. Khi đang đi vào vùng biển với đầy những tảng băng trôi, thì việc cầu may không thể bảo đảm con tàu của bạn sẽ không bị tảng băng nào đó đâm phải. Những hành động trực diện cho chúng ta cơ hội tiến về chiều hướng thứ hai.

Giãn cách xã hội có hiệu quả. Nguồn ảnh: Andy Nick và đội biên tập tại Real Art

Hiện tại, việc phong tỏa và siết chặt các chỉ số giãn cách xã hội đang được thực hiện trên khắp thế giới. Sự lây lan đã có chiều hướng giảm ở một số khu vực. Liệu chiều hướng giảm này có bền vững? Hay sẽ có một đợt bùng phát trở lại sau khi dỡ bỏ các biện pháp giãn cách xã hội?

Các hành vi có quy mô lớn đã nêu trên cho chúng ta một đầu mối. Chiều hướng giảm có tính bền vững hay không tùy thuộc vào[5]:

  • Tần suất di chuyển giữa các vùng. Một vùng có thể lớn như một vùng lãnh thổ địa lý, hay nhỏ như một hộ gia đình.
  • Tốc độ mà một vùng có thể hành động để giảm tần suất di chuyển, khi vùng đó bị lây nhiễm hay tái lây nhiễm. Hàn Quốc là hình mẫu cho khả năng thực thi cùng lúc nhiều hành động với tốc độ cao[7].

Chỉ những vùng có ổ dịch đang hoạt động mới cần đến các biện pháp giãn cách xã hội quyết liệt. Phong tỏa là phương án cuối cùng. Không cần dùng dao mổ trâu để giết gà. Đối với những vùng ổn định cần triển khai các biện pháp dự phòng với nhiều quy mô khác nhau. Năng lực tự giám sát của cộng đồng, quy trình xét nghiệm nhanh và tại chỗ, thay đổi về hành vi xã hội.

Những hành động này có ý nghĩa tương tự như việc gia tăng sức bền cho một hệ thống. Chúng giữ vai trò như quy tắc an toàn tự động, cầu dao ngắt, và bộ dự phòng. Nếu không có đủ sức bền để ứng phó với những cú sốc đột ngột, thì chúng ta đang đùa với trò Cò Quay Nga.

Gần đây, nhiều khu vực đang cố gắng kéo Hệ Số Lây Nhiễm xuống một giá trị cụ thể nhỏ hơn 1. Điểm mấu chốt là chúng ta không thể kiểm soát được hệ số này. Đó là một biến số có tính chất của cái đuôi to (fat tail) do khả năng xuất hiện của các ca siêu lây nhiễm. Nên hệ số này sẽ cần rất nhiều thời gian để hội tụ.

Hai bước để khống chế sự lây lan trong một khu vực. Một, có các biện pháp can thiệp đủ mạnh để tạo ra hiệu quả cắt giảm lây nhiễm theo cấp số nhân. Hai, duy trì các biện pháp này đủ lâu. Các giải pháp ưu đãi xã hội có thể giúp duy trì bước này. Khả năng có làn sóng lây nhiễm mới hay không tùy thuộc vào hành vi của chúng ta. Thay vì chơi Cò Quay Nga bằng niềm tin, hãy chơi Đập Chuột Chũi với vi-rút.

Đập chuột chũi. Nguồn ảnh: Fede Cook

Đập chuột chũi. Nguồn ảnh: Fede Cook

Các biện pháp can thiệp có hiệu quả phi thường

Không có con đường tắt nào để tìm ra các biện pháp can thiệp hữu hiệu. Tình huống hiện tại có tính đa chiều với nhiều yếu tố đan xen nhau. Một tính chất đặc biệt của các hệ thống phức tạp là chúng thường có các điểm đòn bẩy. Đó là những điểm tác động chứa đựng hiệu ứng xoay chuyển càn khôn. Một thay đổi nhỏ tại một thứ, có thể mang lại thay đổi lớn cho tất cả mọi thứ. Việc rửa tay và đeo khẩu trang có lẽ là 2 điểm đòn bẩy. Rất dễ thực hiện cho cá nhân, và mang lại lợi ích lớn cho tập thể. Tuy vậy, chỉ một biện pháp can thiệp là không đủ để khống chế đại dịch. Biện pháp hạn chế đi lại phải được thiết lập cùng với một số biện pháp khác.

Cách Đài Loan ứng phó với COVID-19 gây ấn tượng mạnh với mình về khả năng gắn kết mạch lạc các hành động tập thể. Họ đã sử dụng ngôn ngữ và tinh thần như một cuộc chiến. Bằng tư duy đó, họ đề ra những chính sách quyết liệt cùng với nhiều giải pháp sáng tạo độc đáo. Chiến lược chia sẻ thông tin của họ rất tài tình:

  • Bản đồ cập-nhật-theo-thời-gian-thực về các nơi cung cấp khẩu trang ở địa phương.
  • Mạng lưới cảnh báo trên toàn thành phố các địa điểm có rủi ro lây nhiễm mà hành khách của du thuyền Diamond Princess đã đi qua.
  • Trang web cộng đồng để cùng chỉ điểm những tin đồn thất thiệt
  • Tích hợp cơ sở dữ liệu về sức khỏe và xuất nhập cảnh để theo dõi các khách du lịch có triệu chứng mắc COVID-19
  • Hệ thống phân phối khẩu trang theo nhân khẩu

Cụ thể, trong 5 tuần (20/1-24/2), họ đã thực hiện ít nhất 124 hành động[6]. Với góc nhìn hạn chế từ bên ngoài của mình, danh sách dưới đây chưa thể liệt kê đầy đủ tất cả các hành động. Điều làm mình ngạc nhiên nhất là hầu hết các hành động này được thực hiện trước cả thời điểm Vũ Hán thực hiện phong thành.

Mục tiêu can thiệp Mô tả Số lượng hành động và thời điểm bắt đầu
Kiểm soát biên giới, hạn chế đi lại, và truy tìm ca nhiễm Kiểm soát vận chuyển bằng hàng không và đường biển.
Chủ động xét nghiệm.
Xác định ca nhiễm bằng công nghệ mới.
Cách ly các trường hợp nghi nhiễm cùng với biện pháp chế tài.
68 hành động
từ ngày 31/12/2019
Phân bổ nguồn lực Cấm xuất khẩu khẩu trang y tế.
Tăng sản xuất khẩu trang và chất diệt khuẩn.
Tiếp quản việc sản xuất và phân phối khẩu trang y tế.
Xây dựng một hệ thống phân phối khẩu trang theo nhân khẩu.
33 hành động
từ ngày 22/01/2020
Truyền thông và an sinh xã hội Ra thông cáo báo chí hàng ngày để cập nhật tình hình cho công chúng.
Thiết lập biện pháp chế tài nghiêm khắc để chống tin giả.
Hỗ trợ các doanh nghiệp địa phương chịu ảnh hưởng nặng (40.4 tỷ Đài Tệ).
Trợ cấp cho nhân viên y tế, cư dân đang cách ly và hệ thống y tế (19.6 tỷ Đài Tệ).
13 hành động
từ ngày 22/01/2020

Trong bối cảnh một đại dịch, hiệu quả của các biện pháp can thiệp tùy thuộc vào quỹ đạo hiện tại của tình trạng lây nhiễm. Nếu tình trạng lây nhiễm đang tăng, thì các hành động có phạm vi rộng như hạn chế đi lại là cần thiết. Nếu tình trạng lây nhiễm đang giảm, thì các hành động có nhiều chi tiết như truy vết các mối liên hệ sẽ phát huy hiệu quả.

Những gì chúng ta thấy và không thấy

Thông điệp xuyên suốt tất cả các thảo luận của mình là chúng ta cần nhận thức được sự tồn tại của những thiên kiến bản năng. Thiên kiến của bản thân mình: Mình là một người lạc quan, và không mơ mộng. Đây có phải là trận đại dịch cuối cùng trong thời đại của chúng ta? Không.

Cho rằng bạn đã thu thập N mẫu dữ liệu về những dịch bệnh đã xảy ra trong thế kỷ vừa rồi. Khả năng xảy ra một trận dịch bệnh nghiêm trọng hơn tất cả các trận dịch trước đó là khoảng 1/N. Xác suất này không phụ thuộc vào hình dạng của phân phối mà bạn đang quan sát[4].

Mình vừa ngồi viết bài này, vừa lắng nghe chương trình ca nhạc Một Thế Giới: Ở Nhà Cùng Nhau (One World: Together At Home), và hy vọng viễn cảnh tốt đẹp nhất sẽ đến. Mình sợ những thảm cảnh mà trận đại dịch này có thể mang lại. Đồng thời cũng quan ngại rằng nó sẽ qua đi mà không để lại bất kỳ một sự thay đổi nào trong hành vi của chúng ta.

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

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 lần 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] Taleb, N. N. (2014). Antifragile: Things That Gain from Disorder (Reprint edition). Random House Trade Paperbacks.
[2] Bar-Yam, Y. (2016). From Big Data To Important Information. ArXiv:1604.00976 [Nlin, Physics:Physics, q-Bio, q-Fin]. http://arxiv.org/abs/1604.00976

Rủi ro đuôi

[3] Power Laws: How Nonlinear Relationships Amplify Results. (2017, November 6). Farnam Street. https://fs.blog/2017/11/power-laws/
[4] Taleb, N. N. (n.d.). What You See and What You Don’t See: The Hidden Moments of a Probability Distribution. 3.
[5] Siegenfeld, A. F., & Bar-Yam, Y. (2020). Eliminating COVID-19: A Community-based Analysis. ArXiv:2003.10086 [q-Bio]. http://arxiv.org/abs/2003.10086

Các bộ dữ liệu về COVID-19

[6] Wang, C. J., Ng, C. Y., & Brook, R. H. (2020). Response to COVID-19 in Taiwan: Big Data Analytics, New Technology, and Proactive Testing. JAMA. https://doi.org/10.1001/jama.2020.3151
[7] Flattening the curve on COVID-19 in Korea. (2020). The Government of the Republic of Korea. http://www.korea.kr/common/download.do?fileId=190536078&tblKey=GMN
[8] COVID19 Infodemics Observatory. (n.d.). Retrieved April 8, 2020, from http://covid19obs.fbk.eu

Bài viết gần đây

Xem thêm

Các chủ đề

Ivy là ai

Founder ● Engineer ● Human Explorer ● INTJ
I build things and tell stories about them.