Pirmais ieraksts

Šis blogs būs vieta manām pārdomām par zinātni, sabiedrībā aktuālām tēmām un citām lietām. Dažreiz uzrakstīšu kaut ko populārzinātnisku, dažreiz – kaut ko par to, kā Latvijā vajadzētu organizēt zinātni un augstāko izglītību. (Esmu gan dzirdējis vadītāju-vizionāru vīzijas reformām, gan arī uz vietas savā darbavietā redzējis, kas no tām sanāk praksē. Līdz ar to ir sakrājušies šādi tādi novērojumi un pārdomas.) Dažreiz – vienkārši pārdomas par to, kas šobrīd sabiedrībā ir aktuāls.

 

Esmu dažas reizes šādas pārdomas rakstījis Facebook’ā, bet blogs, kur viss ir vienuviet, šim mērķim ir piemērotāks nekā FB, kur pārdomu gabali sajūk ar ceļojumu bildēm, priekā ieteiktiem delfu rakstiem par Latvijas sportistu uzvarām un vēl daudz ko citu. Tāpēc turpmāk rakstīšu šeit.

Būs arī blogs angliski – par zinātniskām lietām, kurām vismaz 98% no iespējamajiem lasītājiem atrodas ārpus Latvijas robežām.

Pagaidām pārpublicēšu no FB savas pārdomas par “Dogo lietu”. Te ir 1. daļa un te – 2. daļa. Iespējams, ka drīz būs arī kaut kas jauns. Pārāk bieži nerakstīšu – varbūt reizi mēnesī vai divos.

 

Zinātnes prioritātes – ideja, kas teorijā strādā labāk nekā praksē?

“Zinātnei vajag skaidri definētas prioritātes!” ir pievilcīga tēze, kas ik pa brīdim uzrodas dažādās diskusijās. Pēdējo reizi – nesenajā Valsts kontroles viedoklī par Latvijas zinātnes padomes darbību.

Atļaušos šai tēzei nepiekrist. Teorētiski tas izklausās skaisti – koncentrēsim pētniecību tajos virzienos, kur tā dos vislabāko labumu Latvijai. Praksē – tas var dot pavisam citu efektu.

Pašreizējā sistēma Latvijas zinātnes finansēšanā. Šobrīd ir divi galvenie mehānismi, caur kuriem valsts no sava budžeta finansē zinātni: Valsts pētījumu programmas (VPP) un Fundamentālo un lietišķo pētījumu projekti (FLPP). Caur VPP valsts pasūta pētījumus konkrētās jomās. (Piemēram, ja Aizsardzības ministrijai vajag zinātnisko kompetenci kādā jomā, tā veido atbilstošu pētījumu programmu.) FLPP ir mehānisms, caur kuru zinātnieki var pieteikt savas idejas un labākās no tām tiek finansētas. (Konkurss ir diezgan liels: 2021. gadā tika atbalstīti tikai 23% no visiem pieteikumiem.)

Atslēgas jautājums: vai FLPP būtu vajadzīgi kādi tematiski ierobežojumi, kas liktu zinātniekiem koncentrēties uz noteiktām tēmām? Šobrīd šiem projektiem ir noteikts ļoti plašs prioritāšu saraksts, ar 9 virzieniem un 150 apakštēmām. Valsts Kontrole uzskata, ka šis saraksts būtu būtiski jāsašaurina. Es tam nepiekrītu.

Jautājumam nav jābūt: vai mēs atbalstām fiziku, datorzinātni vai bioloģiju? Jautājumam ir jābūt: kurus zinātniekus katrā no šīm jomām mēs atbalstām? Katrā jomā ir gan starptautiska līmeņa zinātnieki (vai zinātnieki ar potenciālu par tādiem kļūt), gan arī pētnieki, kuru darbi atkārto to, kas citur pasaulē jau sen izdarīts.

Tas, kas ir visproduktīvāk, ir atbalstīt labākos katrā no šīm jomām. Augsta līmeņa cilvēkresursi Latvijā ir ierobežoti un katrai zinātnes jomai kaut kur ir “point of diminishing return”, pēc kura papildus līdzekļi vairs nedos būtiski labāku rezultātu. (Arī manai jomai tāds ir.) Pārmērīgi prioritizējot kādas jomas, mēs riskējam nonākt situācijā, kur prioritizētajās jomās atbalstu saņem ne īpaši inovatīvi pētījumi, bet citur zinātnieki ar izcilu potenciālu nespēj veikt savu darbu un vai nu atstāj zinātni vai atstāj Latviju.

Zinātne ir specializēta. Definējot pārāk specifiskas prioritātes, mēs varam nonākt pie tēmām, kurās Latvijā strādā tikai viena pētnieku grupa. (Var paskatīties uz dažus gadus veciem VPP konkursiem, piemēram, šo – tur tādas var atrast ne vienu vien.) Šādā gadījumā pētījumu atlase notiek nevis projektu konkursā, bet gan tad, kad tiek izvēlēta tēma. Un tie, kas izvēlas tēmu balstoties uz dažiem teikumiem par to, var būt daudz virspusīgāki nekā zinātniski eksperti, kas vairākas stundas lasa detalizētu projekta pieteikumu.

Ir vēl trīs lietas, ar ko mēs riskēsim, ja mēģināsim pakļaut Latvijas zinātnes attīstību iepriekš definētam prioritāšu komplektam.

Praksē prioritātes bieži balstās uz pagātni, nevis nākotni. Atceros 2007. gadu, kad atgriezos Latvijā. Tobrīd mēģinājumi definēt Latvijas datorzinātnes prioritātes to pašu VPP kontekstā diezgan lielā mērā balstījās uz Latvijas zinātnes panākumiem iepriekšējā desmitgadē (1990-jos gados). Kvantu datori nevienam, izņemot mani, prātā nebija un ar jautājumiem “Vai to Latvijai vajag?” man sanāca sastapties vairākkārt. Ar šādu pieeju mēs riskējam būt tie, kas sekos pasaules tendencēm ar 10-20 gadu nokavēšanos, kad iespējas izdarīt kaut ko oriģinālu atbilstošajos virzienos būs būtiski samazinājušās.

Prioritāšu definēšana var atstāt malā jaunus zinātniekus. Iedomāsimies, ka dažādas puses mēģinās apsēdināt pie galda, lai nodefinētu zinātnes prioritātes. Kas būs tie zinātnieki, kas sēdēs pie šī galda? Visticamāk, tie būs universitāšu un institūtu vadītāji un citas “lielās personas” no Latvijas zinātnes esošās hierarhijas. Jauns censonis, kas nupat atgriezies no doktorantūras ārzemēs, tur nenonāks. Šis arī palielina risku, ka prioritātes izrādīsies esošo zinātnes virzienu atražošana formā, kas līdzīga esošajai.

Mazā valstī grūti atrast neitrālus ekspertus. Zinātniekiem, kas tiks iesaistīti prioritāšu definēšanā, būs savas intereses un tās var atspoguļoties galarezultātā. Lielām valstīm ir lielākas iespējas atrast ekspertus bez interešu konfliktiem. Mums nav.

Bell Labs stāsts. 1970-jos gados viens no ASV zinātnes līderiem bija AT&T (American Telephone & Telegraph) firmas laboratorija “Bell Labs”. Tur radās gan Nobela laureāti, gan izgudrojumi, kas pelnīja lielu naudu AT&T. Viens no Bell Labs vadītājiem raksturoja viņu filozofiju šādi. Katru zinātnieku vai projektu viņš vērtēja pēc diviem kritērijiem: zinātniskā izcilība un potenciāls dod peļņu AT&T. Par atbalstāmiem viņš uzskatīja tos pētījumus, kuriem viņš dotu 9 vai 10 punktus no 10 vienā no šīm kritērijiem.

Latvijā atbilstošie kritēriji būtu zinātniskā izcilība un noderīgums Latvijas biznesam un sabiedrībai. Risks ar zinātnes prioritāšu definēšanu ir, ka tas novedīs pie iznākuma, kas ir pretējs Bell Labs filozofijai: zinātniskiem projektiem, kas spēj nopelnīt minimālo sekmīgo atzīmi gan pēc izcilības, gan pēc noderības Latvijai (teiksim, 6nieku pēc abiem kritērijiem) un reāli pēc projekta beigām būtiski neko nemainīs, nedz pasaules zinātnē, ne Latvijas ekonomikā.

Ieteikumi nākotnei. Ja ir kaut kas konkrēts, ko no zinātniekiem vajag Latvijas valstij, ekonomikai, kultūrai vai sabiedrībai, to jāpasūta kā pētījumu ar konkrētiem mērķiem, kas ierakstīti līgumā vai jāveido valsts pētījumu programma. Mehānismi šādām lietām mums ir.

Projekti (kā mūsu FLPP), kur zinātnieki paši izvēlas savu tēmu un augsti kvalificēti eksperti izvēlas labākos pieteikumus no zinātnieku piedāvātā, ir ļoti svarīgi zinātnes funkcionēšanai. Daudzas labas idejas top nelielās zinātnes grupās un Latvijas attīstībai ir vēlama plaša zinātnes bāze, kas labā līmenī noklāj pietiekamu plašu tēmu loku (daudzos gadījumos – ar nelielu zinātnieku skaitu katrā tēmā, jo mēs neesam liela valsts un nevaram atļauties daudz). “Izcilības siets”, kas balstās uz kvalitatīviem ekspertiem-vērtētājiem, ir lietderīgāks mehānisms nekā administratīvs process, caur kuru izvēlas prioritātes. Manuprāt, FLPP tipa projektus vispār nebūtu jāierobežo ar iepriekš definētu prioritāšu sarakstu. Tā vietā būtu jāizmanto stingrs saturiskais vērtējums, gan izvēloties projektus, gan izvērtējot to rezultātus.

Par Latvijas Zinātnes padomi kopumā. Ja runā par Valsts Kontroles vērtējumu LZP darbībai kopumā (ne tikai prioritāšu jautājumam), te var izlasīt ļoti labu Guntara Kitenberga analīzi. Guntars Kitenbergs ir viens no talantīgākajiem un sabiedriski aktīvākajiem jaunās paaudzes fiziķiem un 4 gadus kā Latvijas jauno zinātnieku apvienības pārstāvis piedalījies LZP darbā.

Mans vērtējums no nedaudz lielāka attāluma: 14 gados, kopš esmu atgriezies Latvijā, esmu redzējis, kā mainās un aug mūsu zinātnes atbalsta sistēma. Tas, kā darbojās LZP 2000. gadu vidū, bija ļoti dīvaini. Daudzu cilvēku neatlaidīga darba rezultātā esam nonākuši pie mehānismiem zinātnes naudas sadalei, kas ir līdzīgi tiem, kas funkcionē citās Eiropas valstīs. (Naudas zinātnei joprojām ir par maz, bet tas, kas ir, tiek sadalīts pēc saprātīgiem principiem – atšķirībā no 2000. gadu vidus.) Es kā zinātnieks šo ļoti augsti novērtēju un šajā brīdī, kad Latvijā beidzot ir tapusi normāla zinātnes naudas sadales sistēma, būtu svarīgi to nesagraut. Ceru, ka Valsts kontroles aizrādījumi te nenovedīs pie nepareizā galarezultāta.

Kā var zināt, ka tik ātri izstrādātas vakcīnas ir efektīvas un drošas?

Runājoties ar radiem un draugiem par aktuālo tēmu, ik pa brīdim gadās dzirdēt jautājumu: ja Covid-19 vakcīnas tika izstrādātas tik ātri, kā mēs varam būt pārliecināti par to drošumu? Ja vakcīnu radīšanai un pārbaudei parasti vajag vairākus gadus, kāpēc Covid-19 vakcīnām pietika ar mēnešiem?

Te ir tas, ko es uz šiem jautājumiem atbildēju ģimenes sarunā pirms dažām dienām. Visa informācija no kvalitatīviem informācijas avotiem (lielākoties, angļu valodā), no manis paša tikai veids, kā tā sastrukturēta un izklāstīta.

1. Biotehnoloģija ļauj vakcīnas izstrādāt ātrāk.

“Modernas” vakcīna pret Covid-19 tapa vienas diennakts laikā, 2020. gada 10. janvārī. Kā tas ir iespējams?

Pirms šīs diennakts bija desmitiem gadu ilgs darbs pie tehnoloģijām, kas to padara iespējamu. Kādreiz vakcīnas izstrādāja, izaudzējot “novājinātu” vīrusu, kas nespēj izraisīt slimību, bet rada imunitāti. Vīruss tika kultivēts mākslīgos apstākļos, selekcionējot vīrusu paveidus, kas ir mazāk agresīvi, līdz izdevās iegūt vīrusu, kas vairs neizraisa slimību, bet ir pietiekami līdzīgs sākotnējam vīrusam, lai, nonākot mūsu ķermenī, radītu imunitāti pret īsto vīrusu. Šāds selekcijas process prasīja lielu eksperimentēšanu, kurai bija vajadzīgs laiks. Lai radītu derīgu vakcīnu, bija nepieciešami gadi darba un bija slimības, kam tās bija desmitgades.

Molekulārbioloģijas attīstība sāka to mainīt. 1976. gadā beļģu biologi pirmoreiz spēja atšifrēt vīrusa ģenētisko kodu. Ar katru nākamo desmitgadu tehnoloģijas genoma atkodēšanai attīstījās un kļuva lētākas, ātrākas un pieejamākas.

1980.-to gadu beigās zinātnieki sāka strādāt pie mākslīgām vīrusveidīgām daļiņām, kas nonākot mūsu ķermenī, izdara kaut ko vajadzīgu. Pirmie soļi bija ļoti sarežģīti. Bet 30 gadu laikā zinātnieki saprata, kā izveidot fragmentu no vīrusa ģenētiskā koda un ielikt to tauku apvalkā, lai cilvēka imūnsistēma radītu imunitāti pret to vīrusu, no kura ņemts šis ģenētiskā koda fragments.

Tas ir zinātnes brīnums, aiz kura ir daudzu cilvēku darbs 30 gadu laikā. Var ātri atkodēt vīrusa genomu, izgriezt no tā vajadzīgo fragmentu un uzsintezēt daļiņas, kas šo fragmentu satur. Tehnoloģijas ir sarežģītas, bet, tiklīdz tās ir apgūtas, pielāgot tās, lai radītu vakcīnu pret konkrētu vīrusu, ir daudz vienkāršāk.

Pēdējos gadus pirms Covid-19 pandēmijas, tehnoloģijas bija gatavas. Kādā ASV laboratorijā pat bija pētīts, kā ar tām izveidot vakcīnu pret vienu no koronavīrusiem, ar kuru slimo peles, iespējamam nākotnes eksperimentam ar laboratorijas pelēm. 2020. gada 10. janvārī ķīniešu zinātnieki publicēja SARS-Cov-2 vīrusa ģenētisko kodu. Lai pielāgotu peļu koronavīrusa vakcīnas projektu jaunajam cilvēku koronavīrusam “Modernai” un zinātniekiem, ar ko viņi sadarbojās, vajadzēja vienu dienu

2. Ar naudu var panākt ātrumu. Ar ļoti lielu naudu var panākt lielu ātrumu.

Klīniskie pētījumi maksā dārgi. Tie ietver rūpīgu sekošanu katram pētījuma dalībniekam, sarežgītus kontroles mehānismus un citas dārgas lietas. Prasības klīnisko pētījumu kvalitātei ir augstas un izmaksas, lai tās izpildītu – arī.

Normāli, izmaksas bremzē izstrādi. Pirms klīniskā pētījuma veikšanas tiek izsvērti visi “par” un “pret”. Cik tas maksās, cik liela ir iespēja, ka rezultāts būs pozitīvs un vai pozitīva rezultāta gadījumā varēs pārdot pietiekami daudz vakcīnas devas. Analīze prasa laiku un vakcīnas izstrādes process var ietvert ilgstošas diskusijas firmas iekšienē par to, vai tas atmaksāsies. Un vēlme neiztērēt lieku naudu var nozīmēt, ka katru nākamo soli sāk plānot un apspriest tikai tad, kad iepriekšējais ir izdevies.

Covid-19 gadījumā tā nebija. Pasaulei bija smaga problēma un bija skaidrs, ka tas, kas pirmais izstrādās efektīvu vakcīnu, savus izdevumus ar ļoti lielu uzviju atpelnīs. Valstu valdības bija gatavas garantēt, ka viņas pirks lielus daudzumus vakcīnu. Garantēti līgumi uz miljardiem pirms vakcīnas apstiprināšanas – tas bija bezprecedenta gadījums.

Šaubu un garu diskusiju nebija. Varēja virzīties uz priekšu ātrākajā ātrumā, kādu pieļauj farmācijas nozares standarti. Ražotnes, kas ražos vakcīnas tika būvētas vienlaikus ar klīniskajiem pētījumiem un valdības par to maksāja.

3. Jo plašāk izplatīts vīruss, jo ātrāk klīniskais pētījums noved pie skaidriem secinājumiem.

Iedomāsimies manis izdomātu klīnisko pētījumu ērču encefalīta vakcīnai. (Visi skaitļi izdomāti tā, lai būtu uzskatāmi tas, ko es gribu parādīt.)

10’000 brīvprātīgo tiek sapotēti ar vakcīnu, 10’000 ar placebo. Pēc dažiem mēnešiem apkopojot rezultātus noskaidrojas, ka ērces katrā no divām grupām sakodušas starp 100 un 200 cilvēku un, visdrīzāk, lielākā daļa no šīm ērcēm nav bijušas inficētas. Rezultātā izrādās, ka saslimuši 3 no tiem, kas sapotēti ar vakcīnu un 7 no tiem, kas sapotēti ar placebo. Iespējams, vakcīna palīdz, bet no tik maziem skaitļiem izdarīt secinājumus nevar un var gadīties, ka “7 pret 3” atšķirība ir nevis vakcīnas efektīvitāte, bet laimīga sagadīšanās. Atliek gaidīt vēl un vēl, līdz skaitļi ir pietiekami lieli, lai varētu izdarīt ticamus secinājumus.

Šāda problēma var būt ar daudzām slimībām. Ja slimības izplatība nav pārāk liela, tad ir jāgaida ilgāks laiks, līdz pietiekami daudzi no klīniskajā pētījumā iesaistītajiem sastapsies ar vīrusu vai baktēriju, kas to izraisa. Un kamēr tas nav noticis, secinājumus par vakcīnas efektivitāti izdarīt nevar.

Ar Covid-19 tā nebija. Vīruss bija visur un ar to sastapās ļoti daudzi cilvēki. Pfizer 3. fāzes klīniskajā pētījumā pirmie cilvēki tika sapotēti 2020.gada 27. jūlijā. Jau pēc 80 dienām starp tiem, kas saņēma placebo, 162 bija saslimuši ar Covid-19. Starp tiem, kas saņēma vakcīnu – tikai 8. Nepilnu trīs mēnešu laikā bija iegūts ļoti pārliecinošs rezultāts.

4. Vakcīnu blaknes parādās ātri.

Jautājums, kas daudziem ir prātā: vakcīnas efektivitāti var redzēt uzreiz, bet kā ir ar blaknēm? Vai var gadīties, ka dažos mēnešos veiktā klīniskajā pētījumā netiek pamanītas kādas blaknes, kas parādās tikai vēlāk?

Pārstāstīšu profesionāla vakcīnu pētnieka atbildi. Visā līdzšinējā vakcīnu vēsturē, ja vakcīnai ir kaut kādas blaknes, tās ir tikušas pamanītas, maksimums, 2 mēnešu laikā pēc tam, kad sapotēts pietiekami liels cilvēku skaits.

Vakcīna izraisa mūsu organisma imūnreakciju, bet pašā vakcīnā nav nekā tāda, kas mūsu ķermenī saglabātos ilgāk par pāris dienām. Pēc zinātniskā veselā saprāta, ja vakcīna ir palaidusi kādu nevēlamu procesu mūsos, šim procesam būtu jābūt redzamam diezgan drīz.

Janvāra beigās kādu no Covid-19 vakcīnām pasaulē jau bija saņēmuši 59 miljoni cilvēku. Februāra beigās – 148 miljoni. Šie skaitļi ir tik lieli, lai jebkādi, pat ļoti reti blakusefekti uz šo brīdi jau būtu pamanīti.

Covid-19 skaitļi matemātiķa skatījumā III – kāpēc Latvijas skaitļi mani uztrauc

Pašreizējie Latvijas Covid-19 skaitļi man ļoti satrauc. Salīdzinot ar citām Eiropas valstīm, saslimstība Latvijā vēl ir zema, bet pieauguma temps ir ātrākais Eiropā. Divās nedēļās tā pieaugusi par 172%, kamēr citviet Eiropā pieaugums ir aptuveni 14%.

Te var apskatīties uz skaitļiem. Vidējais saslimšanas gadījumu skaits pēdējo 7 dienu laikā:

Kā rakstīju savā pirmajā ierakstā par šo tēmu, uz šādiem grafikiem ir noderīgi skatīties logaritmiskajā skalā:

Varam paskatīties uz šo grafiku un padomāt: kur mēs būsim pēc nedēļas, divām nedēļām vai pēc mēneša? Un: vai mēs tur gribam būt?

Iedomāsimies, ka arī turpmāk pieauguma temps būs 172% divu nedēļu laikā. Tad (ņemot SPKC publiskoto statistiku par saslimstību dažādās valstīs):

• piektdien kumulatīvā 14 dienu saslimstība Latvijā bija 40,4;
• pēc 2 nedēļām tā būs 109,9 – būsim apsteiguši 10 ES valstis un pietuvujošies ES vidējai saslimstībai;
• pēc 4 nedēļām tā būs 298,9 – būsim apsteiguši gandrīz visas ES valstis (izņemot 3 ar vislielāko saslimstību: Čehiju, Spāniju un Nīderlandi) un varēsim risināt problēmas, ko šobrīd risina Spānija un Francija.

Arī, ja pieauguma temps nedauz palēninās, laiks, kas nepieciešams, lai Latvija no valsts ar zemu saslimstību kļūst par valsti ar vidēju saslimstību un tad par valsti ar augstu saslimstību, nav liels. Un kaut kad var iestāties brīdis, kad SPKC pietrūks resursu, lai izsekotu visiem inficēšanās gadījumiem, kā tas tagad notiek. (Kanādas metropolē Toronto, kur es kādreiz dzīvoju, tā jau ir noticis – viņu sabiedrības veselības dienests Public Health Toronto centās izsekot visu inficēto kontaktpersonas, līdz tādu kļuva vairāk nekā dienesta cilvēkresursu.)

Dažreiz dzird tēzi: saslimstības pieaugums ir liels, bet no zemas bāzes. Nu, tagad tā bāze vairs nav tik zema. Ja tā turpināsies, tad katru nedēļu tā kļūs vēl augstāka. Ja gaidīsim, kamēr bāze kļūst atbilstoša ES vidējai saslimstībai, varam pēc 2-3 nedēļām dabūt Spānijas līmeni.

Varam to ilustrēt ar vienkāršu formulu: N=S*P, kur

• N ir saslimstība pēc nedēļas;
• S ir saslimstība šobrīd;
• P ir pieaugums nedēļas laikā.

S ir tāds, kāds tas ir un to mūsu šībrīža rīcība neietekmē. Tas, ko mēs varam mainīt, ir P. Cilvēkiem aktivāk kontaktējoties un mazāk ievērojot drošības pasākumus, katrs inficētais tālāk inficēs vairāk cilvēku. Ja būsim piesardzīgāki, tad mazāk. Piesardzības līmenis nosaka slimības reprodukcijas koeficientu Reff (par kuru es arī runāju savā pirmajā ierakstā) un reprodukcijas koeficients nosaka P.

Un, ja noteikumi un mūsu piesardzības/nepiesardzības līmenis nemainās, tad arī reprodukcijas koeficientam un līdz ar to arī P nevajadzētu mainīties. Tad nākamajās nedēļās var sagaidīt tādu pat pieaugumu, bet no aizvien augstāka iepriekšējās nedēļa līmeņa. Un eksponenciāls pieaugums var būt ārkārtīgi ātrs (skat. piemērus iepriekšējā ierakstā).

Tagad ir maskas sabiedriskajā transportā. Daļa cilvēku kļūst piesardzīgāki, atkal ziņās vairāk dzirdot par Covid. Vai ar to pietiks, lai nobremzētu straujāko saslimstības pieaugumu ES? Neesmu pārliecināts.

Es gribu, lai mans dēls – pirmklasnieks varētu pēc iespējas ilgāk iet skolā un mana meita – bērnudārzniece – bērnudārzā. Bērniem, viņu attīstībai un psiholoģiskajam līdzsvaram tas ir ļoti nozīmīgi. Lai tā būtu, ir svarīgi ierobežot slimību un es tāpēc esmu gatavs pieņemt pietiekami daudz ierobežojumu citās jomās.

Un tas, kas notiek, nav tikai valdības, bet arī mūsu visu atbildība, izvērtējot, ko mums svarīgi dalīt klātienē un ko – attālināti. Runājot par sevi, jau kopš aizpagājušās nedēļas savas pētnieciskās grupas seminārus organizēju tikai tiešsaistē caur Microsoft Teams. Lekcijas man šīs nedēļas bija hibrīdrežīmā – ar 5-6 klātienes studentiem auditorijā, kurā ir 80 vietas un ir iespējams distancēties un aptuveni 20 studentiem, kas klausās caur to pašu Microsoft Teams.

Ļoti uzmanīgi vērtēju arī savu dalību klātienes brīvā laika pasākumos, īpaši tajos, kas notiek telpās (kā lasīts daudzās vietās, lielāks cilvēku skaits noslēgtā telpā ir būtisks riska faktors). Man patīk piedalīties “Prāta spēlēs” un septembra sākumā bija liels prieks satikt savus komandas biedrus (vienu no kuriem pazīstu kopš 1989. gada), bet 28. septembra spēle man šogad būs pēdējā, ja vien nenotiek absolūti brīnumi ar saslimstību Latvijā. 75-85 cilvēki telpā uz 2 stundām ar runāšanos pie katra galdiņa man šobrīd ir par daudz.

Noslēgumā – 12. martā es tviterī izteicu izbrīnu par to, ka RSU pārtrauc mācības klātienē. Saņēmu atbildi no NMPD direktores Lienes Cipules ar šo citātu:

“Everything we do before a pandemic will seem alarmist. Everything we do after will seem inadequate” – Michael Leavitt 2007

Vai to nevar attiecināt arī uz “otro vilni”?

Covid-19 skaitļi matemātiķa skatījumā II – Latvijas gadījums

Turpinot tēmu par COVID-19 skaitļiem – tagad par Latviju. Saslimušo Latvijā nav daudz, bet nav arī pamata domāt, ka viss ir beidzies. Atkal citējot Ugu Dumpi, “Mēs ejam pa virvi. Mēs balansējam. Tagad ejam taisni, bet varam nokrist uz vienu vai otru pusi. Mums jābūt ļoti uzmanīgiem.”

Te ir Latvijas COVID-19 gadījumu skaits pa dienām:

Var redzēt diezgan lielas svārstības no dienas uz dienu. Šādām svārstībām var būt dažādi cēloņi: no lielākas saslimušo grupas atklāšanas vienā dienā līdz tam, ka darbdienās uz analīzēm aiziet vairāk cilvēku nekā brīvdienās. Statistikā šādas svārstības mēdz izlīdzināt, skatoties vidējo saslimšanas gadījumu skaitu, piemēram, nedēļas laikā. “Nedēļas vidējais” ir redzams nākamajā grafikā:

Lielos vilcienos, te ir redzami trīs posmi. Pirmais posms (līdz 25.-30. martam) – eksponenciāls pieaugums, kuru izdevās apturēt pie samērā nelieliem skaitļiem, izvairoties no Itālijai vai Ņujorkai līdzīga scenārija. Diezgan daudzi no šiem cilvēkiem inficējās ārzemēs un slimības pieaugumu Latvijā lielā mērā noteica strauji augošā iespēja inficēties, esot ārpus Latvijas.

Otrais posms (no 25.-30. marta līdz aptuveni 10. aprīlim) – saslimstība samazinās, bet būtiski lēnāk nekā tā bija augusi. Līdzīgi tam, kas bija redzams Itālijas grafikos mana iepriekšējā ieraksta beigās.

Trešais posms (no aptuveni 10. aprīļa) – konstatēto COVID-19 saslimšanu skaits sāk svārstīties. Brīžiem pieaug, brīžiem samazinās. Varbūt kopumā lēnām dilst, varbūt nē. Skaitļi nav lieli (ap 10 jauniem saslimšanas gadījumiem dienā), bet vairs nav jūtams, ka tie būtiski samazinātos.

Vienlaikus ikdienas dzīvē sāk just pazīmes, ka sabiedrība atslābst. No cilvēkiem, kas brauc uz darbu klātienē, dzird, ka satiksme 17:00 pēc darba atkal paliek lielāka. Kāds domā par “nelielu pasākumu” uz bērna dzimšanas dienu. Var sadzirdēt prieku, ka dzīve tagad “atgriezīsies pie normālā”. Bet situācija patiesībā ir ļoti trausla.

Kā rakstīju pirmajā daļā, epidēmijas izplatību nosaka skaitlis R0 – vidējais cilvēku skaits, ko inficē viens inficētais. Ja nav nekādu ierobežojumu, COVID19 šis skaitlis ir starp 2,4 un 5,7. Ierobežojot cilvēku kustību un kontaktus, R0 skaitlis samazinās.

Kāds ir R0 Latvijā? Publiski pieejamu aprēķinu nav (un to veikšana prasītu gan epidemioloģijas zināšanas, kas lielākas par manējām, gan arī detalizētākus datus), bet skatoties uz saslimstības grafiku pēc 10. aprīļa, R0 varētu būt tuvu 1. Un tāpēc situācija ir tik trausla.

R0 var pieaugt gan tāpēc, ka kādi no ārkārtas stāvokļa ierobežojumiem tiek atcelti, gan arī tāpēc, ka sabiedrība atslābst un sāk mazāk uzmanīgi tiem sekot.

Tiklīdz R0 kļūst lielāks par 1, slimība atkal iet plašumā. Pirmajā tuvinājumā, jau R0=1,2 nozīmē, ka saslimšanas gadījumu skaits mēnesī vairāk nekā dubultojas. (Ļoti vienkāršots aprēķins: ja no inficēšanās līdz brīdim, kad cilvēks inficē citu paiet 6 dienas, tad 6 dienās inficēto skaits pieaug 1,2 reizes. Mēnesī ir 5*6=30 dienas un šajā laikā inficēto skaits pieaugs 1,2*1,2*1,2*1,2*1,2=2,48 reizes.)

Būtiski šeit ir tas, ka vīrusam nav nepieciešams atgūt savu pilno izplatīšanās ātrumu, lai tas kļūtu bīstams sabiedrībai. Epidemiologi vērtē, ka parastajai gripai R0 ir aptuveni 1,3 un mēs zinām, ka gripa izplatās ātri.

Būsim uzmanīgi un uztveram brīdinājumus nopietni, gan rudenī. Skaitliskais veselais saprāts man saka, ka vīrusu, kura izplatība mēneša laikā pieaug 100-1000 reizes, ierobežot nav vienkārši. Un tas var prasīt būtiskus pārkārtojumus mūsu ikdienas dzīvē uz ilgāku laiku (skat. piemēram, Dumpja pārdomas par nākamo ziemu un to, kā organizācijām vajadzētu pārkārtot savu darbu). Ir diezgan ticami, ka vajadzēs dzīvot citādāk līdz brīdim, kad būs vakcīna pret COVID-19.

Šobrīd ir optimisma brīdis, kad liekas, ka sliktākais ir aiz muguras. Bet skaitliski, līdz epidēmijai, kas iet plašumā, ir mazāk nekā varētu domāt.

 

Epidemioloģija nulltajā tuvinājumā jeb COVID matemātiķa skatījumā

Šajā un nākošajā ierakstā – manas matemātiķa pārdomas par Covid-19 skaitļiem pasaulē un Latvijā. Sekošana skaitļiem ir daļa no manas matemātiķa būtības un Covid-19 epidēmija šobrīd ir gandrīz visu prātos, ieskaitot mani.

Mūsu epidemiologi noteikti ir analizējuši vairāk un dziļāk. Bet domāju, ka ir noderīgi uzrakstīt galvenās lietas vienkāršā formā. Īpaši attiecībā uz pašreizējo situāciju Latvijā, jo ir sajūta, ka sabiedrība sāk atslābt attiecībā uz Covid-19 draudu, bet no skaitļiem izskatās, ka atslābt vēl ir par agru.

Esmu sadalījis savas pārdomas divās daļās. Vienā par pasauli – cik strauji izplatās šī infekcija, ja to neierobežo un cik smagas var būt sekas. Otrā daļa par Latviju – kur mēs šobrīd esam un kāpēc uzskatu, ka situācija Latvijā ir ļoti trausla.

Infekcijas slimību izplatīšanos raksturo ar skaitli R0 – cilvēku skaitu, ko tālāk inficē viens cilvēks, kas ir inficējies ar vīrusu. COVID19 ir dažādi šī skaitļa novērtējumi – no 2,2 līdz 6,6. Ja R0 ir, piemēram, 3, tad katrs inficētais cilvēks vidēji inficē 3 citus. Katram no šiem 3 inficē vēl 3 citus, sanāk 3*3=9 jauni inficētie. Katram no šiem 9 inficējot vēl 3, sanāk 9*3=27 inficētie.

Šo sauc par eksponenciālo pieaugumu, un tas ir ārkārtīgi straujš. Kāds matemātikas skolotājs ASV reiz pamudināja skolēnus piedāvāt vecākiem šādu kabatas naudas sistēmu. Mēneša pirmajā dienā skolēns saņemtu 1 centu un katru nākamo dienu kabatas nauda dubultotos – otrajā dienā 2 centi, tad 4 centi, 8 centi, utt.

Ja kāds vecāks uz šo piedāvājumu iekrita, tad mēneša 11. dienā viņam kabatas naudā bija jāmaksā 2¹⁰ = 1024 centi jeb 10,24 dolāri. Tālāk naudas summas pieaugtu ļoti ātri. Mēneša 16. dienā – 327,68 dolāri. Mēneša 21. dienā – 10485,76 dolāri un, ja kādam vecākam pietiktu naudas, 31. dienā – nedaudz vairāk par miljardu centu jeb 10 miljoniem dolāru.

COVID19 no inficēšanās brīža līdz brīdim, kad cilvēks sāk inficēt citus, vidēji paiet 4-6 dienas. Tas nozīmē, ka saslimušo skaits trīskāršojas vai pieckāršojas katras 4-6 dienas. Te mēs to redzam saslimušo skaita grafikos no Itālijas:

Šādus grafikus var uzskatāmi attēlot logaritmiskajā skalā, kur katra iedaļa uz vertikālās ass atbilst 10reiz lielākam skaitlim. Tad saslimstība aug kā taisne – un šī taisne nozīmē, ka saslimstība desmitkāršojas aptuveni 11 dienu laikā. Nedaudz vairāk kā mēnesis – un 100 saslimušo vietā ir 100 tūkstoši. Tas ir tas, ko pieredzēja Vuhaņa janvārī, Ziemeļitālija martā un Ņujorka dažas nedēļas vēlāk.

Rezultāts ir bēdīgs. Var apskatīt Financial Times analītiķu apkopotu statistiku par to, cik daudz cilvēku dažādās pasaules valstīs nomiruši Covid-19 epidēmijas laikā. Ņujorkā mirušo skaits pēdējās nedēļās ir bijis gandrīz 5 reizes lielāks nekā normāli. Bergamo provincē Itālijā – vēl vairāk. Visdramatiskākais – Ekvadoras provincē Guayas ar 3 miljoniem iedzīvotāju nomiruši aptuveni 10 tūkstoši cilvēku. Tas ir tas, kas varētu gaidīt Latviju, ja šo vīrusu neierobežotu.

Un lieta nav tikai mirušajos. Citējot Latvijas galveno infektologu, prof. Ugu Dumpi:
“Visu laiku skaita mirušos. Bet jāsaprot, ka tā ir smaga plaušu slimība un tiem, kas izdzīvo, viņiem arī neiet viegli. Viņi var būt invalīdi uz mūžu vai viņiem vismaz gadu varbūt ir ļoti smagas problēmas.”

Ieviešot karantīnu pilsētas/valsts mērogā, gan Ķīnai Vuhaņā, gan Itālijai ir izdevies situāciju uzlabot. Jaunu saslimšanas gadījumu skaits Itālijā sasniedza maksimumu 2 nedēļas pēc karantīnas ieviešanas un kopš tā laika ir samazinājies.

Bet ceļš lejup ir daudz lēnāks nekā ceļš augšup. Itālijas gadījumā ātrums, ar kādu samazinās COVID-19 ir 3-4 reizes lēnāks, nekā tas, ar kādu saslimstība auga pirms karantīnas. Par nedēļu nevērības nākas maksāt ar 3-4 nedēļām stingra režīma karantīnā.

Otrā daļa – par Latviju.

Dīvainās LU rektora vēlēšanas – no noteikumu interpretācijām līdz sēdes vadīšanai

Pirms pusotras nedēļas (24. maijā), es pieredzēju kaut ko dīvainu. Piedalījos LU Satversmes sapulcē, kurai bija jāievēl jaunais LU rektors (un LU Senāts un Akadēmiskā šķīrējtiesa). Bija divi kandidāti uz rektora amatu: esošais rektors Indriķis Muižnieks un BVEF (Biznesa, ekonomikas un vadības fakultātes) dekāns Gundars Bērziņš. Pēc balsu skaitīšanas divarpus stundu garumā balsu skaitīšanas komisija paziņo rezultātus:

• balsojuši 286 Satversmes sapulces delegāti;
• divi biļeteni nederīgi, pārējie 284 derīgi;
• par Indriķi Muižnieku 141 balss, pret 143;
• par Gundaru Bērziņu 128 balsis, pret 156 (15 delegāti izsvītrojuši abus kandidātus, tāpēc abiem ir mazāk par pusi balsu).
• tā kā neviens no kandidātiem nav saņēmis balsu vairākumu, jārīko vēlēšanu 2. kārta.

Tad mikrofonu pārņem sēdes vadītājs (Satversmes sapulces priekšsēdētājs Māris Kļaviņš) un paziņo, ka viņš ir atradis citu LU normatīvo aktu un, saskaņā ar to, ievēlēts ir tas kandidāts, kurš ir saņēmis vairāk balsu (kaut arī pret viņu balsojuši vairāk cilvēku nekā par viņu) un apsveic Indriķi Muižnieku ar pārvēlēšanu rektora amatā. Iestājas apjukums. Kāds iedod puķu pušķi pārvēlētajam (?) rektoram. Es esmu neziņā par to, vai te nenotiek noteikumu maiņa spēles gaitā.

Sēdes vadītājs ātri pārrunā vēl dažus jautājumus, bet nevienam citam vārdu nedod, tad ātri slēdz Satversmes sapulces sēdi (vēlāk presei sakot, ka “neviens par lēmumu jautājumus neuzdeva“, kaut arī iespēja izteikties vai uzdot jautājumus nemaz netika dota). Akadēmiskajā vidē ir pieņemts nobalsot par balsu skaitīšanas rezultātu apstiprināšanu, parādot, ka visi piekrīt rezultātiem. Tas arī nenotika. Sēdes vadītājs vienpersoniski pasludināja vēlēšanu uzvarētāju un slēdza sēdi.

Paliek dziļa apjukuma sajūta par notikušo. Saņemot vēlēšanu biļetenu, parakstījos par saņemšanu lapā, kur bija kolonnas “I kārta” un “II kārta”. Tātad tobrīd tika domāts, ka 2. kārta varētu notikt. Tagad izrādās, ka 2. kārta nevar būt. Kas šeit īsti notiek?

Sāku pētīt dažādus LU noteikumus. “Balsošanas procedūrā vēlēšanām LU rektora amatā” rakstīts:

8. Par ievēlētu rektora amatā atzīstams pretendents, kurš saņēmis vairāk par pusi balsu no tā LU Satversmes sapulces dalībnieku skaita, kas piedalījušies vēlēšanās (saņēmuši vēlēšanu biļetenus).

10. Ja vēlēšanās uz rektora amatu piedalās divi pretendenti un neviens no viņiem nav ieguvis 8. punktā noteikto balsu skaitu, notiek vēlēšanu otra kārta, kurā piedalās viens pretendents, kurš ieguvis visvairāk balsu, vai arī abi pretendenti, ja tie ieguvuši vienādu balsu skaitu.

14. Balsu skaitīšanas komisijas protokolu par vēlēšanu rezultātiem LU Satversmes sapulce apstiprina, atklāti balsojot, ar vienkāršu klātesošo LU Satversmes sapulces dalībnieku balsu vairākumu.

Tātad 2. kārtai būtu jābūt (tāpat kā Valsts prezidenta vēlēšanās – ja no 2 kandidātiem neviens negūst vairākumu, tad balso par to, kam ir vairāk balsis, vienu pašu). Un rezultātu jāapstiprina, klātesošajiem balsojot.

Sēdes priekšsēdētājs Māris Kļaviņš 2. kārtu atcēla, pamatojoties uz vienu teikumu, kas ierakstīts citā dokumentā, “LU Satversmes sapulces nolikumā“:

11. Satversmes sapulces lēmumus parasti pieņem ar klātesošo sēdes dalībnieku balsu vairākumu.

Tika argumentēts, ka “Satversmes sapulces nolikums” normatīvo aktu hierarhijā ir augstāks dokuments un tāpēc tam ir augstāks spēks. Bet vai tad “balsu vairākums” nenozīmē “vairāk kā puse balsu”?

Skatoties dažādus dokumentus, var pārliecināties, ka tieši šī ir tā nozīme, kā parasti tiek lietots termins “balsu vairākums”. Vai tie būtu balsošanas noteikumi Eiropas Padomē:

Vienkāršs balsu vairākums, ko izmanto neleģislatīvos balsojumos, ir 15 no 28 dalībvalstīm.

Vai tās būtu rektora vēlēšanas citā Latvijas augstskolā, kur jēdziena “balsu vairākums” nozīme paskaidrota iekavās aiz šī vārda:

Šajā punktā noteiktajā kārtībā aizklātajās vēlēšanās amatpersona ir ievēlēta, ja tā ir saņēmusi vienkāršu balsu vairākumu (51 procents no klātesošo sapulces locekļu skaita).”

Vai tas būtu likums “Par pašvaldībām”, kur vienā pantā teikts:

Dome priekšsēdētāja vietnieku ievēlē ar klātesošo domes deputātu balsu vairākumu, ievērojot šā likuma 19.panta piektās un sestās daļas noteikumus.

un no 19. panta ir skaidrs, ka nav domāts vienkārši balsu skaits, kas lielāks kā citiem kandidātiem, bet kaut kas vairāk par to:

Ja neviens no kandidātiem nesaņem nepieciešamo balsu vairākumu pirmajā kārtā, tiek rīkota atkārtota balsošana par tiem diviem kandidātiem, kuri saņēmuši visvairāk balsu. Ja arī otrajā kārtā neviens no kandidātiem nav saņēmis ievēlēšanai nepieciešamo balsu vairākumu, tiek rīkota balsošana par to kandidātu, kurš otrajā kārtā saņēmis vairāk balsu.

Pastāv jēdziens “relatīvais balsu vairākums”, kas apzīmē situācijas, kad ievēlēšanai pietiek ar balsu skaitu, kas ir lielāks kā jebkuram citam kandidātam, bet tas Latvijā ir reti lietots. Tāpēc, redzot “balsu vairākums” bez sīkāka paskaidrojuma, ir neloģiski pieņemt, ka domāts relatīvais vairākums (un vēl neloģiskāk tas ir situācijā, kad ir zemāka līmeņa dokuments – pieminētā “Balsošanas procedūra vēlēšanām LU rektora amatā”, kur ir skaidri paskaidrots, ka domāts balsu vairākums šī termina parastajā izpratnē).

LU Satversmes sapulces priekšsēdētāja interpretācija ir neloģiska arī no praktiskā viedokļa. Var iedomāties situāciju, kad vienam rektora amata kandidātam ir 10 balsis no 286, bet otram – 8. Pielietojot Satversmes sapulces priekšsēdētāja loģiku, LU tad būtu jādzīvo ar rektoru, kuru atbalsta tikai 10 vēlētāji.

Ceru, ka tas tiks labots un LU rektora vēlēšanas atgriezīsies uz likumīgā ceļa, vai nu caur vēlēšanu 2. kārtu saskaņā ar “Balsošanas procedūru” vai sākot vēlēšanas no jauna.

 

 

Aktuālā tēma par zinātnes finansējumu – valsts pētījumu programmas vai granti?

Nākošajās divās nedēļas tiks pieņemts būtisks lēmums par zinātnes finansējumu. Dalot to nelielo naudu, kas valsts budžetā paredzēta zinātniskajiem pētījumiem, ir divas galvenās shēmas:

• fundamentālo un lietišķo pētījumu projekti (FLPP);
• valsts pētījumu programmas (VPP).

IZM plāno nākamajā gadā pārdalīt finansējumu par labu FLPP. Zinātnieku viedokļi dalās: Latvijas Zinātnes Padomes (LZP) vadība un Latvijas Jauno Zinātnieku Apvienība (LJZA) ir par, bet Zinātņu Akadēmijas vadība un vairāku VPP vadītāji – pret.

Viedoklis īsumā: pirmkārt, šī ir būtiska lieta. Jautājums izklausās tehnisks un tikai speciālistiem saprotams, bet finansējuma sadales principi nosaka, vai nauda nonāks tur, kur tā dos vienlielāko atdevi.

Otrkārt, es viennozīmīgi atbalstu IZM un LZP priekšlikumu. Domājot par to, kā Latvijā būtu jāsadala zinātnes finansējums, esmu nonācis pie ļoti līdzīgiem secinājumiem.

Tagad sīkāk. Mēs bieži runājam par zinātnes prioritātēm, bet Latvijā katrā pietiekami lielā nozarē – vai tā būtu datorzinātne vai bioloģija vai ekonomika zinātnes līmenis ir ļoti raibs, no ļoti laba līdz diezgan vājam. Un jautājumam būtu jābūt: kā mēs panākam, lai finansējums katrā nozarē nonāktu pie tiem, kas ar to spēs izdarīt visvairāk?

Valsts pētījumu programmas (VPP) savā pašreizējā formā šī mērķa sasniegšanai īpaši nepalīdz. VPP deklarētā vīzija ir valsts pasūtījums zinātniekiem. Reāli tas notiek tā – VPP ir ļoti liels projekts, kur iesaistīts liels skaits zinātnieku (50, 100 vai pat 200), valsts nosaka vispārējo virzienu (piemēram, IKT vai lauksaimniecība), bet zinātnieki piepilda programmu ar to saturu šajā virzienā, ko viņi var piedāvāt.

Daudzos gadījumos VPP saturu lielā mērā nosaka tās vadošais zinātnieks vai vadošā institūcija/institūcijas. Tas var novest pie 2 nopietnām problēmām.

Pirmais variants – tiek mēģināts atbalstīt visus, ko vien var atbalstīt. Finansējums tiek “izsmērēts” pa lielu daudzumu tēmu un pētnieku grupu, nevienai tēmai vai cilvēku grupai nesaņemot pietiekamu atbalstu.

Otrais variants – programmas vadītājs vai neliels cilvēku “kodols” novirza būtisku daļu finansējuma sev tuvām tēmām vai pētnieku grupām.

Abos gadījumos nonākam pie tā, ka būtisku atbalstu saņem jau ilgus gadus pastāvošas pētījumu tēmas, arī tad, ja tās ir sevi izsmēlušas. Jaunam perspektīvam zinātniekam (piemēram, man tādam, kāds es biju pirms 10 gadiem atgriežoties Latvijā) ar jaunu tēmu šajā VPP struktūrā iekļūt ir grūti. Struktūra atbalsta tos, kas jau ir sistēmas iekšpusē un atražo idejas, kuras ir pastāvējušas jau ilgu laiku.

Lietas, ko šeit vajadzētu mainīt:

• sistēmai vajadzētu labāk atšķirot perspektīvus pētījumus no savu laiku nodzīvojušām idejām (ja tie abi ir sasaiņoti kopā megaprojektā ar 100 pētniekiem, tad vērtētājiem ir izvēle vai nu atbalstīt visu, kas tur sasaiņots kopā vai neko);
• jādod vairāk iespēju jauniem zinātniekiem vai zinātniekiem no ārpuses ar jaunām idejām, kuriem nav spēcīgas “administratīvās aizmugures”;

Kā to panākt?

Ja man liktu izstrādāt jaunu sistēmu VPP vietā, es tās aizstātu ar nelielu projektu konkursiem par noteiktu tēmu (piemēram, IKT vai biomedicīnu). Tāpat kā VPP gadījumā, tiktu atbalstīta noteikts pētījumu virziens, bet citādā veidā. Nevis caur vienu mega-projektu (kura organizēšana pārvēršas par vingrinājumu politiskās bloķēšanās mākslā), bet caur daudziem mazākiem projektiem. Tas ļautu labāk atlasīt tās zinātnieku grupas, kas tiešām pelnījušas atbalstu un palīdzētu jauniem spējīgiem zinātniekiem ar jaunām tēmām.

Latvijā līdzīgā veidā jau funkcionē FLPP, kur nelielus projektus vērtē neatkarīgi starptautiski eksperti. Es to uzskatu par labāko zinātnes naudas sadales shēmu Latvijā un, ja mēs virzāmies uz līdzīgiem principiem VPP, tad ir jēga šīs shēmas apvienot. Labāk viena shēma ar lielāku resursu daudzumu, nevis divas ar mazu.

Būtiska lieta, ko tad varēs panākt: šobrīd nelielā naudas daudzuma dēļ FLPP konkursi notiek reizi 3-4 gados. Apvienojot shēmas, projektu konkursi notiktu katru gadu. Tas dotu iespējas:

• zinātniekiem, kam konkrētā gadā konkursā nedaudz nav paveicies (neatstājot viņus bez finansējuma uz 3-4 gadiem);
• jauniem zinātniekiem, kas tikai uzsāk savu karjeru (nav jāgaida 3 gadus līdz tuvākajam konkursam un jāmeklē ietekmīgāku zinātnieku atbalsts uz šo laiku).

Tas ir arī tas, kā lietas notiek pasaulē – Latvijas “konkurss tikai reizi 4 gados” pasaules kontekstā ir visai neparasta parādība.

Kopsavilkums: atbalstu un uzskatu par ļoti vajadzīgu.

Ja ir jautājumi par personisko ieinteresētību: FLPP projekta man nekad nav bijis. Šobrīd vadu vienu no VPP, bet uzskatu, ka šīs programmas pašreizējā izskatā nav labs veids (ļoti trūcīgā un nepietiekamā) zinātnes budžeta sadalei.

Labojums Dogo aprēķinos – suņa varbūtība saslimt pieaug starp 63 un 115 reizēm

Pirms dažām nedēļām es FB uzrakstīju aprēķinu par Dogo un suņu saslimšanu ar barības vada dilatāciju (megaesophagus). Toreiz es rakstīju, ka Dogo ēd 40% no visiem Latvijas suņiem, bet starp saslimušajiem Dogo ēd veseli 94% un, parēķinot proporcijas, sanāk, ka sunim, kas ēd Dogo, risks saslimt ar šo nāvējošo slimību ir 23 reizes lielāks nekā sunim, kuru ar Dogo nebaro.

Gribu labot kļūdu. 40% no visiem Latvijas suņiem Dogo neēd. Šis bija pirmais skaitlis, ko es redzēju diskusijās par Dogo, un es to pirms izmantošanas aprēķinos īpaši nepārbaudīju. Vairāk lasot par šo tēmu, konstatēju, ka Dogo ražotājs “Tukuma straume” parasti nosauc krietni mazākus skaitļus par savu tirgus daļu Latvijā. Šajā intervijā viņi saka, ka Dogo tirgus daļa Latvijā ir starp 12% un 20% un gandrīz visās citās viņu intervijās skaitļi ir līdzīgi.

Šos mazākos skaitļus apstiprina arī Janas Simanovskas atrastie Centrālās statistikas pārvaldes (CSP) dati, saskaņā ar kuriem “Tukuma straume” saražo 12% no Latvijā pārdotās suņu un kaķu barības. CSP nav datu par to, kas sanāk, ja skaita tikai suņu daudzumu, bet redzot 12% skaitli suņu un kaķu barībai kopā, neizskatās ticami, ka suņu barībai “Tukuma straumes” daļa būtu lielāka par 20%. Un mēs nonākam pie tā paša “starp 12% un 20%”. Tie, kam ir pieeja neatkarīgu tirgus pētījumu datiem, arī apstiprina līdzīgu skaitli.

Tātad mans aprēķins jākoriģē. Ja Dogo tirgus daļa suņu barībai ir starp 12% un 20%, tad sunim, kas ēd Dogo, risks saslimt ir nevis 23 reizes lielāks, bet starp 63 un 115 reizēm lielāks. Un izskaidrot suņu saslimšanu ar nevienam nezināmu faktoru, kas nav Dogo barība, kļūst vēl grūtāk.

[Pirmoreiz publicēts Facebook 1.06.2016]

Matemātiķa pārdomas par to, vai Dogo suņu barība izraisa suņu saslimšanu

Skaitļi. Pēc presē izskanējušās informācijas:
– ar Dogo tiek baroti aptuveni 40% Latvijas suņu, netiek baroti – 60%.
– starp saslimušajiem, ar Dogo baroti 94%, netiek baroti – 6%.

Proporcijas. Ja saslimušaie suņi ir x procenti no visiem Latvijas suņiem, tad
– starp suņiem, ko baro ar Dogo, saslimušo ir 94*x/40 = 2,35*x procenti
– starp suņiem, ko nebaro ar Dogo, saslimušo ir 6*x/60 = 0,1*x procenti.
Suņa iespēja saslimt ar barības vada dilatāciju/megoesophagus, ēdot Dogo, pieaug 23,5 reizes.

Iespējams, vēl vairāk – profesore Ilze Matīse-Van Houtan, kas vadīja pētījumu par suņu saslimšanu, intervijā saka, ka slimība ir saistīta nevis vienkārši ar Dogo barību, bet konkrētu tās paveidu. Ja tā, tad 23,5 reižu vietā ir 50, 100 vai 200 reizes – atkarībā no tā, cik populārs ir šis konkrētais Dogo paveids.

Kā pasniedzējs, kurš vairākkārt mācījis varbūtību teoriju, es ļoti labi apzinos principu “korelācija nenozīmē cēloņsakarību”. Daži piemēri.

1. Easyjet lidmašīnas nokavējas 12,3% no visiem reisiem. Lufthansa nokavējas 12,9% gadījumu. Vai tas nozīmē, ka Lufthansas darbinieki ir mazāk punktuāli? Ne obligāti. Varbūt Lufthansa vienkārši vairāk lido no pārslogotām lidostām un tāpēc viņu lidojumi kavējas.

2. Ja slimnīcā A pacienti nomirst par 10% biežāk nekā slimnīcā B, vai tas nozīmē, ka tur strādā slikti ārsti. Nē, varbūt slimnīcai A ir ļoti labi ārsti, bet pie viņiem ved pacientus ļoti smagā stāvoklī, kurus grūti glābt.

Vispārīgi: katru reizi, kad es dzirdu “produkts X samazina Jūsu iespējas saslimt ar Y par tik un tik %”, man kā matemātiķim galvā noskan jautājums. Tiešām samazina? Vai varbūt vienkārši produktu X pērk tie cilvēki, kas vairāk rūpējas par savu veselību un tāpēc slimo mazāk, neatkarīgi no tā, vai viņi lieto šo produktu vai nē?

Šis ir tas, par ko savā Delfu versijā raksta BIOR institūta vadītājs Aivars Bērziņš, lietojot zinātniskus terminus “confounding factor” un “proxy”.

Vai tas attiecas uz Dogo gadījumu? Blakusfaktori bieži izskaidro situācijas, kad saslimstība atšķiras par 10% vai 20%.

“Nezināmais faktors”, kas ir tik cieši saistīts ar Dogo suņu barību, ka palielina saslimšanas risku 23 reizes (vai 50 vai 100 reizes) un nav pati Dogo suņu barība? Galīgi neizklausās ticami.

Otra iespējamā problēma ar Dogo pētījumu, uz ko norāda Ksenija Andrijanova: rezultāti nav statistiski apstrādāti, iespējamas pašizlases problēmas. Jā, problēmas ar statistiku ir iespējamas. Bet, lai radītu 23 reižu (vai 50 vai 100 reižu) atšķirību, tur ir jābūt nevis vienkārši problēmām ar statistiku, bet mega-mega-problēmām.

Vienā rindkopā: kaitīgas vielas Dogo barībā pagaidām atrastas nav. Bet 23 reižu atšķirība ir ļoti nopietns netiešs pierādījums, ka ar šo barību varētu būt problēmas. Un tas, ka var eksistēt “nezināmie faktori”, te nav adekvāts pretarguments. Ja man būtu suns – nepirktu Dogo.

[Pirmoreiz publicēts Facebook 13.05.2016]