Bendri modeliai

Rizikos fizikos svetainėje skelbiame ir bendro pobūdžio modelius, kurie gali ir nebūti tinkami skelbti kitose pagrindinėse temose.

Didelė dalis mokslinių tyrimų prasideda nuo idėjos, kuri išsako tyrėjo lūkesčius pasaulio atžvilgiu. Taip tyrėjas suformuluoja savąją hipotezę. Mokslas nebūtų mokslu, jei tyrėjas neturėtų patvirtinti hipotezės eksperimentais ar stebėjimais. Surinkęs pakankamai duomenų tyrėjas gali patikrinti ar jo hipotezė pakankamai gerai paaiškina duomenis ir ar jo hipotezės yra geresnė už galimas alternatyvas.

Vienas iš metodų tokiam patikrinimui yra kritinės vertės formalizmas [1], kurio rezultatai (hipotezės priėmimas ar atmetimas) priklauso nuo tam tikros tyrėjo pasirinktos patikimumo vertės (p-vertės). Dažnai tyrėjas negali laisvai pasirinkti šios vertės, nes skirtingose mokslo srityse egzistuoja savo tradicijos kokia p-vertė turėtų būti. Gyvybės moksluose dažnai užtenka, kad klaidos tikimybė būtų mažesnė už \( 0.05 \), o fizikoje dažnai girdėsime apie \( 5 \sigma \) tikslumą, kuris atitinka klaidos tikimybę mažesnę už \( 5.7 \cdot 10^{-7} \)).

Iš pirmo žvilgsnio šis metodas neatrodo turintys kokių nors ydų. Tačiau šios ydos iškyla šiuolaikinio mokslo kontekste – dažniausiai spausdinami darbai, kuriuose pranešama apie teigiamą, o ne neigiamą rezultatą. Šis metodas tuo tarpu yra paremtas tuo, kad kelios nepriklausomos mokslininkų grupės turėtų pakartoti tą patį tyrimą ir gauti panašius rezultatus. Tik tokiu atveju galima būtų atmesti galimas klaidas eksperimento schemose ir taip pat atsitiktinumo galimybę. Tačiau jei publikuojami tik teigiamą rezultatą pranešantys darbai, tai pirmoji grupė, kuri atsitiktinai viršys pasirinktą p-vertę, darbą atspausdins ir pasaulis pateiks klaidingų žinių.

Tikėtina, kad kiek geriau šią informacija perteikia Hank Green šiame SciShow vaizdo įraše. Kviečiu pasižiūrėti.

Norintiems daugiau techninių dalykų siūlyčiau užmesti akį į Nassim Nicholas Taleb sudėtą juodraštį [2].

Ofisų darbuotojai vakaruose turi tradiciją – per didžiąsias šventes (pvz., Kalėdas) atsitiktinai pasiskirstyti kam ir kas dovanos dovanas. Kas bus kieno „slaptu Kalėdu seneliu“. Tačiau su daugeliu įprastų paskirstymo algoritmų yra esminių problemų dėl kurių pasiskirstymas nėra nei atsitiktinis nei visiškai slaptas. Šiame Numberphile įraše trumpai pristatomos pagrindinės daugelio algoritmų problemos, bei būdai jas apeiti.

Įrašo "Extra Credits: Paskatų galia" reprezentacinis paveikslėlis

Dažnai politikai ir kiti didieji pasaulio „judintojai“ priima tiesmukus, grubius sprendimus. Dažnai tokius sprendimus lydi netikėtos pasekmės.

Pavyzdžiui, visi gerai žinome, kad degalais varomos mašinos teršia aplinką išmesdamos anglies dvideginį į atmosferą, o elektra varomos mašinos anglies dvideginio neišmeta. Logiška būtų skatinti žmones pirkti ir naudoti elektra varomas mašinas. Bet kai kuriose valstybėse tai nepadeda sumažinti taršos. Kodėl? Todėl, kad elektra yra gaunama deginant iškastinį kurą. Padidėjus elektros vartojimui, tenka sudeginti daugiau iškastinio kuro. Tarša tiesiog persikelia iš vieno sektoriaus į kitą, bet nedingsta savaime.

Meksiko miesto valdžia sugalvojo genialų būdą kaip kitaip kovoti su automobiline tarša – priėmė įstatymą draudžiantį tam tikrą dieną vairuoti mašiną, kurios registracijos numeriai baigiasi tam tikru skaičiumi (pvz., antradienį negalima būtų važiuoti mašinomis, kurių numeris baigiasi 3 arba 5). Tarša turėjo sumažėti maždaug 1/7 (nes mašiną gali vairuoti 6 dienas iš 7), bet ji padidėjo. Kodėl? Nes žmonės pradėjo pirkti pigias nusenusias mašinas, kurias vairavo tą dieną, kai negalėjo vairuoti savo „pagrindinės“ mašinos.

Šias problemas galima būtų numatyti panaudojant… kompiuterinius žaidimus! Stebint kaip žmonės žaidžia juos. Stebint kaip jie reaguoja į išoriškai kuriams paskatas.

Kviečiame žiūrėti Extra Credits video įrašas šia tema.

Įrašo "Bandos imunitetas" reprezentacinis paveikslėlis

Iš vakarų į Lietuvą atkeliavo įdomi ir potencialiai labai žalinga mada – neskiepyti savo vaikų. Internete „apsiskaitę“ tėvai randa įdomių „tiesų,“ kurios lyg ir įrodo, kad vakcinos ir skiepai yra žalingi ir netgi pavojingi. Jų trumpas pasiskaitymas internete kažkodėl vienu mostu nubraukia šimtus metų skaičiuojantį medicinos mokslo progresą.

Nors Rizikos fizikos tematika labiau liečia ekonominius klausimus, bet naudojami įrankiai gali būti ypatingai naudingi suprantant užkrečiamų ligų plėtros stabdymo mechanizmus. Šiuolaikinėje literatūroje dažniausiai nagrinėjami sudėtingi tinklų teorijos modeliai, kurie leidžia išbandyti įvairiais vakcinavimo strategijas. Bet mūsų tikslas šiam tekste yra paprastesnis – parodyti, kad vakcinavimas yra puiki papildoma apsauga. Tad mes naudosime gana paprastą agentų modelį. Skaityti „Bandos imunitetas“ toliau