צילום: בלומברג, רויטרס
"מי לוקח אותו ברצינות?" - מלחמת טוויטר בין זוכה פרס נובל למחבר "הברבור השחור"
זוכה פרס נובל בכימיה, מייקל לויט, צייץ ביולי כי מניין המתים הכולל בארה"ב מקורונה יסתכם ב-170 אלף, וכי המגפה שם תסתיים תוך ארבעה שבועות; ואולם כבר עתה יש במדינה יותר מ-173 אלף מתים מהמחלה, והסוף לא נראה באופק; הכלכלן נאסים טאלב: "הוא חושב שהודות לנובל שלו אנחנו צריכים לקוד לו קידה על הבורות שלו"
"מגפת הקורונה בארה"ב תסתיים בעוד ארבעה שבועות עם מניין מתים שיסתכם ב-170 אלף", כך צייץ בחשבון הטוויטר שלו פרופסור מיכאל (מייקל) לויט, זוכה פרס נובל לכימיה, ב-25 ביולי. בעוד ימים אחדים יפקע המועד שקבע לויט, אך כבר כעת נראה שפספס בתחזיותיו. נכון להיום (ה') אותרו בארה"ב למעלה מ-5.5 מיליון חולים מאומתים כאשר 173.2 אלף בני אדם קיפחו את חייהם בעקבות ההידבקות בנגיף. כך על פי נתוני אוניברסיטת ג'ונס הופקינס העוקבת אחר היקפי התפשטות המגפה מאז תחילת השנה.
קראו עוד בכלכליסט
הפיננסייר והמסאי נאסים טאלב, מחבר "הברבור השחור", שלא התאפק מלהעלות למודעות הציבורית את טעותו של לויט, הגיב כבר לפני חמישה ימים בציוץ משלו: "למה מישהו בכלל לוקח את לויט ברצינות?"
US COVID19 will be done in 4 weeks with a total reported death below 170,000. How will we know it is over? Like for Europe, when all cause excess deaths are at normal level for week. Reported COVID19 deaths may continue after 25 Aug. & reported cases will, but it will be over. https://t.co/lnpxZ3bHIy
— Michael Levitt (@MLevitt_NP2013) July 25, 2020
"ממש עצוב לראות שמישהו כל כך פופולרי כמוך מתנהג בכזה זלזול", השיב לויט בטוויטר אתמול, וטאלב לא נשאר חייב: "לויט חושב שהודות לנובל שלו בכימיה אנחנו צריכים לקוד לו קידה על הבורות שלו". השניים המשיכו להשתלח אחד בשני ברשת החברתית בשרשרת ציוצים שגררה מאות תגובות וציוצים מחדש.
המחלוקת בין השניים מגיעה על רקע התבטאויות קודמות שנויות במחלוקת מצד לויט. כך למשל, בחודש מרץ טען לויט כי "יהיה מאוד מופתע אם בישראל ימותו יותר מעשרה אנשים". גם כאן, לצערנו הרב, הוא התבדה, כאשר על פי נתוני משרד הבריאות מספר המתים מהנגיף מתקרב בצעדי ענק ל-800.
Why does anyone take Michael Levitt seriously?
— Nassim Nicholas Taleb (@nntaleb) August 15, 2020
It's not that his predictions are wrong (they are), but worse: it is unrigorous to engage in single point predictions (n=1) in a high variance &/or Fat Tailed environment. https://t.co/0MASA5N0MS https://t.co/24yCSJuiLY pic.twitter.com/GBeI9t9EFd
עם זאת, לא כל התחזיות הקודמות שלו נכשלו. לויט, פרופסור ישראלי-אמריקאי לביולוגיה חישובית באוניברסיטת סטנפורד המחלק את זמנו בין ישראל, ארה"ב וסין, החל לחקור את מימדי המגפה בסין כבר לפני שבעה חודשים. "אני לא מתמחה בוויראליות, אבל בחישובים וסטטיסטיקה אני מבין", אמר בראיון שהעניק במרץ ל"מוסף כלכליסט". "כשהתחלתי לנתח את הנתונים ב־1 בפברואר היו בחוביי כ־1,800 נדבקים חדשים בכל יום, ובתוך ששה ימים מספרם נסק ל־4,700", הוא תיאר, "ואז, ב־7 בחודש, מספר הנדבקים התחיל לרדת בקו ישר, ומאז לא הפסיק. בפער של שבוע קרתה מגמה דומה עם מספר המתים. השינוי הדרמטי הזה בעקומה סימן את נקודת החציון, ואפשר חיזוי בטוח יותר של מועד סיום המגפה. מזה הסקתי שבתוך שבועיים המצב בסין כולה גם ישתפר. ואכן כיום יש כמעט אפס מקרים חדשים של הידבקות".