Come riferire in modo responsabile sull’epidemia COVID-19

La profusione di informazioni che continua a emergere sulla crescente diffusione di COVID-19 rappresenta una sfida per i giornalisti e gli scienziati che si occupano di fare informazione o divulgazione. La buona informazione e la scienza devono distinguere le fonti legittime dalle infinite voci, mezze verità, promozioni motivate dal punto di vista finanziario di rimedi come l’olio di serpente e propaganda motivata politicamente.
Tenendo traccia dell’epidemia, ci siamo resi conto di quanto sia dura questa vigilanza anche per gli scienziati e i giornalisti più energici e motivati, dato il flusso di informazioni disponibili dalle fonti tradizionali (autorità sanitarie pubbliche, riviste) e nuove (prestampe, blog).
Per aiutare in questo sforzo, riteniamo che i rapporti debbano distinguere tra almeno tre livelli di informazione: (A) ciò che sappiamo essere vero; (B) ciò che pensiamo sia vero: valutazioni basate sui fatti che dipendono anche da inferenza, estrapolazione o interpretazione corretta di fatti che riflettono l’opinione di un individuo su ciò che è più probabile che accada; e ( C) opinioni e speculazioni.
Nella categoria A ci sono i fatti, come ad esempio che l’infezione è causata da un beta-coronavirus; che le sequenze iniziali del genoma virale del virus erano molto simili; e che la trasmissione da uomo a uomo avviene frequentemente, insieme al numero di casi segnalati in varie località e simili. Molteplici linee di prova, compresi studi scientifici sottoposti a revisione paritaria e relazioni delle autorità sanitarie pubbliche, supportano questi come fatti.
Nella categoria B c’è la stragrande maggioranza di ciò che vorremmo sapere sull’epidemia, ma non perché non esistono dati sistematici sul numero reale di casi in nessuna località; l’entità della trasmissione comunitaria al di fuori della Cina o la frazione di casi che si stanno diffondendo inosservati; la vera proporzione di infezioni lievi, asintomatiche o subcliniche; e il grado in cui i casi presintomatici possono essere trasmessi.
Su questi argomenti, gli esperti possono fornire opinioni informate attraverso la loro comprensione di altre malattie infettive; dedurre le conseguenze dei dati disponibili (ad esempio, possono dedurre casi importati non segnalati dalle differenze nelle importazioni segnalate in paesi con volumi di viaggio simili da aree infette); o forse ottenere approfondimenti dalle informazioni di cui hanno sentito parlare e di cui si fidano ma che non sono ancora state rese pubbliche.
Questa categoria comprende le proiezioni della probabile traiettoria a lungo termine dell’epidemia. Queste opinioni traggono beneficio dal giudizio esperto degli scienziati che le sostengono e sono degne di essere riportate, ma dovrebbero essere distinte dai fatti concreti.
Nella categoria C ci sono molte altre questioni per le quali le prove attuali sono estremamente limitate, come l’effetto dell’estrema distanza sociale sul rallentamento dell’epidemia. Ci sono anche domande che non saranno mai veramente risolte dai dati, come quelle sulle motivazioni dei governi e delle autorità sanitarie. Non è che questi argomenti non contano. È solo che non sono accessibili alla scienza in questo momento e potrebbero non esserlo mai.
Nella migliore delle ipotesi, scienziati e giornalisti stanno provando a fare molte delle stesse cose, fornendo informazioni accurate e interpretandole, ma con un pubblico e un calendario diversi.
Oltre a ricordare i tre diversi tipi di informazioni che gli scienziati possono offrire, in che altro modo possono assicurarsi di svolgere bene questo lavoro? Pensiamo che diversi principi possano essere d’aiuto.
1. Cercare diverse fonti di informazione. Poiché nessuno sa tutto sullo stato dell’epidemia, diversi esperti conosceranno cose diverse e vedranno diversi buchi nel nostro ragionamento. Questo consiglio si applica agli scienziati, così come ai giornalisti: i migliori scienziati consulteranno i loro colleghi e chiederanno loro di trovare punti deboli nel lavoro degli scienziati prima di condividere il lavoro in modo più ampio, specialmente in un ambiente come questo, in cui rappresentatività e accuratezza dei dati sono necessariamente incerti.
2. Rallenta un po’. Andiamo tutti di corsa per fornire per primi la notizia. Qualcuno su Twitter ha recentemente sottolineato che i fatti su questa epidemia che sono durati alcuni giorni sono molto più affidabili degli ultimi “fatti” che sono appena emersi, che possono essere errati o non rappresentativi e quindi fuorvianti. Dobbiamo bilanciare questa cautela con la necessità di condividere prontamente il nostro lavoro. In effetti, le categorie di fatti, le convinzioni informate e le speculazioni di cui sopra sono fluide e, dato il ritmo frenetico delle informazioni sull’epidemia, una domanda a cui oggi si può rispondere solo alla convinzione informata può forse rispondere con un fatto domani.
3. Distinguere se qualcosa accade e se accade con che frequenza. Un buon esempio è la questione della trasmissione presintomatica. Se si verifica frequentemente, renderà meno efficaci le misure di controllo destinate ai malati (isolamento, trattamento e tracciabilità dei contatti). È molto probabile che la trasmissione presintomatica avvenga con una certa frequenza, ma attualmente le prove sono molto limitate. Sapere che succede a volte è di scarsa utilità; abbiamo disperatamente bisogno di prove su quanto spesso accade. Lo stesso vale per i viaggiatori infetti che sfuggono al rilevamento. Naturalmente, questo evento accadrà per molte ragioni. Ancora una volta, la domanda è: quanto spesso accade e se porta alla creazione di una trasmissione locale.
Emergenze come questa portano a pressioni estreme su scienziati e giornalisti che hanno bisogno di essere i primi a ricevere notizie. E ci sono incentivi perversi derivanti dall’economia dell’attenzione in cui viviamo ora – esacerbati dai social media – che possono fornire ricompense a breve termine per coloro che sono disposti ad accettare standard più bassi.
Un’informazione accurata dovrebbe essere consapevole di questo rischio, cercare di evitare di contribuire ad esso e correggere rapidamente le falsità quando diventano chiare. Abbiamo una responsabilità comune per proteggere la salute pubblica. Il virus non legge articoli di notizie e non si preoccupa di Twitter.
Fonte: Scientific American