Covid 19: Великая перезагрузка - [7]

Напротив, по данным Университета Джона Хопкинса, 24 июня 2020 года более 2,3 миллиона человек были диагностированы с COVID-19 и почти 121000 человек умерли.^[10] Но на этом сравнение заканчивается; это бессмысленно по двум причинам: 1) цифры гриппа соответствуют предполагаемому общему бремени гриппа, в то время как цифры COVID-19 являются подтвержденными случаями; и 2) сезонные каскады гриппа «мягкими» волнами в течение периода (до шести) месяцев равномерно, в то время как вирус COVID-19 распространяется как цунами в горячих точках (в нескольких городах и регионах, где он концентраты), и тем самым может подавить и заблокировать возможности здравоохранения, монополизируя больницы в ущерб пациентам, не инфицированным COVID-19. Вторая причина - скорость, с которой нарастает пандемия COVID-19, и внезапность появления кластеров - имеет решающее значение и делает сравнение с гриппом несущественным.

Скорость лежит в основе первой и второй причин: в подавляющем большинстве стран скорость, с которой развивалась эпидемия, сделала невозможным наличие достаточных возможностей тестирования, и затем она перегрузила многие национальные системы здравоохранения, оснащенные для борьбы с предсказуемой ситуацией. рецидивирующий и довольно медленный сезонный грипп, но не со «сверхбыстрой» пандемией.

Еще одно важное и далеко идущее последствие скорости состоит в том, что лица, принимающие решения, имеют больше информации и больше анализа, чем когда-либо прежде, но меньше времени для принятия решения. Для политиков и руководителей бизнеса потребность в стратегической перспективе все чаще сталкивается с повседневным давлением немедленных решений, что особенно очевидно в контексте пандемии и усиливается сложностью, как мы увидим в следующем разделе.

1.1.3 Сложность

В своей простейшей форме сложность можно определить как то, что мы не понимаем или что нам трудно понять. Что касается сложной системы, психолог Герберт Саймон определил ее как «систему, состоящую из большого количества частей, которые взаимодействуют непростым образом».^[11] Сложные системы часто характеризуются отсутствием видимых причинно-следственных связей между их элементами, что делает их практически невозможными для предсказания. В глубине души мы чувствуем, что чем сложнее система, тем больше вероятность того, что что-то может пойти не так, что авария или отклонение от нормы могут произойти и распространиться.

Сложность можно приблизительно измерить тремя факторами: «1) объемом информационного содержания или количеством компонентов в системе; 2) взаимосвязанность - определяемая как динамика взаимной отзывчивости - между этими частями информации или компонентами; и 3) эффект нелинейности (нелинейные элементы часто называют «переломными моментами»). Нелинейность - ключевая особенность сложности, потому что это означает, что изменение только одного компонента системы может привести к неожиданному и непропорциональному эффекту в другом месте ».^[12] Именно по этой причине модели пандемии так часто дают широкий диапазон результатов: различие в предположениях относительно одного компонента модели может резко повлиять на конечный результат. Когда кто-то слышит о «черных лебедях», «известных неизвестных» или «эффектах бабочек», здесь проявляется нелинейность; Поэтому неудивительно, что мы часто ассоциируем сложность мира с «сюрпризами», «турбулентностью» и «неопределенностью». Например, в 2008 году сколько «экспертов» ожидали, что ценные бумаги, обеспеченные ипотекой, происходящие из Соединенных Штатов, нанесут вред банкам по всему миру и в конечном итоге довести мировую финансовую систему до грани краха? И в первые недели 2020 года, сколько лиц, принимающих решения, предвидели степень, в которой возможная пандемия нанесет ущерб некоторым из самых сложных систем здравоохранения в мире и нанесет такой серьезный ущерб мировой экономике?

Пандемия - это сложная адаптивная система, состоящая из множества различных компонентов или фрагментов информации (столь же разнообразных, как биология или психология), на поведение которых влияют такие переменные, как роль компаний, экономическая политика, вмешательство правительства, политика здравоохранения или национальное управление. По этой причине его можно и нужно рассматривать как «живую сеть», которая приспосабливается к изменяющимся условиям - не что-то высеченное в камне, а систему взаимодействий, которая одновременно сложна и адаптируется. Он сложен, потому что представляет собой «кошачью колыбель» взаимозависимости и взаимосвязей, из которых он проистекает, и адаптивен в том смысле, что его «поведение» определяется взаимодействиями между узлами (организациями, людьми - нами! ), которые могут сбиться с толку и стать «непослушными» во время стресса (приспособимся ли мы к нормам заключения? Будем ли большинство из нас соблюдать правила или нет? и т. д.). Управление (сдерживание, в данном конкретном случае) сложной адаптивной системой требует непрерывного взаимодействия в режиме реального времени, но постоянно меняющегося, между широким спектром дисциплин и между различными областями внутри этих дисциплин. Чтобы представить широкий и упрощенный пример, сдерживание пандемии коронавируса потребует глобальной сети эпиднадзора, способной выявлять новые вспышки, как только они возникают, лабораторий во многих местах по всему миру, которые могут быстро анализировать новые штаммы вирусов и разрабатывать эффективные методы лечения. , большие ИТ-инфраструктуры, чтобы сообщества могли подготовиться и эффективно реагировать, соответствующие и скоординированные механизмы политики для эффективной реализации решений после их принятия и так далее. Важный момент заключается в следующем: каждое отдельное мероприятие само по себе необходимо для борьбы с пандемией, но его недостаточно, если оно не рассматривается в сочетании с другими. Отсюда следует, что эта сложная адаптивная система больше, чем сумма ее частей. Его эффективность зависит от того, насколько хорошо он работает в целом, и насколько сильным является его самое слабое звено.