パンデミックが浮き彫りになった 研究における広範な問題: 多くの研究が誇大宣伝され、過ちに満ち、さらには詐欺的であり、誤った情報が急速に広まる可能性がある. しかし、それは可能なことも示しました。
通常、新しい病気に対する薬をテストするには何年もかかりますが、今回は いくつかのワクチンと治療法を見つけるのに1時間もかかりませんでした. かつて、科学者は新しいウイルス株のみを発見しました 後 アウトブレイクはすでに発生していましたが、現在 彼らは、下水のサンプルを使用して、発生を事前に予測することができました.
誰もがこれらの進歩の速さを前向きに捉えているわけではありません。 ワクチンが「急がれた」という信念 たとえば、 一般的な理由 その人々 それらを取るのを遅らせた. 多くの人がそう信じている 科学をすばやく行う 標準を廃止し、ずさんで危険な研究を作成することを意味します。
しかし、それは常に真実であるとは限りません.Covid-19の緊急性により、多くの人々が、ほとんどの人が期待していなかった品質と速度で研究に適応し、作成し、改善するようになりました. これらのトレードオフを回避できるだけでなく、科学をより速く改善できる可能性があります。パンデミックはその方法を示しています。
定期データの収集
発生から 6 か月以内に、 コロナウイルスの30,000以上のゲノム配列—一方、2003 年の同じ時間で、科学者が得られたのは SARSウイルスの単一配列.
コロナウイルスのゲノムが解読された速度はサクセスストーリーですが、全体像を示しているわけではありません. イギリスは 大規模ゲノミクス プログラム シーケンスする ほぼ300万のコロナウイルスゲノム、多くの国で合計数千のシーケンスが行われました。 百未満.
このような格差はよくあることです。 多くの場所で、さまざまなトピックにわたって、多くのデータが測定されなかったり、見落とされたりしています。 精神疾患の蔓延、 国内総生産、さらには 死亡とその原因の登録. 代わりに、広い範囲で推定する必要があります。
小規模な研究グループが独自にデータを収集するのは困難で費用もかかるため、包括的ではなく便利なものを収集する傾向があります. たとえば、心理学では、研究はしばしば “変」 – 白人で、教育を受け、工業化され、金持ちで、民主的な参加者から来ています。 履歴では、データは記録が共通する場所から取得されます。 経済学では、企業は収入と支出の詳細なアカウントを登録しています。
研究者が異なれば、同じデータをさまざまな方法で測定します。 同じ質問を検討している複数の研究グループから連絡を受ける人もいれば、見過ごされる人もいます.
標準的な方法で測定されたデータがなければ、物事が異なるかどうか、およびそれらの違いがなぜ生じるのかについての質問に答えることは困難です. たとえば、不安は裕福な国でより一般的ですか、それとも検出される可能性が高いですか? 以来 この状態は多くの国で診断されておらず、調査はまれです、明確な答えはありません。
これは、科学をスピードアップするための 1 つの方法を示しています。政府や国際機関などの大規模な機関は、小規模な研究グループに負担を任せるのではなく、定期的にデータを収集して共有する必要があります。 これは「規模の経済」の典型的な例であり、大規模な組織がそのリソースを使用して、より簡単かつ安価にデータを測定、共有、および維持するためのツールを、小規模なグループでは不可能な規模で構築できます。