De reële risico’s van een pandemie

De COVID-19-pandemie houdt ons een spiegel voor, en laat zien hoe kwetsbaar we eigenlijk zijn. Beleidsmakers en besluitvormers gebruiken geavanceerde wiskundige modellen om te voorspellen welke mogelijke risico’s een pandemie met zich meebrengt. ‘Maar,’ schrijven wetenschappers Pasquale Cirillo (TU Delft) en Nassim Nicholas Taleb (New York University) in hun onlangs – in Nature Physics – verschenen paper. ‘Het merendeel van deze modellen kijkt niet naar het staartrisico van besmettelijke ziekten, en ook wordt er nauwelijks getwijfeld aan de betrouwbaarheid van verschillende parameters.’ Volgens de wetenschappers biedt de extreme waardentheorie (EVT) een uitkomst om de reële risico’s van een pandemie in kaart te brengen.

Extreme waarden
Maar wat houdt de extreme waardentheorie eigenlijk in? Het is goed om te weten dat deze theorie vooral gebruikt wordt als er sprake is van een buitengewone situatie. Een situatie van plotselinge overbelasting. Denk daarbij aan een grillige hittegolf, een meltdown of hoge waterstanden aan de kust na een periode van hevige neerslag. Het is een theorie die beide onderzoekers met grote regelmaat toepassen. ‘Zelf heb ik de extreme waardentheorie bijvoorbeeld weleens gebruikt om markt-, krediet- en operationele risico’s te modelleren. Maar ook om het aantal slachtoffers in gewapende conflicten of in tijden van terreur te analyseren,’ legt Pasquale Cirillo uit.

Een pokkenplaag in Montreal
Met de extreme waardentheorie kun je extreme afwijkingen van de mediaan modelleren. De theorie richt zich vooral op staarten. De staarten vormen het deel van een kansverdeling ten opzichte van zeer grote of zeer kleine waarden. De frequentie waarin extremen voorkomen, hangt af van de dikte van deze staarten. In de paper van Cirillo en Taleb, Tail risk of contagious diseases, worden verschillende grote pandemieën (uit de geschiedenis van de mensheid) tegen het licht gehouden. Geelzucht, een pokkenplaag in Montreal, een mazelenuitbraak op het eiland Fiji: er worden tal van datasets ondersteboven gekeerd. ‘We onderzochten de verdeling van de dodelijke slachtoffers van grote pandemieën uit de geschiedenis (over een periode van ongeveer 2500 jaar) en bouwden zo een statistisch beeld van hun staarteigenschappen. Met behulp zo’n extreme waardentheorie laten we zien dat de verdeling van de slachtoffers van infectieziekten extremely fat-tailed is.’

Correctiemechanisme
Niet alleen keken Cirillo en Taleb naar extremen. Ook werd hun eigen dual distribution method ingezet. Daarover vertelt Cirillo het volgende: ‘Als we naar de gegevens kijken, is de variabiliteit zo groot dat men zou kunnen denken dat het risico op een pandemie potentieel oneindig is en dat een enkele pandemie de hele wereldbevolking zou kunnen doden. Hoewel besmettelijke ziekten behoorlijk wat risico’s met zich mee brengen, en zeker niet onderschat moeten worden zoals sommige politici wél doen, laten we zien dat de risico’s niet oneindig zijn. Zo’n dual distribution method is eigenlijk een correctiemechanisme. Het zorgt ervoor dat je niet gefopt wordt door data.’

Risicotheorie
Het coronavirus houdt de wereld, inmiddels, al een tijdje in zijn greep. Zo ook Cirillo. Toch is het inschatten van ziekterisico’s niet het natuurlijke domein van de TU’er. ‘Hoewel epidemiologie – het vóórkomen en de verspreiding van ziekten binnen en tussen populaties – niet mijn onderzoeksterrein is, werk ik al jaren samen met artsen en medisch specialisten. Dat doe ik als statistisch adviseur, en met de nodige belangstelling voor de gegevens die zij vergaren. Bovendien is risicotheorie – mijn vakgebied – toepasbaar op tal van dingen, dus ook op pandemieën. Ben je geïnteresseerd in beleidsbeslissingen, dan kun je risico’s niet negeren en moet je kunnen terugvallen op modellen. Als COVID-19 ons één ding heeft geleerd, dan is het in ieder geval dat de mens niet almachtig is.’