Virologische Kaffeesatzleser: Ein Beispiel für die Angsttaktiken, die Regierungen einsetzen
Wenn es derzeit etwas im Umfeld von Wissenschaften gibt, das man mit dem schönen englischen Wort “disgusting” [widerwärtig, ekelhaft, abstoßend] bezeichnen muss, dann das, was unter dem Deckmantel des “Modellierens” getrieben wird. Wissenschaftliche Modelle, vor allem Simulationsmodelle sind nicht dazu da, Vorhersagen darüber zu machen, wie sich die Welt entwickeln wird, sie sind ein Mittel, um Annahmen einer Theorie in messbare Parameter umsetzen zu können, um dann auf Grundlage der TATSÄCHLICHEN Entwicklung feststellen zu können, wie weit das Modell von der Realität abweicht.
Die derzeitige Nutzung von Modellen ist insofern eine Verballhornung dieser Methode, die einzige darauf aus ist, Menschen gefügig zu machen, mit einer pseudo-wissenschaftlichen Genauigkeit, die auf Betrug und Täuschung basiert, zu verwirren, damit sie bereit sind, ihre Zukunft, ihre Gesundheit, die in den Modellen als in Gefahr stehend behauptet wird, gegen Freiheit zu tauschen, damit sie bereit sind, sich ohne Widerstand unterjochen zu lassen.
Diese Art und Weise der unlauteren Verwendung wissenschaftlicher Modelle findet sich im Zusammenhang mit Klimawandel. Hier machen sich viele Pseudo-Wissenschaftler mit Ideologen gemein, die es sich auf die Fahne geschrieben haben, die Welt vor einer Bedrohung zu retten, die – sofern es sie überhaupt gibt – vollkommen außerhalb der Sphäre menschlichen Einflusses liegt und die während sie diese angebliche Rettung durchführen, weite Teile der Bevölkerung in Armut stürzen, ihrer Freiheit berauben und zu Figuren degradieren, deren Bewegungen überwacht und deren Verhalten kontrolliert wird.
Moderner Totalitarismus findet sich nicht nur in Form des Versuchs, einen herbeimodellierten Klimawandel, der auf 4% menschlichem CO2-Eintrag in die Atmosphäre basiert, auszunutzen, um freie Bürger zu unfreien Regime-Sklaven zu degradieren, er findet sich gerade in den letzten Monaten in all den Methoden, mit denen Polit-Darsteller versuchen, ihre weitgehende Nutzlosigkeit damit zu übertünchen, dass sie ständig neue Mechanismen der Gängelung erfinden, die vermeintlichen Schutz vor etwas, das für weit über 90% der Bevölkerung keine Gefahr darstellt, gegen Freiheit handeln. Beide Formen des Totalitarismus basieren auf herbeimodellierter Katastrophe. Und so wie sich die Klima-Katastrophe bislang ausschließlich in Modellen und dem ereignet, was willige MS-Medien-Darsteller herbeiphantasieren, so ist auch die COVID-19-Katastrophe weitgehend eine Katatstrophe, die sich im Modell und nicht in der Realität abspielt.
Aber: Im Gegensatz zu Klimamodellen, die im luftleeren Raum flottieren, und deren Validität von den Parametern abhängig ist, die gerade bekannt sind, so dass man Abweichungen, erhebliche Abweichungen wie die folgenden, immer darauf schieben kann, dass Parameter nicht berücksichtigt wurden und dies natürlich mit der Absicht tut, die Modelle als im Grunde richtig, den angeblich von Menschen gemachten Klimawandel abbildend, auszugeben, die nur etwas verbessert werden müssen, obwohl sie grottenfalsch sind, ist dies im Hinblick auf die Modelle, die Menschen in Angst und Schrecken von COVID-19 versetzen sollten, nicht möglich. Denn es war für Regierungen zu verlockend, ihre Taktik der Verbreitung von Angst durch eine überakkurate Zählung von Toten, von Menschen, deren Tod irgendwie mit COVID-19 in Verbindung gebracht werden kann, zu ergänzen. Ergo stellen alle Angaben zu den COVID-19-Toten maximale Zählungen, Überschätzungen dar und man kann sie nutzen, um zu zeigen, wie weit die Katastrophe, die Modellierer, allen voran die Trolle des Imperial College in London um Neil Ferguson, vorhergesagt haben, neben der tatsächlichen Entwicklung gelegen ist.
Die folgende Tabelle zeigt genau das. Sie zeit in der ersten Spalte die Vorhersagen der Todeszahlen, die Ferguson et al. für den Fall gemacht haben, dass im Vereinigten Königreich, den USA, in Schweden oder Kanada KEIN Lockdown eingeführt wird. Sie zeigt in der zweiten Spalte die vorhergesagte Anzahl der Toten nach Lockdown. Aus der Differenz der beiden Spalten kann die Anzahl der durch Lockdown geretteten Leben in der virtuellen Welt derer, die sich an Modellen berauschen, deren Ergebnis sie in ihren Annahmen vorwegnehmen, bestimmt werden. In der dritten Spalte findet sich die Anzahl der von Regierungen und ihren Helfern tatsächlich gezählten (und weit überschätzten) Anzahl derer, die an oder mit oder irgendwie in Verbindung mit COVID-19 verstorben sind. Die vierte Spalte zeigt schließlich, um welchen Faktor die Modelle daneben liegen, um welchen Faktor sie die Anzahl der Toten überschätzt haben. Wie man sieht, variiert der Fehler zwischen einer sechsmal so hohen Angabe von Toten als tatsächlich zu beklagen waren und einer um das 15fache zu hohen Angabe. [Die Kurven über der Tabelle zeigen die vorhergesagte Entwicklung der Todeszahlen für einzelne Szenarien, wie Schulschließzungen, Quarantäne usw.]
Fehler in einer solchen Dimension weisen darauf hin, dass das Modell kein Modell, sondern absoluter Junk ist, sie zeigen, dass entweder derjenige, der die Annahmen für das fehlerhafte Modell entwickelt hat, weltfremd und bar jeder Grundkenntnisse in den sozialen Wissenschaften ist, die man benötigt, um menschliches Verhalten zu modellieren oder dass der Entwickler bei der Entwicklung seines Modells nur ein Ziel hatte: Die Anzahl der Toten, die sich berechnen lassen auf ihr Maximum zu treiben. Wenn Letzteres der Fall sein sollte, stellt sich die Frage, ob die entsprechenden Modellierer für ihre Serviceleistung, erbracht all denen, die die SARS-CoV-2-Situation zum Diebstahl von Freiheitsrechten nutzen wollten, auch gut bezahlt wurden. Denn, dass man derartige Fehlmodellierungen umsonst durchführt, das ist nicht nur unglaubwürdig, das ist abermals weltfremd, und wir wollen ja nicht dieselben Fehler in den Annahmen machen, die Modellierer vielleicht gemacht haben.
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Robert Habeck hat es auf den Punkt gebracht:
Die Junk-Prognosen zu den “Corona-Toten” bedürfen keines Kommentars.
Wenn man sich die Klimaprognose-Diagramme anschaut, scheinen ja 1-5 der 68 so leidlich zu funktionieren. Wie steht ScienceFiles eigentlich zu den diesjährigen Nobelpreisträgern für Physik, die diesen ja für ihre Klima-Modelle erhalten haben? Ich wäre sehr dankbar für eine realistische Bewertung.
Und wie die Behandlung für das einfache Volk aus?:
“Pierre Kory, MD MPA
@PierreKory
· 16 Std.
This memo went out to 1000’s of physicians in a 20-hospital system today. If any docs still need convincing that the “practice of medicine” is now prohibited, give this a read.
Hey patients: next time you get sick, stat page a hospital administrator, I’m sure it’ll be fine. WTF”
https://twitter.com/PierreKory/status/1446266662001446915
Deutliche Worte !
Danke.
Leider lesen’s (und glauben’s) nur die, die man nicht mehr überzeugen muss.
Ein Freund erzählte mir gestern, dass seine Gattin all das (Corona, Politik insgesamt) gar nicht so genau wissen will; sie schaut täglich das übliche TV, gerne auch Talkshows… aber wenn er (der Gatte) anfängt zu bemerken “Du, ich hab da gelesen…” – – – wird sofort abgeblockt. Man (sie, beileibe kein Dummchen)) will es nicht wissen. Es nervt sie nur.
.
Aber trotzdem !
Bitte weiter aufklären.
@Klaus
Bemerkenswert, wenn die beiden noch zusammen sind.
Ähnliches habe ich vor Jahrzehnten erlebt, wenn ich Leuten gesagt habe, dass Ulrike Meinhof und ihre Komplizen sich nicht so selber umgebracht haben können, wie es behauptet wurde.
“oder dass der Entwickler bei der Entwicklung seines Modells nur ein Ziel hatte: Die Anzahl der Toten, die sich berechnen lassen auf ihr Maximum zu treiben”,
und dass sich der Entwickler dabei besonders rational vorkam. Wir erleben nämlich seit Anfang März 2020 die epistemischen Nebenwirkungen einer völlig unausgegorenen Risikoethik. Einflussreiche Denker sahen in solchen Hiobs-Modellen die Verwirklichung nunmehr angebrachter Heding-Methoden. Nach dem Motto: Wenn wir mit dem Schlimmsten rechnen, sind wir im Ernstfall am Besten abgesichert. Leider handelte man dabei zugleich nach der Methode Argusauge. Man blickte offenen Auges in die unwahrscheinlichsten Fernen der Coronakatastrophe und verschloss seine restlichen 99 Augen vor allen klar umrissenenen Maßnahmen-Katastrophen. Dieses unselige Hedging-Prinzip gab und gibt den Ton an, wie in diesem Blog hervorragend nachgezeichnet.
Im Trend bin ich selbstverständlich mit der SF-Aussagen einverstanden.
Aber nicht im Detail, denn da ist es noch viel schlimmer!
Denn die genannten Ist-Zahlen basieren doch auf den offiziellen Angaben zu “Coronatoten”. und diese Zahlen sind fast so frei erfunden wie die Modelle von Ferguson.
Allerhöchsten 20% davon kann man wirklich Corona zurechnen, vermutlich viel weniger.
Schon alleine, weil die vielen Toten, die in Wahrheit der Intubation (weil man angeblich das medizinische Personal “schützen” musste) oder aber der Euthanisierung mit Morphin plus Midazolam (wegen angeblicher “Triage”) zuzurechnen wäre, eben als “COVID-19” gewertet werden. Hinzu kommen massenweise Fehldeklarationen, z.B. Herzinfarkte
Stellt man das nur Ansatzweise in Rechnung, z.B. als Übersterblichkeit (die aber auch durch die o.g. Faktoren “versaut” wird), sieht die Ferguson-Bilanz noch viel schlechter aus. Also katastrophal mies!
Lesen Sie den Text noch einmal, dann finden Sie genau das Detail, das Sie hier ausführen.
Die Klimaten sind nicht von heute auf morgen gefährlich geworden. Sie haben Jahrzehnte gebraucht, bevor sie und ihre “Lösungen” sich festsetzen
und die Gesellschaft in gewissen Zeitabständen und in jeder Iteration immer wirkungsvoller penetrieren konnten. Ihre Langsamkeit und Berechenbarkeit ist wohl darauf zurückzuführen,
dass sie keinen direkten Zugang zu den Menschen haben. Im Gegensatz zu anderen.
Es gibt einen Vorläufer, bei dem eine Modellrechnung zu teuren Konsequenzen führte, und das war die Modellierung einer Aschewolke nach einem Vulkanausbruch in Island. In Folge hat man über Tage den gesamten Flugverkehr über großen Teilen Europas still gelegt.
Im Fall BSE gab es meines Wissens keine Modellrechnung, damals hätte eine überschlägige Rechnung der Erfahrungswerte aus UK ergeben, dass die Wahrscheinlichkeit einer Creutzfeld-Jakob-Erkrankung in Deutschland bei weniger als Eins lag.
Allen Fällen aber ist die Rhetorik gemeinsam, dass man eben kein Risiko eingehen, niemand Schuld am Tod auch nur eines Menschen sein wolle. Es ist eine Zero-Was-auch-immer-Rhetorik, der jegliche Intelligenz und auch Gelassenheit fehlt. Dabei ist professionelles Risikomanagement eben genau ein Abwägen und Balancieren von Nutzen und Risiko. Oft wird ein Abwägen von ökonomischem Schaden gegen gesundheitlichem verteufelt, vergisst dabei aber in der Regel, dass der ökonomische Schaden einen Rattenschwanz an gesundheitlichen Schäden nach sich zieht. Inzwischen ist es auch eine Beschädigung von Grundrechten.
(A) Ganz großen Dank für diese klaren Aussagen. Modelle sind in der Tat zunächst zum nachträglichen Verständnis von Phänomenen nützlich, zur Identifikation von Mechanismen und kausalen Beiträgen, zur Vorhersage jedoch nur in sehr begrenztem Umfang. Die Prüfung von Vorhersagemodellen kann nicht darin bestehen, spezielle Teilmechanismen experimentell zu untersuchen, falls die Modelle eine gewisse Komplexität erreicht haben, da keineswegs klar ist, ob die experimentellen Ergebnisse (a) auf adäquaten Versuchen beruhen und (b) die Mechanismen im Modell adäquat zusammengebaut sind. Da Verifikation und Falsifikation von Prädiktionsmodellen erst nachträglich erfolgen können, nämlich durch das tatsächliche künftige Geschehen, sind die Modelle zum Zeitpunkt der Vorhersage nicht mehr als Hypothesen und sollten auch so gesehen werden. Sie sind schädlich, falls mit ihnen Handlungen begründet werden, erst recht, wenn die kritische Überprüfung dann auch noch perhorresziert wird.
(B) Ein Ingenieursmodell beispielsweise für das Verhalten eines Flugzeuges, in das Strömungsmechanik und Thermodynamik eingehen, kann im Windkanal und dann am Flugzeug überprüft und ggf. modifiziert werden. Diese Überprüfungen kommen in der Regel nicht zu spät, es sei denn, es war von Anfang an ein kapitaler Fehler drin, der das gesamte Konzept zu Fall bringt. Im Falle Corona, Klima usw. werden jedoch Aktionen mit irreversiblen Konsequenzen durchgeführt.
(C) Vorhersagemodelle sind dann sinnvoll, wenn sie auf sehr überschaubaren, gut verstandenen Mechanismen beruhen, etwa im Falle der Berechnung der Bahn von Raumflugkörpern. Die COVID-Modelle krankten offenbar an zwei Problemen: (1) massiven strukturellen Defiziten, indem wesentliche Mechanismen nicht berücksichtigt wurden (Kreuzimmunität, angeborene Immunität, Heterogenität der Population usw.), (2) Fehlern der Parameterschätzer, wie an dem idiotischen „Inzidenzwert“ besonders ersichtlich. Bei den Klimamodellen sind die Schwierigkeiten noch ausgeprägter, und die Rückwärtsanpassung an historische Daten garantiert keineswegs eine korrekte Vorhersage, im Gegenteil, sie evoziert die Gefahr des Overfitting und damit erst recht einen Verlust an Vorhersagegenauigkeit.
(D) Ich finde es bemerkenswert, wie wenig, jedenfalls in meiner Wahrnehmung, diese elementaren Sachverhalte auch unter akademischen Wissenschaftlern reflektiert werden. Gerade denen, die große & langjährige Freunde der mathematischen Modellierung sind und dieser viele Einsichten verdanken, sollten inzwischen alle Modelle zur Prädiktion komplexer Sachverhalte suspekt und unglaubwürdig sein, jedenfalls nicht sicher genug, um auf ihnen irreversible Aktionen zu gründen. Noch einmal Danke!
Präzise Zusammenfassung. Danke. Seit Beginn der Klimahysterie hat mich die soziale Funktion der Verwendung von Modellen, insb. Computermodellen fasziniert. Sehr deutlich war von Anfang an, daß das alte Prestige von Wissenschaft – einhergehend mit der Ehrfurcht vor und der Undurchschaubarkeit von komplexen mathematischen Berechnungen – hier als Propagandainstrument eingesetzt wird. Vorgetäuscht wird jedoch nicht nur, dass ein “Modell” komplexe Entwicklungsprozesse vorhersagen kann, sondern implizit auch, daß “die Wissenschaft” in der Lage sei, “die Wirklichkeit” in allen relevanten Parametern zu erkennen und adäquat in Meßgrößen ohne Fehlervarianz abbilden zu können. Das letztere ist sicher die grundlegendere Lüge. Oder: Kompletter Größenwahn. Im sozialen Raum läuft es auf eine Vergöttlichung von “Wissenschaft”, bzw. von politisierter – oder besser “korrumpierter”? – “Wissenschaft” hinaus. Siehe hier auch den Slogan: “I believe in science”, oder: “Wissenschaftsleugner” – beides Ausdrücke deren Sinn sich aus dem Religiösen ergibt. Mehr noch: Die zunehmende Undurchschaubarkeit von komplexen Computersimulationen, deren Wirkmechanismen selbst für die Ersteller nicht mehr im Einzelnen nachvollziehbar sind, unterstützt diese Verkehrung von Erkenntnisstreben in Glauben. Ganz ähnlich dem Wirken Gottens, das sich per definitionem der Einsicht des Menschen entzieht, kann deren Wahrheitswert nur mehr durch einen “Glaubenssprung” vertreten werden. Im Endeffekt erscheint dann die Simulation oft wirklicher, wahrer als die Wirklichkeit, nicht zuletzt, weil diese in der Alltagserfahrung immer weniger eine Rolle spielt. Was im übrigen nicht bedeuten soll, daß es nicht – im Glauben wie in “der Wissenschaft” – jede Menge Heuchler und Zyniker und Mitläufer gibt.
Vielen Dank für diese Erläuterungen, denen ich zustimme. Zwei Punkte möchte ich noch einmal näher ausführen.
(A) In der Tat beobachte auch ich das Phänomen, dass Adepten von Modellen dazu neigen, diesen mehr Realität als der sozusagen kontaminierten Realität zuzuschreiben. Die Realität ist kontaminiert durch im Modell unberücksichtigte Faktoren, welche die Qualität von „Störungen“, von „nuisance“ annehmen, nicht aber von Mängeln des Modells, welche zur Bescheidenheit und Korrektur mahnen sollten. Wir sehen hier eine Analogie zu Hegel (gleich ob ihm die Wendung „umso schlimmer für die Wirklichkeit“ zu Recht zugeschrieben wird oder nicht) und, da Hegel säkularisierte Religion und Heilserwartung ausformuliert, zu Religionen mit ihrer Vorstellung, das irdische Sein sei depraviert und das eigentliche Sein erst in Gott und dem Jenseitsmodell. Diese parareligiöse Linie zieht sich von Plato bis zu Heidegger und Adorno und findet sich ebenfalls bei Rousseau und Marx, die zu wissen glaubten, wie der Mensch „eigentlich“ sei und mit Zwang zu seiner „Eigentlichkeit“ gebracht werden sollte. Wer darin die Spuren von Gnosis und Manichäismus sieht, liegt nicht falsch.
(B) Die Undurchschaubarkeit von Modellen, die mit überraschenden Prädiktionen einhergehen kann, hat zwei Aspekte.
(1) Einmal einen produktiven, dort nämlich, wo das Problem beispielsweise auf statistische Interaktionen oder kombinatorische Phänomene reduziert werden kann und eine entsprechende Mathematik induziert. Ich denke an Probleme der Graphentheorie oder der Perkolationstheorie. Hier lassen sich systematische Zusammenhänge präzise formulieren. Das aber setzt im Kern (lokal) einfache Zusammenhänge mit einer geringen Zahl numerischer Parameter voraus.
(2) Eine ganz andere Frage stellt sich, wenn eine Vielzahl von Mechanismen mit vielfältigen nichtlinearen Interaktionen angenommen werden muss, da nun das Problem der korrekten Synthese dieser Mechanismen in den Vordergrund tritt, vor allem dann, wenn jeder dieser Mechanismen mit empirischer Unsicherheit behaftet ist. Man sieht es schön an den „Kipp-Punkten“. Das sind typische Phänomene in nichtlinearen Gleichungssystemen, die in der Regel kritisch von der mathematischen Form dieser Systeme sowie den Parametern abhängen. Grundlegende Prinzipien wurden beispielsweise in der Katastrophentheorie von Thom (eine mathematische Theorie nichtlinearer Differentialgleichungen wohlgemerkt) ausgeführt, die vor Jahren en vogue war. Modelliert man empirische Phänomene, tritt die Frage nach der Angemessenheit des Modells in den Vordergrund. Ein vorhergesagter „Kipp-Punkt“ hängt dann in der Regel kritisch davon ab, ob man einen Term hinzunimmt oder nicht, ob man eine funktionale Abhängigkeit verändert oder nicht, ob man einen Parameterwert so oder so verändert. Das affiziert natürlich massiv die Glaubhaftigkeit der Vorhersage. Die Rede von den „Kipp-Punkten“ ist daher m.E. i.d.R. ein Indiz von Inkompetenz und/oder der Absicht zur pseudowissenschaftlichen Täuschung eines naiven Publikums. Die genannte Art der Komplexität findet sich bei Corona und noch mehr beim Klima. Sie betrifft auch Planungsmodelle (Musterbeispiel BER) und sicher auch die triumphalen Vorhersagemodelle der Sorte „Die Energiewende ist machbar“, wie sie von Instituten auf Bestellung geliefert wurden. Aggravierend wirkt sich aus, wenn Modelle mit politischen Absichten, Heilserwartungen oder moralischen Distinktionsbedürfnissen gekoppelt werden und eine selektive Wahrnehmung vorprogrammiert ist. Das ist heute die Regel.
Noch ein Nachtrag zu Ihrem letzten Satz. An der Wiege der neuzeitlichen Wissenschaft steht die mathematische Modellierung, gleich ob Kepler, Galilei, Newton, Euler. Diese hatte eine emanzipatorische, eine aufklärerische Funktion gegenüber den qualitativen Lehren des Aristoteles oder seiner mittelalterlichen Adepten, da sie auf Klarheit, auf Verständlichkeit, auf Kommunizierbarkeit, auf Kritikfähigkeit, auf Weiterentwicklung zielte statt sich dem eternal philosophical handwaving hinzugeben. Auch ist lehrreich, zu bemerken, dass sich die alten Lehren an den Universitäten länger hielten als in den Akademien. Heute sehen wir in den Modellierungsorgien die gegenteilige Bestrebung. Erneut werden dogmatische Systeme von „wissenschaftlichen“ Aktivisten und Verkündern präsentiert, mit demselben moralisch-parareligiösen Impetus und Habitus wie im Mittelalter, mit derselben Ketzerjagd, und – das sei besonders beklagt – mit demselben Opportunismus seitens der Academia, ganz als ob es sich um ein domicilium serviler, mediokrer Geister handeln müsse. An dieser abstoßenden Szene ändert sich nichts dadurch, dass die Politik mit ihrem Abhängigmachen von Forschungsanträgen das so eingefädelt hat. Man hätte gegenhalten können.
Auch ganz großen Dank für diese ausgezeichneten Kommentare von Ihnen !
Leider packt nicht jeder Empfänger zwingend das aus, was der Sender eingepackt hat.