Tomasz Żuradzki

Niewiedza, pułapki myślenia i zaufanie do nauki: dlaczego część ludzi nie chce się szczepić przeciw Covid-19?

Tom 7 (2021), Artykuł 1 Brak komentarzy

Wydaje się, że gdy ktoś nie wierzy w ustalenia nauki, np. będąc w grupie ryzyka, nie chce przyjąć szczepionki przeciw Covid-19, to najlepszym sposobem skłonienia go do szczepień będzie po prostu jasne wyjaśnienie mu mechanizmu ich działania. Można by też kogoś takiego zachęcić do oszacowania – na podstawie dostępnych danych naukowych – z jednej strony prawdopodobieństwa choroby i jej możliwych skutków zdrowotnych, a z drugiej – działania szczepionki i jej oczekiwanych skutków (czyli na podstawie obecnych danych: zaszczepienie każdych 100 osób sprawia, że średnio 95 z nich będzie miało odporność na Covid-19, istnieje bardzo małe ryzyko niewielkich negatywnych odczynów poszczepiennych, np. zaczerwienienia). Takie podejście, które niekiedy określa się jako eksplikacyjne, zakłada, że ci, którzy nie chcą się szczepić, nie mają dostępu do wszystkich istotnych informacji lub mają błędne informacje na temat działania szczepionek, a także oczekiwanych korzyści i ewentualnych strat. Gdyby tylko zostali poinformowani, to zapragnęliby się zaszczepić, nawet jeśli działają wyłącznie w wąsko pojętym interesie własnym i nie troszczą się o społeczne konsekwencje obecnej pandemii.

 

Pułapki myślenia

W wielu przypadkach takie podejście jest jednak nieskuteczne – badania psychologiczne dotyczące wcześniej istniejących szczepionek pokazują, że duża część osób niechętnych szczepieniom wcale nie jest gorzej poinformowana od ich zwolenników (Larson et al. 2014), a część z nich bardzo aktywnie szuka informacji na ten temat, np. spędzając dużo czasu w internecie w poszukiwaniu informacji o szczepionce. Co więcej, wyniki niektórych psychologicznych eksperymentów wskazują, że przytaczanie świadectw naukowych za efektywnością i bezpieczeństwem szczepień czy samo prostowanie antyszczepionkowych mitów może przynieść nawet skutek odwrotny od zamierzonego (Horne et al. 2015).

Dzieje się tak z kilku powodów. Pierwszym może być sama teoria umysłu leżąca u podstaw podejścia eksplikacyjnego. Już David Hume, oświeceniowy szkocki filozof, który podkreślał różnicę pomiędzy przekonaniami a emocjami, zwracał uwagę na to, że nasze przekonania są – same w sobie – motywacyjnie bezsilne. Bodźcem do działań wedle Hume’a zawsze są pewne pragnienia (lub jakieś inne stany uczuciowe), rozum zaś – w tym przekonania, które odpowiadają za reprezentowanie stanu świata – odgrywa rolę wtórną w kwestii motywacji do działania. Współcześnie jego myśl rozwijają liczni psychologowie odwołujący się np. do nurtu „motywowanego rozumowania” (Browne et al. 2015), którzy zwracają uwagę, że nastawienia emocjonalne względem jakichś stanów rzeczy i motywacja do wykonywania takich a nie innych działań są pierwotne względem przekonań na temat świata. Co więcej, te emocje i motywacje wpływają na to, gdzie szukamy informacji, komu ufamy, w jaki sposób oceniamy moc różnych świadectw (w tym naukowych), które często mają po prostu potwierdzać to, że nasze pierwotne nastawienia były słuszne czy właściwe. Te zaś dane, które nie pasują do naszych wcześniejszych nastawień, często próbujemy ignorować lub na różne sposoby deprecjonować. Dlatego dziś osoby niechętne szczepieniu przeciw Covid-19, zamiast szukać informacji o tej właśnie szczepionce, mogą koncentrować swoją uwagę np. na poprzednich błędach przemysłu farmaceutycznego (np. „jeśli poprzednio kiedyś zawiedli, zawiodą i dziś”) czy wskazywać na pozanaukowe aspekty obecnych badań (np. „jeśli ‚big farma’ dużo zarabia na szczepionkach, to przecież na pewno ‚coś’ musi być z nimi nie tak”).

Samo przytaczanie najbardziej nawet wiarygodnych danych naukowych może więc nie być skutecznym sposobem na zmianę czyjegoś zachowania. Warto podkreślić, że naszkicowany tu proces jest powszechny – nie dotyczy wyłącznie „irracjonalnych” przeciwników szczepień, którzy odrzucają naukę, ale dotyczy wszystkich bez wyjątku, zapewne także wybitnych naukowców. Jeśli ktoś jest ogólnie pozytywnie nastawiony do nauki, ale bardzo boi się wirusa i nie wychodzi z domu od miesięcy, przestrzegając pilnie wszelkich zaleceń, to zapewne będzie bardziej skłonny szukać tych danych i wierzyć tym informacjom naukowym, które potwierdzają, że różne społeczne środki mogą ograniczyć pandemię, niż tym, które wskazują na ograniczoną skuteczność niektórych z nich (np. będzie bardziej skłonny wierzyć, że zamykanie szkół podstawowych ma duży wpływ na ograniczanie pandemii).

Psychologowie wyróżniają kilka motywacji szczególnie istotnych w przypadku postaw antyszczepionkowych, które często są nie tylko niewidoczne dla zewnętrznego obserwatora, ale i nieuświadomione przez samych ich posiadaczy. Niektórzy posługują się metaforą drzewa (Hornsey and Fielding 2017), którego gałęzie to nasze różne przekonania, ale ich korzenie to w dużej mierze nieuświadomione – często nawet dla samego podmiotu – motywacje. Po pierwsze, u niektórych może po prostu występować wyjątkowo silny wstręt względem różnych medycznych zabiegów stanowiących ingerencję w ich ciało – odczuwają mocniejszą niż inni awersję do igieł, nakłuwania, krwi, wstrzykiwania substancji itp. Po drugie, chodzi o pozycjonowanie siebie w świecie, a także budowanie i utrwalanie swojego wizerunku, np. jako nonkonformisty, któremu nikt nie będzie mówił, co ma robić. Oczywiście ten mechanizm bywa wyraźny u celebrytów czy publicystów, którzy niekiedy żyją właśnie z tego, że mają jakieś „nazwisko” i są wyraziści. Ale w pewnym, choć mniejszym stopniu, może to dotyczyć każdego z nas, bo wszyscy chcemy jakoś „wyglądać” w oczach rodziny, przyjaciół, a nawet w swoich własnych (co jest ważne w budowaniu szacunku do samego siebie). Po trzecie, ważna jest ogólna podejrzliwość względem nauki – zwolennicy teorii spiskowych na innych polach (np. zwolennicy tezy, że przyczyną katastrofy prezydenckiego samolotu pod Smoleńskiem w 2010 r. była, wbrew ustaleniom wszelkich komisji, jakaś bomba trotylowa) częściej będą też sceptyczni względem naukowych informacji o szczepionkach. Po czwarte, nastawienia względem indywidualizmu i egalitaryzmu mogą wpływać na stosunek do szczepionek, choć w tym wypadku korelacje nie są w pełni jasne: np. z jednej strony różni indywidualistycznie nastawieni „wolnościowcy” mogą być antyszczepionkowi, bo w szczepionkach widzą narzędzie kontroli społecznej ze strony państwa-Lewiatana, ale z drugiej także zwolennicy podkreślającej postulat egalitaryzmu lewicy mogą być nieufni ze względu na to, że krytycznie oceniają działalność innego Lewiatana, czyli wielkich korporacji, dla których pandemia może być skądinąd bardzo zyskowna (począwszy od „big farmy”, która produkuje testy czy szczepionki, po producentów sprzętu i oprogramowania do komunikacji zdalnej). To zapewne dlatego niemieckie wielotysięczne demonstracje „przeciwko pandemii” we wrześniu tego roku gromadziły zarówno skrajną prawicę, jak i skrajną lewicę.

 

Zaufanie do nauki

Paradoksalnie, zaufanie do nauki może też podważać sama nauka. Po pierwsze, przyspieszenie procesów badawczych spowodowane pandemią sprawiło, że wiele badań wkrótce po ich opublikowania okazało się błędnych lub w ogóle niewłaściwie zaprojektowanych. Strona Retraction Watch pokazuje, że czasopisma naukowe, w tym najlepsze międzynarodowe czasopisma medyczne jak „The Lancet” albo „The New England Journal of Medicine”, musiały wycofać poruszające ten temat publikacje (choć odsetek wycofanych publikacji dotyczących różnych aspektów Covid-19 nie różni się na razie istotnie od odsetka tekstów wycofanych w przypadku innych tematów badawczych w ostatnich latach). Po drugie, w przeciwieństwie do wielu innych dyscyplin, które posługują się modelami do prognozowania przyszłości (w tym np. nauki dotyczącej zmian klimatu, gdzie właściwie panuje niemal jednomyślność naukowców co do głównych danych i przewidywań), epidemiologia w zakresie Covid-19 jest w powijakach, a wczesne modele opracowane w marcu 2020 r., które były podstawą decyzji wielu rządów, zostały opracowane w sposób niechlujny, na podstawie wyrywkowych danych, czy też uzupełnione arbitralnie przyjętymi wskaźnikami. Na przykład kluczowy wskaźnik śmiertelności, czyli infection fatality rate (IFR), różnił się w zależności od modelu: the Imperial College model przyjął IFR=0,66 (np. raport nr 13 z 30 marca); a w tym samym czasie Oxford Covid-19 Evidence Service (np. raport z 17 marca) – pomiędzy 0,1 a 0,35 %. Dlaczego je opublikowano? – ktoś mógłby spytać. Dlatego, że decydenci potrzebowali danych potwierdzających ich decyzje. Jakichkolwiek danych.

Inną kluczową przyczyną braku zaufania do nauki może być po prostu nadmierne oczekiwanie względem nauki i dowodów naukowych, w szczególności w medycynie i zdrowiu publicznym. Ostatnio jeden z publicystów starszego pokolenia napisał w „Gazecie Wyborczej„: „Marzę o tym, by jakieś autorytety raz na zawsze wyjaśniły, jak to jest z tym COVID-em i kiedy zniknie”. Oczywiście każdy chciałby to wiedzieć, ale też każdy, kto rozumie, jak działa nauka, wie, że nie jest to możliwe. Co gorsza, czasami sami naukowcy chcą zaspokoić to pragnienie pewności, wyciągając ze swoich badań wnioski idące znacznie dalej, niż uprawniają ich do tego założenia ich własnych modeli, i w ogóle sugerując, że epidemiologia to nauka prosta i przyjemna (o filozoficznych problemach w epidemiologii patrz (Maziarz 2020)). Weźmy choćby podsumowanie wyników w często krytykowanym tekście z „Nature” z czerwca 2020: „nasze wyniki pokazują, że niefarmaceutyczne interwencje – w szczególności lockdowny – mają olbrzymi wpływ na ograniczenie transmisji” (Flaxman et al. 2020). Krytycy szybko zauważyli, że taki wniosek zależy od arbitralnej konstrukcji samego modelu, na lockdowny składa się szereg bardzo różnych interwencji (począwszy od zakazu organizowania dużych imprez w zamkniętych pomieszczeniach, na zamknięciu lasów kończąc), a z danych, którymi dysponowali autorzy artykułu, można wyciągnąć zupełnie odmienne wnioski (Chin et al. 2020). Z kolei wezwania do większej pokory w wyciąganiu daleko idących rekomendacji z niepełnych danych, w szczególności na temat efektywności niefarmaceutycznych środków walki z pandemią, często spotyka się z krytyką i oskarżeniami o bierność (patrz reakcje na ten tekst Ioannidisa).

Te nadmierne oczekiwania względem nauki mogą też wynikać z bardziej fundamentalnego powodu, a mianowicie z braku świadomości, że sam proces naukowy opiera się w istotny sposób na wartościach nieepistemicznych, czyli niezwiązanych z samym dochodzeniem do prawdy. Niekiedy oczekuje się, że naukowcy po wykonaniu wszechstronnych analiz przekażą po prostu szerokiej publiczności neutralne informacje o faktach i oparte na nich rekomendacje. Także to oczekiwanie jest nietrafne: różnego typu nieepistemiczne wartości motywują naukowców do podjęcia takich a nie innych badań, służą do uzasadniania hipotez, są jednymi ze źródeł tych hipotez, a wartości akceptowane przez naukowców wpływają na społeczeństwo (Ward 2020). Ten problem z filozoficznego punktu widzenia jest szczególnie ciekawy w kontekście pandemii Covid-19.

Żeby go zilustrować, wyobraźmy sobie eksperta, który ma przedstawić decydentom „najskuteczniejsze” strategie walki z pandemią. Pierwsza sprawa to ustalenie, który wskaźnik będzie stosowany jako kryterium skuteczności (lub braku skuteczności) takiej strategii. Czy liczba zgonów na Covid-19 (lub zgonów z Covid-19); czy nadmiarowa liczba zgonów w stosunku do średniej wieloletniej; czy może utracone QALY (quality adjusted life-years, czyli utracone lata życia, skorygowane o jego jakość) na skutek Covid-19. Wybór danego wskaźnika jako podstawy do uzasadniania skuteczności różnego typu polityk nie jest kwestią opierającą się wyłącznie na „danych naukowych” – choć często jest tak właśnie interpretowany. W zależności od tego, co jest naszym celem (czy chcemy zapobiegać zgonom na/z Covid, zapobiegać nadmiarowym zgonom, czy minimalizować utracone QALY), możemy uzasadniać różne polityki, także te dotyczące dystrybucji szczepionek. Dla przykładu zwróćmy uwagę na QALY – jeśli chcemy kierować się tym wskaźnikiem, to uratowanie przed śmiercią na Covid-19 np. 60-latka (np. czy to przez szczepionkę, czy przez proste ograniczenie kontaktów) jest zasadniczo znacznie bardziej wartościowe niż 90-latka (bo zakładamy, że po uratowaniu ten pierwszy będzie żył znacznie dłużej niż ten drugi, a zapewne też jego życie będzie lepszej jakości). W pozostałych dwóch wskaźnikach nie to ma znaczenia – śmierć każdego liczy się tak samo. Już na etapie wyboru wskaźnika „ekspert ds. przeciwdziałania skutkom Covid-19” musi oprzeć się na jakichś pozanaukowych sądach wartościujących.

 

Partycypacja

Istnieją mocne argumenty za tym, by naukowcy, którzy doradzają decydentom, a także sami decydenci, uwzględniali przy dokonywaniu tego typu wyborów wartości wyłonione przez daną wspólnotę np. przy pomocy jakiegoś partycypacyjnego mechanizmu podejmowania decyzji (przegląd takich mechanizmów w przypadku zdrowia publicznego patrz: (Norheim et al. 2020)). Jeden z takich argumentów przyrównuje naukowców do lekarzy, których rolą nie jest wyłącznie paternalistyczne narzucanie pacjentom tego, co jest dla nich najlepsze – zdaniem lekarzy – ale uwzględnianie także perspektywy samych pacjentów jeśli chodzi o proponowane im terapie (Schroeder 2017). Świetnie widać to w przypadku szczepionek, ponieważ ustalenie takich a nie innych zasad ich dystrybucji odzwierciedla dany system wartości. To, czy szczepionkę pierwszy powinien dostać 70-letni emeryt czy nauczyciel, który ma wkrótce wrócić do pracy w szkole, nie jest kwestią, którą da się rozstrzygnąć wyłącznie poprzez odwołanie do czysto „naukowego punktu widzenia”.

Niestety, zarówno decydenci, jak i eksperci rzadko chcą czy to ujawniać wartości, leżące u podstaw trudnych decyzji mających wpływ na zdrowie, dobrostan i swobody tak wielu ludzi, czy to przyznawać się, że wiążą się one z ważeniem różnych typów dóbr. Szczególnie dobrze widać to w Polsce, gdzie niemal wszystkie kluczowe działania administracyjne w ostatnich 10 miesiącach w związku z Covid-19 (począwszy od zamykania lasów, a skończywszy na ustalaniu grup priorytetowych przy dystrybucji szczepionek), były podejmowane na szybko, przy braku publicznie znanych kryteriów i minimalnym udziale tych, których te decyzje dotyczyły. Zamiatanie tego typu spraw pod dywan przekłada się na ograniczone zaufanie do naukowców i polityków, a w konsekwencji także na niechęć istotnej części populacji do szczepienia się przeciw Covid-19.

 


Literatura

Browne, M., P. Thomson, M.J. Rockloff & G. Pennycook (2015). Going against the herd: psychological and cultural factors underlying the ‘vaccination confidence gap’. PLoS one, 10, e0132562.

Chin, V., J.P.A. Ioannidis, M.A. Tanner & S. Cripps (2020). Effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19: A Tale of Three Models. medRxiv, 2020.07.22.20160341.

Flaxman, S. et al. (2020). Estimating the effects of non-pharmaceutical interventions on COVID-19 in Europe. Nature, 584, 257-261.

Horne, Z., D. Powell, J.E. Hummel & K.J. Holyoak (2015). Countering antivaccination attitudes. Proceedings of the National Academy of Sciences, 112, 10321-10324.

Hornsey, M.J. & K S. Fielding (2017). Attitude roots and Jiu Jitsu persuasion: Understanding and overcoming the motivated rejection of science. American Psychologist, 72, 459.

Ioannidis, J.P.A. (2020). Nieuchronne fiasko? Pandemia postępuje, a my podejmujemy decyzje bez wiarygodnych danychFilozofia w Praktyce, 6 (3).

Larson, H.J. et al. (2014). Understanding vaccine hesitancy around vaccines and vaccination from a global perspective: a systematic review of published literature, 2007–2012. Vaccine, 32, 2150-2159.

Maziarz, M. (2020). Epidemiologia i poszukiwanie lekarstwa na covid-19 a filozofia nauki. Filozofia w Praktyce, 6 (5).

Norheim, O.F. et al. (2020). Difficult trade-offs in response to COVID-19: the case for open and inclusive decision making. Nature Medicine, 1-4.

Schroeder, S.A. (2017). Using democratic values in science: an objection and (partial) response. Philosophy of Science, 84, 1044-1054.

Ward, Z.B. (2020). On value-laden science. Studies in History and Philosophy of Science Part A.


Tomasz Żuradzki – profesor filozofii w Instytucie Filozofii UJ, kierownik Interdyscyplinarnego Centrum Etyki UJ (INCET).


This research has received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union’s Horizon 2020 research and innovation programme (grant agreement No 805498).