“혼란의 시기에 가장 큰 위험은 소란이 아닙니다. 과거의 논리에 따라 행동하는 것입니다." 이 진술은 경영과 전략을 주제로 한 유명한 오스트리아 교수이자 작가이자 컨설턴트인 Peter Drucker의 말입니다. 그리고 전 세계적인 전염병의 시기에 이보다 더 적절할 수는 없습니다. 저자가 강조한 이 함정에 빠지는 것은 알려져 있지만 종종 간과되는 또 다른 위협인 상식과 여전히 해로운 관계가 있습니다.
"과거의 논리"만큼(차이를 무시하고 이전 시대에 했던 것처럼 현재의 혼란을 다루기 위해) 의사 결정에 이 논리를 사용하면 충분한 정보 없이 신속하게 선택을 해야 할 때 유용할 수 있습니다. 결과와 위험이 미미하거나 보통이고 의사 결정자가 이를 정당화할 수 있는 충분한 지식과 경험이 있는 한 연구 또는 공식 이론적 기초를 위한 시간. 미국 사회학자이자 교수인 던컨 와츠(Duncan Wattts)에 따르면 이러한 조건이 존재하지 않을 때 큰 위험이 따른다고 합니다.
그리고 현재 코로나바이러스 위기는 사회경제적 결과가 심각한 것으로 알려져 있기 때문에 이러한 조건 중 적어도 하나를 박탈합니다. 첫째, 죽음은 전 세계 수십만 가족에게 지울 수 없는 트라우마가 될 것입니다. 인류는 수많은 분야에서 재능을 잃었고 앞으로도 잃을 것이며 불행히도 우리는 비극적으로 규모가 작을 것입니다. 경제 영역에서 더 이상 글로벌 경기 침체가 올 것인지 여부가 논의되지 않고 오히려 그 강도, 회복 시간 및 정부가 최소한 영향을 최소화하기 위해 취할 수 있는 조치가 논의됩니다. 국가적 맥락에서 볼 때 이러한 요인은 불행하게도 바이러스 퇴치 능력을 감소시키고 다가오는 경제 위기로 인한 피해를 줄이는 구조적, 사회적, 역사적 문제를 고려할 때 더욱 악화됩니다.
'과거의 논리'와 상식은 우리가 코로나19와 관련하여 취약한 원인 중 일부이며, 이를 기반으로 한 과거의 많은 결정이 우리를 현재의 상태로 이끌었습니다. 그리고 아이러니하게도 그들은 동시에 전염병에 맞서는 가장 큰 위험입니다. 이것에 대한 명확한 예는 불행히도 소셜 미디어에서 점점 더 보편화되고 있는 마법의 해결책으로 치료제 A, B 또는 C를 상식적으로 분류하는 라벨에서 찾아볼 수 있습니다. 일부는 “그래서 그렇게 먹고 나았다”고 열성적으로 말한다. 어떤 사람들은 다른 약물을 투여하거나 치료를 하지 않아도 가능한 위험과 부작용 외에도 회복된다는 사실을 비웃었다. 또 다른 실수는 감염 속도, 치사율, 보건 시스템에 대한 집중적이고 지속적인 압력과 같은 중요한 차이점을 무시하고 H1N1과 같은 다른 전염병에서 채택된 전략을 사용하는 데 있을 수 있습니다.
그러나 이 시나리오에서 이것이 최고의 도구가 아닌 경우 우리는 무엇에 의지할 수 있습니까? 과학과 데이터는 한 번 내리면 많은 생명과 국가의 미래를 앗아갈 수 있는 잘못된 결정으로부터 보호하는 데 도움이 되는 보다 실행 가능한 방법임이 입증되었습니다. 그러나 과학은 포춘 쿠키가 아닙니다. 도구적 틀은 실용적이고 엄격하기 때문에 이를 뒷받침하는 연구가 올바르게 수행될 때 결론이 신뢰할 수 있습니다. 그러나 적용하려면 적절한 시간과 조건이 필요합니다.
오늘날 우리가 직면한 것과 같은 복잡한 문제에 대한 솔루션은 사소한 것이 아니라 윤리적 및 운영적 측면도 포함합니다. 약물을 검증하는 고전적인 접근 방식에서는 예를 들어 동등한 상황과 특성을 가진 환자 그룹을 무작위로 나누어 한 그룹에는 투여하고 위약(신체에 영향을 미치지 않는 물질)은 다른 그룹에 투여해야 합니다. 그런 다음 결과를 통계적으로 비교합니다. 그러나 상태 때문에 효율적인 치료가 가장 필요한 동시에 그들의 부족이나 부적절함으로 인해 사망에 가장 취약한 위독한 환자들에게 이것을 하는 방법은 무엇입니까?
이러한 이유로 상황의 긴급성과 심각성을 고려할 때 데이터 생성 및 분석에 더 집중하는 것이 아마도 가장 실현 가능한 경로일 것입니다. 바이러스의 상당 부분이 무증상 개인을 통해 전염되기 때문에 가벼운 증상이 있는 사람과 일반 인구에게. 이는 호흡기 및 개인 보호 장비와 같은 희소 자원의 위기 관리 및 할당을 위한 중요한 도구를 제공하기 때문에 대량 검사 및 세계 보건 기구(WHO)의 권고를 채택한 국가의 결과를 뒷받침합니다.
그러나 엄격함, 표준화 및 신뢰성이 필요합니다. 그렇지 않으면 부정확하거나 불완전한 정보를 기반으로 하기 때문에 잘못된 결정을 내릴 수 있습니다. 그리고 제한된 자원을 감안할 때, 특히 무증상 표본 중에서 확률적 표본 추출은 더 적은 수의 테스트를 허용하여 결과를 안정적으로 일반화할 수 있도록 하기 때문에 귀중한 자원이 될 수 있습니다. 따라서 통계와 정보는 혼란의 시기에 더욱 강력하게 관리 및 의사 결정을 위한 강력한 도구임이 입증되었습니다.
정보 관리 석사이자 비즈니스 인텔리전스 전문가인 Jeanfrank TD Sartori는 Grupo Positivo의 컨설턴트입니다.