Evrim Ağacı COVID-19 Koronavirüs Salgını Sayfası Hakkında Bilgiler

Ocak 2020'de COVID-19 koronavirüs hastalığına dair ilk haberler geldiğinden itibaren, Evrim Ağacı olarak gelişmeleri yakından takip etmeye çalıştık. Bir yandan gidişatı endişeyle izlerken, bir yandan da henüz salgına dönüşmemiş bir hastalık hakkında gündemin "tık tuzağı" heyecanına kapılmadan, ölçülü bir şekilde gelişmeleri aktarmaya çalıştık.

Ancak işin Çin'in kontrolünden çıkmaya başladığını fark etmemiz üzerine, 23 Ocak 2020'de, hastalık ve virüs ile ilgili ilk kapsamlı dokümanımızı oluşturduk ve COVID-19 Koronavirüs Hastalığı'na dair tüm detayları tek bir dosyada birleştirdik. Böylece, salgına yönelik en güvenilir bilgileri derleyebildiğimiz içeriğimiz oluşmaya başladı. Sonrasında salgınlara yönelik bir içerik yayınlayarak, gidişat hakkında düzenli haberler vermeye başladık. O günden sonra da olaylar, bildiğiniz üzere, hızla gelişti.

Şimdiyse, Evrim Ağacı COVID-19 Raporu adını verdiğimiz bir sayfada, tüm içeriklerimizi derliyoruz, salgına yönelik son dakika haberlerini kırmızı bant ile geçiyoruz ve hem Türkiye hem Dünya için detaylı salgın istatistiklerini tutuyoruz.

Evrim Ağacı COVID-19 Raporuna gitmek için tıklayın.

Bu sayfada bulabileceklerinizi şöyle özetleyebiliriz:

• Türkiye salgın istatistik raporu,
• Dünya salgın istatistik raporu,
• Konuyla ilgili bilgilerinizi zenginleştirecek makaleler,
• Hatalı bilgiler ve mitleri ele alan makaleler,
• Baskı-öncesi akademik çalışmalardan gelişmeler,
• Son dakika gelişmeleri,
• Tavsiyeler ve öneriler,
• COVID-19 hakkında güvenilir bilgiler paylaşan isimlerin Twitter akışları

Raporumuz sıklıkla güncellenmekte ve yeni grafiklerle içerik zenginleştirilmektedir.

Verilerimizi Nereden Alıyoruz?

Verilerle ilgili bilgileri grafiklerin altında olabildiğince açıklamaktayız. Ancak genel olarak kaynaklarımızı şöyle sıralayabiliriz:

Türkiye'ye ait istatistikleri, tüm Türkiye ile birlikte, T.C. Sağlık Bakanı Dr. Fahrettin Koca'nın Twitter hesabından almaktayız ve anında verileri güncellemekteyiz.

Ülkelere ait yapılan test sayılarını (Türkiye hariç) Wikipedia'dan almaktayız.

Dünya istatistiklerimiz, Avrupa Hastalık Kontrol ve Önlem Merkezi'nden (ECDC) verilerine dayanmaktadır. Bu merkez, sadece Avrupa değil, tüm Dünya'dan gelen verileri her sabah TSİ 14:00-18:00 arasında ilan etmektedir. Bu veriler Our World In Data ekibince TSİ akşamı boyunca işlenmekte ve bizim de kullandığımız ham veri setine dönüştürülmektedir. Sonrasında verilerin düzenlenmiş hali genellikle TSİ öğlen saatlerinde Dünya'nın geri kalanıyla paylaşılmaktadır. Biz de bu ham veri elimize ulaşır ulaşmaz, kendi kurduğumuz veri analiz sisteminden geçirerek grafiklerimizi güncelliyoruz. Bu, eğer bir aksaklık olmazsa, TSİ 15:00 civarında oluyor.

Bu sayıların bazı diğer popüler kaynaklardan (örneğin Johns Hopkins Arcgis verilerinden) farklı olduğunu görebilirsiniz. Bunun nedeni, bu diğer kaynakların Dünya Sağlık Örgütü (WHO) tarafından yayınlanan günlük Durum Bildirim Raporları'ndan alınıyor olmasıdır.

Ancak Our World In Data'nın da açıkladığı üzere, Dünya Sağlık Örgütü'ne ait veriler 18 Mart 2020 itibariyle güvenilmez bir hal almıştır. Çünkü Dünya Sağlık Örgütü'nün Durum Bildirim Raporları'na dahil ettiği verilerin saati, 18 Mart 2020 gününde TSİ 17:00'den TSİ 08:00'e kaydırılmıştır. Buna bağlı olarak Rapor 57 ile Rapor 58 verileri arasında çakışma olmuştur. Bu da WHO verilerinin gerçekte olandan daha yüksek sayılar vermesine neden olmaktadır.

Ayrıca WHO ve ECDC verileri kıyaslandığında ve bunlar sonrasında ülkeler tarafından açıklanan gerçek verilerle de kıyaslanınca, WHO verilerinin sıklıkla hatalı olduğu görülmektedir. WHO verisindeki hataların detaylı bir analizi buradan okunabilir.

İstatistikler Nasıl Hesaplanıyor?

Öncelikle şunu belirtmekte fayda var: Biz, mümkün olduğunca temel istatistikleri yayınlayarak, çok kapsamlı ve derin analizleri gerektirecek istatistiklerden uzak durmaya çalışıyoruz. Bunun çok temel iki sebebi var:

Bu analizler, istatistik uzmanları tarafından zaman içinde yapılmalıdır ve bizim bu yönde bir iddiamız bulunmuyor. Akademik arka planı olan bir ekip olduğumuz için temel raporlama ve istatistik kurallarını yakından tanıyoruz ve bunları uyguluyoruz; ancak epidemiyolojik istatistik konusunda akademik bir donanımımız bulunmuyor. Bu nedenle "gelecek tahminleri" vb. alt metinlere sahip olabilecek analizlerden kaçınıyoruz.

İkinci sebep ise, kapsamlı analizlerin genel halkın bir bakışta anlayabileceği, anlamlı bir sonuç üretmeyecek olmasıdır. Yani biz uzmanlık iddia etmediğimiz gibi, okurlarımızın da ezici çoğunluğunun bu yönde bir iddiası olmayacağını varsayıyoruz. Dolayısıyla yanıltıcı bir bilgi vermekten uzak duruyoruz.

Bu nedenlerle, sadece temel bilgileri aktarmaya ve en azından gidişattan okurlarımızı haberdar etmeye çalışıyoruz; ama bunu yaparken büyük ve net gibi gözüken ama hatalı iddialar kurulabilecek veri analizlerinden kaçınıyoruz. İnternette gördüğünüz bu tarz analizlere de şüpheyle yaklaşmanızı ve kaynaklarını sorgulamanızı tavsiye ederiz.

Ayrıca bizler, bu işi dürüst ve şeffaf bir şekilde yapmak istediğimiz için, hem bu dokümanda dosyamızdan faydalananları bilgilendirmeye çalışıyoruz, hem de krizi fırsata çevirmeye çalışanlara izin vermeksizin, olabildiğince bilimsel bir patikada veri akışı sağlamaya çalışıyoruz.

Bunun bir uzantısı olarak, aşağıda ilk etapta bariz olmayabilecek bazı verilerin nasıl hesaplandığını bulabilirsiniz.

Nüfusa Oranlanmış Veriler

Eğer bir raporumuzda "milyonda" gibi bir ibare görüyorsanız, o veri, o ülkenin Dünya Bankası istatistiklerinden edinilmiş 2020 nüfus büyüklüğüne bölünerek oranlanmıştır ve milyon kişi başına düşen veriyi ifade etmektedir.

24 Mart 2020 itibariyle bu analizi kısma (ve Türkiye verilerinden tamamen çıkarma) kararı aldık. Çünkü bu grafikler, yanıltıcı olabilmektedir. Bunun yerine, farklı ülkelerin 100. vakadan sonraki salgın gidişatı grafiğini ekledik.

Gerekçesi şu: Salgın gidişatını popülasyona oranlamak, belki "nüfusun ne kadarlık bir kısmı salgından etkilendi" bilgisine dair bazı fikirler verebilecek olsa da, salgının "gerçek gidişatı" hakkında ülkeler arasında anlamlı bir kıyaslama yapmaya yaramamaktadır.

Popülasyon büyüklüğü ("nüfus"), salgın gidişatı hakkında değil, salgının maksimum erişebileceği nokta ile ilgili analizlerde kullanılabilecek bir veri parçasıdır. Şu anda böyle bir analizi yapmak için zaten çok erken, daha yeni başlıyoruz. Bu nedenle o grafiğimizi kaldırdık.

Bu kararın isabetliliğini, ABD'nin verilerinin "o kadar kötü olmadığını" göstermek isteyenlere yönelik Prof. Dr. Carl T. Bergstrom'un açıklamasından görebilirsiniz:

Agora Bilim Pazarı

Öğretmenlik Alan Bilgisi (ÖABT) Biyoloji

• Boyut: 19,5*27,5
• Sayfa Sayısı: 280
• Basım: 1
• ISBN No: 9786053558415

Devamını Göster

₺679.00

Satın Al Tüm Ürünler

Yerel Kaynak Verileri

Bazı verilerde açık bir şekilde belirtilmiş halde yerel kaynaklardan derlenmiş verileri bulabilirsiniz. Bunlar, Wikipedia yazarları tarafından derlenen ve çoğu durumda doğrudan yerel ve ulusal gazetelerden alınan verilerden gelmektedir. Bunlar, hataya açıktır; ancak resmi verileri takip etmesi bakımından yine de oldukça gerçekçidir. Yine de resmi sayıları dikkate almanızı tavsiye ederiz.

Katlanma Süresi

Hasta ve ölü sayıları için verdiğimiz Katlanma Süresi istatistiği, epidemiyoloji ve bazı diğer bilim dallarında bir veri setinin zaman içinde ne sıklıkta ikiye katlandığını ölçmekte kullanılan bir istatistiki veridir. İki ayrı zaman noktasına ait iki ayrı veri bilgisi kullanarak, şu şekilde hesaplanmaktadır:

$\genfrac{}{}{0ex}{}{t_{\tau }-t_{\tau -1}}{lo{g}_2(\genfrac{}{}{0ex}{}{N_{\tau }}{N_{\tau -1}})}$

Burada $t_{\tau }$ ve $t_{\tau -1}$ iki ayrı tarihe, $N_{\tau }$ ve $N_{\tau -1}$ ise o iki tarihe denk gelen iki ayrı veri noktasına karşılık gelmektedir. Hesap, bu iki veriden yola çıkarak katlanma süresini $t_{\tau }$ ile $t_{\tau -1}$ arasındaki zaman farkı ile aynı birimde vermektedir.

Örneğin Türkiye COVID-19 verilerinde 23 Mart 2020 tarihinde açıklanan istatistiklere göre 1529 hasta bulunmaktadır. 22 Mart 2020 verilerine göreyse 1236 hasta bulunmaktadır. Bu 4 veriden yola çıkarak, sayıları yerleştirecek olursak:

$\genfrac{}{}{0ex}{}{23Mart-22Mart}{{\log }_2(\genfrac{}{}{0ex}{}{1529}{1236})}=\genfrac{}{}{0ex}{}{\text{1 gu¨n}}{0.3069...}=\text{3.258 gu¨n}$

Yani üst üste gelen 2 ayrı gün verisinden yola çıkarak, katlanma süresinin 3.2 gün civarında olduğunu söylemek mümkündür.

Elbette daha geniş bir aralığı alacak olurasanız bu sayı daha farklı çıkacaktır. Örneğin salgının ilk günü olan 10 Mart 2020'deki 1 hasta sayısı ile, 23 Mart 2020'deki 1529 hastayı alarak aynı işlemi yapacak olursanız 1.22 gün değerine ulaşırsınız.

Eğer bu tarihler arasındaki gidişatı inceleyecek olursanız, salgının hızla arttıktan sonra, 23 Mart'tan önceki 2-3 günde birden yavaşladığını (en azından verilerin bu şekilde geldiğini) görebilirsiniz. Bu nedenle sadece son 2 gün alınarak yapılan işlemde katlanma süresi daha uzun, daha geniş aralıkta yapılan işlemde katlanma süresi daha kısa çıkmaktadır.

Bu sayıların "doğru" veya "yanlış" olanı yoktur. İkisi de ayrı bilgiler vermektedir. Son günleri dikkate alarak yapılan işlemler, son günlerdeki gidişata dair bilgi verirken, tüm günleri (veya belirli gün aralıklarını) dikkate alarak yapılan işlemler, o günlerdeki gidişatı verecektir.

Biz raporumuzda Our World In Data prensiplerini takip ederek son 2 güne ait verileri kullanmaktayız. Bu nedenle sonuçlarımızın onların "son katlanma süresi" verileriyle uyumlu olduğunu görebilirsiniz.

Regresyon Analizleri ve Gelecek Tahmini Uyarısı

Raporumuzun ilk 2-3 gününde bir regresyon ve gelecek tahmini analizi yayınlamıştık. Ancak bunu sonradan kaldırma kararı aldık. Bunun çok basit bir nedeni var: Eldeki modelden yaptığımız tahminlerin ilk birkaç günde verdiği sayıların hata payları aşırı büyük! Bu da aslında çok mantıklı: Elde, gelecek tahmini yapabilecek kadar veri yok. Ama işin fazlası var.

Öncelikle şunu anlamak gerekiyor: Bu tarz tahminlerin isabet oranı aşırı düşük. Bizim 21 Mart 2020'de verdiğimiz isabet oranları 3-4 gün için %87-92 arasında değişiyordu. Bu, ilk etapta "büyük" gibi gelse de, %99.5'in üstünde isabet oranını düzenli olarak tutturamayan her tahmin başarısız ve işlevsiz olarak görülmelidir. Çünkü bilimdeki standartlar ile genel olarak sağduyumuzdan kaynaklı standartlar bambaşkadır.

%90 büyük bir isabetlilik gibi gelse de, tahmin modellerinin anlamlı olabilmesi için en azından %99.5+, hatta %99.9+ hedeflenmelidir. Yoksa rastgele atmaktan pek bir farkı olmamaktadır. Dolayısıyla bu tarz bir model geliştirebilecek kadar veri toplanana kadar, gelecek tahminlerine yönelik sayıları görmezden gelmenizi tavsiye ederiz. Bunları takip etmesi "keyifli" olsa da "bilimsel" değildir.

İkincisi, eğer elimizde haftalar boyu toplanmış veri olsaydı bile gelecek tahmini anlamsız olabilirdi. Çünkü sosyal mesafelendirme gibi nicel olmayan (büyük oranda nitel olan) uygulamalar, gelecek tahmininizi alt üst edecektir.

Elbette üstel bir fonksiyon kullanarak "kabaca" tahminlerde bulunulabilir. Bu, dediğimiz gibi belki "keyifli" olur; ancak "bilimsel" olmaz. Bu nedenlerle falcılık yapmamak ve sahtebilime düşmemek adına, en azından güvenilir bir model oluşana dek bu uygulamadan uzak duracağız.

Yoğun Bakım ve Entübe Hasta Sayısı

Raporlarda 29 Temmuz 2020 itibariyle "yoğun bakımdaki hasta sayısı" ve "entübe hasta sayısı" yerine "hastalarda zatüre oranı" ve "ağır hasta sayısı" verilecek. Raporlarımızı buna göre güncelleyeceğiz.

Ancak değiştirilen 2 istatistikte son durum şöyleydi:

Yeni iki istatistiğin geçmişe dönük kayıtları açıklanmayacak olursa, bunun zaman içinde nasıl değiştiğini bilemiyor olacağız. Eğer öyle olursa, bu istatistikler açısından 29 Temmuz 2020, yeni bir başlangıç olacak. Sadece bu tarihten itibaren olan seyrini takip edebileceğiz.

Sonuç

Umuyoruz salgına dair daha kapsamlı bir bakış açısı kazanmanızı sağlayacaktır.

Amaç, bilimin ışığından ayrılmadan, kayıpları ve hasarı en aza indirerek, en doğru ve bilimsel adımları atarak atlatabilmek. Bu konuda elimizden gelen çabayı göstermeye devam edeceğiz.

Bu salgını hep birlikte atlatacağız!