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破破的桥

本博目标:共同探讨提高智力。北大计算机系博士。兴趣:网站舆论与网民心理。

 
 
 

日志

 
 

评那篇谈疟疾和DDT关系的文章   

2015-03-03 16:40:00|  分类: 杂谈 |  标签: |举报 |字号 订阅

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我是在朋友圈看见这篇文章的。好像传得挺广,云无心也推荐了。我觉得对方扯得太厉害,但没时间分说,只能想到哪说到哪,这篇不撕逼,不回复,不修改错误,不批作者原文。请原谅

我认为作者的意思是:环保是有经济代价的,有时候代价大过不保,甚至考虑健康也是如此,防污染有时不如投医疗。这说法当然是有点道理的,但整个论证过程都是浆糊。先说个硬伤吧,DDT和疟疾死亡率,当然错误的主要责任不在作者,而是中文圈里普遍的信息污染(请注意所有涉外中文信息的可信度都很低)。这个传言首见于柴静博客(可能有更早的,暂时没查到):
80年代中期开始,南非也在缺少美国资金资助和环保组织的压力下停止使用DDT。结果南非仅一个省的疟疾患者数量便从8000人迅速上升至4.2万人,死亡340人。与之相邻的一个省经历了一次疟疾大爆发,至少造成了10万人死亡。

虽然你对这方面啥都不知道。但也能发现两个问题:一个省死亡340人,邻省却死亡10万人,这好像不太对。第二个问题是,按4.2万感染死亡340人计,感染/死亡率为1%。10万人死亡意味着该省有1千万人感染,南非全国当年总共才3千万人口,这好像也不太对。

以上数字恐怕都是错误的。南非80年代中期疟疾感染率大概是全国每年1万人,死亡人数大概是每年平均100人。(注:与现在差不多,2013年南非全年疟疾死亡105人)并没有什么一个省患者数量上4.2万,另一个省大爆发死10万。80年代中期南非也没有停止使用DDT这回事。

评那篇谈疟疾和DDT关系的文章 - bridgeduan - 破破的桥         图: 南非1971年到1995年疟疾感染人数
来源:《Malaria in South Africa: 110 years of learning to control the disease 》The South African Medical Journal
柴静说的事情其实是发生在95年,南非卫生局推荐用菊酯类杀虫剂代替毒性大的DDT用于家庭除虫。但随后疟疾感染率一直在提高,到00年提高了6倍(当然,这里并不完全是因果关系,因为有南非开放边境和疟疾对第一类治疗药物的抗药性上升有关)。各地有抵制,所以改回了DDT,又加大了卫生投入,上升势头随即被遏制。大概06年WHO也允许了DDT作为家庭除虫使用。但这里有两个事情要注意的:
1.疟疾以蚊子为主要传播渠道,DDT是因为杀虫效果在非洲、美洲的当地环境下有特殊功用,所以能忍受它的环境问题。这几年随着卫生情况好转,禁用率又越来越高。
2.DDT作为家庭除虫使用,和DDT作为广泛的田间杀虫剂使用,其用量、范围已经是天壤之别。所以当地在这里找到了平衡点。
也只有南非这种较富的国家才会想这些。而非洲疟疾最肆虐的中部穷区,什么禁用DDT,还在挣扎生存,多数没想到这事儿呢。环保组织扯DDT和世界上绝大部分疟疾死亡一点关系没有。把这些花絮当谈资,把公共卫生,医疗保障放到一旁,意思不大。

所以,那篇文章对这个议题的事实罗列,在细节、数字上,都是有错误,有误导性的。当然,这主要不是作者的责任,是中文网络环境太差了。新浪博客上是谣言,百度百科上是谣言,名人节目里是谣言,科普作品里是谣言,就连论文里都是谣言,想写文章就算你查资料查到死,不出错也很难。

但硬伤只是文章的一小部分,我觉得论证上的问题才是主要的。因为没有时间我只能简述,我既没有数字也没有实例,只有打比方,大家能看懂就看,看不懂就算。

我读到这篇文章,就想起在知乎上,曾经讨论过一个问题。记不太清楚了。大概是酱紫,云南早年修了条铁路,为了进度死了几千个工人。有人问,这事道德吗?大家当然炸锅了啦,纷纷黑起来。但有人独辟蹊径,他拿出一张地图,上面标着云南各地的预期寿命(你看,和那篇文章的作者一样都很喜欢用这个),指出:
通铁路的那些城市(当然都是些大城市)人均预期寿命高。
不通铁路的那些城市(当然以小城市为主)人均预期寿命要低2-3岁。
他用人口一乘,一拍大腿说:这铁路赚了!啊?怎么赚了呢?虽然为了赶工多死了几千人,但是通了铁路以后,因为那些城市的物资药品机器运输更顺畅了,所以人均寿命提高了,相当于少死了几万人。你看,一边多死几千人,一边少死几万人。这不是赚了吗?所以多死几千人是大善。
我草,知乎用户们拼命地点赞啊(那边的口味就是特喜欢这种旁征博引的胡扯)。
如果你知道这种论证荒唐在那里,你就不用往下看了。文章结束。
如果你想不明白,我来掰扯一下:
1.柴静的演讲里是这么个逻辑。雾霾中至少含有十几种权威机构认定的一级致癌物。并超过国家标准10倍以上,所以雾霾可以致癌。
——这个逻辑是正确的,所以如果两个前提是正确的,那么结论是正确的。这个很清楚。

2.接下来是这么个逻辑:肺癌/呼吸道感染的死亡率/发病率,和各城市雾霾的严重程度高度相关。所以雾霾致癌。由于相关不等于因果,所以放了个短篇动画告诉大家两者的因果性(动画做得很出色,好像还找了左小祖咒配音)。
——这个逻辑叫“接近正确”,首先有统计上的相关性,然后有两者因果关系的科学描述,比如雾霾中的颗粒进入呼吸道、肺泡、血管后会产生什么后果。这样的结论一般是正确的,但不严格。
比如在比较两个城市或者城乡的时候,把“肺癌死亡率”改成“同年龄段的肺癌死亡率”会更严谨一些。因为两边的人口结构可能不同,年龄对癌症感染率/死亡率的影响可能更大。当然,这依然不是一个完全严格的比较,但思路是正确的。

3.如果我想搅浑水呢?首先就是把外延扩大。比如“肺癌死亡率”可以扩大为“癌症死亡率”,或者进一步扩大为“人均预期寿命”。把限制条件去除,什么“同年龄段”都不管。把原因也变得多样化,比如“雾霾”可以扩大为“污染”。这样影响因素就多了,因果关系就弱了。甚至很多人连人均预期寿命是怎么算的都不知道。
我就能提出这样一个扯淡的议题:山清水秀,毫无污染的云南某小村,人均预期寿命居然比污染严重,天天雾霾的帝都北京要低!可见污染对人的负面影响比不上它带来的经济成长对人的正面影响啊。

是的,这样的议题是扯淡的,但是有意思的是在网上大家能就这个讨论起来。因为可讨论的点太多了啊,我随手举几个例子。
(1).拿水污染来说,北京城的水污染可能要比云南小镇的水污染严重,但是,这不意味着北京人喝的水比后者脏。因为北京的水是经过自来水厂消毒过滤的好嘛。云南的小镇不见得有这个条件了,那里的人们可能反而得直接喝轻度污染有细菌的生水。所以在这里有个概念偷换,把“摄入污染多的水”偷换成“哪个地方的水污染严重了”。而只有前者和死亡率有直接联系。
(2).人均预期寿命。这是个好词,哪天你要搅和的时候也可以用。首先,有多种算法,什么口径算出来的不知道。其次,比如我们讨论污染时,应该使用的是与污染相关的死亡率,这个值是有意义的。比如讨论医疗,应该使用和医疗状况相关的死亡率。但大而化之到了预期寿命,那就一点也不好讲了。自杀率不一样,意外事故死亡率也不一样,哪怕你限定在同一收入水平线比较,民俗导致的卫生习惯还不见得一样呢。最后必然讨论成一团浆糊。
(3).如果我再加上经济和污染的关系,那就能成功地把议题弄得更乱。大家纷纷往经济强(污染严重的)地方跑,正说明污染带来的经济增长,经济增长带来的医疗改进,医疗改进带来人均预期寿命提高,更有利于健康嘛。此时你想掰扯清楚,事情就更多啦,比如要想想会不会有A地的污染带来B地的增长。经济的好处被大城市吃了,污染被落后地区承担了?这种情况好像有吧?好像很普遍吧?比如要想想污染真的和医疗有关吗?比如同为大城市,污染严重的北方比起南方,医疗真的好很多吗?比如要想城市的人口流动,一些城市是不是不停地把年轻健壮的农民工们吸收进来,等他们老了/残疾了/落下病了再吐出到乡村去,这样乡村的死亡率是不是会高?比如要想当地治理,一个城市的治安、政府滥权程度会不会比乡村好很多,自杀率恶性犯罪会不会少?……

这下就绝对绝对掰扯不清了。这是出租车司机兼国师们的最爱。是的,你看见的就是这么一篇文章。你没法说他错,也没法说他对,反正是永远扯不清楚的,也许这正是作者的目的,也许不是,只是他写着写着就这样了。
这就是我的评价。
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