Covidová vlna omikronu v těchto dnech pravděpodobně kulminuje, a byť nevíme, zda se znovu neuvede do pohybu nástupem varianty BA.2, můžeme s jistotou tvrdit, že počty pacientů v nemocnici se budou momentálně zvyšovat. S velkou pravděpodobností bude v určitou chvíli v nemocnicích ležet s covidem více očkovaných než neočkovaných a dá se očekávat, že mezi nimi dokonce budou podstatně zastoupeni i lidé s posilovací dávkou (byť není pravděpodobné, že to budou právě oni, kdo bude končit na jednotkách intenzivní péče). I teď už v nemocnicích leželo a leží celkově více lidí s imunitou než bez ní. Mohl by tak vzniknout dojem, že pokud nejste očkování ani jste nemoc neprodělali, jste před hospitalizací lépe chráněni. To je však klam. Čísla totiž musíme vztáhnout k celkovém počtu imunních a neimunních lidí v populaci. Pokud to neuděláme, nedávají smysl. 

Víme, že žádná imunita nebrání před nákazou na 100 %. Očkování i prodělaná nemoc chrání proti několika věcem. Proti tomu, že skončíte na JIPce poměrně solidně. Proti tomu, že skončíte v nemocnici velmi dobře, ale proti nákaze jen do určité míry a její ochrana postupně ubývá. I kdyby se proto stalo, že celá společnost bude imunizovaná, velmi pravděpodobně se dříve či později objeví někdo, kdo nakonec skončí v nemocnici. Nás tedy nebude zajímat samotná nákaza, ale to, jaká je pravděpodobnost průběhu vyžadujícího hospitalizaci. I imunizovaní se mohou nakazit a ve 100% imunizované společnosti by v nemocnicích prostě leželo 100 % lidí, kteří byli buď očkování, nebo prošli nemocí.

Podívejme se, jaká je momentální situace. Od ledna 2022, kdy začala v České republice nastupovat varianta omikron a počet nově očkovaných klesal, prošlo nemocnicemi 9 772 lidí, z toho 5 018 mělo nějakou imunitu (očkování s různým počtem dávek nebo prodělanou nemoc), bez imunity (tedy těch, o nichž nemáme oficiální záznam, že by měli za celou dobu pozitivní PCR test) to bylo jen 4 754. Z těchto údajů se může zdát, že lidí bez imunity je v nemocnicích méně, procentuálně tomu zdánlivě odpovídá i jejich počet – 49 % oproti 51 %.

Obrázek se ale zásadně změní, pokud tato čísla přepočítáme na počty imunizovaných a neimunizovaných v celé populaci. Z dat Ústavu zdravotnických informací a statistiky (ÚZIS), poskytovaných výzkumníkům, totiž vyplývá, že nějakou formu imunizace má už více než osm milionů Čechů (data jsou k 7. 2. 2022).

Ačkoli je v populaci bez imunity 22 % lidí, tvoří 49 % případů covidových hospitalizací. Současně platí, že v nemocnicích leží 51 % lidí s nějakou formou imunity, což v populaci prezentuje 78 %. Pokud by u obou skupin bylo stejné riziko hospitalizace, pak by procenta hospitalizovaných musela být stejná jako procentní zastoupení těchto skupin v populaci. To ale nejsou, naopak vykazují výrazný neprospěch pro lidi bez imunity. O jaká rizika tady konkrétně jde? Z těchto dat to spočítat nelze, ale lze je použít alespoň pro odhad poměru mezi riziky. Pro imunizované (ve sledovaném časovém období) je pravděpodobnost, že se nacházejí v nemocnici, 5018/832800, což je 0,06 %. Pro lidi bez imunity je tato pravděpodobnost 4754/2372000, tedy 0,20 %. U lidí bez imunity je tedy výskyt rizika, že skončí v nemocnici, asi třikrát větší.

To ale není všechno. Onemocnění covid-19 neposílá do nemocnic lidi rovnoměrně, riziko hospitalizace roste s věkem. Rozdělme proto naše data do dvou skupin. Lidé pod šedesát let a seniorní populace nad šedesát let. Takto získáme ještě přesnější obrázek.

I tady vidíme, že v nemocnicích převažují lidé s imunitou. Jenže těch je v celé populaci výrazně více. Dobře to uvidíme opět při přepočtu na procentuální zastoupení.

Tady je rozdíl ještě větší: starší lidé bez imunity končí v nemocnicích s covidem více než sedmkrát častěji (42 % versus 9 % děleno 58 % versus 91 %). Pokud bychom předpokládali, že polovina lidí bez hlášené předchozí infekce a očkování ve skutečnosti předchozí nákazou prošla bez konfirmace PCR a nejsou proto zapsáni v systému ISIN, zvýšilo by se  zvýšilo by se nebezpečí u neočkovaných ještě více, protože by se zmenšil jejich podíl v populaci ve prospěch imunizovaných. Což znamená, že by ještě narostlo procento imunizovaných v populaci.

Pro srovnání se podívejme na věkovou skupinu mladší 60 let. Ti končí v nemocnicích o polovinu méně častěji než senioři, neboť i pro ně platí, že je očkování nebo jiná imunita chrání více.

Pokud jste oficiálně bez jakékoli imunity a jste mladší 60 let, pak máte skoro šestkrát větší šanci, že skončíte v nemocnici, než imunní lidé z vaší věkové skupiny. A pokud bychom opět počítali, že půlka osob bez imunity ve skutečnosti covid prodělala, dostali bychom se na ještě vyšší číslo. Na první pohled přitom vypadá menší než při porovnání s ochranou ve věkové skupině seniorů, jenže tady přichází do hry podmíněná pravděpodobnost, o které jsme psali v článku Jak a kdy (ne)fungují antigenní testy. Pokud jste mladší 60 let, máte dvakrát menší pravděpodobnost hospitalizace. Obecně navíc platí, že čím jste mladší, tím se snižuje riziko, že onemocnění bude vyžadovat hospitalizaci.

Vrchol omikronové vlny je dnes zřejmě za námi, vrchol počtu hospitalizovaných nás ale nejspíš teprve čeká. Mezi starší generací, která je covidem ohrožena nejvíce, se nákaza teprve šířit začala a zpoždění mezi nákazou a případnou hospitalizací trvá přibližně dva až tři týdny. Jak jsme si ukázali, v nemocnicích bude postupně přibývat lidí s nějakou formou imunity a ubývat těch, co žádnou nemají.

Nebude to ale důkaz toho, že očkování a prodělání nemoci pro snížení rizika hospitalizace nefunguje. Bude to jen důsledek zvyšujícího se počtu imunizovaných ve společnosti a toho, že žádná imunita není stoprocentní. Přesto asi zazní hlasy, že je to celé podivné, a nebude to poprvé. Příkladem může být exprezident Václav Klaus a jeho komentář Další nehorázná lež Vojtěcha a covidistů. I on se stal obětí statistického klamu.

Josef Šlerka, datový analytik serveru investigace.cz a člen Centra pro modelování biologických a společenských procesů

Vít Tuček, matematik, Centrum pro modelování biologických a společenských procesů

The post Covid-19: V nemocnicích budou ležet hlavně lidé s imunitou vůči covidu appeared first on investigace.cz.

V těchto dnech prochází Českou republikou silná pátá vlna pandemie covidu-19. Nejvíce ji pociťujeme v Praze a okolí, ale dá se očekávat, že se v příštích dnech přesune i do zbytku republiky. Vzhledem k dosavadním informacím o relativně lehčím průběhu se pozornost logicky zaměřuje spíše na starší ročníky, které byly v minulosti výrazně citlivější na případný těžší průběh nemoci než mladší ročníky. Umíme nějak odhadnout, jak velkému počtu lidí starších 60 let hrozí těžší průběh, a případně se také podívat, ve kterých okresech by mohla být situace komplikovanější, protože se tam nachází podstatně starší obyvatelstvo?

Nejjednodušší by bylo spočítat, kolik máme v populaci lidí starších šedesáti let, kteří chorobu už prodělali nebo jsou očkovaní. V ČR v roce 2020 dle dat Statistického úřadu žilo celkem 2 782 484 seniorů. Podle data Ústav zdravotnických informací a statistiky chorobou a/nebo očkováním prošlo 2 541 918 z nich. Z těchto čísel by na první pohled mělo vyplývat, že zůstává přibližně čtvrt milionu potenciálně ohrožených. Bohužel to ale tak není.

Odpověď je totiž komplikovanější. Současná vlna je způsobena tím, že varianta omikron dokáže relativně úspěšně obcházet jak postinfekční, tak očkovací imunitu. Zároveň je nutné počítat s faktem, že od očkování či prodělané nemoci již v řadě případů uplynula dlouhá doba. Tím pádem dochází k postupnému, byť pomalému vyvanutí těchto ochran. Dalším problémem je, že vidíme pouze ty případy infekce, které prošly pozitivním PCR testem. Kolik lidí prodělalo nemoc bez toho, aby byli pozitivně testováni, je méně prokazatelné, byť odhadnutelné.

V České republice máme k dispozici data z preprintu domácí studie Real-life protection provided by vaccination, booster doses and previous infection against covid-19 infection, hospitalisation or death over time in the Czech Republic: a whole country retrospective view, která se věnovala právě analýze zmíněných efektů. Kupříkladu víme, že imunita získaná proděláním nemoci klesá každý měsíc přibližně o 2 %. Takže například obyvatelé Chebu, kteří covid prodělali v lednu loňského roku a nenechali se později očkovat, aby imunitu na nějakou dobu opět posílili, mají dnes svou imunitu pouze na 75 %. Víme i to, že imunita získaná dvěma dávkami klesá přibližně k 75 % již na konci pátého měsíce po očkování. Teprve pokud známe a zohledníme tato data, dostaneme se k přesnější odpovědi na výše zmíněnou otázku. Naštěstí ÚZIS zpřístupnil pro výzkumníky právě tento druh dat, jež umožňují analyzovat jednotlivé záznamy s potřebnou přesností. My jsme v naší analýze vycházeli z dat k 25. 1. 2022.

Díky těmto informacím získáme přesnější obraz, jestliže v čase přepočítáme slábnutí imunity jak postinfekční, tak očkovací. Průměrná ochrana v populaci nad 60 let dnes činí přibližně 85 %. Detailní popis metodologie i možnost vyzkoušet si vlastní parametry naleznete v této interaktivní kalkulačce, založené na datech ze zmiňovaného preprintu.

K tomu je ale třeba připočítat i ochranu těch, co v oficiálních databázích nejsou. Tuto hodnotu můžeme jen odhadovat, neboť víme, že testy odhalí spíše třetinu případů a zbytek projde nemocí bez záznamu. Naopak očkovaných bez záznamu bude minimum. Počítejme tedy, že ta část populace, která oficiálně neprošla ani nemocí, ani nebyla očkovaná, je přibližně z poloviny chráněná. Pokud zohledníme i tuto úvahu a spočítáme obě populace, zjistíme, že v celkovém počtu je pravděpodobně mnohem více k nákaze citlivých seniorů.

Z tohoto pohledu je zřejmě ohroženo přibližně 460 000 seniorů. Průměrně se ochrana seniorů pohybuje okolo 83 %, můžeme ale najít oblasti, kde je o něco nižší. Jestliže se podíváme na pět okresů, kde je procento ochrany nejnižší, dostaneme následující pořadí.

Všimněme si, že mezi prvními pěti okresy s nejnižší ochranou starší populace se nacházejí ty, které si prošly silnou vlnou covidu v uplynulých letech (alfy nebo delty), a z tohoto důvodu je v nich nižší proočkovanost seniorů (což může být způsobeno i důvěrou v dostatečnost postinfekční imunity). V praxi to znamená, že v relativním srovnání hrozí v těchto okresech horší situace než v jiných.

Doposud jsme se věnovali odhadu celkového počtu ohrožených seniorů na základě postupného vyvanutí imunity získané očkováním nebo proděláním nemoci, případně obojího. Varianta omikron však přináší ještě jednu novinku, zmíněnou již v úvodu, a sice zvýšení takzvané immunity escape neboli schopnosti imunitu obejít, ať už byla získána nemocí, či očkováním. Nicméně už dnes je u nás podíl opětovných infekcí 10%. Pokud bychom chtěli i tento údaj zohlednit v našich výpočtech, pak předpokládejme, že je to i 10% podíl vůči jiným typů imunity. Lze tak říct, že ohrožení seniorní populace může být nikoli 460 000, ale spíše 500 000. V praxi se pravděpodobně nenakazí všichni z této části ohrožené populace, ale jejich podstatná část ano. Kdyby se jednalo o 75 % z dané skupiny, nákaze bude čelit zhruba 380 000 až 400 000 seniorů. To vše ale může změnit nová subvarianta BA.2, která se zdá zatím nakažlivější, nicméně o ní stále víme málo.

Nejzásadnějším a bohužel do velké míry stále neznámým faktorem je hospitalizace nakažených. S rozumnou mírou jistoty zatím nelze odhadnout, kolik lidí nakonec v nemocnici s omikronem skončí. Data z Velké Británie mluví přibližně o procentu hospitalizovaných z celkového počtu nově nakažených, naopak v USA se dostávají až k tři a půl procentům. V praxi se tak můžeme pohybovat ve značně odlišných číslech, která však budou, jak jsme ukázali, zřejmě nerovnoměrně rozmístěna po celé republice.

Josef Šlerka, datový analytik serveru investigace.cz a člen Centra pro modelování biologických a společenských procesů; Vít Tuček, matematik, Centrum pro modelování biologických a společenských procesů

The post Kolik seniorů je ohrožených covidem? appeared first on investigace.cz.

V pondělí 17. ledna začínají ve firmách povinné testování antigenními testy. Má ale takové testování vůbec smysl? Vždyť například po prvním měření ve školách na začátku ledna 2021 bylo mezi dětmi pozitivních výsledků antigenních testů jen velmi málo, a konfirmační PCR testy navíc potvrdily jen třetinu z nich. Znamená to nutně, že se testuje špatnými testy? Že úspěšnost antigenních testů je nižší? A že v blížící se vlně spojené s omikronem nemají smysl? Nikoli. Byť se nám to na první pohled může zdát divné, úspěšnost a smysluplnost antigenu stoupá s počtem reálně nakažených osob.

Zkusme si to vysvětlit na příkladu pašování drog. Na letišti v nejmenované jihoamerické zemi mají speciálně vycvičeného psa, který dokáže identifikovat cestující, co pašují drogy. Narkotika jsou na tamním letišti velkým problémem, neboť se ví, že přibližně každý dvacátý pasažér je převáží. V 98 % případů dobře vycvičený pes v zavazadle drogu ucítí a začne štěkat. Pachy jsou však bohužel komplikovaná věc, a náš pes proto začne štěkat i na pasažéry, kteří žádné drogy nevezou, a to v 8 % takových případů. Jaká je tedy pravděpodobnost, že pasažér u sebe má drogy, když na něj pes štěká? Je to skoro jistota? Nebo spíš půl na půl? Co myslíte? Pokud nejste matematici, možná budete překvapeni, že se jedná o přesně 39% pravděpodobnost. Při své dedukci jste se totiž stali obětí takzvaného paradoxu falešně pozitivních výsledků, který je klíčový pro pochopení výsledků masivního antigenního testování ve školách i ve firmách.

V našem drogovém případě musíme vycházet z předpokladu, že pes denně očichá 95 % nevinných a 5 % drogových kurýrů. Vůči tomuto nastavení pak musíme počítat samotnou úspěšnost psa. Jestliže totiž chápeme, že jeho úspěšnost spočívá v tom, kolik „vyštěkaných“ cestujících jsou skuteční pašeráci, pak také záleží na jejich počtu. Je snadné si představit, že pokud by drogy pašovali všichni, budou to všichni cestující. Pokud by je však nepašoval nikdo, pes se bude vždy mýlit.

U 5 % případů, kdy člověk u sebe drogy mít bude, pes zaštěká v 98 %. Tím pádem bude pravda, že kurýr má u sebe drogy a pes je vyštěkal ve 4,9 % případů. Nicméně pes bude štěkat i v 8 % případů, kdy u sebe člověk drogy mít nebude, respektive v 7,6 % případů. Celkem tak štěká u 12,6 % případů, ale pravdu má jen v 4,9 %. Ve finále tedy „správně“ štěká pouze v 39 % případů.

Když se ale počty pašeráků zvýší, dejme tomu z 5 % na 15 %, výsledky policejního psa – tedy to, v kolika případech štěkání správně upozorňuje na pašeráka – se pochopitelně zlepší.

A přesně na tento problém narážíme při debatě o efektivnosti nasazení antigenních testů ve školách a firmách. Kvalita testů a smysl jejich použití vychází stejně jako u policejního psa ze čtyř typů výsledků, kterých můžeme testem dosáhnout:

Úspěšnost testu při zachycování skutečně nemocných vyjadřuje jeho senzitivita. Jestliže má například test senzitivitu 100 %, znamená to, že všechny nemocné skutečně zachytí. Pokud se jedná o 70 % – což je u antigenního testů častější –, pak v 30 % označí nakaženého za zdravého.

Druhým parametrem je specificita testů. Ta říká, v kolika případech test správně určí, že testovaný člověk chorobu nemá. Test, který má specificitu 99 %, nám u 1 % zdravých testovaných lidí chybně řekne, že jsou nakažení.

Představme si, že takovým antigenním testem ověřujeme firmu se 110 zaměstnanci, a to ve chvíli, kdy 10 zaměstnanců už má skutečně covid – což ale nevíme a stav zjišťujeme nedokonalými testy. Tento test identifikuje 7 z 10 nemocných a 3 nepozná (70 % sensitivita). Ze 100 zdravých zaměstnanců pak u jednoho ukáže, že nakažený je, ačkoli to není pravda (99 % specificita).

Je to úspěch? V praxi jde při samotestování ve firmách zejména o to, že nechceme poslat do izolace zbytečně moc lidí a současně potřebujeme vychytat maximum těch, kteří covid mají a mohou jej dále šířit.

V našem příkladu máme osm pozitivních, z toho sedm je skutečně nakažených. Jedna zbytečná izolace tak není velká ztráta. Problém je spíše v tom, že test tři z deseti nakažených nepozná a nechá je na pracovišti. Najednou není problém falešná pozitivita, ale falešná negativita.

V případě falešné negativity, která může vést k dalším nákazám na pracovištích, existuje řešení v podobě častějšího testování. Antigenní test lépe zachycuje nákazu v úzkém intervalu, kdy má nakažený největší virovou nálož. Pokud testujeme ve firmách dvakrát týdně, zvyšuje to pravděpodobnost, že ony tři falešně negativní pracovníky zachytíme za pár dní ve fázi nemoci, kdy budou infekčnější.

Rozložení citlivosti antigenních testů (lateral flow test) a PCR testů dle studie Put to the test: use of rapid testing technologies for covid-19

Vraťme se ale k falešné pozitivitě. Jeden falešně detekovaný pozitivní z osmi je docela dobrý výsledek. Náš příklad ale vychází z toho, že covid má reálně 10 % populace, což je spíš extrémní situace. Na začátcích pandemie se skutečný výskyt nemoci totiž pohybuje v desetinách procent a do vyšších procentuálních jednotek se dostává až při svém vrcholu. Pokud by v naší 110členné firmě měl covid pouze jeden člověk, pak ho test se 70% pravděpodobností zachytí, avšak ze 109 lidí nadto vygeneruje minimálně jeden falešně pozitivní výsledek. Reálně by tak pravděpodobnost, že mezi pozitivně testovanými je člověk s covidem, nebyla ani 50 %.

Tento vývoj jsme ostatně nyní sledovali ve školách. Na začátku letošního ledna byla epidemie ještě omezená. Testy proto odhalily relativně málo případů a PCR konfirmace potvrdila jen 33 % z nich. V posledním týdnu ale epidemie rostla, testy odhalily více případů a PCR konfirmace potvrdila 60 %.

Pravděpodobnost, že pozitivní antigenní test vyšel někomu, kdo není nakažený, totiž klesá s incidencí čili s rostoucím počtem nových pozitivně testovaných. Je to vlastně stejné jako s policejním psem. Neboli čím více lidí bude pašovat drogy, tím častěji se pes se svým štěkáním trefí správně.

Kdyby se používaly testy s citlivostí uvedenou v našem příkladu, pravděpodobnost, že pozitivně testovaný je skutečně nakažený, roste z 26 %, kdy je epidemie teprve na začátku a reálně nakažených je pět lidí z tisíce, na takřka 80 % ve vrcholné fázi epidemie, kdy je reálně infikovaných 50 lidí z 1000. Čím je epidemie horší, tím více má antigenní testování smysl a tím více je možné antigenním testům věřit.

>

Vidíme tedy, že s postupujícím rozšířením nákazy funkčnost antigenních testů prudce stoupá. Zejména na vrcholu epidemie je lepší posílat domů do izolace lidi s pozitivním antigenním testem i před konfirmací citlivějším PCR. Ten totiž v době vysokého rozšíření epidemie nákazu často potvrdí. Pokud však do té doby zaměstnavatel nechá pozitivního člověka na pracovišti, může nakazit ostatní. A to tím spíše, že antigenní test zachycuje člověka právě v době vyšší infekčnosti. Celkově se tak může nakazit a ze zaměstnání vypadnout více pracovníků než při opatrnějším přístupu.

Samozřejmě v tom hraje roli i kvalita testů – zejména jejich senzitivita není vždy 70 % jako v našem příkladu, ale velmi se liší. Například v sociálních službách, kde existuje riziko přenosu na cílové skupiny, by se měly používat testy s co nejvyšší sensitivitou a testování by zde mělo probíhat dvakrát týdně. V kritické infrastruktuře, kde chceme omezit její zbytečné výpadky, kvalitní testy také pomohou. Pokud by navíc měli lidé z kritické infrastruktury přednost při potvrzovacích PCR testech, pak by se i menšina falešně pozitivních vracela na pracoviště co nejrychleji.

A pro ty, co si chtějí sami pohrát s možnými parametry antigenních testů, jsme připravili malou interaktivní kalkulačku:

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik a Dan Prokop, sociolog
Autorka grafiky: Lenka Matoušková

The post Jak a kdy (ne)fungují antigenní testy appeared first on investigace.cz.

V loňských podzimních volbách volili SPD, případně Volný blok či TSS, ve větší míře neočkovaní občané. Tyto informace vyplynuly z dotazníkového výzkumu agentury PAQ Research. I když se počet očkovaných od té doby zvýšil, tak podle průniku dat o míře proočkovanosti a volebních výsledků se zdá, že v regionech s nízkou mírou proočkovanosti (méně než 68 % populace starší 16 let) vykazuje SPD výrazně lepší výsledky než v regionech s průměrnou (mezi 68 % a 76 % populace starší 16 let) či vysokou pročkovaností (více než 76 % populace starší 16 let). Vycházeli jsme přitom z dat ÚZISu k 25. 12. 2021 podle jednotlivých obcí s rozšířenou působností.

Zatímco ve čtvrtině obcí s nejnižší proočkovaností dosáhla SPD 13 % hlasů, ve čtvrtině obcí s nejvyšší proočkovaností to naopak bylo 7.4 %, tedy o 40 % horší výsledek. V obcích, které se pohybovaly v oblasti průměrné proočkovanosti, to bylo 8.6 %.

Rozdíl ještě více vynikne, pokud se podíváme na výsledky SPD v těchto obcích ve volbách v roce 2017 a porovnáme je s výsledky v roce 2021.

Vidíme, že právě v oblastech s dnešní nízkou mírou proočkovanosti ztrácela SPD svůj podíl méně než ve volbách minulých. Pokud bychom pak porovnali výsledky v absolutních počtech hlasů, Okamurovo hnutí v těchto oblastech dokonce získalo o něco více hlasů než minule. Paradox, že SPD získala více hlasů a méně procent, je daný větší volební účastí v celé republice.

Zdá se, že míra neočkovanosti a míra ochoty volit SPD spolu souvisejí nejen podle výzkumných dat, ale také podle dat přímo z terénu. Rozdíl je ještě patrnější, když se podíváme přímo na výsledky z obcí nad 2 000 obyvatel. Ve více než polovině měst z nízko proočkovaných oblastí získalo SPD 12.5 % a více hlasů.

Jak jsme psali v našem rozboru výsledků podzimních voleb Volby v sítích: Ještě jedna volební mapa, čísla dosažená SPD jsou silně provázaná s výsledky ANO. Není proto překvapivé, že i ANO ztrácelo svůj voličský podíl v nízko očkovaných oblastech méně než v ostatních.

Jenže zatímco u SPD byl tento rozdíl 40 %, v případě ANO je to pouze 16.5 %, tedy výrazně méně. Pokud jde o další parlamentní strany, nemůžeme provést přímé porovnání s předchozími volbami, protože obě koalice v roce 2017 neexistovaly a v této podobě proto nekandidovaly, nicméně výsledky z roku 2021 nepřekvapivě ukazují, že v oblastech s nízkou proočkovaností měly výrazně horší výsledky než v oblastech s proočkovaností vysokou.

Co z těchto dat tedy celkově vyplývá? V první řadě potvrzují výzkum PAQ Research, tedy skutečnost, že v oblastech s větším odporem k očkování lépe dopadá SPD. Mohlo by to tedy vypadat tak, že odpor k očkování vede často k volbě SPD, nebo že preference SPD naopak vede k antivakcinačnímu postoji.

Jenže Tomio Okamura dopadl v těchto oblastech lépe již ve volbách v roce 2017. Je proto pravděpodobnější, že odpor k očkování i příklon k SPD jsou pouze výrazem hlubších postojů. Do jaké míry jsou spojeny například s nedůvěrou v systém, jak naznačuje zmíněný výzkum PAQ Research, či jakou roli tady hrají i další proměnné, je otázkou budoucího zkoumání. Přesto se zdá, že v debatě o tom, jak zvýšit celkovou proočkovanost České republiky, nemusí stačit jen rozbor verbalizovaných důvodu k odmítnutí.

Příčiny odmítání totiž mohou mít u mnoha lidí kořen v hlubších postojích k fungování společnosti a vnímání svého postavení v ní. Nepůjdou změnit pouhou informační kampaní. Možná, že v krátkodobém horizontu je nebude možné změnit vůbec, pro budoucnost země ale tyto postoje mohou být klíčové při dalších krizích.

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik
Autorka grafiky: Lenka Matoušková

The post Slepice nebo vejce aneb SPD a neočkovaní appeared first on investigace.cz.

Proč by mělo být omezeno setkání už třeba 15 lidí? Tuto otázku si možná řada z nás kladla při loňském podzimním vrcholu pandemické vlny, kdy stát přistoupil k razantnímu omezení kontaktů v rámci systému PES. Odpověď dávala kalkulačka Centra pro modelování biologických a společenských procesů (BISOP). Výsledky její letošní verze jsou o poznání optimističtější než loni. Nejdříve se ale na chvíli zastavme u situace v loňském roce.

Kalkulačkou spočítané výsledky přitom mohou mnohé překvapit. Ukažme příklad: Chystáte se udělat party ve velkém městě se 100 000 obyvateli. Je podzim 2020 a další vlna pandemie je v plném proudu. Po městě tak běhá 3 500 lidí, kteří nevědí, že jsou infekční. Jak velká je podle vás pravděpodobnost, že se na party objeví alespoň jeden z nich, tedy jeden nakažený?

Pokud jste tipovali, že je to kolem 50 %, tipovali jste správně. Většina lidí ovšem intuitivně řekne číslo mnohem nižší, neboť bude vycházet z úvahy, že na 100 lidí by připadalo 3,5 nakažených, takže na 15 jich bude připadat 0,5, což se může zdát zcela zanedbatelné.

Bohužel, intuice je v mnoha ohledech špatný rádce, což platí obzvlášť pro odhadování pravděpodobností. Pro ilustraci tohoto jevu vznikla v Centru pro modelování biologických a společenských procesů (BISOP) jednoduchá kalkulačka, která dokáže spočítat, jak velké je riziko, že se na akci vyskytne někdo nakažený. Ostatně stále si ji můžete vyzkoušet zde. O tom, jak a proč to funguje, se můžete dočíst přímo na stránkách BISOPu.

Samozřejmě, že tento model je zjednodušený, dobře ale ukazuje, jak vysoká byla rizika, když ještě nebyl nikdo očkovaný a zároveň ani nebyla významná část populace „promořena“.

Letošní situace je naštěstí v ledasčem lepší: máme už určitou míru promoření a také proočkovanosti. Obojí nám pomáhá. Loňská otázka nicméně zůstala. Jak bezpečné jsou nyní akce s vícero lidmi?

Dnešní odpověď je o něco složitější. Záleží totiž na tom, jaké bude zastoupení lidí očkovaných, neočkovaných a těch, kdo covid prodělali. A také na tom, jaká je míra vaší ochrany před infekcí. Výsledkem je nová kalkulačka BISOPu na základě modelu, který tyto prvky zohledňuje. Vyzkoušet si ji můžete zde.

Oproti loňské verzi kalkulačka nepočítá pravděpodobnost přítomnosti infikovaného člověka na akci, ale pravděpodobnost, s jakou se na akci nakazíte při rizikovém kontaktu se všemi účastníky. Její výsledky nejde přímo porovnat s předchozí verzí, zato ale dává přesnější obraz o současné situaci. Bere totiž v potaz celou řadu parametrů včetně míry promořenosti i zmenšující se kvality ochrany před nakažením u očkovaných. Kalkulačku doplňuje i odborný článek a parametry je možné libovolně měnit.

Například si představme menší rodinnou oslavu na chalupě oslavence, kde se sejde 20 příbuzných bez roušek, 14 z nich je očkováno, 5 nikoli a chorobu ani neprodělali, 1 ji naopak prodělal. Pokud budu jedním z neočkovaných, při současném stavu pandemie riskuji, že se nakazím, přibližně na 6,6 %, což rozhodně není málo, ale je to asi 8x méně, než by tomu bylo bez vysokého počtu očkovaných a chorobu prodělavších. U očkovaného je riziko nakažení výrazně nižší, i když se o něco zvětšuje s časem, který uplynul od druhé dávky. Avšak i na konci šestého měsíce od očkování má očkovaný ještě přibližně poloviční rizikovou vyhlídku než neočkovaný, přesněji řečeno 3,9 %, že se nakazi. Na vrcholu účinku vakcíny neboli krátce po vpichu druhé dávky (či 3. dávky) je to jen 0,6 %.

Je třeba zdůraznit, že se jedná o počty rizikových kontaktů, tedy takových, jež usnadňují přenos viru, jako například bezprostředně blízká komunikace, nevyužití roušek či respirátorů a podobně. Tato ochranná opatření totiž přinášejí další snížení rizika nákazy.

Následující grafy znázorňují riziko vašeho nakažení na akci při zvyšujících se počtech účastníků neočkovaných, bez roušek či další ochrany.

Na 50% riziko nakažení se jako zcela neočkovaný na velké akci s neočkovanými dostanete až při 90 lidech, při loňské podzimní vlně to bylo už při akci v počtu 10 lidí. Za tuhle změnu může současný stav promoření a proočkovanosti populace.

Velikost rizika se ovšem radikálně mění, když je člověk očkován. Pokud je na vrcholu ochrany, tedy 14 dnů po druhé dávce a vakcína učinkuje na 90 %, pak jsou čísla zásadně jiná. I poté, když její účinnost klesne k polovině, zůstáváte lépe chráněni než bez ní. Rozdíl je již ovšem vidět, proto se tak silně doporučuje právě dávka třetí, která vrací očkovaného zpět na původní účinnost vakcíny.

Vidíme tedy, že situace je podstatně lepší než loni, což nás ale zároveň vede k určité bezstarostnosti, která má ostatně svůj zásadní podíl na rozjezdu aktuální páté vlny. Neměli bychom podceňovat ta nejjednodušší opatření, jako jsou respirátory či pravidelné testování, a to i u očkovaných druhou dávkou.

Na závěr dodejme, že tato jednoduchá kalkulačka rizika se vztahuje k věkově průměrnému jedinci, čím je však člověk starší, tím více mu ochrana vakcínou v čase klesá. Naštěstí třetí posilující dávka vakcíny zvýší osobní ochranu opět nad 90 % a podle všeho vydrží ještě déle. Schválně si zkuste na kalkulačce spočítat, jaký rozdíl v riziku nákazy to udělá.

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik , Autor matematického modelu: Martin Šmíd
Autorka grafiky: Lenka Matoušková

The post Spočítejte si riziko nákazy na party. S očkováním i bez appeared first on investigace.cz.

Téměř 43 % obyvatel Česka se v čase pandemie potýkalo s nějakými příznaky středně těžké až těžké deprese či úzkosti. Těmito příznaky nadále trpí 9 % lidí. Pandemie si tak významně vybírala a vybírá daň na duševním zdraví v České republice. Oproti běžné situaci se v jejím průběhu počet lidí, kteří vykazovali příznaky úzkosti a deprese, často i zněkolikanásobil. Zatímco normálně se jedná o 6 % dospělé populace, během rok a půl trvající pandemie jsme v některých týdnech dosahovali 15 až 20 % v dospělé populaci. Nejhorší dopady zažili v tomto směru mladí lidé, ženy s dětmi a chudí.

Těmito slovy by se dal shrnout průběžný výsledek výzkumu agentury PAQ Research, která se problému věnuje v rámci projektu Život během pandemie. Podle výzkumu vykazovalo v průběhu pandemie nějaké problémy odpovídající alespoň příznakům střední či těžší deprese a úzkosti 43 % všech obyvatel České republiky. Celková zátěž ale není ani nebyla rovnoměrně rozložena. Tři skupiny byly zasaženy daleko více než průměr celé společnosti.

Jak často respondent trpěl příznaky úzkostí a deprese (výpočet z 33 vln výzkumu Život během pandemie)

Pokud bychom se dívali na pandemii optikou genderu, nepříznivé psychické syndromy nejvíce postihly ženy, a to zejména ženy se školou povinnými dětmi. „Přítomnost dítěte v domácnosti zvyšuje šanci na výskyt středně závažných příznaků deprese či úzkosti, ale pouze u žen. Setkalo se s nimi alespoň na chvíli 54 % z nich. U mužů se tento trend nejeví tak výrazný. Důvodem může být i to, že ženy v době epidemie často přecházely na ošetřovné, ztrácely příjmy a zároveň s dětmi musely řešit distanční vzdělávání a přišly o kontakty mimo rodinu,“ popisuje tuto situaci ve své zprávě tým Dana Prokopa z PAQ Research.

Další skupinou, jež byla zasažena depresemi a úzkostmi, byli lidé z domácností pod hranicí chudoby. V této sociální kategorii mělo během pandemie alespoň občasné příznaky středně těžké úzkosti a deprese 56 % občanů. Vzhledem k ekonomickým dopadům pandemie na chod těchto domácností nejsou to čísla překvapivá. Existenční potíže a stres spojený s novou situací se ovšem u těchto lidí významně projevily zhoršenou kvalitou rozhodovacích procesů, upozorňují výzkumníci z PAQ Research.

Třetí nejvíce zasaženou skupinu představují mladí lidé ve věku 18–34 let. Při pravidelných reportech v průběhu pandemie vykazovalo příznaky mentální nepohody 51 % této části populace, což je rozdíl oproti 44 % příslušníků střední generace a 36 % starších a nejstarších obyvatel Česka. Se závěry o nejstarší generaci je však třeba pracovat opatrně. Jak upozorňují samotní autoři výzkumu, jejich šetření u nejstarší věkové kategorie postihuje pouze ty, co jsou schopni odpovídat online, navíc se nedotýká ani domovů pro seniory –  situace mezi těmito spoluobčany může být zkrátka horší, než se jeví z výzkumu.  Každopádně z čísel vyplývá, že pandemie se podstatně podepsala na kvalitě duševního zdraví u mladých lidí.

Unikátní výzkum PAQ Research ale měří nejen celkové hodnoty, nýbrž i jejich proměny v čase, neboť od 1. 4. 2020 až do 12.10. 2021 proběhlo 31 měření. Můžeme se proto podívat, jak se v uvedené době proměňovala úzkostnost populace a na jakých hodnotách se držela.

O něco plastičtější obraz pak dávají tzv. boxploty, které ukazují, v jakých intervalech se hodnoty během pandemie měnily.

Pokud spočítáme průměr těchto hodnot, zjistíme, že většinu času vykazovaly mladší generace sledované problémy výrazně častěji než zbylé věkové skupiny. Hodnota průměru pravidelně reportovaných symptomů střední a těžší deprese či úzkosti je u mladší generace 16 %, tedy téměř o polovinu vyšší než ve skupinách 35–54 let a dvojnásobná oproti skupině 55 let a starších. Během celé pandemie tak mladší lidé měli mnohem častěji příznaky spojené se střední a těžší formou úzkosti a deprese. (Nutno ovšem dodat, že mladší generace reportuje podobné příznaky ve vyšším měřítku než zbytek populace i mimo pandemii, a to v hodnotě okolo 8,5 %, generace střední pak 5,2 %.) Oproti normálnímu stavu tedy za pandemie vidíme nárůst o 7,5 procentního bodu u mladší generace a 5,8 procentního bodu u generace střední.

Mladší věková skupina také bývala často označována za nezodpovědnou část společnosti, která svým chováním pomáhá v šíření pandemie. Čísla z PAQ Research ale naznačují, že s tímto tvrzením to není až tak jednoduché.

Jestliže se podíváme na průměr odhadovaného počtu mezilidských kontaktů neboli počet lidí, s nimiž se respondent bavil v týdnu alespoň 5 minut osobně, pak vidíme, že střední generace (35–54) dokonce vykazuje o něco vyšší počty kontaktů než ti mladší.

I tyto údaje se ale měnily v čase, což ukazuje vizualizace průběhu změn počtu kontaktů v následujícím grafu:

V praxi se tedy mladší generace sociálně uskromnila v počtu kontaktů o něco více než ta střední. Redukce kontaktů u mladých občanů rovněž vynikne i v poměru k běžné situaci, kdy právě v této věkové skupině je sociální život výrazně větší. Navíc v době podzimní vlny 2020 a jarní vlny 2021 mladí lidé omezili společenské kontakty opravdu markantně. A to nejen díky distanční výuce na vysokých školách. Mladší generace totiž trávila daleko více času na home office než ta střední.

Pokud se ale podíváme na míru rizikových aktivit, tady naopak platí, že v mladší generaci jich bylo o něco více než ve starší, byť nejde o nějak výrazný rozdíl. Rizikovými aktivitami se rozumí například společenské události či společně trávené dovolené pro více než pět lidí:

Podobný rozdíl najdeme i v návštěvách restaurací a hospod v době, kdy se opatření rozvolnila a bylo to možné:

Právě u návštěv restaurací je vidět, že mladší generace vyrážela do těchto podniků skutečně mnohem více, i to však má jeden háček, jednalo se především o letní období, tedy výrazně méně rizikové údobí, a pak o dobu vánočních večírků, kdy vidíme výrazný  nárůst i v dalších věkových skupinách.

Jestliže se tedy podíváme na celková data z odstupu, zdá se, že mladší generace se během pandemie zřejmě vydala cestou zmenšení počtu sociálních kontaktů na pouhý okruh svých blízkých kamarádů, přičemž v mnoha okamžicích se uskrovnila více než generace střední a starší. Od politiků a dalších přesto musela poslouchat, že je hlavní příčinou šíření koronaviru v zemi. Zároveň byla více omezena zavřením středních a vysokých škol – oproti většinově takto nepostiženým pracovištím.

Z dat výzkumu PAQ Research rovněž vyplývá, že to byl právě přechod na studium z domova a home office, jenž sehrál zásadní roli v nárůstu úzkostných a depresivních stavů u nejmladší generace. „Velký vliv má práce a studium z domova,“ říká k tomu Dan Prokop a dodává: „V prvním lockdownu to u mladých zase tak velkou roli nehrálo. Mezi podzimem 2020 a jarem 2021 ale sledujeme, že lidé do 35 let, kteří pracují či studují z domova, mají většinou 1,5 až 2x častější symptomy úzkostí a depresí. Přes léto se to srovnalo, nyní se však ty nůžky zase začínají otevírat. Asi se kombinují problémy, jak oddělit práci a volný čas v domácí izolaci, plus po letním období i pokles venkovních aktivit.“

Na konci listopadu 2021 Česká republika vstupuje do další vlny pandemie. Je více než pravděpodobné, že dojde k opatřením, která opět povedou ke snížení sociálních kontaktů. A bude to pravděpodobně opět mladší generace, na jejíž psychice se to nejvíce projeví.

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik 
Autorka grafiky: Lenka Matoušková

Jakým způsobem zkoumá duševní zdraví výzkum Život během pandemie 

Otázky na duševní zdraví a příznaky úzkostí a depresí do výzkumu zařadili ekonomové Vojtěch Bartoš, Jana Cahlíková, Michal Bauer a Julie Chytilová z thinktanku Idea-Anticovid. O nárůstu těchto problémů reportovali poprvé už na jaře 2020. Dotazník vychází z vybraných psychologických a sebediagnostických otázek obsažených v dotaznících  PHQ8 a DAG7. Ptají se na problémy s usínáním a spánkem, nervozitou, únavou, nechutenstvím k jídlu, absencí radosti apod. Autoři vybrali šest otázek tak, aby ve velké míře (z cca 90 %) vysvětlovaly a nahrazovaly použití celých dotazníků PHQ8 a DAG7 a jimi definovaných středně těžkých příznaků deprese a úzkosti.

The post Koronavirus: Útok na duševní zdraví appeared first on investigace.cz.

Začátkem letošního května jsme vydali přehled stovky na českém Facebooku nejčastěji sdílených článků o tématu pandemie. Tehdy tvořily články šířící konspirační teorie 43 ze sta textů. Po půl roce je situace zcela jiná. Podíl konspiračních serverů se mezi těmi čtenářsky nejúspěšnějšími snižuje. Přední příčky naopak obsazují zavedená média, která využívají toho, že na sociálních sítích čte většina lidí jen titulky a nejvíc je přitahuje negativní referování o daném tématu.

Ze sta nejvíce sdílených článků na sociální síti Facebook v období od 5. května do 4. listopadu tvořily texty konspiračních serverů už jen 31 položek. Mezi nimi dominovaly především servery Otevři svou mysl a Aeronet. Dalších 53 článků patřilo zaběhnutým zpravodajským a publicistickým serverům. Mezi zbylými 16 články najdeme méně známé weby jako Epoch Times či regionální média Noviny kraje.

Zásadním tématem se stalo očkování, a především jeho účinky, což bylo tématem 64 textů, z nichž 28 patří mezi texty z konspiračních serverů a všech těchto 28 se staví k očkování negativně. Negativní vyznění vůči očkování najdeme ale také v celé řadě titulků ze serverů zavedených značek:

Titulek	Url	Server	Počet sdílení
Plně očkovaní lidé v Rakousku stále častěji končí na JIP. Experti se snaží zjistit proč	https://cnn.iprima.cz/plne-ockovani-lide-v-rakousku-stale-casteji-konci-na-jip-experti-se-snazi-zjistit-proc-34864	CNN Prima News	20644
Očkování proti covidu: Podezřelých úmrtí je už 65	https://cnn.iprima.cz/prehled-tisice-cechu-hlasi-potize-po-ockovani-proti-covidu-podezrelych-umrti-je-uz-65-25214	CNN Prima News	19450
Očkování proti covidu: Další čtyři podezřelá úmrtí za týden	https://cnn.iprima.cz/dalsi-ctyri-podezrela-umrti-po-ockovani-v-cesku-lide-hlasi-tisice-nezadoucich-ucinku-25699	CNN Prima News	7346
COVID-19: Třetinu hospitalizovaných tvoří plně očkovaní	https://cnn.iprima.cz/temer-tretinu-pacientu-hospitalizovanych-s-covidem-tvori-plne-ockovani-35718	CNN Prima News	4809
Po očkování jí ochrnul obličej, ale na odškodné prý nemá nárok	https://cnn.iprima.cz/po-ockovani-ji-ochrnul-oblicej-uredniky-to-mrzi-ale-narok-na-odskodne-pry-nema-34657	CNN Prima News	4045
Každý třetí na JIP s covidem je plně očkovaný. Můžou za to jiné nemoci, tvrdí lékaři	https://zpravy.aktualne.cz/domaci/kazdy-treti-na-jip-s-covidem-je-plne-ockovany/r~5e2866b816f111eca824ac1f6b220ee8/	Aktuálně	3543
Mám dvě dávky a teď i covid. Zarazilo to i hygieniky, popisuje Češka	https://www.seznamzpravy.cz/clanek/mam-dve-davky-a-ted-i-covid-zarazilo-to-i-hygieniky-popisuje-ceska-169442	Seznam Zprávy	3108
Očkovaných v nemocnicích přibývá	https://www.novinky.cz/domaci/clanek/ockovanych-v-nemocnicich-pribyva-40376860	Novinky	3076
Britská moderátorka zemřela kvůli očkování AstraZenecou, potvrdila pitva	https://www.idnes.cz/zpravy/zahranicni/astrazeneca-moderatorka-britanie-komplikace-ockovani-smrt.A210826_142227_zahranicni_jhr	Idnes	3072
Nejohroženější jsou paradoxně ti po dvou vakcínách, řekl izraelský premiér	https://www.idnes.cz/zpravy/zahranicni/ockovani-covid-izrael-treti-davka-dve-zranitelni-bennett-tecka.A210906_121315_zahranicni_remy	Idnes	2478

V současné době se Česká republika nachází v další vlně pandemie. Jak ukazují data z mnoha zemí, tam, kde se povedlo dosáhnout vysoké míry proočkování (Španělsko, Portugalsko, Dánsko a další), se daří držet nízká čísla počtu těžkých případů. U nás se očkování zastavilo přibližně na 60 % proočkované populace a k podobným výsledkům nám ještě chybí poměrně velká část obyvatelstva. Nízká proočkovanost vede k riziku větších ztrát na životech.

Pokud bychom se orientovali jen podle titulků sdílených článků, tak se zdá, že podíl na negativním obrazu očkování mezi částí populace mají nejen konspirační a antisystémové weby, ale i média hlavního proudu. Ta často využívají senzačních či zavádějících titulků proto, aby upoutala pozornost čtenářů na sociálních sítích a přiměla je na článek kliknout s tím, že uvnitř článku uvedou zavádějící titulek na pravou míru.

Jenže z výzkumů vyplývá, že až kolem 60 % uživatelů sociálních sítí nečte samotné články, které jinak sdílí, lajkuje či komentuje. V praxi se tak dnes některé zavedené servery svým dosahem podílejí na snižování ochoty lidí nechat se očkovat daleko více než ty antisystémové a konspirační.

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik a spolupracovník redakce investigace.cz
Autorka grafiky: Lenka Matoušková

---

Metodologie: Pro náš článek jsme vycházeli ze seznamu více než 23 000 odkazů, které server Buzzsumo označil jako nejvíce sdílené na sociálních sítích v českém jazyce za období květen 2021 až začátek listopadu 2021. Pro jejich dohledání jsme zvolili klíčová slova související s pandemií koronaviru (viz seznam klíčových slov). Z výsledného seznamu jsme odstranili odkazy na blogy, YouTube videa či servery, jež nepatří do českého mediálního prostoru (například e-shopy), a vybrali jsme 100 nejvíce sdílených příspěvků.

Seznam použitý dotaz pro vytažení dat:
(koronavirus OR koronaviru OR koronavirusu OR koronavire OR koronaviruse OR koronavirem OR koronavirusem OR covid OR covidu OR covide OR covidem OR covid-19 OR covidový OR covidového OR covidovému OR covidovém OR covidovým OR covidová OR covidové OR covidovou OR covidoví OR covidových OR covidovými OR koronavirový OR koronavirového OR koronavirovému OR koronavirovém OR koronavirovým OR koronavirová OR koronavirové OR koronavirovou OR koronaviroví OR koronavirových OR koronavirovými) OR (virus OR viru OR virusu OR vire OR viruse OR virem OR virusem) OR (vakcína OR vakcíny OR vakcíně OR vakcínu OR vakcíno OR vakcínou OR vakcín OR vakcínám OR vakcínách OR vakcínami OR očkování OR očkováním OR očkováních OR očkováními OR očkovací) (virus OR viru OR virusu OR vire OR virem OR virech OR virusem) OR (roušky OR roušek OR rouškách OR rouškami) OR (epidemiologové OR epidemiolog OR epidemiologů OR epidemiologům OR epidemiology) OR (epidemie OR epidemii OR Pandemie OR Pandemii) OR (proočkovanost OR proočkovanosti OR proočkovaností) OR (očkování OR očkovaných OR očkovaným OR očkované OR očkovanými OR očkovaná OR očkované OR očkovanou OR očkovaný OR očkovaného OR očkovanému OR očkovaném OR očkovaným) OR (neočkování OR neočkovaných OR neočkovaným OR neočkované OR neočkovanými OR neočkovaná OR neočkované OR neočkovanou OR neočkovaný OR neočkovaného OR neočkovanému OR neočkovaném OR neočkovaným)

[/cmsmasters_text][/cmsmasters_column][/cmsmasters_row]

The post Na Facebooku vítězí špatné zprávy o očkování appeared first on investigace.cz.

]]> https://www.investigace.cz/labyrint-antivakcinacnich-konspiraci-edice-covid-19/ Thu, 27 May 2021 13:43:04 +0000 https://www.investigace.cz/?p=26983 Přibližně jedna třetina Čechů má k očkování proti covidu-19 negativní postoj. Potvrzují to jak únorový výzkum CVVM, tak data PAQ Research z konce minulého roku...

The post Labyrint antivakcinačních konspirací, edice covid-19 appeared first on investigace.cz.

]]>

Přibližně jedna třetina Čechů má k očkování proti covidu-19 negativní postoj. Potvrzují to jak únorový výzkum CVVM, tak data PAQ Research z konce minulého roku nebo průzkumy agentur Behavio z Atlasu Čechů. Podle výzkumu CVVM si jedna třetina Čechů myslí, že veřejnosti jsou tajeny vedlejší účinky vakcíny a podobná čísla uvádějí i další agentury.

V dnešním díle se proto podíváme na jeden z aspektů, který povzbuzuje odmítání vakcinace, jedná se o různé konspirační teorie spojené s očkováním. Přeneseme se tak do mnohem temnějších zákoutí internetu než v minulých dílech. Vítejte v labyrintu antivakcinačních konspirací. V následující interaktivní hře si můžete naklikat antivakcinační konspirace z rozsáhlé nabídky domácích serverů. Vstup ale doporučujeme pouze silným a psychicky odolným jedincům

Projekt Antivax labyrint vytvořili posluchači Studia nových médií v rámci školního projektu a pod vedením autora tohoto textu. Mapuje více než 50 různých antivakcinačních konspirací spojených s pandemií covid-19, které se nám podařilo dohledat na českých konspiračních webech. Inspirací nám byla studie Mapping the Narrative Ecosystem of Conspiracy Theories in Online Anti-vaccination Discussions. Její autoři se zaměřili na analýzu především amerických diskusních fór a tam přítomných konspiračních teorií, které se týkají vakcinace. 

Vycházeli přitom z definice, že konspirační teorie je vyprávění vysvětlující událost nebo sérii událostí, na nichž se promyšleně podíleli koordinovaní aktéři, kteří tajně či záměrně klamavě spolupracovali, aby dosáhli svých cílů prostřednictvím akce nebo série akcí.  Důsledky této činnosti pak úmyslně znevýhodnily nebo poškodily jednotlivce, respektive populaci.

V studii samotné se autorům podařilo identifikovat základní prvky, z nichž jsou antivakcinační příběhy vystavěné. Jejich metodologii jsme převzali, ale soustředili jsme se na články z českých webů. Podobně jako v americké studii i u nás existuje základní struktura, kterou si můžete prohlédnout zde:

V odkazu vidíme, že konspirace tu vznikají skoro až na kombinatorickém principu, ale co je hlavní, že se v nich objevují tradiční aktéři a cíle, zabalené pouze do nového kabátu. Kupříkladu plán Billa Gatese, jehož cílem je globální depopulace pomocí vakcinace, se v konspiračním prostředí objevuje několik let a patří k jeho trvalkám. V českém prostoru ji “zpopularizoval” A.B. Bartoš na serveru Rukojmí a vyvracel tím například fact checking agentury AFP. 

Vzhledem k velké šíři možností se celková důvěra v antivakcinační konspirace ohledně covid-19 špatně měří. Podle výzkumu agentury STEM Covid, fámy, konspirace a česká společnost se u nás naměřilo, že 11% Čechů (rozhodně ano či spíš ano) si myslí, že vakcinace proti covid-19 ve skutečnosti slouží k ovládnutí populace skrze čipy. Výzkum Nielsen Admosphere pro Nadační fond nezávislé žurnalistiky zase ukazuje, že teorii o vytvoření koronaviru v laboratořích a za peníze Billa Gatese, věří 16 % Čechů. 

Přesná čísla ale chybí. V příštím dílu našeho seriálu, se alespoň podíváme na to, v jakém prostředí se těmto konspiracím na českém internetu dobře daří.

---

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik a spolupracovník investigace.cz
Autoři projektu Antivax labyrint: Lucie Sikorová, Jan Vlček, Tomáš Kovařík, Diana Majtánová
Autorka grafiky: Lenka Matoušková

The post Labyrint antivakcinačních konspirací, edice covid-19 appeared first on investigace.cz.

]]> https://www.investigace.cz/kdo-sdilel-hlavni-clanky-o-pandemii-na-ceskem-facebooku/ Wed, 19 May 2021 14:18:36 +0000 https://www.investigace.cz/?p=26852 Které skupiny poháněly sdílení nejúspěšnějších konspiračních i mainstreamových článků na Facebooku? A lze v jejich sdílení najít nějaký signál podezřelého chování? Na to se pokusíme...

The post Kdo sdílel hlavní články o pandemii na českém Facebooku appeared first on investigace.cz.

]]>

Které skupiny poháněly sdílení nejúspěšnějších konspiračních i mainstreamových článků na Facebooku? A lze v jejich sdílení najít nějaký signál podezřelého chování? Na to se pokusíme odpovědět v dnešním díle našeho seriálu. 

Hned na začátku je třeba říct, že Facebook nedává k dispozici žádná detailní data o sdílení osobními účty uživatelů či informace o sdílení v Messengeru nebo v neveřejných skupinách. Zato ale novinářům a akademickým výzkumníkům zdarma poskytuje nástroj CrowdTangle, který umožňuje vyhledávání ve stránkách a bez členství ve viditelných skupinách.

Pomocí tohoto nástroje jsme vyhledali 100 nejsdílenějších článků na českém Facebooku na téma pandemie.

Podoby pandemie na českém Facebooku

Z pohledu analýzy dynamiky jejich šíření je zajímavé podívat se na časové intervaly mezi sdílením jednoho článku v různých skupinách. Pokud je článek sdílen několikrát po sobě ve velmi rychlém sledu, jedná se o signál, že stránky či skupiny jsou mezi sebou propojené (například mají stejného administrátora nebo je ve skupinách hyperaktivní jeden či více uživatelů). Toto chování je jedním z příznaků koordinovaného neautentického sdílení (anglicky „coordinated inauthentic behavior“) a pro Facebook to může být důvodem pro uzavření stránek či skupin.

Jestliže se podíváme na náš dataset, polovina sdílení měla mezi sebou interval delší než 6 hodin, avšak 25 % z jejich celkového počtu se odehrálo v časovém intervalu 15 sekund, který je neobvykle rychlý. Právě na tato sdílení jsme se zaměřili v další analýze. Díky tomu vznikl následující graf obsahující skupiny, v nichž se objevilo alespoň pět a více odkazů na články z našeho datasetu. 

Vazba mezi jednotlivými skupinami je pak dána tím, že intervaly mezi sdíleními byly kratší než 15 sekund. Velikost odpovídá počtu prvního sdílení v této síti.

Zelený klastr tvoří skupiny jako „Nový Bojkot Babišových výrobků“, „Babiši my se tě nebojíme“ a podobně, jež mají zřetelně antibabišovský postoj. Oproti tomu červený shluk tvoří pestrá směsice skupin, které již svým názvem evokují antisystémovou pozici. Oba klastry se od sebe liší různým typem převládajících odkazů. 

Červený klastr tvořil 82 % námi analyzovaného obsahu a výrazně častěji se v něm vyskytovaly stránky jako www.arfa.cz či aeronet.cz, tedy domény patřící mezi konspirační weby. Oproti tomu zelený klastr tvořil pouze 18 % sdílení a typické pro něj byly hlavně domény mainstreamových médií, jako jsou novinky.cz, reflex.cz či forum24.cz. 

Zatímco zelený klastr je v zásadě tematicky monolit a již dle názvů jej preferují lidé, kteří jsou nespokojeni zejména s Andrejem Babišem, větší červený klastr si zaslouží podrobnější analýzu. Pokud jej roztřídíme pomocí algoritmu, který se snaží od sebe odlišit více propojené skupiny, zjistíme, že z něj lze vydělit čtyři relativně oddělené části.

V případě, že si budete chtít takto rozdělenou síť prozkoumat sami, připravili jsme pro vás její interaktivní verzi.

Tou první je převážně národovecký klastr, kterému dominují skupiny podporující poslance Evropské parlamentu za SPD generála Blaška. Sem patří skupiny jako „Generál Blaško v EU parlamentu.!“, „Generál Hynek Blaško – za naši vlast!“, „Skuteční vlastenci“, „Nebudeme volit strany podporující selhávající multikulturalismus“, ale také na Rusko orientovaná skupina „Přátelé Ruska v České republice“.

Druhou představuje podobný klastr, v němž ale nalezneme i skupiny podporující hnutí Trikolóra, jako například „Trikolóra Hnutí Občanů – nová skupina“.

Třetí klastr tvoří slovenské skupiny, což ukazuje, že část informací z české konspirační scény má své čtenáře právě na Slovensku. Také zde vidíme silné zastoupení národovecky orientovaných stránek, jako jsou „Volím Harabina“, „Slovensko patrí občanom-Odstavme oligarchov a ich bábky!“, „ZACHRÁŇME SLOVENSKO – AKTÍVNI OBČANIA“ a další.

Konečně pak čtvrtý klastr obsahuje ostatní stránky, které nešlo přímo zařadit mezi zmíněné a dominantní – je v něm skupina „Jsme vlastenci! Svou VLAST nezradíme! 🇨🇿“. 

V dalším pokračování našeho seriálu se zaměříme na často opomíjené konspirace ohledně očkování. Těšit se můžete i na malou hru.

Regionální příchuť, ale pořád stejný guláš … uvařený z fake news a propagandy

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik a spolupracovník redakce investigace.cz
Autorka úvodní grafiky: Lenka Matoušková

Metodologie: Pro analýzu jsme využili jako vstup dataset z prvního dílu naší série. Následně jsme k těmto datům stáhli sdílení ze služby CrowdTangle. Celkem nám služba vrátila 6 455 sdílení ze 1 045 unikátních stránek a skupin. Počet odkazů z jednotlivých skupin ale nebyl rovnoměrný, 432 skupin či stránek sdílelo nějaký článek jen jednou, jiné z daného seznamu naopak sdílely obsah ve vyšších desítkách a opakovaně. Potom jsme tato data analyzovali knihovnou CoorNet. Vizualizace jsme vytvořili v softwaru Gephi. Pro webovou prezentaci jsme použili JavaScript GEXF Viewer for Gephi.

The post Kdo sdílel hlavní články o pandemii na českém Facebooku appeared first on investigace.cz.

]]> https://www.investigace.cz/podoby-pandemie-na-ceskem-facebooku/ Thu, 13 May 2021 09:31:10 +0000 https://www.investigace.cz/?p=26796 Jaké články z českých médií na téma covidové pandemie se nejčastěji sdílely na Facebooku? Na to se snaží odpovědět první díl našeho seriálu o pandemii...

The post Podoby pandemie na českém Facebooku appeared first on investigace.cz.

]]>

Jaké články z českých médií na téma covidové pandemie se nejčastěji sdílely na Facebooku? Na to se snaží odpovědět první díl našeho seriálu o pandemii a její odezvě v českém online světě. Dnes vám přinášíme přehled stovky nejvíce sdílených příspěvků na toto téma, v jejichž titulku se objevila slova spojená s pandemií. Lze si je přehledně prohlédnout na časové ose. Vycházeli jsme ze statistik společnosti Buzzsumo (viz oddíl Metodologie na konci článku).

Při pročítání příspěvků můžeme celkem zřetelně rozlišit několik fází, jimiž si obraz pandemie na nejpopulárnější domácí sociální sítí prošel. Zpočátku vidíme velké množství informací i konspirací a dezinformací, které se snaží zorientovat (a také dezorientovat) čtenáře nejen z hlediska povahy covidu a vládních opatřeních, ale i toho, zda koronavirus hrozí zvířatům.

Přibližně od poloviny května 2020 se začínají objevovat tematicky odlišné texty. Charakteristické jsou sílícím tvrzením, že žádná další koronavirová vlna už nebude a roušky jsou škodlivé. Zveřejněn je i velmi sdílený rozhovor s rektorem Univerzity Karlovy přímo o mediálním viru a podobně.

Na podzim ovšem přichází nová vlna pandemie a témata se opět mění. V této době se zvyšuje podíl komentářů označujících pandemii za podvod.

Od prosince pak můžeme vidět, jak stoupá popularita textů věnovaných nebezpečí očkování.
V seznamu 100 nejsdílenějších článků ze zpravodajských a publicistických serverů jich 43 procent pocházelo z webů spadajících do kategorie antisystémových a konspiračních. Největší zastoupení mají servery Arfa.cz (17 příspěvků) a CZ 24 News (10 příspěvků). Mezi příspěvky ale také najdeme dva velmi úspěšné texty satirického serveru AZ247.

Z vysokého podílu sdílení článků z konspiračních a dezinformačních webů nejde přímo odvodit jejich celkový podíl na mediálním trhu. Ten ale mohou naznačit jiné výzkumy. Kupříkladu výzkum společnosti Behavio dostupný v jejich Atlasu Čechů ukazuje, že přibližně milion Čechů používajících internet čerpá informace z alternativních zpravodajských serverů (AC24, Aeronet, Sputnik…).

V příštím díle naší série se proto budeme věnovat facebookovým stránkám a skupinám s jejich publikačními profily, jež se zásadní mírou podílely či stále podílejí na šíření zpráv týkajících se pandemie koronaviru právě z těchto konspiračních a dezinformačních serverů.

Autor textu: Josef Šlerka, datový analytik a spolupracovník redakce investigace.cz
Autorka grafiky: Lenka Matoušková

---

^{Metodologie: Pro náš článek jsme vycházeli ze seznamu více než 15 000 odkazů, které server Buzzsumo označil jako nejvíce sdílené na sociálních sítích v českém jazyce za období leden 2020 až začátek května 2021. Pro jejich dohledání jsme zvolili klíčová slova související s pandemií koronaviru (viz seznam klíčových slov). Z výsledného seznamu jsme odstranili odkazy na blogy, YouTube videa či servery, jež nepatří do českého mediálního prostoru (například e-shopy), a vybrali jsme 100 nejvíce sdílených příspěvků.}

^{Seznam použitý dotaz pro vytažení dat: (koronavirus OR koronaviru OR koronavirusu OR koronavire OR koronaviruse OR koronavirem OR koronavirusem OR covid OR covidu OR covide OR covidem OR covid-19 OR covidový OR covidového OR covidovému OR covidovém OR covidovým OR covidová OR covidové OR covidovou OR covidoví OR covidových OR covidovými OR koronavirový OR koronavirového OR koronavirovému OR koronavirovém OR koronavirovým OR koronavirová OR koronavirové OR koronavirovou OR koronaviroví OR koronavirových OR koronavirovými) AND (vakcína OR vakcíny OR vakcíně OR vakcínu OR vakcíno OR vakcínou OR vakcín OR vakcínám OR vakcínách OR vakcínami OR očkování OR očkováním OR očkováních OR očkováními OR očkovací) (virus OR viru OR virusu OR vire OR virem OR virech OR virusem) AND (roušky OR roušek OR rouškách OR rouškami) AND (epidemiologové OR epidemiolog OR epidemiologů OR epidemiologům OR epidemiology) AND (epidemie OR epidemii OR Pandemie OR Pandemii)}

The post Podoby pandemie na českém Facebooku appeared first on investigace.cz.

]]>