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Pourquoi proposer des interventions efficaces pour lutter contre le COVID-19 est si difficile

Il a été difficile de mesurer les effets du nouveau coronavirus. Non seulement le COVID-19 a une portée considérable – il a touché presque tous les coins du globe à ce stade – mais son bilan pour la société a également été dévastateur. Il est responsable de la mort de plus de 905 000 personnes dans le monde et de plus de 190 000 personnes aux États-Unis seulement. Les retombées économiques associées ont été paralysantes. Aux États-Unis, plus de personnes ont perdu leur emploi au cours des trois premiers mois de la pandémie qu'au cours du premier deux ans de la Grande Récession. Oui, il y a des signes que l'économie pourrait se redresser, mais la vérité est que nous commençons à peine à comprendre le plein impact de la pandémie, et nous ne savons pas encore ce que le virus nous réserve.

Tout cela est compliqué par le fait que nous sommes toujours en train de déterminer la meilleure façon de lutter contre la pandémie. Sans un vaccin facilement disponible, il a été difficile d'amener les gens à adopter suffisamment de comportements qui peuvent aider à ralentir le virus. Certains décideurs politiques se sont tournés vers des spécialistes des sciences sociales et du comportement pour obtenir des conseils, ce qui est encourageant car cela ne se produit pas toujours. Nous avons vu de nombreuses universités ignorer les avertissements des spécialistes du comportement et rouvrir leurs campus, pour devoir les fermer rapidement.

Mais cela signifie également qu'il y a un lot de nouvelles études à parcourir. Dans le seul domaine de la psychologie, entre le 10 février et le 30 août, 541 articles sur le COVID-19 ont été téléchargés sur le serveur de pré-impression principal du domaine, PsyArXiv. Avec autant de recherches à parcourir, il est difficile de savoir à quoi faire confiance – et je dis qu'en tant que personne qui gagne sa vie en recherchant quels types d'interventions motivent les gens à changer leurs comportements.

Comme je le dis à mes étudiants, si vous voulez utiliser la recherche en sciences du comportement pour résoudre des problèmes du monde réel, vous devez examiner de très près les détails. Souvent, une question simple comme: «Quelles recherches les décideurs et les praticiens devraient-ils utiliser pour lutter contre la pandémie?» est étonnamment difficile à répondre.

Pour commencer, il existe souvent des différences clés entre le laboratoire (ou les personnes et les situations que certains chercheurs en sciences sociales étudient généralement dans le cadre de nos recherches quotidiennes) et le monde réel (ou les personnes et les situations dans lesquelles les décideurs et les praticiens l'esprit lors de l'élaboration des interventions).

Prenons, par exemple, le fait que les spécialistes des sciences sociales ont tendance à étudier les gens de pays plus riches qui sont généralement très instruits, industrialisés, démocratiques et de l'hémisphère occidental. Et certains domaines des sciences sociales (par exemple, la psychologie) se concentrent de manière écrasante sur des groupes de personnes plus blanches, plus riches et plus instruits au sein de ces nations.

C'est un Majeur question des sciences sociales et dont les chercheurs parlent depuis des décennies. Mais il est également important de mentionner maintenant, car les Noirs et les Marrons ont été touchés de manière disproportionnée par le coronavirus – ils meurent à des taux beaucoup plus élevés que les Blancs et travaillent davantage dans les emplois «essentiels» les moins bien rémunérés qui les exposent à des risques plus importants. . Ici, vous pouvez commencer à voir les limites très réelles de la recherche s'insinuer: les personnes dont la vie a été le plus affectée par le virus ont été largement exclues des études censées les aider. Lorsque les échantillons et les méthodes utilisées ne sont pas représentatifs du monde réel, il devient très difficile de parvenir à des conclusions précises et exploitables.

De plus, les choses que les participants font ou déclarent qu'ils vont faire dans le laboratoire ne correspondent pas toujours à la façon dont ils se comportent dans la vie réelle. Prenez, par exemple, le port de masques faciaux – ce que de nombreux Américains ne font toujours pas. Convaincre les gens de porter des masques semble être facile à réparer, mais comprendre pourquoi ils ne portent pas de masques en premier lieu est assez compliqué. Cela peut être un problème de perception du risque (ils ne perçoivent pas le COVID-19 comme étant aussi risqué, ou ils sous-estiment leur probabilité d'être infectés). Ou peut-être est-ce un problème d'efficacité perçu (ils ne pensent pas que le port des masques réduira réellement leur risque). Ou peut-être est-ce même un problème de perception des normes (ils ne pensent pas que quiconque porte des masques).

Il est important de comprendre pourquoi les gens choisissent de ne pas porter de masques, car si l'objectif est de concevoir une intervention réussie pour changer ce comportement, nous, en tant que spécialistes des sciences sociales, devons d'abord déterminer laquelle de ces raisons – ou plus probablement, quelle combinaison d'entre elles – est la racine du problème. Tant que nous ne savons pas ce qui motive une grande partie du comportement que nous observons, nous ne pouvons pas générer de solutions efficaces pour changer ce comportement. Et tout cela ne tient même pas compte du fait que nous vivons maintenant dans un monde où tout – y compris la pandémie – est politisé, ce qui affecte également la volonté des gens de prêter attention aux messages dans une intervention.

Des recherches sur d'autres maladies infectieuses ont montré que OMS s'occupe de l'intervention (c.-à-d. qui transmet le message), car les experts sont souvent plus efficaces que les non-experts. Des études ont également montré qu'il est utile que la personne qui effectue l'intervention partage des caractéristiques, telles que le sexe ou la race, avec les personnes pour lesquelles le message est ciblé. En plus de donner aux gens des listes de choses ne peut pas faire est moins utile que de leur fournir un nombre raisonnable (par exemple, deux à trois) de choses qu'ils peuvent faire.

Enfin, les chercheurs doivent aborder la question apparemment froide et calculatrice de savoir si une intervention est rentable. Les ressources sont limitées – en particulier dans une situation telle qu'une pandémie – de sorte que les spécialistes des sciences sociales essaient également de prendre en compte les interventions susceptibles d'avoir le plus grand effet sociétal. Pour ce faire, nous devons examiner des éléments tels que la «taille des effets» des études précédentes et les traduire en mesures pertinentes à la pandémie.

Par exemple, si nous développions un message pour augmenter le port de masques et persuadions les décideurs politiques d'acheter du temps d'antenne dans les 210 marchés médiatiques américains, à quelle augmentation du port de masques devrions-nous nous attendre? Un pourcent? Cinq pour cent? La réponse à cela compte beaucoup, car nous devons décider s'il s'agit d'une utilisation meilleure ou pire des ressources (limitées) que d'investir dans d'autres stratégies, telles que plus de tests COVID-19 – ce que les États-Unis n'ont pas assez de.

En fin de compte, comprendre ces choses prend souvent du temps, et il est important que les scientifiques et les décideurs le reconnaissent. Nous devons dire ce que nous ne savons pas et quand nous avons besoin de plus de temps. Après tout, il y a un risque d’agir trop vite, avant que nous ne comprenions réellement le problème ou les effets qu’une intervention pourrait avoir. Être trop confiant et avoir tort peut entraîner des coûts très réels: nous, membres de la communauté scientifique, perdons notre crédibilité et notre fiabilité futures (sans parler des coûts associés à tout préjudice causé entre l'intervention initiale défectueuse et la bonne éventuelle). Pensez aux premiers messages autour des masques faciaux, qui étaient assez opaques. Comme certains pays ont imposé des masques, des personnalités comme le chirurgien général américain tweeté que les masques ne sont «PAS efficaces». Bien sûr, les scientifiques et les décideurs ont ensuite dû revenir en arrière lorsque des études ont montré que le port de masques était efficace pour réduire la transmission du COVID-19.

Et cela m'amène à une dernière chose dont je veux discuter: l'éthique de la recherche scientifique. Les données peuvent être instructives, mais elles ne parlent pas d'elles-mêmes. Derrière chaque point de données se trouve une personne. Et avec quelque chose comme le coronavirus, où les gens sont si profondément affectés, nous devons penser à l’éthique d’intervenir dans la vie des gens. Cette éthique implique à nouveau de prendre en compte des éléments tels que les personnes représentées dans les données que nous utilisons et celles dont la vie sera affectée par ces décisions.

Les niveaux extrêmes d'inégalité aux États-Unis et dans le monde ont créé des déséquilibres de pouvoir qui se traduisent souvent par une répartition inégale des risques et des avantages des interventions. Certains groupes sont exposés à des risques disproportionnés, de sorte que d'autres groupes en retirent des bénéfices disproportionnés. En conséquence, les décisions politiques ont souvent des gagnants et des perdants, et dans la société historique et moderne – y compris à l'époque du COVID-19 – les personnes qui perdent sont généralement celles qui sont déjà en marge de la société. Nous devons nous en souvenir et être vigilants dans nos efforts afin de ne pas reproduire ces schémas.

Je me suis souvenu de cela lorsque j'ai lu un article de FiveThirtyEight sur les changements dans l'opinion publique concernant la réouverture de l'économie. L'article note qu'entre mars et juin, les données des sondages ont montré une augmentation de 22% de la part d'Américains qui ont déclaré que le gouvernement devrait autoriser les entreprises à se rouvrir, même si cela signifiait mettre certaines personnes en danger. À première vue, cela ressemble à une forte augmentation du soutien à la réouverture de l'économie, et donc la réouverture pourrait sembler soutenue par le public. Mais en y regardant de plus près, il devient clair pourquoi il n'est peut-être pas sage d'agir seul sur cette preuve: la tendance observée était en grande partie parmi les Américains blancs. Quatre-vingt-deux pour cent des Noirs américains pensaient toujours que la santé publique devait être prioritaire par rapport à l'économie – à peu près inchangé par rapport à mars. Les Américains blancs ont changé d'avis: 49% pensent que le gouvernement devrait rouvrir l'économie, quitte à mettre certaines personnes en danger, contre 24% en mars.

C'est un rappel important que la pandémie n'a pas été le «grand égalisateur», comme il a été initialement décrit. Les disparités raciales dans la pandémie ont été si marquées que les premières estimations suggèrent qu'environ un sur 2000 de l'ensemble de la population noire aux États-Unis est mort du COVID-19. Il est donc impératif de prendre en compte ces différentes expériences du coronavirus lorsque l'on considère les recherches à utiliser pour répondre à la pandémie.

Qui est inclus dans les données que nous utilisons? Et qui ne l'est pas? Si nous pesons fortement les opinions et les autres données recueillies auprès d'un groupe lors de la conception des interventions, qu'arrive-t-il aux autres groupes? Ces différences du monde réel sont importantes et importantes. Nous devons nous poser ces questions en tant que scientifiques et nous rappeler que – en particulier à l’époque de la pandémie dans laquelle nous vivons – nous parions la vie des gens sur les réponses à ces questions.

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