לא מזמן הגשתי עבודה בקורס בנושא מהפכות מידע. הרעיון שעומד מאחוריה הוא שעברנו לסמוך יותר ויותר על נתונים ודאטה. כבר כתבתי על ההתמכרות שלנו למספרים, אבל הפעם אני רוצה להתייחס למקרה ספציפי, כי מגפת הקורונה היא הדוגמה הקלאסית למעבר הזה. החלטתי שהרעיון, בגרסה רכה יותר, ראוי גם להופיע בבלוג. וכך הגענו עד הלום. מוכנים? בואו נצלול.
המפה שהצילה את העיר
לונדון, 1854, והעיר על סף אסון. מגפת הכולרה פרצה שוב והיא קוטלת מאות תושבים בתוך ימים ספורים. איש לא מבין מדוע המחלה מתפשטת במהירות כזו. רוב הרופאים האמינו בתיאוריה הרווחת – "מיאזמה", האמונה כי מחלות נגרמות מאוויר מזוהם.
אבל אדם אחד סירב לקבל את ההסבר הזה. ד"ר ג'ון סנואו, רופא ואפידמיולוג, חשד שהתשובה נמצאת לא באוויר, אלא במים, והחליט לחקור את מקור ההתפרצות בעצמו. סנואו פתח במחקר קפדני: הוא יצא לרחובות המזוהמים, אסף נתונים מבתי החולים, חקר מקרי מוות ותשאל משפחות. לאט-לאט הוא בנה מפה שהראתה היכן מתגוררים החולים ואיפה התגלו מקרי המוות. ככל שהנתונים הצטברו, התגלה דפוס ברור: כל המקרים התקבצו סביב משאבת מים אחת ברחוב ברוד. משאבת המים הזו שימשה את תושבי האזור לשתייה ובישול. סנואו היה משוכנע שהיא המקור להתפרצות. הוא ניסה לשכנע את הרשויות להסיר את ידית המשאבה – אך נתקל בהתנגדות. בסופו של דבר, לאחר לחץ רב, הרשויות נענו לבקשתו. המשאבה הושבתה – והמגפה נבלמה. ימים לאחר מכן, התברר שאכן הייתה דליפה בצנרת הביוב ומי הביוב התערבבו עם מי השתייה של המשאבה. סנואו צדק: הכולרה התפשטה דרך המים, לא האוויר.
למרות שעברו שנים עד שתובנותיו התקבלו באופן מלא, המפות של סנואו שינו את פני הרפואה והאפידמיולוגיה לנצח. הן הוכיחו את חשיבות הסניטציה והובילו למהפכה בתשתיות המים והביוב של ערים מודרניות. וכך, בזכות מפה אחת ושכל ישר, ג'ון סנואו לא רק פתר תעלומה – הוא הציל אלפי חיים והניח את היסודות לבריאות הציבור המודרנית.
אז זהו, שלא בטוח.
הסיפור של סנואו הפך לסמל לכוחו של ניתוח נתונים מבוסס ראיות בתחום האפידמיולוגיה בפרט ובריאות הציבור בכלל. גם גאוגרפים אוהבים לשבח את תפקיד המפה בסיפור, אך בחינה היסטורית של הסיפור מגלה שהמציאות מורכבת יותר (אפשר לקרוא על זה כאן).
וכך גם השימוש במידע ודאטה במגיפות. נרוץ קדימה כ 165 שנים ונגיע אל מגפה ממוספרת ומנותחת היטב – הקורונה. בחסות משבר הקורונה קיבלנו דשבורדים, נתוני זמן אמת בלתי פוסקים, מודלים לחיזוי, דאטה מכל עבר וכמובן הרבה מידע כוזב ומטעה, גם מהציבור אבל גם מהממסד.
מה היה לנו במגפת הקורונה?
מדי יום, בכל ערוץ תקשורת ומדיה, נתקלנו במידע, נתונים ומספרים. מוסדות הבריאות וחברות הטכנולוגיה הציגו בפנינו דשבורדים המתעדכנים בזמן אמת וכוללים פילוחים שונים. המעקב אחר חולים מאומתים או פוטנציאלים שוכלל עד כדי מעקבי שב"כ והמשטרה אחר מבודדים, חוזרים מחו"ל או מי ששהה בקרבת חולים. התו הירוק סיפר לכל בעל עסק האם האדם שמבקש להיכנס לשטחו "נקי" מהוירוס. אנשים ביצעו בדיקות מדי כמה ימים (בעיקר מי שבחר לא להתחסן. ואני יודעת, הייתי שם עם שתי בדיקות בשבוע, בממוצע), ואפילו קיבלנו מצב רפואי חדש – מאומת ולא סימפטומטי, מצב שהילך אימים על כל מי שנמצא חלילה בסביבתו. נאלצנו לשמור על מרחק של 2 מטרים (אבל בחלק מהמדינות זה היה רק מטר וחצי), ספרנו את ימי הבידוד שנותרו לנו (זה עשרה ימי בידוד או רק חמישה? זוכרים שקיבלנו קיצור, אולי על התנהגות טובה?), ועסקנו במספר החיסונים שיעזור לנו (או שלא) לצלוח את המגפה. המספרים מילאו את ימינו. המידע זרם מכל עבר. יובל דרור מספר בפודקאסט הנפלא שלו איך הוא נדבק למסך והתעדכן מדי יום במספרים ובנתונים (פרק נהדר, אני ממליצה בחום).
כל אלו גובו היטב באמצעות סטטיסטיקות, נתונים ומספרים. על פניו, מדובר בגישה הגיונית, הרי עם המספרים אנחנו לא מתווכחים. המספרים נתנו "פנים" וממשות למגפה ולוירוס הלא נראה. סביב מספרים ומדידה כמותית קיים סוג של קונצנזוס מדעי, וההתייחסות אליהם היא כ"אובייקטיביים". המספרים והמדידה הכמותית הפכו מזמן להיות הצדקה למדיניות וקבלת החלטות. הידע הפך ללא אישי, אלא מספרי. עוד נחזור לזה.
בעזרת המספרים והנתונים ננצח
במהלך מגפת הקורונה, הובהר לנו, הציבור, שהנתונים הם הדרך להילחם במגיפה. שילוב בין מידע ביולוגי ודיגיטלי שימש כבסיס להבנת העולם הפוסט דיגיטלי, שבו נתונים גנטיים, מידע רפואי ואלגוריתמים מעצבים את הדרך בה החברה מתמודדת עם מגפות. לטכנולוגיות כמו ביג דאטה היה תפקיד מרכזי במגפה. הרי באמצעות ניתוח נתונים רחב היקף ניתן לעקוב אחר התפשטות המחלה, לנתח תנועות אוכלוסייה, וכך לבחור במדיניות שתקטין את הסיכון. כך יחד עם שלל הנתונים שנאספו ופורסמו, נולדה עוד מגפה – מגפה של מידע, והיא סיפקה לנו, לפחות עפ"י חוקרים מסוימים, הצצה למה שקורה כשיש גישה בלתי מוגבלת למידע. אבל האם באמת כל המידע נאסף? האם באמת הייתה לנו גישה לכל המידע? נדמה לי שלא ממש.
חלק גדול מהמידע הגיע לציבור דרך המדיה החברתית ומנועי החיפוש. קובעי המדיניות ומנתחי הנתונים עשו שימוש נרחב במדיום של הרשת, כמו גם בבלוגים ומערכות GIS לזיהוי התפרצויות ושיפור התגובה אליהן, בחינת טרנדים בריאותיים ועוד. זה לא התחיל בקורונה – כבר בעת התפשטות ה SARS פותח בקנדה מודל מעקב דרך הרשת, ובזמן מגפת שפעת החזירים נעשה ניסוי מעניין בקרב סטודנטים בקולג' שהצליח לחזות את שיא המגפה 16 ימים לפני שהיא פרצה, דרך שימוש ברשתות חברתיות של הסטודנטים. אך למודלים והניתוחים הללו יש גם לא מעט מגבלות, והנתונים בהם לא תמיד מייצגים (אפשר לקרוא על כך כאן).
לידתו של הדשבורד
בזמן משבר הקורונה נולד מוצר חדש – הדשבורד, שהפך לכלי מרכזי בניהול ומעקב אחר התפשטות הנגיף ברחבי העולם. הדשבורדים שימשו ממשלות, ארגוני בריאות, כלי תקשורת ואת הציבור הרחב לצורך קבלת החלטות, ניתוח נתונים והנגשת מידע בזמן אמת. הדשבורד הוא ממשק חזותי המשמש להצגת נתונים בזמן אמת, ובתקופת הקורונה הוא כלל נתונים סטטיסטיים כגון מספר מקרי ההדבקה המאומתים, מספר המתים, מספר המחלימים, שיעורי התחסנות האוכלוסייה ועוד.
הדשבורדים נועדו לשרת כמה מטרות עיקריות כגון מעקב אפידמיולוגי לזיהוי מוקדי התפרצות והערכת מגמות, תמיכה בקבלת החלטות עבור ממשלות ומערכות בריאות והנגשת מידע לציבור באופן ידידותי וברור. הדשבורדים הראשונים הופיעו בתחילת שנת 2020, כשנודע שהתפשטות הקורונה הופכת לבעיה עולמית. אחד הדשבורדים הראשונים פותח ע"י אוניברסיטת ג'ון הופקינס כבר בינואר 2020, והוא שילב נתונים ממקורות שונים כמו ארגון הבריאות הבינלאומי, המרכז לבקרת מחלות, ועוד. בהמשך גם חברות טכנולוגיות כגון גוגל החלו לספק נתונים על תנועת אוכלוסיות כדי להעריך אפקטיביות של סגרים ואת התפשטות המחלה. ממשלות מקומיות החלו לפתח דשבורדים משלהן, ועל הדרך נולדו מושגים מספריים כמו מקדם הדבקה (R) שגם דוברי משרד הבריאות הישראלי עשו בו שימוש נרחב. הדשבורד שלנו כיכב באתר של משרד הבריאות (הוא נמצא שם גם היום וכשמסתכלים עליו מסתבר שהקורונה עדיין איתנו, תציצו).
למרות יתרונות הנגשת המידע, צצו כמה בעיות עם הדשבורדים הללו. נעמי וולף, סופרת, מרצה ומבקרת חריפה של מדיניות הקורונה, מתארת בספרה את ההטיות מהן סובלים הדשבורדים. היא מתארת כיצד אי אפשר היה להגיע או לבדוק את הנתונים הגולמיים, ומה שהוצג בדשבורדים אינו הסיפור המלא. לטענתה, הדשבורד אינו מוצר רפואי או מדעי אלא תוצר של קוד שסופר נתונים המוכנסים אליו בצורה מסוימת. היא מציינת למשל כיצד אנשים שנפטרו מדלקת ריאות, שפעת או מחלות אחרות אבל נבדקו לקורונה ונמצאו חיוביים, נספרו כמתים מקורונה (אלו היו הנחיות המרכז לבקרת מחלות, ה CDC), אף על פי שלא ניתן היה לקבוע שתוצאת המוות היא הקורונה. גם אם אדם התאבד אך היתה לו בדיקה חיובית ב 28 הימים הקודמים למותו, הוא נחשב למת מקורונה. היא כותבת שזה חשוד שאותן חברות טכנולוגיות שהרוויחו מהסגרים והמדיניות הציגו את הנתונים שהצדיקו את המדיניות.
מודלים ככלי ראשי לתחזיות
כיאה למהפכת המידע, במהלך המגפה נעשה שימוש נרחב גם במודלים מבוססי נתונים לחיזוי התפשטות הנגיף. נעשה שימוש במודלים מתמטיים קלאסיים לבחינת נתוני תחלואה, מודלים מבוססי מגמות היסטוריות, שימוש בלמידת מכונה כדי לנתח כמויות גדולות של נתונים, ועוד. מקורות הנתונים היו לרוב גלובליים אך סבלו מחוסר אחידות או עקביות בין הנתונים של מדינות שונות (למשל מי נספר כמאומת או מת מקורונה), ומנתונים חלקיים או הטיות פוליטיות (ממשלות שונות רצו להתגאות בתחלואה נמוכה). התלות הגבוהה במודלים להצדקת מדיניות כמו סגרים או הגבלות ספגה לא מעט ביקורת (בעיקר כי תומכי המדיניות הזו לא לקחו בחשבון השפעות חברתיות או כלכליות).
עוד ביקורת שהושמעה היא שימוש במודלים לא מעודכנים או לא מתאימים. מומחים שאלו, למשל, האם מדיניות הקורונה התבססה על מודלים שגויים, כפי שנעשה ע"י ארגון הבריאות הבינלאומי במהלך מגפת שפעת החזירים? אז הוא התבסס על קמפיינים ממשלתיים לעידוד חיסונים, ומודל הקשור לשפעת העופות, שלא התאים לשפעת החזירים. סברה נוספת היתה שהן המדיניות שכללה סגרים מקומיים, סגירת גבולות וחיסונים, והן הבהלה הציבורית ובהמשך תיאוריות קונספירציה, הושפעו מתיאוריית מחלה X באפריקה – דימוי של מחלה בלתי ידועה שעלולה לייצר מגפה עולמית. המודל של מחלה X מתייחס למאפיינים הספציפיים של יבשת אפריקה, ובפועל לא התאים למגפת הקורונה העולמית, ולכן השימוש בו ספג ביקורת.
איך הגענו למצב הזה?
ניל פוסטמן מתאר בספרו, טכנופולין, כיצד הרפואה של ימינו מאופיינת באגרסיביות ומשיכה לטכנולוגיות חדשות, שאינן נייטרליות ומשמשות כ"נשק" שנלחם במחלות. הגענו למצב שבו הרפואה כבר לא מתבססת על אבחון אישי אלא על בדיקות וטכנולוגיות. הרפואה הגיעה לשלב חדש – היא כבר לא מאופיינת בתקשורת ישירה בין החולה לרופא, אלא בתקשורת בין הגוף של החולה לבדיקה פיזית, בעיקר דרך טכנולוגיות. הרופא, וכך גם החולים, מעבירים את האחריות מעצמם לסוכן אבסטרקטי טכנולוגי. נדמה שבקורונה הגענו לשיא של התיאור שלו.
לטענתה של דורותי נלקין, לידע ולמומחיות המדעית יש תפקיד פוליטי. הלוגיקה, הבהירות והדיוק של הידע המדעי קוסמת לקובעי מדיניות, בזכות ה"אובייקטיביות" המיוחסת לו. כשהידע נחשב לא פוליטי, קל להשתמש בו כמניפולציה חברתית או להצדקה למדיניות (במצב הקיצוני מדובר בטכנוקרטיה). לדעתה, חשוב לנתח את מערכת היחסים בין מומחיות מדעית וכוח. נדמה לי שהשימוש במספרים ונתונים (האובייקטיביים לכאורה) להצדקת מדיניות במהלך המגפה מוכיחה את טענתה. אף אחד לא איפשר לנו להתווכח עם המספרים.
האם המספרים באמת אובייקטיביים?
מתיאס דסמט, שחוקר את תודעת ההמון, טוען כי התרגום שלנו של אובייקטיביות הוא שגוי – הוא מבוסס על הרעיון שמספרים הם הגישה הנכונה לעובדות. כשאנחנו מנסים למדוד כל דבר, המדידה נעשית פסבדו אובייקטיביות. מספרים וגרפים מוצגים במדיה ע"י מישהו שנחשב למומחה ומתקבלים כמציאות ע"י רוב האנשים. לטענתו משבר הקורונה הוא מקרה בוחן למה שקורה כשמפקידים את האמון במדידה ומספרים. הוא מתאר איך פעם ההנהגה התבססה על סיפורים (בתחילה דתיים ואח"כ פוליטיים). סיפורים מורכבים ממילים שיכולות להיות להן משמעות רבה, אך אין להם קשר מוצק לעובדות, ולכן הם בעייתיים, לפי האידיאולוגיה המכניסטית.
משבר הקורונה סיפק הזדמנות לאותה אידיאולוגיה המכניסטית – חוסר הודאות והפחד יצרו חברה שבה החלטות מבוססות דאטה ולא סיפורים. כשאנשים רואים מספרים, הם מניחים שאלה אובייקטים ומייצגים עובדות מוחלטות, אך האשליה הזו מעוורת אנשים, כי מספרים הם תמיד יחסיים ושנויים במחלוקת, והם מיוצרים מתוך אידיאולוגיה וסיפור ולכן בעצם סובייקטיביים. כל אחד יכול לבחור מספרים שיתאימו להנחות שלו, לפרש אותן כך שיסתדרו ויתמכו בנרטיב. אנשים מבלבלים מספרים עם עובדות. חברה רוויה בפחד וחוסר נוחות בוחרת מתוך המון מספרים את אלו שתומכים בפחד, והמדיה משתמשת במספרים כדי לחזק את הנרטיב שהיא בחרה, וגורמת לאנשים להאמין בו באמצעותם.
המספרים הם המומחים החדשים?
זוכרים איך במהלך המגיפה כל החברים שלנו במדיה החברתית הפכו למומחים? פתאום לכולם יש ידע אפידמיולוגי והם יכולים להמליץ לנו להישאר בבית, להתחסן או לעטות מסכה. אפילו משפיענים ניסו לשכנע אותנו שלהתחסן זה הדבר הנכון (והמוסרי) לעשות. התאפקתי מאוד במהלך המגיפה שלא לנסות לברר עם אחד או שניים מהם מה הם באמת יודעים על חיסונים. אילו זה לא היה עצוב, זה יכול היה להיות מצחיק.
הארי קולינס מתאר בספרו שהיום למעשה כולם הפכו למומחים. הוא מתאר כל מיני סוגים של מומחים – חלקם נשענים על ספרות פופולרית, כתבי עת, ניסיון חיים או ניסיון בקהילה. לטענתו יש משבר של מומחיות דווקא משום שמאז אמצע המאה ה 20 המדע איבד מהתדמית הנוצצת והתקרב יותר לאזרחים. אולי הקורונה היתה השיא של הקרבה הזו? והאם זה באמת היה מדע? על כך יש לי לא מעט שאלות.
מקרי עבר מראים מה קורה כשאזרחים לוקחים חלק פעיל בקבלת החלטות (למשל במקרה של פיתוח תרופות לאיידס, שהוכח כהצלחה) או כאשר מתעלמים מהם בקבלת החלטות (שלעיתים נוחל כשלון, כי מסתבר שאנשים ש"חיים את השטח" כמו חקלאים, מגדלי צאן וכד', מבינים לא פחות ממומחים באיזו מדיניות כדאי לנקוט. אפשר לקרוא על כך במאמר שמתאר מקרה של השפעת נשורת גרעינית על גידול הכבשים).
כך או כך, החלוקה בין ידע מדעי (שהמספרים מייצגים אותו, לפחות בעיני הציבור) לידע הדיוטות, או מומחים של נסיון וחיי קהילה, יוצר קיטוב (זה אחד הדברים שמככבים במחקר שלי סביב משבר הקורונה). לטיעונים מדעיים יש תפקיד חשוב במסגור והבניית השיח הציבורי. למדע יש ממש תפקיד חברתי ולא רק טכני וקיימת עליונות מובנית לטיעונים המדעיים. כשיש בלבול מוטב להאמין לעובדות, לדאטה, או פשוט למספרים.
האם שימוש במספרים ודאטה בהכרח מועיל ותורם?
קאת'י אוניל, מומחית למודלים מתמטיים ואלגוריתמים רחבי היקף, כתבה ספר מרתק על הבעיות במודלים הללו, שהיא מכנה Weapons of Math Destruction. בספרה היא מראה איך מודלים מתמטיים פוגעים באוכלוסיות מוחלשות ואף בדמוקרטיה. היא מתארת כיצד המודלים נתפסים כאובייקטיביים ומדעיים, אך למעשה הם רוויי הטיות, חסרי שקיפות, ומנציחים אי-שוויון. המודלים הללו הם לא שקופים (זוכרים את ספירת המתים בקורונה? עד היום לא ברור לגמרי מי נחשב "מת מקורונה" ומי "מת עם קורונה"), הם פועלים בקנה מידה גדול מאוד (כך שהשפעתם מצטברת), והם מאשרים מחדש את ההטיות שלהם בהתבססם על נתוני עבר. הם פועלים כמערכת סגורה ומייצרים נבואה שמגשימה את עצמה, בעוד שהם משמשים גופים גדולים כמו ממשלות, בנקים, מוסדות חינוך או חברות טכנולוגיה, וקשה מאוד לבקר או לשנות אותם.
השימוש הנרחב במודלים במהלך המגפה גרף לא מעט ביקורת. המודלים לא תמיד לקחו בחשבון גורמים קריטיים או אי ודאויות ולכן לא היו מדויקים מספיק. הם גם לא כללו נתונים כמו תגובתיות הציבור או שינויי התנהגות בעקבות חשיפה למידע או לנתונים. שילה ג'זנוף, חוקרת STS, השוותה בין תגובתן של 16 מדינות שונות לקורונה והיא מונה מספר טעויות בניהול המשבר, למשל את השונות בין מדינה למדינה, אמון הציבור ועוד, וגם היא מבקרת את השימוש במודל אחיד לניהול המגפה.
אופן הצגת המידע לציבור ספג גם הוא ביקורת, למשל החלוקה בין מתחסנים ללא מתחסנים, שנחשדה כחלק מניסיון שכנוע של האוכלוסייה להתחסן. ד"ר מלקולם קנדריק, שעוסק בספרו באופן שבו נתונים רפואיים וסטטיסטיקות מעובדות, מוצגות ומנוצלות באופן מניפולטיבי במערכת הבריאות ובמחקר המדעי, מבקר חריף של השימוש בדאטה רפואי וסטטיסטיקות. לטענתו מחקרים רפואיים ונתונים סטטיסטיים מוצגים לעיתים קרובות באופן סלקטיבי כדי לתמוך בנרטיב מסוים, ולא בהכרח לשקף את המציאות. הוא מראה כיצד מחקרים שונים עלולים להניב תוצאות סותרות בגלל שונות במתודולוגיות, בבחירת מדגמים, ובניתוח הנתונים.
האם עוקבים אחר כל הנתונים?
האם בכלל אפשר לעקוב אחר כל הנתונים? מה עם אנשים שלא נבדקים? שנבדקים בבית ולא מדווחים? רופאים שלא מדווחים? מדינות שבהן מערכת הבריאות לא מסודרת ודיגיטלית?
אחד הנושאים שגררו ביקורת רבה הוא המעקב אחר תופעות הלוואי של חיסוני הקורונה. מערכות לדיווח על תופעות לוואי (כמו מערכת ה VAERS האמריקאית) הן לרוב פסיביות ולא כוללות אף פעם את התמונה המלאה. בדוח מבקר המדינה על התנהלות המדינה במהלך הקורונה, מוקדש חלק ניכר לדיווח על תופעות הלוואי. מהדוח עולה כי רק 18% מתופעות הלוואי דווחו ונקלטו במשרד הבריאות. נובע ממנו כי לא כל המספרים נאספו ונלקחו בחשבון כראוי. אין פלא כי גופים אזרחיים ויוזמות פרטיות לקחו על עצמם לבצע בדיקות ואיסוף נתונים משלהם (לדוגמה פרויקט העדויות). אבל פרויקטים כאלה זכו להתעלמות ממסדית.
האם מדובר בעוד שלב בדרך לשליטה על אוכלוסיות? הגישה של פוקו.
קחו נשימה לפני החלק הבא, טוב?
כשטכנולוגיות חדשות משולבות בחיי היומיום, הן מעצבות מחדש את החיים החברתיים. לנגדון ווינר טוען שבעיצוב הטכנולוגיה כבר מגולמת אוטוריטה. זו אחת הטענות של המתנגדים לטכנולוגיות החדשות כמו הדרכון הירוק ואיכוני השב"כ – שהן למעשה מייצרות סוג של "אח גדול", שעוקב אחר כל תנועה והחלטה אנושית ופוגעות בזכויות הפרט. הסמארטפון ודרכו איכוני השב"כ, טכנולוגיות חדשות כמו חיסונים או הדשבורד המתעדכן יכולים לשמש ככלי לניהול אוכלוסיות, לפי רעיון ה-Biopower של מישל פוקו.
פוקו מגדיר את ה-Biopower כצורת שליטה המתמקדת בניהול החיים עצמם – גוף האדם, בריאותו, ילודה, תמותה ותנאי החיים – באמצעות מנגנונים כגון מוסדות, פרקטיקה וידע. מצד אחד, טכנולוגיות ונתונים מעצימים את האוטונומיה האישית של אנשים על גופם, כי הם מעודדים לקיחת אחריות, הגדרת זהות מתאימה ואפילו ניטור עצמי (למשל באמצעות שעונים חכמים שנותנים לנו חיווי על מצב הבריאות, הפעילות הגופנית, קצב הלב וכד'), אך מצד שני הם עלולים לשמש כאמצעי שליטה חברתית על אנשים דרך מוסדות (כי לא רק אנחנו חשופים לנתונים הללו).
לטענתו של פוקו, ידע, טכניקות ושיחים "מדעיים" מתגבשים ונשזרים עם פרקטיקת הכוח להעניש. הוא מתייחס לפנאופטיקון של בנת'ם כסוג של מעבדת כוח: אתר מצוין לעריכת ניסויים בבני אדם ע"י הרעיון שהם נצפים בכל רגע נתון. האם איכוני השב"כ, הצגת תו ירוק או התנהלות פקחי המשטרה שהסתובבו ברחובות ועצרו אנשים שהפרו סגרים או לא עטו מסכה, משמשים כמנגנונים של שליטה וכוח? האם הם סוג של פנאופטיקון מודרני? כך לפחות התייחס אליהם חלק מהציבור.
בהמשך להגדרה של פוקו ניתן להסתכל על מנגנונים אלה כמערכות פיקוח יעילות שמייצרות משמעת על החיים. פוקו טען בהרצאותיו כי כוח מודרני אינו מתבטא רק באלימות או דיכוי, אלא גם בניהול חיי האזרחים, בריאותם ורווחתם. זהו ניהול שמטרתו לייעל את החיים ולשפר את איכותם. והרי זה מה שהבטיחו לנו במהלך הקורונה, זוכרים?
שרי טורקל, באחד הספרים המרתקים שקראתי, מזכירה לנו כי עבור פוקו, המשימה של המדינה המודרנית היא להפחית את הצורך שלה במעקב בפועל על ידי יצירת אזרחות שתצפה בעצמה (על הרעיון הזה מבוסס הפנאופטיקון). אזרח ממושמע שומר על הכללים. הפנאופטיקון משמש כמטאפורה לאופן שבו, במדינה המודרנית, כל אזרח הופך לשוטר של עצמו.
כך כוח הופך למיותר מכיוון שהמדינה יוצרת את האזרחות הצייתנית שלה. לטענתה של שושנה זובוף, אמצעי השליטה והמעקב האלו מייצרים את אמצעי שינוי ההתנהגות של המאה ה 21, והם חלק מהקפיטליזם של המעקב המבוסס על אי סימטריות של ידע וכוח. התנהגות האנשים מתורגמת למידע, כשהמטרה היא כבר לא לשלוט בטבע, כפי שביקשו המדענים במהלך המהפכה המדעית, אלא לשלוט בטבע האנושי.
האם גם השימוש בדאטה ובמספרים יצר פיקוח, מעקב ומשמוע של האוכלוסייה במהלך מגפת הקורונה?
נשמתם?
לסיכום, נראה כי הצגת מספרים ונתונים בזמן המגפה לא הייתה רק דרך לתעד מציאות, אלא גם דרך לייצר ולהכתיב אותה. לפי פוקו, ידע הוא כוח, והדרך שבה המדינה אספה, עיבדה והציגה נתונים יצרה לא רק תמונת מצב אלא גם מסגרת פעולה (מי בסיכון? איך להתנהג?). הדשבורדים של משרד הבריאות יצרו מציאות שבה האזרחים למדו לראות את עצמם דרך נתונים: מספר החולים, אחוז הבדיקות החיוביות, קצב ההתחסנות. המספרים לא רק שיקפו את המציאות אלא גם עיצבו אותה. על סמך גרפים הוחלט למשל על סגרים, מגבלות והגבלות תנועה.
הדשבורדים, בעיני, היו חלק מהמנגנון שפוקו קורה לו Biopolitics או Biopower – האופן שבו המדינה ניהלה את האוכלוסייה דרך שליטה על חיים ובריאות, על גופם של האזרחים. המספרים עצמם לא היו ניטרליים, כיוון שהם הצדיקו החלטות פוליטיות והפכו לפרקטיקות של שליטה (חובת מסכות, תו ירוק, סגר). אם כן, הקורונה יכולה לשמש כמודל לבחינת השימוש בדאטה לטובת השפעה על התנהגות של אזרחים. אולי הדשבורדים שימשו כסוג של פנאופטיקון: אזרחים עקבו אחרי נתונים והתחילו להרגיש שהם חלק ממערכת פיקוח. חשיפה יומית של מספרי נדבקים ו"מדדים מסוכנים" הפכה את הציבור למודע יותר לכל פעולה, בדיוק כמו בפנאופטיקון שבו הפיקוח הופך לפנימי.
אשמח, כמו תמיד, לשמוע מה אתם חושבים…
