三位 安全も危険もナニもあべこべの御用系とはそれがお決まり
二位 御用系メディアインフルエンサーに従うほどに健康破壊
一位 右倣え良い子にしてるつもりでも身に降りかかる悪い結
番外 御用系ジャーナリストや学者らの信者に当たる艱難辛苦
ゴミクズというのは実に厄介なシロモノである。まかり間違ってもゴミクズに期待などかけてはいけない。ゴミクズは何処まで行ってもゴミクズである。一部ではいまだに反ワクなどと言っているのもいるようだが（まさかのまだそこ）、激推しなら激推しらしく第七回目済みであるなら潔いが自分でも当の昔にご卒業フェイドアウトしておきながら他人にはススメているような罰当たりもいることだろう。腐った精神とはまさにそういう御仁のことをいうのである。
本日のベターtweetは、Dr.Drone（@KojiKoj94192232）氏のもの。さんざん言われてきたこと。今更だけど。以下引用開始。
死亡診断書に死因をコロナと書けば、保険点数が高くなるように仕組まれていた。極めつけは、死亡後にPCRを調べて陽性なら、コロナ死としていたようだ。つまり感染症状など無くても、亡くなってPCR陽性なら全てコロナ死。こんな水増しデータを信じる医師の良心はどこに行った。
以上引用終わり。
次は例の西浦論文に関してあれこれ。Hideki Kakeya, Dr.Eng.（@hkakeya）氏のもの。以下引用開始。
モデル選択の正当性を検証していないことが西浦論文の最大の問題点です。そもそも西浦氏は東京五輪開催や5類化で感染爆発を起こすと予想していることから、彼のモデルは未学習のデータを正しく予測できていません。そういうモデルは工学であれ疫学であれ、学術的に無意味です。
以上引用終わり。
ふう子（@corowaku_memo）氏のもの。以下引用開始。
西浦論文が話にならないのは、大前提として絶対不可欠である ●ワクチンによる効果 ●ワクチンと超過死亡の関係 を何も分析してないから。一億人に打っといて実数統計すらまともに出せないの？統計屋がこんなことやるんだから「分析したくない」と思われてもしかたない。これを絶賛するのはバカの極み
（同氏の別tweetより）
「ワクチンの効果を検証せずにワクチンが無かったらどうなってたかの反事実仮想をすることの不毛さ」←まさにこれ。西浦氏の論文がいかにバカバカしいか。解析がどうとかパラメーターがどうとか以前の話。そもそものそもそもがおかしい。なぜこんなおかしな話に大多数が気付けない？小学生でもわかる話
以上引用終わり。池田信夫（@ikedanob）氏のもの。以下引用開始。
感染状況を予測できれば存在価値はあると思いますが、西浦がいうのは「行動制限しなかったら42万人死ぬはずだ」とか「ワクチンを打たなかったら36万人死んだはずだ」という空想。そんなフィクションは、感染対策の参考にはならない。
（池田氏のリツイート）馬場正博（@realwavebaba）氏のもの。
西浦氏が桁外れにおかしいのではなく、数理感染症学というものの存在意義がほとんどないのだと思いますね。感染学者はワクチンや治療法の開発ができるわけでもなく、先進国では感染症学そのものが不要になっているということがコロナで改めてはっきりしたということでしょう。
これは2021年の感染曲線にフィットするようにパラメータを後から入れたんだから、フィットするのは当たり前。西浦論文は、それ以上のことは言っていない。 そのモデルの数値を36倍したら、36倍感染していたはずだという循環論法。それがワクチンの効果かどうかは何も言っていない。
（池田氏のリツイート）Andean（@mk_nomask）氏のもの。
これ単なるフィッティングなのに「西浦モデルの成果」とか言ってる医者いたけど大丈夫ですかね
こんな複雑系をこの精度で予測するって予報円なしに台風発生した瞬間に進路全予測出来るくらいのことやで エンジニアとしてあり得ん 仮に出来るなら半年後までの感染予測やってみろ GoogleがAI使っても出来んかったやないか
これは予測じゃなくて結果論。たとえば去年のGDPが何％成長したか、結果がわかってからそれを再現するようにパラメータを推定したら、ぴったりフィットするのは当たり前。 それが今年のGDPを予測できるかどうかはわからない。西浦モデルは、毎回はずれた。
（池田氏のリツイート）NCCCM（@Ecccm2Ecccm）氏のもの。以下引用開始。
掛谷先生、中身を確認してないのかな。 デルタまでは結構効いてたし、低下したワクチン効果は考慮に入れられているようです。 PMID: 34289274 34986294 34650248 35820166などで報告されたVEを使っているようです。 そして予測は実測値をよく再現できてるようです。 どちらが反科学？？
原論文の式では、実効再生産数Rtを毎日変えて観測データに合わせている。そんなことしたら、データに合うのは当たり前。Rtは感染者数から計算するので、これは単なる循環論法。
（池田氏のリツイート）戯画兎（@giga_frog）氏のもの。
このグラフを見ただけで、観測データに合うようにモデルを作ったと分かる。ここまで一致させた努力は認めていいが、他に何も使い途がないモデルだ。他の期間には合わないし、今後の予測にも使えない。
いやそれは予測ではなく、モデルの過去のデータへのフィッティング。西浦のいいたいのは、そのモデルでワクチン接種しなかったら、死者が36倍になるという結果。 ここできいているのは「ワクチンで死者が50%以上減る」という仮定。それを指数関数で拡大したら、36倍になった。単なる計算問題。
（池田氏のリツイート）楊井人文 Yanai Hitofumi（@yanai_factcheck）氏のもの。
今週報道で話題になった西浦教授の論文は2021年の予測と現実がほぼ一致したというグラフ（figure.1）も目をひく（nature.com/articles/s4159）。その妥当性にはコメントしないが、以下の事実を想起されたい 1) 西浦教授が2021/8/4のAB会議に提出した予測（灰色部分、東京都） mhlw.go.jp/content/109000
以上引用終わり。
kitaroupapa（@kitaroupapa427）氏のもの。以下引用開始。
また的外れなノートですね。実効再生産数Rを後追いでモデルに入れているのでグラフは現実と一致して当たり前。 問題は「Rがワクチン接種率から機械的に算出した感染予防効果で変化した」という仮定。式の()内la,tがそれ。図から0.5-0.75もあり1から引かなくしたらRが2-4倍になって感染爆発は当たり前。
（同氏のリツイート）ののわ（@nonowa_keizai）氏のもの。
話題の西浦論文読んだんだけどマジで「コロナワクチンで死者9割以上減と仮定したらコロナワクチンで死者9割以上減って結果が出ました」しか言ってなくて笑った
コミュニティノートつけられたので反論してます。この論文はワクチンの効果について何も語っておらず、「効果があると仮定したワクチンを数理疫学モデルに入れるとどうなるか」という内容です。
西浦論文は去年はワクチン接種で21年の死亡を1万8千人減らせたと推計してたのに今回は21年の死亡を35万人減らせた推計になってます。これだけでいかに数理疫学モデルが前提に依存し当てにならないかお分かりいただけると思います。
以上引用終わり。
最後に、おでっせい（@odyssey3543）氏のもの。以下引用開始。
心強い嘘に並ぶ大勢の人
以上引用終わり。
番外 不都合な真実よりも心強い嘘に並んだ帰らざる日々
後悔先に立たず。
番外 気が付けば改めざるはなお悪し君子豹変恥とはならず
どうも有難うございました。
