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英国とインペリアル・カレッジ・ロンドンは、世界的な新型コロナウイルス感染症対策の知的中枢でした。ご記憶の通り、 ニール・ファーガソンインペリアル・カレッジの物理学者で、経済活動を停止させる正当性の根拠となる主要な疫学モデルを開発した人物。 

しかし、ファーガソンのモデルは13年前のコードであり、文書化されておらず「クリーンアップ」が必要だった上、彼の仮定はゴミ同然だった。これは少なくとも2020年XNUMX月、英国政府が「ロックダウン」と称した最初の経済封鎖を実施した頃、既に知られていた。

その アメリカ経済研究所 （「AEIR」） 2021 年 XNUMX 月に指摘「ファーガソン氏は16年2020月XNUMX日、世界各国政府がパンデミック阻止のために彼が推奨する一連の非医薬品介入（NPI）を採用しない限り、壊滅的な死者数になると予測していました。特に英国と米国政府がロックダウンの正当化として彼の報告書を明確に引用した後、ほとんどの国が彼の助言に従いました。」

しかし、ファーガソンのモデルは13年前の文書化されていないコードで書かれており、その後、誰でも再利用できるようにするためにマイクロソフトの協力を得て「クリーンアップ」する必要がありました。さらに悪いことに、ジョナサン・エングラーは、マイク・ハーンが2020年XNUMX月に執筆した記事を紹介する中で、モデルの入力となる主要な仮定がゴミだったと記しています。

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2020 年 XNUMX 月の素晴らしい記事:「疫学は役に立つのか?」

By ジョナサン・エングラー、22 6月2024

年月が経つにつれ、「パンデミック」をめぐるあらゆる想定がいかにひどく間違っていたかを忘れてしまいがちだ。

31年2020月XNUMX日のこの記事（リンクは下記参照）は、GIGOの使用の欠点を明らかにしており、非常にお勧めです。¹ モデリングは公共政策の推進力として機能しており、多くの領域で見られますが、最も顕著なのは「気候」アジェンダですが、他の多くの分野でも見られます。

実際、私たちが生きている時代は、経験主義に代わって疑似科学的なモデリングが台頭している時代だと私は考えています。

とにかく、楽しんでください。ファーガソン氏とインペリアル・カレッジの口蹄疫モデルに関する解説は特に興味深いです。何百万人もの人々の死と苦しみをもたらす政策決定を、あなたが信頼できないと思う人は、どれほど間違っているのでしょうか（彼が実際にそうしたのですから）。²?

英国/帝国が世界的な「パンデミック対応」の知的中枢であったことを強調する必要がある。

しかし、ファーガソンのモデルは 13 年前の文書化されていないコードを使用して書かれており、他の誰でも再利用できるようにするために、マイクロソフトの支援を受けて「クリーンアップ」する必要があった。

最悪なのはそれだけではありません。モデルへの入力を形成する主要な仮定がゴミだったのです。

作品の要約は下記に掲載されています。クリックするか、 Pr_media 記事全文はこちらです。[注: 下記に記事を転載しました。]

注意：

• ¹ ガベージイン、ガベージアウト。
• ² 2020年春には多くのことが分かっていませんでしたが、世界経済を停止させれば、中期的、長期的には経済的困窮による数百万人の死を招くことは避けられないだろうということは予測できました。医療サービスの停止による健康への直接的な悪影響も、多くの人が予測していました。

疫学は役に立つのでしょうか？

By マイクハーン、31 March 2020

現実世界のシミュレーションに関する有名な格言があります。「すべてのモデルは間違っているが、いくつかは役に立つに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」 今問うべき重要な疑問は、疫学モデルは間違っているが役に立つのか、それとも単に間違っているだけなのか、ということだ。

2年2020月XNUMX日更新

この記事の公開後に私が見つけた他の分析へのリンクは次のとおりです。

• 帝国研究の数字は再現できない
• パンデミックモデリングにおける誠実さへの呼びかけ
• COVID-19モデルを作るのがなぜこんなに難しいのか

の更新 @IHME_UW ニューヨーク州におけるモデルと現実：依然として現実が勝っています。56,000月11,000日時点での入院患者数は2人、ICUベッド数は13,400床と予測されていますが、実際には3,400人の入院患者とXNUMX床が使用されています。注意：このモデルはXNUMX週間前に発表されました。 pic.twitter.com/OAzUfvi7zX

— Alex Berenson（@AlexBerenson） 2020 年 4 月 2 日

疫学モデルは役に立つのか？

どのようなアドバイスに従うかは政府次第です。この分析は、政府の勧告や法律を無視することを示唆するものではありません。このブログ記事を読んだからといって、地域のルールを無視し始めないでください。

ICLの SARS-CoV-2拡散のモデル化 これが英国の完全なロックダウン政策への転換のきっかけとなり、多くの国でそれを強化、あるいは誘発した。地球を閉鎖することの悲惨な結果を考えると、これはこれまでいかなる科学的研究も行われたことのないレベルの精査に値する。それが今、 ゆっくり 起こり始めています。

この記事では、主に疫学の歴史と、そこに見られる方法論的問題について考察します。COVID-19に特有の問題にご興味がおありでしたら、「新型コロナウイルス感染症：誇張された情報と根拠のない対策の害悪ジョン・イオアニディス博士著 一般に認められた を通じて、タンピングされたコーヒーベッドの上から均一にフィルターバスケットの内の粉に浸透していきます。 ヨーロッパ臨床調査ジャーナル。

すべての主張に対して引用が提供されます。

製品概要

• インペリアル・カレッジ・ロンドン（ICL）は、疫学モデリングにおいて世界最高と言われています。
• それにもかかわらず、彼らはこれまで、認められていない重大な過ちを犯してきた歴史がある。彼らの勧告は、過去にも政府による悲惨な過剰反応を招いてきた。
• 彼らは科学者として紹介されてはいるものの、反証不可能な発言をしたり、査読を欠いたり、コードの提示を拒否したり、統計的な信頼限界の代わりに曖昧な用語を使用したりと、非科学的な行為を行っています。
• 彼らは、病気の発生が実際よりも桁違いに深刻になると予測した。
• 疫学分野がこれらの間違いから何を学んだのか、もし学んだとすれば何かあるのかどうかは不明だ。
• 彼らは、統計的に意味がないことがわかっているデータをモデルに使用しています。
• さまざまな大学の疫学者の間での批判が勃発し、彼らの多くは公の場で、非常に重大な形で互いに矛盾した意見を述べている。

この記事の大部分はICLの実績に焦点を当てていますが、実際には問題はそれよりも広範囲にわたります。ICLの報告書は、学界、そしてより一般的には学術科学の「ブランド」ゆえに耳を傾けられているのです。オックスフォード大学も独自の報告書を発表しましたが、それはそれと同等か、むしろさらにひどいものです。「我々は科学に導かれる」というのが世界中の政府のモットーです。なぜなら、彼らは科学が正しい、あるいは少なくとも何もないよりはましだと想定しているからです。もしその想定が間違っているとしたら、それは大きな問題です。

ICL モデリング チームとは誰ですか?

「帝国の人々は地球上で最も優れた感染症モデルの作成者の一部です」—英国イースト・アングリア大学のポール・ハンター（ニュー·サイエンティスト)

「著名な疫学者ニール・ファーガソンが率いる 帝国は一種の金本位制として扱われている …アメリカ当局は、この報告書では、このような感染拡大により米国で最大2.2万人の死者が出ていると予測しており、 ホワイトハウスにも影響を与えた 「多くの場合、何を言うかではなく、誰が言うかが重要です」とエディンバラ大学グローバルヘルスガバナンスプログラムのディレクター、デビ・スリダール氏は述べた。ニール・ファーガソンは大きな影響力を持っている」" -  ニューヨーク·タイムズ紙

「インペリアル・カレッジの研究は 非常に有能なモデラーチーム” — ジョン・イオアニディス（スタンフォード大学医学部、疫学・人口保健学部、生物医学データサイエンス学部、統計学部）

つまり、彼らはかなり重要な存在です。もし彼らが世界最高の疫学者だとしたら、疫学分野は彼らの業績によって評価されるのかもしれません。

ここで注目すべきは、疫学と医学は別物だということです。ファーガソン教授は理論物理学で博士号を取得しました。モデル作成者は、病院で働く医師ではなく、応用数学を専門とするコンピュータプログラマーである場合もあります。これは批判する意図はありません。応用数学はもちろん非常に価値のある分野ですが、後ほど述べるように、疫学に対する主要な批判は、抽象的な数学的計算を現場の医療経験を持つ人々の経験よりも優先させている点にあります。

非科学的な慣行

科学的方法が正しく機能するにはいくつかの条件が必要です。

ピアレビュー。 COVID19による死亡率と医療需要を減らすための非医薬品介入（NPI）の影響16年2020月19日付の「COVID-XNUMXに関する報告書」は、政府の戦略の急激な変更とほぼ同時に、直ちに報道機関に公開されました。COVID-XNUMXに関する多くの論文が査読を経ていますが、今回の場合は査読が省略されたようです。

査読でその論文が却下される可能性はある。確かに、多くの同僚がその論文に問題を抱えている。

再現性。 この分析は複数の理由から再現できません。他の問題に加え、実際のモデル自体はコードの品質が低いためどこにも入手できず、ファーガソン教授のチームだけが理解しています。

彼はオリジナルのコードをリリースするつもりはなく、Microsoft によって書き直されたバージョンのみをリリースする予定だ。

算数の授業で計算過程を見せない生徒は「不合格」とされ、他人が解いた問題を提出した場合はさらに不合格になる。しかし、疫学の授業では、それは大した問題ではない。

これは極めて重大な問題です。いくら強調してもしすぎることはありません。学界はまさに 複製の危機 （これが本当の名前です）。何十年もの間広く受け入れられてきた「発見」を誰も再現できないため、分野全体の信頼性が揺るがされています。

ICLが研究を発表して以来、疫学者以外の研究者たちは、 公開文書化されており、利用可能なソースがある、 だけど 完全にインタラクティブで誰でも実行できる ブラウザで。「私のコードは複雑すぎて、個人的な訓練なしでは理解できません」というのは、公的資金で研究する研究者が口にできることではありません。特に、そのコードが10年以上も前のものならなおさらです。インペリアルには、結果を再現可能かつ許容できる品質にするための時間はいくらでもあったのに、それを実現しませんでした。

この分析は、他の理由から再現できません。重要なデータは私信に基づいており（「私信」が情報源として8回記載されています）、NHSは病院の収容能力の限界について確信度を高めていると漠然と言及していますが、その確信度がどこで発表されたのかは明記されていません。特に、この分析では収容能力が100,000年間一定であると示されていますが、NHSはXNUMXつの新しい救急病院を建設中で、そのうち最初の病院は世界最大級の病院の一つであることを考えると、これは非常に興味深いことです。XNUMX万人あたりXNUMX床というこの完全に横ばいのICUベッド数はどこから来たのでしょうか？

再現不可能な研究は、心理学などの他の分野で徐々に排除されつつあります。ここでも、特に今は絶対に許されないべきです。

反証可能な予測。 科学者は検証可能な予測を立てます。

ファーガソン教授は「表が出れば勝ち、裏が出れば勝ち」的な予測をする癖がある。公平を期すために記しておくと、彼の論文では、再生産数（R0）、ロックダウンのレベル、発動基準値といった様々な組み合わせに基づいて、死者数について様々な推計値が提示されている。これらはかなり正確で、後から振り返ってみると、現実がどれほどかけ離れているかを測ることができる。例えば、R0が2.2で、週300人のICU患者がロックダウン発動された場合、彼らは26,000万500,000人の死者を予測している。彼が後にXNUMX万人以上の死者数という予測を下方修正したと主張する人もいるが、それは事実ではない。

しかし、もう少し微妙な問題があります。後ほど 彼は予測していたことを変更した 「20,000万人の死者 さらにずっと低くなる可能性があります。もし死者数がもっと多ければ、彼は自身の勧告が十分に守られなかったと主張できる。そして、それらの勧告を完全に実施することは事実上不可能なので、誰も反論できない。もし死者数が20,000万人程度なら、「我々の分析は結果を正しく予測した」と言える。もし死者数がもっと少なければ、「死者数は我々の予測範囲内だった」と言える。

この種の問題は以前にも発生したことがある。牛海綿状脳症（狂牛病）の発生をモデル化するよう求められた際、彼は50万人から150,000万人の死者が出ると予測した。

この予測の曖昧さについて質問すると、「確かに範囲は広いが、実際には政府の政策変更にはつながらなかった」という回答が返ってきた（ デイリー·テレグラフこの答えは非論理的ですが、疫学的なアドバイスが結果を左右するかどうかについての深い懸念を示しています。

2つ目の重要な変化は、「おそらくその2分の3の人々はいずれにせよ死んでいただろう過剰死亡という概念は元の報告書のどこにも見当たらない。おそらくICLはイタリアのデータで死亡報告数を調べ、 　 感染者ではなく死亡者 なぜならof他の人と同じ時期に感染するということは、おそらく結論を根本的に変えることになるでしょう。実際、「死亡者数」という概念そのものを曖昧にしてしまうのです。

私がICLを批判していると思われるかもしれないが、最近のオックスフォード疫学研究所のCOVID-19に関する論文には「…すでに感染している英国の人口の割合は 0.71％から56％の間 （95%信頼区間…）」

予測にこのような幅があるということは、疫学が有益な貢献を何もできないことを意味していると言えるでしょう。しかし、彼らはそれを平易な言葉で言っているわけではありません。

中立的な態度を示す。 科学者が政治的な議題を推進していると人々が信じるようになると、科学への信頼は低下します。これは、 フィナンシャル·タイムズ 報告によると、「英国で最も信頼されていない専門家の中に経済学者がいるこれは気候学懐疑論者の間でよく聞かれる懸念でもある。

この問題を避ける簡単な方法は、科学者が単に発見したことを公表し、政策変更の議論を、学者と違って政策の影響を受ける人々に直接責任を負う政治家に任せることだ。

疫学者はそうではないようです。これまで私が調べたどのケースでも、疫学者は非常に具体的な社会政策や農業政策を提言しており、論文の中には政策立案者に直接言及するのに語数の約半分を費やしているものもありました。

口蹄疫

これらの問題のいくつかがどのようにして災害につながるのかを見てみましょう。

疫学モデリングは比較的新しい分野です。英国で初めてその試みがなされたのは、2001年の流行でした。 口蹄疫 豚と羊の間で口蹄疫（FMD）が発生しました。その結果は壊滅的で、多くの論文で取り上げられています。この出来事から20年が経ちましたが、約5年前のXNUMX度目の予測も見てみると、それほど変化がないことがわかります。

「口蹄疫対策におけるモデル駆動型政策は悲劇をもたらした。膨大な数の動物が理由もなく殺処分された。その結果、計り知れないほどの人間と動物の苦しみがもたらされ、経済的な影響も甚大だった」――ポール・キッチング博士、『数理モデルの利用と濫用』の著者

今週末にこのテーマについて読んだ論文をいくつか紹介しますが、他にもたくさんあります。この事件は非常にトラウマ的なものであり、その結果、多くの研究が行われたことは明らかです。タイトルからもお分かりいただけるように、著者たちは事件に対して非常に批判的でした。

1. '破壊的な緊張：数学対経験 '、ここでは マンスリーら（著者は全員獣医学のバックグラウンドを持つ)
2. '間違っているが役に立つ：感染症モデルにおける不確実性の交渉'、 クリストリーら（多様な背景）
3. 'コンピューターによる大虐殺：2001年口蹄疫の黒板経済学'、 キャンベル＆リー （カーディフ法科大学院）

政府の「口蹄疫科学グループ」は様々な分野から構成されていましたが、疫学者が圧倒的に優勢でした。モデル作成者は4つの異なる大学から集まりましたが、ICLモデルが急速に主流となりました（論文「メディア、メタファー、モデリング'）。

彼らの計画は深刻な疫病の発生を予測し、それを回避するには即時かつ極端な政策、いわゆる「連続殺処分」を講じるしかないと主張した。感染した動物がいる農場から3km以内の、感染しやすい動物は、たとえ健康であっても、直ちに殺処分されるというものだ。

「この新しい政策は物議を醸したが、数学モデル作成者によって正当化された…

「これは獣医によるリスク評価を義務付けていた既存の政策に代わるものです。

「1,200,000の施設で3,369万頭以上の動物が、連続した殺処分の一環として屠殺された」—マンスリー他

殺された動物のほぼ全ては感染していなかった。

「駆除中に採取された115の羊の群れの血清学的調査では、血清陽性の羊は56つの群れのみでした（XNUMX頭の羊のうちXNUMX頭が陽性でした）。

それは正当化されたのでしょうか？マンスリーらはこう言います。

「流行後の分析は、連続駆除政策の影響がないことをさらに裏付けている」

「数学モデルに基づいた新しい48時間連続駆除政策は、 流行がすでに減少していたときに実施されたに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

偶然の対照群が存在した。カンブリア州当局には、全域にわたって連続駆除を実施するための資金がなかった。

また、 北カンブリアでは連続駆除は実施されなかったが、カンブリアの流行曲線は2001年のイギリスの他の地域の曲線を反映している。 （図2および3）また、1967/1968年の流行曲線も示しています。」

最終的には、 モデルは、流行の経過や期間、また従来の制御対策の有効性を正確に予測できなかった。 導入されたものも、提案された新しいものも（61）含まれていなかった。したがって、それらは反証性、検証性、有用性という厳しいテストに合格しなかった（41）。

彼らは有用性の厳しいテストに失敗した。

なぜ彼らは間違ったのでしょうか?

モデルの獣医学的仮定… 異なる（完全に理論上の）ウイルスを表した, おそらく「ハルマゲドンウイルス」と呼ぶのが最適だろうこのウイルスは、一度に群れ全体に感染する能力があり、動物が殺されない限り、臨床症状が現れる数日前に最大限かつ無期限に排泄される可能性があるためです。

このモデルは誤った仮定に加え、農場間の地理的分布を根本的に考慮したものであったが、農場に関して使用されたデータは元々CAP補助金の管理のために収集されたもので、非常に質が低いものであった。

「ええ、でも農場のデータベースを管理している人たちは、農場がどこにいるかなんて気にしていません。なぜその情報をデータベースに入れているのか、おそらく彼らも知らないでしょう。彼らが必要としているのは、書き込む相手の住所だけで、それが唯一の空間的な位置なのです。 地理的座標から見て、農場は北海の真ん中にあるのですが、それで何が問題なのでしょう？” — インタビューE7、クリストリー他

キッチングらは次のように述べている。「英国の経験は、科学的日和見主義のためにモデルが悪用される可能性があることを示す有益な警告を提供している。に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

Mansley らの研究は最も包括的ですが、同様の点を指摘する論文は数多くあります。

教訓は得られたか、得られなかったか

この出来事を受けて、ICL は次のグラフを作成しました。

当時の主任科学顧問は次のように証言した。

「そして私が皆さんにお願いしたいのは、 非常に印象的な数字図[1]の予測値、曲線A、B、Cと[流行データ（青い点）]（流行がどのように進行したか）を比較すると、それほど悪い一致ではないことに同意していただけると思います。 予測はそれほど悪くなかった」—国会調査におけるデイビッド・キング教授

疫学者たちは、それは大成功だったと考えました。政府は最終的にどのような結論に達したのでしょうか？数年後に再び流行が発生したことで、その答えが分かりました。

「2001年のイギリスの口蹄疫流行の経験から多くの教訓が得られましたが、 2007年に再び口蹄疫がイギリスを襲った。」—マンスリー他

学んだ教訓は疫学を無視することだった。

「中でも特に重要なのは、口蹄疫の制御と根絶のための伝統的で確立された方法を採用し、 検証されていない数学モデルに基づく新しい手順を使用していないに設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」

何が起こったのか？

「この戦略は正しいことが証明され、ウイルスは比較的早く根絶されました」—マンスリーら

この出来事における疫学の失敗は絶対的なものでした。彼らの成果の唯一の消費者は政治家と公務員でした。彼らは次のアウトブレイクではモデルを使用しないことを選択しました。

重要な問題は、この研究分野がそこから何を学んだかということです。そして、そこが実に厄介な点です。 テレグラフファーガソン教授は口蹄疫のモデル化について次のように述べています。「政策決定には多くの要素が関係しますが、科学、特にモデル化はそのうちの1つにすぎません。」 私たちのモデルが政府の政策を変えたと言うのは今となっては滑稽だ「…いくつかの要因が影響した」

強調された記述は、非常に強い反論であると同時に、アウトブレイクに関する他の文献と全く一致しないという点で問題があります。口蹄疫流行に関するあらゆる文書から、疫学モデルが政府の政策の主要な推進力であったことは明らかです。当時について論文を執筆した多くの著者がそうではないと信じていたにもかかわらず、教授はICLの研究が政府の政策を決定づけたと信じるのは滑稽だと主張できるのでしょうか？

から 'メディア、メタファー、モデリング「インペリアル・カレッジで行われたモデリングが 政治的意思決定の主要な情報源報道では、エディンバラとケンブリッジのチームが制作したモデルではなく、主にそこで制作されたモデルに注目されました。」

から '破壊的な緊張：数学対経験「連続駆除政策を支持するモデルには重大な欠陥があった。」

今日現在、ICL チームは依然として、口蹄疫の流行に関して自分たちが基本的に正しかったと信じています。

「2001年に他のグループが行っていたように、私たちはリアルタイムでモデリングを行っていました。モデルは100%正確ではありませんでしたし、データも作業時間も限られていました。しかし 得られた大まかな結論は依然として有効であると思います。　

ジカ熱：またしても失敗

あなたは覚えているかもしれません 2015年ラテンアメリカにおけるジカ熱の流行感染した女性の赤ちゃんに縮頭症や重度の脳障害を引き起こす恐ろしいウイルスである。ICLはこの流行をモデル化し、 2016年XNUMX月の論文:

「蚊の個体数と伝染力の変動により、発生率に季節的な変動が生じるものの、現在の流行は3年以内にほぼ終息すると予想しています。」

そして、何が起こったか。季節的なリターンで3年もかかったわけではない。 1分以内に消えた.

ジカ熱は米国から根絶されました。2017年以降、世界的に症例数が非常に少なくなったため、 ウイルスに関するWikipediaのページ それ以降は、それに関するニュースは一切報道されません (最新の更新は、アンゴラでの 2 件の症例に関するものです)。

ラテンアメリカでは依然としてこの病気が蔓延していますが、最も深刻な被害地域（報告数の60%を占めるブラジル）では、週平均約365件の症例が確認されており、そのうち検査で確定診断された症例は約30件に過ぎません。これは上のグラフでは確認できないほど少ない数値です。仮に予測されていた季節変動があったとしても、ノイズに埋もれてしまうでしょう。

この分析では、その時点までの行動も説明できませんでした。

「現時点では、アジアがジカ熱の大流行のリスクにさらされているかどうか、また、なぜラテンアメリカでの感染規模がこれまで見られたものよりもはるかに大きいのかを評価することはできません。」

論文の約半分は「政策立案者は何をすべきかしかし、女性に妊娠を避けるよう勧告する以外に具体的な勧告はなされていない。報告書は次のように認めている。「妊娠を避けるよう勧告することは、多くの女性、特に長期的には実現不可能であると批判されてきた。」

冗談じゃないよ。

結論

疫学分析では同様の問題が繰り返し発生するようです。

• モデルは極めて低品質の入力データに基づいています。これは簡単に言及されていますが、予測を行うべきであるにもかかわらず、誰もが予測を行うことを阻むものではありません。
• 統計的な不確実性は、多くの場合、正式に分析されません。代わりに、「大体」「概ね」「おそらく」「かなり」「典型的には」といった漠然とした形容詞が使われます。
• モデル作成者は政策立案に深く関与しており、それを自らの主要な役割の一つであると明確に認識しています。政治指導者への助言は、いわゆる科学論文の半分以上を占めることもあります。
• 予測には通常、限界が非常に大きいため、役に立たなくなります。
• モデル作成者は、以前の予測の失敗に応じて、明らかな方法論的変更を行っていないようだ。

疫学者は、現在彼らが受けているような神のような尊敬をもって扱われるべきなのだろうか？

この記事で取り上げた人物や機関には何の恨みもありませんし、原則として、感染症のシミュレーションが不可能な理由も理解できません。しかし、この分野が一連の紛れもない成功例を出し、その結果が当たり前のものとなるまでは、ジャーナリストや政治家との対話は控えた方が賢明かもしれません。明らかに、私たちはまだそこまでには至っていません。

著者について

マイクハーン 元Googleエンジニアであり、 ビットコイン かつての寄稿者 Bitcoin Core彼は2016年XNUMX月にビットコインをやめた。その理由の一つとして手数料の上昇が挙げられた（ ビットコイン実験の解決策彼はオンライン出版プラットフォームMediumで「マイクのブログ'。

注目の画像：ニール・ファーガソン撮影 英国のコロナウイルス顧問、ロックダウン中に恋人が訪問したとの報道を受け辞任、CNN、6年2020月XNUMX日（右）。