Thay đổi nhỏ, hậu quả to

Ảnh: The Voorhes

Theo lý thuyết, trong các mốc thời gian kể trên, hoạt động của dân Mỹ ắt hẳn cũng tăng theo hướng đến những nơi náo nhiệt, đông người để bù đắp những ngày bị phong tỏa, mới làm số ca nhiễm tăng nhiều đến thế. Nhưng thực tế lại khác: dữ liệu thu thập được cho thấy hoạt động của con người không thật sự thay đổi sau khi các lệnh giới hạn bị gỡ bỏ.

Chẳng hạn, theo Unacast - công ty chuyên thu thập dữ liệu ẩn danh từ điện thoại của người dùng để cung cấp cho các nhà bán lẻ, các chỉ số như người đi lại bao xa, đến những nơi không thiết yếu (rạp phim, nhà hàng) và gặp gỡ người khác thường xuyên đến đâu, đều giảm mạnh cho đến giữa tháng 4 rồi mới tăng từ từ cho đến bây giờ. Tương tự, một công ty chuyên thu thập dữ liệu bán lẻ khác là SafeGraph cho biết các hoạt động như đến nhà hàng, cửa tiệm và khách sạn của người tiêu dùng chỉ đi ngang và tăng dần từ tháng 4.

Trái ngược với các mức tăng từ từ trong hoạt động của con người là mức tăng chóng mặt của số ca nhiễm mới. Nhìn thì có vẻ như phong tỏa hay gỡ phong tỏa cũng không tạo ra khác biệt rõ ràng nào về hoạt động của người dân đến sự lây lan của virus. Thực tế không phải vậy, nguyên nhân thực sự là một đặc điểm rất quan trọng khi bàn đến sự lây lan của virus: chúng tăng theo cấp số nhân.

Giả sử một người có virus sẽ lây cho 2 người, 2 người sẽ lây cho 4, và cứ thế. Trừ khi tỉ lệ nhiễm bệnh giảm, chuỗi số này sẽ tăng chóng mặt: sẽ đến 256 người, rồi tiếp theo là 512, ngay sau nữa là 1.024. Điều này làm gợi nhớ câu chuyện về người phát minh ra môn cờ vua ở Ấn Độ. 

Tích xưa kể rằng người này đòi vua ban thưởng theo cách ô đầu tiên trên bàn cờ đặt 1 hạt lúa, và số lúa trong các ô tiếp theo gấp đôi ô liền trước nó. Con số cuối cùng, ở ô 64 trên bàn cờ vua, là hơn 18,4 tỉ tỉ (quintillion), không vua nào ban thưởng nổi. Vào thời điểm bài viết trên The Economist được đăng, Mỹ có gần 4 triệu ca nhiễm, nghĩa là đang ở ô thứ 23.

Rajiv Rimal (Đại học Johns Hopkins) đã dùng phương pháp lập mô hình để chứng minh hành vi của người dân dù thay đổi nhỏ cũng dẫn đến mức tăng lớn với sự lây nhiễm của dịch bệnh. Vào ngày 12-4, Rimal giả định 95% dân Mỹ ở nhà, chỉ ra khỏi nhà để đến các cơ sở thiết yếu, còn 5% phớt lờ các quy định phong tỏa. 

Mô hình dự đoán Mỹ sẽ có 559.400 ca nhiễm trong ngày hôm đó - một đánh giá chính xác (con số thực tế là 554.849). Ngày 14-7, Rimal giả định chỉ còn 80% dân số chịu ở nhà, và con số ca nhiễm dự đoán tương ứng là 3,6 triệu. Dự đoán này một lần nữa gần chính xác (số ca ngày 14-7 ở Mỹ là 3,4 triệu) và củng cố nhận định rằng chỉ thay đổi nhỏ (tỉ lệ ở nhà giảm từ 95% xuống 80%) cũng tạo ra ảnh hưởng lớn.

Nếu con người thực sự thay đổi hành vi sau khi không còn phong tỏa, tức số người chịu ở nhà còn thấp hơn mức 80%, số ca nhiễm sẽ tăng còn dữ dội hơn: 5,6 triệu ca nếu tỉ lệ người tuân thủ quy định “hãy ở nhà” là 60%, và 9,5 triệu nếu tỉ lệ rớt xuống còn 20%. Theo The Economist, trong trường hợp tệ nhất đó, số ca chết vì COVID-19 ở Mỹ sẽ là 400.000. Đến hết tuần qua, Mỹ có trên 5,1 triệu ca nhiễm và hơn 165.000 ca tử vong.

Những tính toán và con số kể trên cho thấy khi virus đã lây lan rộng khắp, chỉ cần hoạt động của con người “tăng nhẹ” cũng có thể khiến sự lây nhiễm đại nhảy vọt, chứ chưa cần tới các đám đông khổng lồ, không ai đeo khẩu trang.

Cách giải bài toán là giảm tỉ lệ nhiễm xuống, một mục tiêu mà The Economist cho rằng chỉ có thể đạt được bằng cách lệnh phong tỏa toàn diện. Vấn đề là “chưa thống đốc nào sẵn sàng kêu người dân hãy ở nhà”, và nước Mỹ cùng nhiều quốc gia khác vẫn loay hoay với chuyện đeo khẩu trang, mở cửa hay không mở cửa trở lại.■