숫자와 통계가 모든 사람의 취향이 아니라는 것은 누구나 알고 있습니다.
많은 사람들이 설문조사와 분석은 전문가에게 맡기고 제시된 결과를 신뢰합니다.
하지만 항상 조언을 잘 듣는 것은 아닙니다.
예를 들어, 코로나 기간 동안 연방 통계청에서 발표한 사망자
수치를 보면 알 수 있습니다.
우리 모두는 2020년 위기 발생 후 보건당국이 사망률이 크게 증가했다고
발표하는 것을 목격했습니다.
미디어의 영향으로 대부분의 사람들은 팬데믹으로 인해 희생자가 발생하고 있으며, 스스로를 보호하려면
예방접종을 받아야 한다는 사실을 알고 있었습니다.
공포감이 조성된 것이 영향을 미쳤습니다.
하지만 2021년과 2022년에는 상황이 달라질 것입니다.
대규모 캠페인은 목표를 달성했습니다.
인구의 대다수가 예방 접종을 받았습니다.
공식 보고에 따르면, 사망률에 더 이상 이상 이상
징후가 나타나지 않았습니다.
하지만 비즈니스 정보 과학자 마르셀 바르테스가 발견한 것처럼 이는 명백한 거짓말입니다.
견적 그는 원시 데이터를 꼼꼼히 비교하여 놀라운 결과를 도출해 냈습니다.
그는 공식 발표와 달리 2020년에는 사망자 수가 초과하지 않았다는 사실을 발견했습니다.
그 후 2년 동안... ... 놀라운 수의 사람들이 사망했을 뿐만 아니라 중년과
젊은 연령대의 남성과 여성도 놀라울 정도로 많이 사망했습니다.
처음으로 사망률도 계절과 관련하여 전례가 없는 완전히
비정형적인 양상을 보였습니다.
마르셀 바르테스는 당국이 공식 수치를 다룰 때 저지르는
이상한 실수를 보여줍니다.
저자는 어떻게 대중의 커뮤니케이션이 원시 데이터와
이렇게 차이가 날 수 있을까요?
지금 동영상 강의를 시청하고 이 중요한 정보를 여러분의 환경에 전파하세요.
원시 데이터의 사망 프로세스
마르셀 바르츠의 동영상 기고(2023년 11월 20일, 쥐터보그)
이 동영상 정보... 연방 통계청의 공식 데이터는 2021년과 2022년에 독일에서
수천 명의 사망자가 발생했음을 의심할 여지없이 보여줍니다.
더 큰 문제는 처음으로 눈에 띄는 사망률이 젊은 연령층에도 영향을 미치고 있다는 점입니다.
왜 우리는 미디어에서 이를 보거나 듣거나 읽지 않나요?
인류에게 닥친 치명적인 위험은 무엇일까요?
비스바덴의 연방 통계청은 어떤 역할을 하나요?
이 강연에서는 공식적인 사망자 수와 당국이 이 수치를
발표할 때 저지르는 이상한 실수를 보여드리겠습니다.
우리 시민들은 사망 과정에 대해 정직하게 정보를 얻지 못합니다.
네, 제 이름은 마르셀 바르츠입니다.
저는 48세입니다.
저는 베를린 지역, 정확히 말하면 작은 마을 위터복에서 왔습니다.
그리고 저는 자격을 갖춘 비즈니스 IT 전문가입니다.
다시 말해, 저는 데이터와 숫자를 다루고 있습니다.
항상 정확하게 계산을 하고 다시 계산을 하기 때문에 빈 카운터라는 타이틀을 얻게
되었고 매우 자랑스럽게 생각합니다.
따라서 주제는 원시 데이터의 사망 이벤트가 되어야 합니다.
원시 데이터란 변경되지 않은 데이터를 의미합니다.
그래서 저는 기성 보도 자료나 그래픽을 보지 않고 최대한 상세한 데이터
패키지를 입수한 다음 직접 합계를 계산하고 그래픽
등을 만들기 시작합니다.
이것이 바로 원시 데이터의 의미입니다.
그리고 죽음에 관해서는 그것이 전부입니다...
문제는 독일에서 많은 사람이 죽었나요, 아니면 적은 사람이 죽었나요?
그렇다면 인원 수뿐만 아니라 평소보다 많았는지 적었는지도
평가해야 하나요?
그 이상은 없습니다. 바로 이것이 문제입니다.
그리고 제가 죽은 사람에 대해 아무렇지 않게 이야기하면 짜증을 내는 사람들도 있기 때문에,
여기에는 감정적인 부분도 있다는 것을 바로 말씀드리고 싶었습니다.
친척을 잃은 경험이 있는 사람이라면 무슨 말인지 알 것입니다.
하지만 저는 이 수치를 과학자로서만 바라보고 있습니다.
오늘은 사망률 수치지만, 내일은 물리적 수치와 데이터, 지리적
수치 등이 될 수도 있습니다.
저는 그저 통계학자일 뿐입니다.
제 말을 이해해 주세요.
최근 한 친구가 저에게 이런 말을 했습니다.
몇 주 동안 앉아서 원시 데이터를 뒤적거립니다.
이는 모두 확인된 사실입니다.
따라서 구글 검색만 하면 사망자 수와 사망자 수가 많은지
적은지 정확히 알 수 있습니다.
하루 종일 다른 일은 하지 않고 이 데이터를 분석하는 대가로
돈을 받는 전문가들이 있습니다.
왜 우리는 무언가 잘못되었다는 것, 실수가 일어나고 있다는 것을 의심해야 할까요?
그리고 3~4년 전만 해도 저 자신은 ...
저도 3년 전에는 같은 방식으로 생각하고 말했을 것입니다.
하지만 그 사이에 너무 많은 일이 벌어져서 오늘 이 자리에서 실수가 있었다고
말하지 않을 수 없습니다.
이것이 바로 제 프레젠테이션의 핵심 메시지입니다.
사망자는 원시 데이터에 표시된 대로 나타나지 않았습니다.
그리고 저는 이것을 증명하고 싶고 지금 당장 말하고 싶습니다.
바로 그 말을 하고 싶습니다.
프레젠테이션을 마무리합니다.
원시 데이터, 즉 사망자 수에 대한 원시 데이터에서 제가 본 것은 대중이
생각하는 것과 완전히 반대입니다.
그리고 실제로 2020년의 사망자 수가 그렇습니다.
팬데믹으로 인해 사망자가 눈에 띄게 많이 발생했다는 여론이 있습니다.
그리고 저는 그것이 다음과 같다고 확신했습니다. 2020 년이며 사람들의
행동에 대해서도 이야기하고 있습니다.
예, 저도 죽는 것이 두렵고 바이러스가 무서웠습니다.
그런데 원시 데이터를 보면 정반대의 결과가 나옵니다.
2020년에는 어떤 이상 징후도 보이지 않습니다.
심지어 2020년에는 사망자 수가 사상 최저치를 기록할 것으로 예상됩니다.
문제는 어떻게 이렇게 멀리 떨어져 있을 수 있느냐는 것입니다.
데이터에서 무엇을 볼 수 있고 대중은 이에 대해 어떻게 생각하는지 알아보세요.
이것이 제 주장이지만 프레젠테이션에서 자세히
설명하겠습니다.
2020년에도 마찬가지였습니다.
2022년, 그리고 이것을 두 번째 예로 들겠습니다만, 대중이 생각하는 것과는
정반대의 상황이 될 것입니다.
따라서 더 이상 사망자 수에 이상이 없다는 것이 여론입니다.
따라서 사람들의 행동도 정상입니다.
이제 아무도 사망률에 대해 이야기하지 않습니다.
우리는 우크라이나에 대해 이야기하고 있고, 이스라엘에 대해 이야기하고 있습니다.
완전히 다른 주제가 있습니다.
코로나는 어제 일입니다.
그리고 사망률 수치를 보면 이런 이상 징후가 보입니다.
예, 많은 사람들이 2020년에 보게 될 것이라고 생각했던 사망자 수를 이제 확인할 수 있습니다.
그리고 극적인 부분도 있습니다.
또한 젊은 연령층에서도 이러한 이상 현상이 나타나는데, 과거에는
이러한 패턴을 본 적이 없습니다.
하지만 지금은 사망하는 젊은이들의 수가 눈에 띄게 증가하고 있으며, 이는 정말 극적인 일입니다.
문제는 대중의 출처, 즉 이 원시 데이터의 실제 출처가
어디냐는 것입니다.
그런 말을 할 수 있는 근거는 무엇인가요?
그래서 이걸 가져올게요.
연방 통계청의 원시 데이터입니다.
예, 데이터베이스가 있으며 누구나 데이터베이스에 액세스하여 데이터를 다운로드할 수 있습니다.
그리고 연방 통계청에는 누구나 무료로 이용할 수 있는 사망률 표가 있습니다.
이것은 원시 데이터에 대한 제 데이터베이스입니다.
그렇다면 여론은 실제로 어디에서 형성되는 것일까요, 아니면 어디에서 만들어지는 것일까요?
그렇다면 당연히 죽음에 대해 보도하는 언론이 문제라고 생각할 것입니다.
그러나 언론이 사망자 수치를 구성하는 것이 아니라, 사망률에
대해 발표되는 모든 내용은 실제로 연방 통계청(여기서는 다시 같은
기관으로 돌아왔습니다)이 대중에게 알리는 내용입니다.
따라서 보도 자료와 특별 분석 및 기자 회견을 통한 사무국의
대중 커뮤니케이션은 결국 언론을 통해 전파되는 것입니다.
그리고 대중의 생각도 마찬가지입니다.
그리고 이제 의문은 실제로 어떻게 연방 통계청의 공개 커뮤니케이션이
원시 데이터의 실제 상황과 그렇게 차이가 날 수 있느냐는 것입니다.
그리고 저는 이것이 제가 여기서 제기하는 심각한 비난이라는 것을 알고 있습니다.
하지만 지금부터 자세히 설명해드리겠습니다.
그리고 두 번째로.
이제 이에 대해 자세히 설명하겠습니다.
이는 2년간의 집중적인 연구, 연방통계청의 담당 부서장과의
오랜 대화, 정보공개법에 따른 수차례의 요청, 언론
문의 등을 통해 얻은 결과물입니다.
따라서 지금 제가 말씀드리는 내용이 사실이고 이미 알고 있다고
생각하신다면 이 강의를 들을 이유가 없습니다.
하지만 제가 여기서 하는 말이 쓰레기라고 생각하신다면, 제가 여기서
하는 이 주장에 분노하신다면, 이 글을 보시고 반박해
주시기 바랍니다.
계산해 보세요, 간단합니다.
데이터를 어디서 구할 수 있고 어떻게 확인할 수 있는지 알려드리겠습니다.
계산을 해보고 제가 실수한 부분이 있다면 말씀해 주세요.
제 이메일 주소도 여기에 입력하겠습니다.
어떤 토론이든 할 준비가 되어 있습니다.
하지만 계산을 해보고 제가 여기서 말하는 것이 사실이라는 것을 깨닫게 된다면
저에게 편지를 쓰지 마시고 책임자에게 직접 편지를 보내주세요.
저는 이 상황을 바꿀 수 있는 유일한 방법은 대중의 압력을 통해서라고 믿기 때문입니다.
저는 2년 동안 상황을 명확히 파악하고 책임자들과 대화를
나누기 위해 노력해왔습니다.
어디로도 연결되지 않습니다.
유일한 방법은 대중의 압력을 이용하는 것입니다.
그러니 제가 틀렸다는 것을 증명하고 직접 계산해 보세요.
팩트 체커가 이러한 신념을 실현하는 데 방해가 되지 않도록 하세요.
를 클릭하여 검토를 수행합니다.
팩트체커들이 돌아와서 제가 여기서 말하는 모든 것을 파헤칠 것이라고 확신합니다.
직접 확인하세요.
그렇다고 해서 계산을 멈추지 마세요.
좋아요, 그게 기소가 된 거죠.
이제 증거를 살펴봅시다.
여기서는 이 다섯 가지 요점을 살펴보고 핵심 인물을 선정하는
것부터 시작하겠습니다.
따라서 독일의 사망률에 관심이 있다면 독일 연방 통계청의 특별
분석 자료와 보도 자료로 자동 이동하게 됩니다.
사용된 주요 수치를 살펴보면 연간 사망자 수와 같은 절대적인
수치를 확인할 수 있습니다.
한 달 또는 1년 동안의 초과 사망률 값에 대한 백분율을 확인할 수 있습니다.
또한 기대 수명의 주요 수치와 사망률도
확인할 수 있습니다.
매우 다릅니다.
이제 문제는 이 중 어느 것이 독일의 사망률에 대한 판단을 내리는 데 유용하거나
의미 있는 데이터인가 하는 것입니다.
사망자 수부터 말씀드리겠습니다.
케이스 수, 즉 관의 수만 보고 판단하면
오해하기 쉽습니다.
따라서 인구가 지속적으로 증가하거나 증가하는 그룹, 즉 80대 이상의
고령자 그룹이 강하게 증가하고 있는데 사망자 수만 보면 사망률을
판단할 수 없거나 왜곡이 발생하여 완전히 잘못된 그림을
얻을 수 있습니다.
따라서 저는 이 핵심 인물을 선호하지 않습니다.
그리고 초과 사망률에 대해 살펴봅시다.
이를 위해서는 이 개념을 살펴보고 이해해야 합니다.
초과 사망률, 아주 좋은 질문입니다.
사망률 초과란 단순히 특정 기간 동안 예상보다 많은 사람이 사망했다는 의미입니다.
예를 들어, 올해 위터부르크에서 100명이 사망할 것으로 예상했는데
연말에 102명이 사망했다면 예상보다 2명이 더 사망했으므로 초과 사망률이
2%가 되는 셈입니다.
아주 간단한 개념입니다.
초과 사망률(퍼센트)은 단순히 예상과 현실 사이의 차이를
나타내는 수치입니다.
기대치, 즉 이 예측 값은 무엇인가요?
그건 수정 구슬 같은 거라고 생각해요.
예를 들어, 위터부르크의 경우 100명의 사망자를 예측했지만 실제로는
관의 수가 더 많았습니다.
그리고 과도한 사망률은 말하자면 수정 구슬이 현실에서 벗어난 것입니다.
이것이 바로 이 개념입니다.
수정 구슬은 자의적이거나 허황된 것을 의미하는 것이 아니라, 역사적 사망률 수치를
살펴볼 수 있는 확립된 수학적 모델이라는 의미에서 수정
구슬이라고 할 수 있습니다.
하지만 수정 구슬이 하나만 있는 것이 아니라 여러 개가 있다는
것을 인식하는 것이 중요합니다.
예를 들어, 이것은 WHO의 수정 구슬입니다.
다음은 유로모모 수정 구슬입니다.
이것은 다른 수정 구슬이며, 다른 기대값을 생성하고 따라서 다른
초과 사망률 값을 생성합니다.
예를 들어 이 영역은 보험 계리사 협회의 영역이라고 가정해 보겠습니다.
그리고 여기 뒤쪽에 있는 것은 아마도 연방 통계청의 자료일 것입니다.
그리고 그러한 수정 구슬이 어떻게 작동하는지 보여주기 위해 연방 통계청의
수정 구슬을 예로 들어 모든 사람이 이해할 수 있도록 원리를
단순화하겠습니다.
그래서 연방 통계청의 수정 구슬을 가지고 있는데, 이 수정 구슬은 중앙값
방법이라고 하며 다음과 같이 작동합니다.
연방 통계청의 한 직원이 수정 구슬에 말을 걸며 위터부르크에
대해 무엇을 기대하는지 말해달라고 말합니다.
이제 40주차에 접어들었습니다.
크리스탈 볼, 이번 주 예상 수치는 얼마인가요?
그리고 수정 구슬이 말하길, 연방 통계청에서 하는 일이라고 해야 할지도 모릅니다.
한 직원이 있는데, 지금은 펠릭스라고 부르기로 하고 수정 구슬과 대화를 나누며
예상 가치가 얼마인지 묻습니다.
수정 구슬이 말하길, 펠릭스, 보험 계리사 협회의 서류 캐비넷에 가서 작년 위터부르크의
폴더를 가져와서 40번째 주에 몇 명이 사망했는지 확인해보라고 하더군요.
그러자 펠릭스는 수정 구슬을 들고 찬장으로 돌아가서 재작년
폴더를 가져오라고 말합니다.
40번째 주에는 몇 명이 있었나요?
좋아, 9명이 죽었어
3년 전, 4년 전, 8년 전, 13년 전의 폴더를 다시 정리합니다.
이제 수정 구슬이 말하길, 가장 작은 숫자를 찾아보세요.
자, 이제 8번을 취소합니다.
좋아요, 그리고 가장 큰 것도 삭제하면 13개입니다.
그리고 숫자 9와 11이 남습니다.
그리고 9와 11의 정확히 중간에 있는 값, 즉 10이 수정 구슬이
계산한 40번째 주에 대한 쥐터부르크의 예상값입니다.
예, 이것이 시민 사회에서 실제로 중앙값 방법이 작동하는 방식입니다.
아주 간단한 원리입니다.
그리고 이제 펠릭스는 연방 통계청에서 실제 사망자 수를 파악하는
사람이 되었습니다.
실제로는 관의 개수를 세는 것이 맞습니다.
그리고 지금은 11개입니다.
수정 구슬은 10이라고 했지만 현실은 11이었습니다.
그런데 이제 펠릭스가 이렇게 말합니다.
수정 구슬은 10을 말했지만 현실은 11이었습니다.
수정 구슬은 항상 옳습니다.
현실에서 무슨 일이 일어나고 있는 게 분명합니다.
그게 뭔지 아는 사람?
오존층에 구멍이 생긴 건가요, 기후 변화 때문인가요?
그는 무슨 일이 일어나고 있는지 모릅니다.
그는 RKI에 전화합니다. 아, 코로나.
좋아요, 그렇다면 사망률이 증가했다는 것을 알 수 있습니다.
그리고 그것은 코로나 때문입니다.
이제 그는 10명 중 1명이 더 죽는다는 계산을 합니다.
따라서 10개가 아닌 11개가 있습니다.
그래서 그는 사망률이 10% 초과합니다.
펠릭스에게 이는 놀라운 수치입니다.
그리고 이제 그는 자신이 해야 할 일을 하고 있습니다.
그는 대중에게 알려야 합니다.
네, 지금 그는 보도 자료를 작성하고, 특별 평가서를 작성하고, 기자회견을 열고, 40주째에
위터부르크의 사망률이 10%를 초과했다고 말하고 있습니다.
이제 기자분들이 오셨습니다.
그리고 이렇게 말하세요.
일주일 만에 위터부르크에서 10퍼센트가 증가했습니다.
그리고 헤드라인이 있습니다.
이런 상황이 10주 동안 계속되면 위터부르크 전체가 멸종할 것입니다.
아니면 AfD의 책임일까요?
위터부르크를 봉쇄합니다.
내부적으로 독일 연방군을 배치해야 합니다.
어떤 헤드라인이 나올지 상상할 수 있습니다.
하지만 사실 수정 구슬에 10이 적혀 있었기 때문이죠.
펠릭스가 다른 수정 구슬을 사용했다면, 그의 선택에 따라 위터부르크의 사망률을
낮게 측정했을 수도 있습니다.
만약 그가 똑같이 대중에게 알리고 언론사 대표에게
알렸다면 헤드라인을 장식했을지도 모릅니다.
위터부르크의 사망률이 낮은 이유는 사민당과 녹색당의 훌륭한 정책 덕분입니다.
미디어 담당자들이 어떻게 반응할지 상상할 수 있습니다.
그리고 이 모든 것은 어떤 수정 구슬을 선택하느냐에 따라 달라집니다.
구를 선택하면 불멸의 가치를 어떤 방향으로든 바꿀 수 있다는 것을 이해하면,
이 개념이 실제로는 그런 방향으로 가지 않는다는 것을 알게 됩니다.
적합하지 않습니다.
적어도 내가 이렇게 많은 공을 가지고 있을 때는 그렇지 않습니다.
보험 계리 수학에서는 200년 동안 이 작업을 수행하는 정교한 방법이 존재해
왔다는 점을 말씀드리고 싶습니다.
말하자면, Aktualvereinigung의 수정 구슬이 바로 그것입니다.
그러나 큰 기관이 그것을 고수하지 않거나 사용하지 않고 여기에 이런 미디어
방법을 도입하고 결과적으로 어떤 자의성이 발생하면이 개념은
현재로서는 아무런 소용이 없으며 도움이되지 않습니다.
이것이 바로 제가 초과 사망률이라는 개념이 독일의 사망률을 평가하는 데
적합하지 않다고 생각하는 이유입니다.
기대 수명은 어떻게 되나요?
기대수명은 사망률을 평가하는 데 있어 훌륭한
지표라고 생각합니다.
그러나 이해하기가 조금 더 어렵고 계산하기가 조금 더 어렵습니다.
따라서 이것은 전문가에게 중요한 수치입니다.
네, 우리 일반인들도 사망률을 염두에 두고 일해야 한다고 생각합니다.
사망률은 얼마인가요?
간단히 말해, 생존한 사람 중 몇 퍼센트가 사망했는지만 표시합니다.
따라서 100명이 있는데 그 중 2명이 사망하면
사망률은 2%가 됩니다.
아주 간단한 개념입니다.
따라서 이제 주요 수치의 선택은 사망률에 달려 있습니다.
계산이 매우 쉽고 이해하기 쉽기 때문에 이
방법을 추천합니다.
알았어요 연방 통계청은 중요한 원시 데이터를 숨기고 있습니다.
따라서 사망률은 사망률을 판단하는 데 매우 유용하다는
것을 이해했습니다.
따라서 사망률은 사망률을 판단하는 데 매우 유용하다는
것을 이해했습니다.
연방 통계청에서 어떤 일을 하고 있는지 살펴봤습니다.
그리고 전문 간행물에서 사망률을 사용하는 것을 본 적이
있습니다(예: 이 간행물).
예, 사망률에 대한 중요한 점은 사망률을 주 단위로 파악해야 한다는 것입니다.
예, 여기처럼 매주 하나의 값, 연간 52개의 값입니다.
그리고 국내 거주자 전체가 아닌 연령대별로도 마찬가지입니다. 네.
사람마다 사망률이 다르기 때문입니다.
따라서 젊은 층은 사망 빈도가 낮기 때문에 사망률이 낮고,
노년층은 사망률이 높습니다.
이것이 바로 연방 통계청이 하는 일입니다.
예를 들어 여기 이 출판물에서 저는 매우 만족했습니다.
그러다가 사망률을 살펴보고 싶어서 연방 통계청의 데이터베이스인 제네시스
데이터베이스로 이동했는데, 각 연령대에 대한 주간 사망률이 없다는
것을 알게 되었습니다.
그래서 연방 통계청에 직접 문의하고 정보공개청구를 통해
지난 몇 년간의 사망률을 보내달라고 요청했습니다.
그리고 회사 내 협의 후 귀하가 요청한 정보는 당사가 제공할
수 없으므로 다음과 같이 답변했습니다.
신청서를 제출해야 합니다.
데이터가 있으시니 궁금해서요.
출판물에서 직접 사용하세요.
왜 받을 수 없나요?
그리고 다른 테이블에서 사망률 데이터, 즉 여기에 있는 데이터인
주간 사망률을 직접 도출할 수 있다는 것을 알았습니다.
따라서 연방 통계청의 사망률 표가 있고 연방
보건 보고가 있습니다.
따라서 다른 테이블에서 사망률을 도출할 수 있습니다.
또한 사망률도 여기에서 다운로드할 수 있도록 공개하게 되어 기쁩니다.
누구나 볼 수 있습니다.
우리에게 필요한 것은 독일의 주간 연령별 사망률입니다.
이것이 바로 흥미로운 핵심 인물입니다.
이제 사망률을 살펴볼 시점에 이르렀습니다.
그리고 앞서 수정 구슬에서 했던 것처럼 계산을 시작하지
않고 그냥 기록합니다.
사망률을 보여주기 위해 Excel에서 그래프를 만들면 됩니다.
그리고 그 안에서 무언가를 볼 수 있는지 확인합니다.
앞서 말했듯이 젊은 층의 사망률은 노년층의 사망률보다 낮습니다.
예를 들어 내 사망률은 0 입니다, 2.
이는 단순히 48세의 사망률이 0.2라는 것을 의미합니다.
이는 독일의 48세 인구 중 0.2%, 즉 매년 48세 인구의 0.2%가 사망한다는 의미입니다.
바로 그겁니다.
그리고 지금 70세 노인을 보면 이미 사망률이 2%에 달합니다.
80세 이상은 5%입니다.
90세 노인의 경우 20%에 불과할 것입니다.
지금 이 자리에 180세 노인이 앉아있다면 1년 안에 5%가 사라질 것입니다.
말하자면 내년에는 그 자리에 앉아있는 사람이 5% 줄어들 것입니다.
동창회를 통해 이 사실을 알고 계실 수도 있습니다.
그래서 개학한 지 오래될수록 동창회에 오는 사람이 줄어들고, 동창회에 오는 사람도 줄어듭니다.
바로 그겁니다.
예를 들어 여기 82세 노인의 사망률을 그래픽으로 보여드리자면,
현재 사망률이 약 5%라는 것을 알 수 있습니다.
끝, 마이너스, 대략.
하지만 시간이 지남에 따라 변화한 모습도 확인할 수 있습니다.
30년 전만 해도 82세 노인의 사망률은 훨씬 더 높았습니다.
한때는 7%에 달했습니다.
10% 이상입니다.
따라서 사망률은 시간이 지남에 따라 계속 감소하고 있습니다.
82세 노인뿐만 아니라 모든 연령대가 이용할 수 있습니다.
그리고 2000년 전후로 최소값을 확인할 수 있습니다.
저점을 찍은 후 사망률이 다시 상승했습니다.
저는 항상 하키 스틱 중 하나라고 말합니다.
사망률도 마찬가지입니다.
따라서 모든 사람이 이렇게 보이지는 않지만 많은 연령대가 이렇게
보이며 하키 스틱입니다.
이제 질문은 하키 스틱이 100개 있는데, 말하자면 100개의 연령대가 있는데
이를 어떻게 그래픽으로 표현할 수 있느냐는 것이었습니다.
그리고 표를 만들어 하단에 연도를 적고 측면의 Y축에 연령 코호트를
적는 아이디어를 냈습니다.
이제 제 연령대인 48세의 경우 연도별 사망률을
입력해 보았습니다.
그리고 표 전체를 작성하면 추적하기가 거의 불가능합니다.
소수점 이하 다섯 자리 숫자가 너무 많습니다.
하지만 이제 컬러로 표시할 수 있습니다.
컴퓨터에 가장 큰 숫자는 진한 파란색으로, 연령 코호트별 사망률이 가장 작은 숫자는 연한 파란색으로
표시하도록 지시할 수 있습니다.
모든 연령대와 연도에 대해 이 작업을 수행하면 그래프는 다음과 같이 표시됩니다.
이제 더 이상 개별 수치에 대해 이야기할 필요 없이 색상 샘플을
살펴볼 수 있습니다.
얼룩이 있는 곳을 살펴봅니다.
그리고 육안으로 바로 볼 수 있으므로 왼쪽의 2010, 11, 12는 매우 어두워서 저승사자가
실제로 활동했다는 의미입니다.
그리고 2019년, 20년을 보면 밝았습니다.
다시 말해, 저승사자는 휴가 중이었습니다.
여기까지가 전부입니다.
그리고 조금 놀라웠던 점은 젊은 연령층에도 영향을 미친다는 점입니다.
따라서 젊은 연령층의 사망률도 감소하고 있습니다.
예를 들어 저승사자가 활발히 활동하던 2010년에 제가 어떻게 행동했는지
지금 생각해보면, 제 나이대에도 죽는다는 생각은 전혀 하지
않고 커피를 손에 들고 시속 150km로 고속도로를 달렸습니다.
그리고 2020년 저승사자가 휴가를 떠났을 때, 저는 베르가모의 사진을 보고
죽는 게 두려워 TV 앞에 앉아 손가락을 물어뜯을 뻔했습니다.
다시 말해, 이러한 행동은 실제로 미디어 보도와
관련이 있습니다.
그리고 여기에서는 리포팅이 원시 데이터에 표시된 것과 얼마나 차이가
나는지 확인할 수 있습니다.
이 수치는 계산된 값이나 이론적인 값이 아니라 사실에 대해 이야기하고
있다는 점을 분명히 해야 합니다.
이는 지극히 객관적인 사실입니다.
사망률은 객관적인 수치입니다. 객관적인 값. 알았어요
이제 이걸 어떻게 병합할 수 있을까, 즉 이 복잡한 그래픽을 다이어그램의 이 색상 점들과 어떻게
병합할 수 있을까 하는 질문이 생겼습니다.
그렇다면 어떻게 하면 사망률 100을 1로 되돌릴 수 있을까요?
그리고 연령 표준화 방법, 즉 확립 된 방법이 있습니다. 작동 방식은 Google에서 확인할
수 있지만 지금은 다루지 않겠습니다.
하지만 이를 통해 100개의 서로 다른 사망률을 다시 하나로 합칠 수 있습니다.
그리고 이렇게 생겼습니다.
여기 다이어그램이 있습니다.
하키 스틱이 100개라면 이 그래픽은 당연히 또
다른 하키 스틱입니다.
다시 왼쪽 섹션에서 볼 수 있듯이 사망률이 크게 상승했다가 사망률이 하락하고
최저치를 기록한 후 다시 상승하는 것을 볼 수 있습니다.
그리고 아까는 항상 연간 사망률이 표시되어 있었기 때문에 저기 있는 파란색의 커다란
컬러 그래픽에서는 컬러가 없었지만, 이 스팟 그래픽, 이 컬러 차트에서는 각 필드가
항상 연도별로 표시되어 있었습니다.
그리고 이제 우리는 이미 조금 더 넓어져서 1년에 네 번씩, 말하자면 분기별로
이곳을 방문하고 있습니다.
말하자면, 연간 값에서 분기별 값으로 확대한 다음 더 확대하여 주간 값으로 이동하는
식으로 실제로 확대합니다.
하지만 여기에서도 이제 최소값이 어디인지 확인할 수 있습니다.
따라서 최소값은 2019년에서 2020년 사이입니다.
역사학자로서 저는 2020년을 역사적 최저점이라고 표현하고 싶습니다.
19와 20이 최소값입니다. 아니면 사망률의 전환점이 될 수도 있습니다.
여기서 잘린 왼쪽으로 갈수록 사망률이
높아진다는 사실도 알아야 합니다.
따라서 2019년과 2020년에 사상 최저치를 기록했습니다.
알았어요 지도를 변경했습니다.
저는 최근 트위터나 X에 이 그래픽을 게시하면서 여기, 저기, 우리는
인생을 축하하고 유럽 축구 세계 챔피언이 되었습니다라고 썼습니다.
그리고 실제로 사망률이 엄청나게 높았는데, 이는 우리가 두려움에 떨며 봉쇄된
채 TV 앞에 앉아 있던 2020년보다 훨씬 높은 수치입니다.
네, 사망률에 대한 두려움입니다.
당시에는 사망률이 최소 수준이었지만요.
사망률이 다시 높아진 지금, 우리는 일상으로 돌아왔고 더 이상
죽음에 대해 생각하지 않습니다.
이것이 바로 제가 말하는 완전함의 의미입니다.
우리가 행동하는 방식과 대중이 죽음에 대해 어떻게 생각하는지를
보여주는 거울 이미지입니다.
이 그래픽에서 이를 명확하게 확인할 수 있습니다.
여기 있는 그래프, 즉 연간 수치는 물론 너무 거칠기 때문에
더 확대하자고 했습니다.
주간 프레젠테이션을 하면 계절에 따른 변화를 볼 수 있기
때문에 흥미로워집니다.
이것이 바로 제가 2016년부터 2020년까지 이곳에서 해온 일입니다.
이 스파게티 그래픽은 약간 혼란스럽습니다.
하지만 아래에서 1부터 52까지의 주를 볼 수 있습니다.
이는 실제로 연방 통계청의 기술 문서 앞부분에 표시된
것과 동일한 그래픽입니다.
지금 여기로 다 데려가야 한다는 것만 빼면요.
그리고 그 모든 세월을 여기 겹겹이 쌓아 올리고 있습니다.
아래는 그 주간입니다.
그리고 사망률도 다시 높아졌습니다.
해당 연령대에만 해당됩니다.
지금 여기서는 읽을 수 없습니다.
80세에서 85세 정도 되는 분들을 모셨던 것 같아요.
이 한 연령대만 해당됩니다.
물론 이상값도 볼 수 있습니다.
예를 들어 여기에는 산이 보입니다.
예를 들어 이 붉은 산을 볼 수 있습니다.
아니면 뒤쪽의 푸른 산을 보세요.
하지만 아래 범례를 보면 2020년이 아닙니다.
2020년, 봉쇄령이 내려지고 베르가모 사태가 발생했을 때, TV에서
관 사진을 많이 봤을 때였습니다.
앞서 말했듯이 저도 매우 불안했습니다.
우리는 14, 15, 16주차에 파란색 곡선 안에 있었습니다.
지금 살펴본다면 어떤 이상 징후가 있을까요?
그래서 아무것도 보이지 않습니다.
실제로 파란색 곡선과 주황색 곡선은 2019년 사망률의
역사적 최저점을 나타냅니다.
그래서 제가 여기서 세월을 다 끌어다 쓴다면 스파게티는
계속 위로 올라갈 것입니다.
하단의 가장 낮은 곡선은 주황색과 하늘색 곡선입니다.
따라서 한 해의 전체 수준은 최소한의 수준이라고 할 수 있습니다.
그러나 주간 변동폭도 언급할 가치가 없습니다.
제가 발견한 모든 이상값은 다른 해에는 있지만 2020년에는 없습니다.
따라서 주간 단위로 보더라도 2020년에는 이상 징후를 전혀 찾을 수 없습니다.
4번 항목으로 넘어갑니다.
그리고 이제 2021년과 2022년의 사망률을 살펴보고 있습니다.
그리고 이것이 저에게 가장 중요한 포인트이기도 합니다.
이 차트에서 이미 두 해 동안 사망률이 다시 상승하고 있음을 확인할 수 있습니다.
네, 말하자면 하키 스틱이 다시 올라갈 시간입니다.
그 이유에 대해서는 어떤 가정도 하지 않겠습니다.
사망률에 뭔가 문제가 있다는 점을 분명히 하고 싶었습니다.
우리는 그것을 아주 분명하게 알고 있습니다.
그리고 이제 주 단위로 확대하면 흥미롭습니다.
바로 이 그래픽이 바로 그것입니다.
말하자면 스파게티를 서로 위에 올려놓지 않고 하나씩 뒤에 올려놓았습니다.
말하자면 2016년부터 2023년까지입니다.
그리고 더 거슬러 올라갑니다.
하지만 여러분이 뭔가를 볼 수 있도록 먼저 잘라냈습니다.
그리고 이 파란색 지그재그 선은 이제 사망률입니다.
그리고 45~50세 연령대에만 해당됩니다.
그리고 상당히 일정한 패턴을 볼 수 있습니다.
예, 때로는 상단에서, 때로는 하단에서 발생하기도 합니다.
하지만 행동은 비교적 균일합니다.
예, 항상 같은 패턴입니다.
겨울에는 조금 더 높습니다.
그리고 여름이 되면 다시 조금 내려갑니다.
내년 겨울에 다시 만나보세요.
이를 왼쪽으로 확장하면 항상 이런
패턴이 됩니다.
그리고 이제 사상 최악의 팬데믹이 찾아왔습니다.
이미 보셨겠지만요.
다음과 같이 표시됩니다.
언뜻 보기에는 늘 그렇듯 똑같다고 생각할 수 있습니다.
말하자면 블랙 라인은 시즌 트렌드입니다.
그리고 2020년에도 작년과 같은 방향으로 나아가고 있습니다.
심지어 한 건의 하향 이상값이 발생했는데, 말하자면 역사적인 사건입니다.
하지만 눈에 띄는 패턴은 보이지 않습니다.
그리고 이제 2021년과 2022년이 추가됩니다.
이는 이전에는 이 연령대에서 한 번도 볼
수 없었던 패턴입니다.
따라서 파란색 선이 검은색 선보다 훨씬 위에 있는 것을 분명히 알 수 있습니다.
검은색 선이 거의 통과하지 못하고 넓은 영역이 만들어집니다.
이는 곧 많은 젊은이들이 지금 당장 조사해야 할 어떤 종류의 위험으로 인해
이곳에서 사망했다는 것을 의미합니다.
이 연령대의 사망률이 이렇게 높았던 적은 없었습니다.
즉, 매우 명확한 알람 신호입니다.
전에는 이런 패턴이 없었기 때문에 아무 일도 일어나지 않는다는 사실에 놀랐습니다.
그리고 그것은 한 방향, 즉 위쪽만을 가리킵니다.
다른 연령대를 예로 들어 보겠습니다.
50~55세 세대를 살펴보겠습니다.
그리고 우리는 실제로 같은 그림을 보고 있습니다.
사망률은 항상 비슷한 수준으로 급등합니다.
그리고 이제 2020년 팬데믹이 찾아왔습니다.
실제로 50~55세 연령대의 사망률은 평균보다 낮게
나타나고 있습니다.
그래서 다른 해는 훨씬 더 좋았습니다.
이제 2021년과 2022년을 보여드리겠습니다.
그리고 다른 연령대에서도 마찬가지입니다.
계절적 추세를 훨씬 상회하는 매우 명확한 패턴입니다.
다시 말해, 통계상으로는 통계에 포함되지 않는 젊은 연령층에서
수천 명이 사망한 것입니다.
매우 명확한 알람 신호입니다.
그리고 나는 그것에 대해 아무것도 듣지 못했습니다.
문제는 인구 전체로만 보면 고령층의 사망률이 훨씬
더 높기 때문에 이러한 경고 신호가 가려진다는 것입니다.
그러면 전혀 볼 수 없습니다.
사망률을 주 단위로 살펴봐야 하고, 연령대별로도
살펴봐야 합니다.
빈티지하거나 작은 연령대의 사진을 봐야 합니다.
그리고 이 신호를 간과해서는 안 됩니다.
그리고 연방 통계청에서 이 작업을 수행하기 때문에, 제가 간행물에서 보여드린
것처럼 매주 사망률을 살펴보면, 이 경보 신호가 공개되지 않고 대중에게
숨겨져 있다는 사실에 놀랐습니다.
이제 결론에 도달했습니다.
사망률이 사망률을 평가하는 데 적합한 이유는 누구나 쉽게
이해할 수 있고 대중과의 소통에 적합하기 때문이라고
생각합니다.
우리는 퍼센트의 의미를 잘 알고 있기 때문입니다.
2%, 5%, 우리는 일상 생활에서 이 사실을 알고 있습니다.
그렇기 때문에 사망률을 살펴봐야 한다고 생각합니다.
사망률은 객관적인 데이터입니다.
말하자면, 이것은 당신이 할 수 없는 사실입니다...
계산도 없고 모델도 없지만, 이렇게 측정하고
이렇게 관찰했습니다.
사망률은 독일 연방 통계청에서 확인할 수 있습니다.
그리고 게시되지 않았다고 해서 존재하지 않는 것은 아닙니다.
따라서 우리는 연방 통계청에 사망률을 요구해야 합니다.
대중이 2020년 사망률에 대해 잘못된 인식을 갖게 된 이유는 통계청이
대국민 커뮤니케이션을 위해 사망률과 초과 사망률이라는
잘못된 주요 수치를 선택했기 때문입니다.
인구가 변할 때, 즉 인구가 많아지고 인구가 고령화될
때 사망률이 그림을 왜곡한다는 점을 잘 설명했다고 생각합니다.
또한 초과 사망률 값을 중앙값 방법과 같은 모호한 방법으로
계산하면 고령화 인구에 대한 값도 부풀려지게
됩니다.
연방 통계청에서 하는 것처럼 이 두 가지 주요 수치만
전달한다면 잘못된 인상이 형성되는 것은 당연합니다.
원시 데이터에 근거도 없이 국가 전체가 아무런 근거도 없이 공포에 떨고 있다는
사실만으로도 스캔들입니다.
하지만 지금 우리가 2022년에 경험하고 있는 것은, 연방 통계청으로부터 젊은 집단에서
이러한 눈에 띄는 패턴을 전혀 듣지 못한다는 것인데, 이는 거의 범죄에 가깝다고 생각합니다.
제가 여기서 이러한 이상 징후를 발견하면 연방 통계청에서도 이를 발견하기 때문입니다.
그리고 아무 소리도 들리지 않는다는 사실은 많은 의문을 불러일으킵니다.
연방 통계청에서 "이봐요, 여기 분명한 이상 징후가 있습니다"라고 말한다면 정책에
영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
왜 아무 소리도 들리지 않는지 모르겠어요.
2020년에 기자 회견 등을 통해 홍보했던 모든 우려는 이제 데이터에 근거를
두고 있으며, 연방 통계청으로부터는 아무것도 들을
수 없기 때문입니다.
따라서 이에 대한 명확한 설명이 시급히 필요합니다.
그리고 앞서 말씀드렸듯이, 책임 있는 사람들이 책임을 지고 젊은이들의 사망률을 확인할
수 있도록 지원을 요청할 것입니다.
좋아 이상으로 제 발언을 마치겠습니다.
관심을 가져주셔서 감사드리며 여러분 모두의 건승을 기원합니다.
잘 지내세요, 마르셀 바르트.