Một trong những điều đầu tiên các nhà dịch tễ học tương lai được dạy là hình dạng của đường cong tăng trưởng theo cấp số nhân — thứ mô tả cách dịch bệnh khởi phát chậm rãi rồi bùng phát nhanh như tên lửa khi số người nhiễm bệnh tăng gấp đôi, gấp đôi rồi gấp đôi. Nhưng trừ khi bạn thực sự đang đương đầu với một đợt bùng phát dịch hoặc đang ở trong một đợt bùng phát, thì tất cả đều có vẻ nặng tính học thuật. Nếu đường cong cấp số nhân đang xảy ra ở một nơi khác, dịch bệnh đang không xảy ra với bạn. Dường như chưa đủ, sự cách ly cảm xúc kì lạ này càng được củng cố bởi một lượng lớn thông tin sai lệch và phe cánh đảng phái. Tùy thuộc vào nơi bạn sống và nội dung tin tức bạn theo dõi, thậm chí đại dịch Covid-19 cũng có thể bắt đầu trở nên xa vời.

Trong khủng hoảng, những chuyên gia truyền thông y tế nhất trí rằng những nhóm người khác nhau cần được nghe những câu chuyện khác nhau về hiện trạng của cơn khủng hoảng. Nhìn chung, cách để giữ vững uy tín là truyền tải thông tin trung thực một cách rõ ràng và không cố ý gây hoang mang nhưng đồng thời không tỏ ra lạc quan quá mức. Nhưng một phần nhỏ khán giả cần được đánh vào cảm xúc nhiều hơn để thực sự quan tâm tới đại dịch. Dữ liệu nghiên cứu từ Pew Research Center cho thấy: 9 trên 10 người Mỹ được khảo sát thừa nhận rằng dịch Covid đã gây ảnh hưởng đến đời sống của họ. Nhưng điều này đồng nghĩa với 10% còn lại cho rằng đại dịch không hề ảnh hưởng đến cuộc sống. Pew cũng báo cáo rằng gần 80% khán giả theo dõi kênh Fox News cho biết truyền thông đang phóng đại mức nguy hiểm của virus (họ không hề), và 7% người được khảo sát thậm chí không hề theo dõi tin tức về đại dịch. Ngay cả tổng thống Trump còn cho rằng, chỉ những người “mất người thân và bạn bè” do Covid-19 mới có thể nhớ về nó khi đại dịch qua đi. Những con số này đang thay đổi nhanh chóng, dẫu vậy, vẫn có một sự khác nhau giữa việc chứng kiến đại dịch bùng phát trên bản tin ở một thành phố xa xôi, hoặc nhìn các đường kẻ và số liệu trên biểu đồ, với việc thực sự sống ở vùng dịch hoặc có người thân qua đời vì nó.

Điều này đặt ra một câu hỏi nghiệt ngã: Ta phải đánh đổi những gì để mỗi người có ít nhất một người quen của họ qua đời vì Covid-19? Tính đến tháng 4/2020, hơn 11.800 người đã chết trong dịch bệnh ở Hoa Kỳ. (Và con số này có thể thấp hơn thực tế.) Nếu việc quen biết với một trong 11.800 người này khiến đại dịch được xác thực với ai đó—trở nên thực tế và thôi thúc họ hành động — bao nhiêu người phải chết để tất cả người Mỹ có thể nhận ra?

Trong thời đại sản sinh không ngừng các phương trình cân bằng lạnh lùng, đây có thể là phương trình vô tình nhất. Nhưng nó cũng là một bài toán đầy nan giải.

Phương án đơn giản nhất, sử dụng phép tính mặt sau phong bì1 với dữ liệu cần phải có là số người mà một người Mỹ có thể biết. Giả sử 1 người trong nhóm quen biết tử vong bởi dịch bệnh, ta có được đáp án bằng cách nhân tỷ lệ đó với tổng dân số Hoa Kỳ. Ví dụ, ta có thể lấy số lượng người mà một người quen biết trong một phân tích chính xác từ dữ liệu Facebook năm 2011. Con số đó là 200. Sử dụng số liệu ước tính này, ta có được lập luận sau: nếu có 1 trong 200 người Mỹ tử vong vì Covid-19 — tức tỷ lệ tử vong ở mức 0,5 phần trăm dân số — thì mọi người ở Mỹ đều sẽ quen biết ít nhất một người đã thiệt mạng vì dịch Covid-19. Với dân số quốc gia hiện tại ở mức 327,2 triệu, thì đáp số cho bài toán nói trên là 1,6 triệu người thiệt mạng ở Mỹ.

Nhưng hãy thử đi vào chi tiết nào! Liệu 200 có là là con số đúng tuyệt đối? Một nghiên cứu năm 2006 sử dụng dữ liệu khảo sát và các mô hình thống kê để tính số người mà một người bình thường có thể biết đã cho ra kết quả khác, là 750. Một trong những tác giả của nghiên cứu đó, nhà thống kê Andrew Gelman đến từ Đại học Columbia, đã trở lại vào năm 2013 với con số 600 được ước tính dựa trên một cuộc khảo sát khác.

“Nghiên cứu của chúng tôi từ năm 2011 dựa trên số lượng bạn bè trên Facebook, cho ra kết quả trung bình là khoảng 200 người,” Johan Ugander, giáo sư môn Khoa học quản lý, Đại học Stanford, đồng tác giả của thống kê, cho biết. Ông lưu ý rằng số trung vị của số lượng bạn bè trên Facebook chỉ là 99, nghĩa là một nửa số người có ít hơn 99 bạn bè. Nếu bạn sử dụng con số 99, thì con số người tử vong ở Hoa Kì sẽ ở mức 3,3 triệu người để mỗi người đều mất đi một người quen. Tất nhiên điều này cũng tùy thuộc vào định nghĩa bạn bè ta đang đặt ra. “Nếu bạn bè chỉ đơn giản là người mà ta biết sơ sơ, những con số như 750 là khả dĩ,” Ugander nói. “Chúng ta có thể coi tình bạn như củ hành tây với nhiều lớp và nhiều mức độ thân thiết khác nhau.”

Chris Sims, một nhà toán học thuộc Đại học Princeton, đã sử dụng con số theo ước tính của Gelman là 600 và các phép tính về tỉ lệ tử vong và mức độ lây lan của Covid-19 được ghi nhận vào cuối tháng 3 cho những tính toán liên quan. Chris đưa ra một kết quả: nếu dưới 1% người bệnh tử vong, và 60% dân số bị nhiễm, một người có quen biết với 600 người có 95% khả năng quen biết một ai đó đã ra đi vì dịch bệnh. Hay nói đơn giản hơn, nếu trong 600 người có một người chết, thì sẽ có tổng số 54 ngàn người thiệt mạng tại Hoa Kì — thật đáng sợ rằng nó cao gấp đôi con số được Nhà Trắng dự đoán trong trường hợp tốt nhất, mặc dù ngài tổng thống và các cố vấn đã không nêu rõ cách họ tính toán.

Bây giờ bài toán có vẻ hóc búa hơn rồi — ngay cả khi để đơn giản hoá vấn đề, ta vẫn chọn tỉ lệ 1 trong 200 cho phép tính. “Chết vì Covid không mang tính đồng nhất hoặc ngẫu nhiên,” Ugander cho biết. “Chúng ta có thể dự đoán rằng người có nhiều bạn bè hơn sẽ có tỉ lệ phơi nhiễm cao hơn, rồi sau đó tử vong vì bệnh, và rằng vì nhiều lý do khác nhau, các ca tử vong cũng sẽ tạo thành các chùm trong một vòng tròn quan hệ.”

Điều này liên quan đến một khái niệm thống kê được gọi là nghịch lý tình bạn2 — trong mạng lưới quan hệ, bạn bè của một người thường có nhiều bạn hơn chính người đó. Đó không phải là một điều đáng xấu hổ gì; bởi một số người sẽ trở thành điểm kết nối —- những cá nhân có khả năng kết bạn bốn phương, vì vậy họ ở trong nhiều mạng lưới quan hệ khác nhau. Đừng quá ghen tị với những người giao thiệp rộng này. Việc trở thành “trung tâm vũ trụ” và là người kết nối có cái giá của nó. Bởi lẽ tiếp xúc với nhiều người làm tăng khả năng bị nhiễm bệnh của họ trong đại dịch.

Nghịch lý tình bạn rất có thể đã từng xảy ra trong đại dịch cúm H1N1 năm 2009 khi những người có nhiều mối quan hệ hơn cũng có nhiều khả năng bị nhiễm vi-rút hơn. “Nghịch lý tình bạn, cộng với việc những người ở vị trí người kết nối có khả năng bị bệnh nhiều hơn dấy lên hy vọng rằng có thể cần ít hơn 0.5% dân số phải chết để tất cả chúng ta đều có một người quen tử vong vì mắc Covid-19,” Ugander nói.

Tuy nhiên, còn có những tính toán khác lại đẩy đáp án của bài toán lên cao hơn. Một trong những hiện tượng đó là phân tán quá mức3 Con người có xu hướng kết nối với những người giống họ, và không phải nhóm người nào cũng có nguy cơ nhiễm Covid-19 hoặc tử vong như nhau. Nhân viên y tế có khả năng ở cùng mạng lưới với các nhân viên y tế khác và họ là nhóm có nguy cơ tử vong cao bởi đặc thù công việc. “Đồng đẳng tuổi” có nghĩa là những người lớn tuổi có khả năng quen biết nhiều người lớn tuổi hơn—nhóm có nguy cơ tử vong cao nhất vì Covid-19. Tương tự như vậy, “đồng đẳng địa lý” cũng là một yếu tố — hiện tại, người sống tại New York, đáng buồn thay, có nhiều khả năng biết một người đã tử vong hơn là một người sống ở San Francisco, và cả hai người đó lại có khả năng biết một người đã tử vong nhiều hơn một người có ít kết nối tới hai thành phố này.”

“Có thể kết luận rằng sự đau buồn sẽ lan truyền không đồng đều về mặt tuổi tác, địa lý, nghề nghiệp, mức độ giàu có và các yếu tố liên quan khác,” Ugander nói. Những người không thuộc các mạng lưới xã hội kể trên sẽ ít có khả năng biết ai đó chết hơn những người bên trong mạng lưới, bất kể tổng số người chết ở mức bao nhiêu.

Rất có thể, những con số này gây nghẹt thở bởi chúng không thể lay chuyển được. Babak Fotouhi, nhà khoa học xã hội tính toán (computational social scientist) tại Đại học Maryland cho biết: “Đây là một bài toán phức tạp, nó có thể được tóm tắt gọn gàng và dễ hiểu chỉ trong một câu. Nhưng cũng thật khó để tin đây là một vấn đề toán học khó có thể giải quyết được, ngay cả khi ta chỉ lấy kết quả gần đúng.”

Về mặt toán học, Fotouhi cho biết, loại câu hỏi này được gọi là bài toán “Tập hợp thống trị tối thiểu4: “Đối với một đồ thị nhất định, cần tối thiểu bao nhiêu nút sao cho mọi nút trong biểu đồ đều có ít nhất một nút kề trong tập hợp đó?” Tìm Tập hợp thống trị tối thiểu là một trong những kiểu bài toán mà các nhà toán học gọi là “NP-đầy đủ.” Họ sẽ nói rằng có thể giải quyết được, nhưng họ cũng biết rằng nó cực kì khó.

Đánh đố hơn nữa là việc mạng lưới quan hệ là chính tất cả chúng ta, với tất cả các mối quan hệ chồng chéo lên nhau mà Ugander đã nói đến. Bạn cần một dự án giám sát tựa như Big Brothers5 để tìm ra mối liên hệ giữa chúng ta với nhau. Trong ngôn ngữ toán học: Không ai biết đồ thị cụ thể này được cấu trúc như thế nào. Và “tập hợp” ở đây bị chi phối bởi đặc thù dịch tễ học của bệnh và cách nó lây lan, một “chu trình lây nhiễm” chưa được xác định đặc tính. Điều đó làm cho việc xác định tập hợp này trở trên khó khăn hơn.

“Ta có ở đây một chu trình lây nhiễm không xác định, trên một cấu trúc mạng lưới xã hội không xác định, và chúng ta có một đề toán mà phiên bản đơn giản hóa của nó là NP-complete. Chúng ta phải đối mặt với trở ngại về lý thuyết thuật toán và cả sự thiếu dữ liệu nghiêm trọng. Tôi không nghĩ chúng ta có thể hợp lý hóa bằng nó bất kỳ phép ước lượng nào, ngay cả những ước tính thô.”, Fotouhi nhận định.

Ugander, trái lại, có vẻ có ý muốn giải quyết bài toán hơn. Ông nói: “Nếu bắt buộc phải đoán, các mô hình phân loại có khả năng chiếm ưu thế hơn nghịch lý tình bạn. Tỷ lệ phần trăm có thể tăng khá cao trong khi một phần đáng kể dân số vẫn chưa trực tiếp biết bất kỳ ai tử vong.” Điều này có nghĩa là, có thể cần hơn 1,6 triệu người chết — hơn rất nhiều — trước khi mọi người đều có ít nhất một người quen đã chết trong đại dịch.

Các nhà mô hình tại Imperial College đã xuất bản một báo cáo nổi tiếng vào ngày 16 tháng 3, cảnh báo rằng 2,2 triệu người sẽ chết tính riêng ở Mỹ nếu không có bất kỳ biện pháp can thiệp giảm nhẹ dịch bệnh nào. Giờ đây ta có thể tưởng tượng rằng viễn cảnh tận thế đó có thể sẽ không hề hấn gì đến một số cá nhân — mặc dù họ vẫn sẽ chịu những tác động trực tiếp của đại dịch về mặt kinh tế và xã hội. Và ở phía bên kia của chiếc bập bênh, sẽ có những cụm dân số bị ảnh hưởng nặng nề, có liên hệ với nhiều người tử vong—gồm nhân viên y tế, nhân viên cứu hộ, nhân viên vận chuyển, người lớn tuổi, người New York, người New Orleans và một số lượng không đếm được những cụm khác ở những tâm dịch đang hình thành.

Nếu Covid-19 có chừa một vài người may mắn ra, thì cũng không mang lại viễn cảnh gì tích cực hơn là làm gia tăng thảm kịch. Khắp thế giới đã có hơn 81.000 người đã chết vì Covid-196 và những cái chết đó đã gắn kết tất cả những người ở trong nỗi buồn. Nhưng một phần lý do khiến nỗi đau chung trở nên đặc biệt bởi vì nó cũng mang tính lây lan. Biết một trong những người đã chết có thể không thể lung lay những tín đồ của chủ nghĩa cá nhân, những người không chứng kiến những tác động kinh tế thảm khốc của cách ly xã hội và biện pháp giới nghiêm — hoặc tệ hơn, những người tin rằng Covid-19 là một âm mưu của những người thuộc chủ nghĩa khai phóng để tiêu diệt tự do. Và các dư luận viên lan truyền thông tin sai lệch, những người luôn đưa ra thuyết âm mưu vô lý như là cái chết gây ra bởi Covid-19 là do bệnh nền, hoặc bệnh cúm, hoặc do gián điệp Trung Quốc cứ như thể tất cả là thật, cũng chẳng thể thay đổi điều gì.

Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu những người này vẫn ‘điếc không sợ súng’? Rằng họ sẽ không nghĩ rằng họ cần quan tâm? Điều này cũng không hề tốt lành gì cho phần còn lại của dân số. Những người không bị ảnh hưởng bởi virus lại trở thành những người coi thường việc tuân thủ các quy tắc giãn cách xã hội trong đại dịch, họ sẽ liên tục di chuyển từ điểm nóng này sang điểm nóng khác. Các câu chuyện khác nhau có tác động khác nhau lên những loại người khác nhau, điều này khiến Covid-19 trở thành một căn bệnh khó bị đánh bại. Khi không có thuốc hay vắc-xin, vũ khí duy nhất là ý thức và hành động chung, và đôi khi điều đó đòi hỏi bước nhảy vọt của niềm tin.