疫学は害でしかない？
軽い概要と感想
Covid19対策で最大の悪手を導いたとされるファーガーソン。彼が世界中のグローバリストに命じた非医薬品介入(「NPI」)モデルは13年前に、かのマイクロソフトの協力を得て作られました。13年前…ビル何とかがCovidの特許を取ったのがその年あたりだったような気がします。
疫学とは何なのか…それが書かれているのが今回の1万字を超える記事の内容です。一言で言えば、害でしかない学問。
＋＋＋
デーヴィッド・アイクの書籍の紹介
デーヴィッド・アイクの新刊が出ていました。彼と翻訳者がこれからも活躍できるように、買って読んでくれたらと思います。
＋＋＋
投稿者 ニール・ハーグ - ミームとヘッドライン コメント デビッド・アイク 投稿日 2024年6月23日
ニール・ファーガソンの新型コロナウイルスのパンデミックのモデリングは、疫学が役に立たないことをきっぱりと証明しましたか?
1
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のパンデミック対応の知的神経中枢だった。覚えているように、
経済を閉鎖する正当化の背後にある主要な疫学モデルを開発したのは、インペリアルカレッジの物理学者ニール・ファーガソンでした。
しかし、ファーガソンのモデルは文書化されていない13年前のコードであり、「クリーンアップ」する必要があり、彼の仮定はゴミでした。これは英国政府が偽の「ロックダウン」と呼ばれる経済の最初のシャットダウンを実施したのとほぼ同じ時期に、少なくとも2020年3月から知られています。
アメリカ経済研究所(「AEIR」)は2021年4月、「ファーガソンは、世界中の政府がパンデミックを追い払うために彼が好む一連の非医薬品介入(「NPI」)を採用しない限り、2020年3月16日に壊滅的な死者数を予測した」と指摘した。
ほとんどの国は、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示的に発動した後、彼のアドバイスに従った。
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を使用して書かれており、マイクロソフトの助けを借りて「クリーンアップ」して、他の誰かが再利用できるようにする必要がありました。
それは最悪でさえありません - モデルへの入力を形成する重要な仮定はゴミでした、とジョナサン・エングラーは2020年3月にマイク・ハーンによって書かれた記事を紹介して書いています。
＋＋＋
2
2020年3月の素晴らしい記事：「疫学は役に立ちますか？」
ジョナサン・エングラー、2024年6月22日
年月が進むにつれて、「パンデミック」に関するすべての仮定がどれほどひどく間違っていたかを忘れがちです。
2020年3月31日のこの作品（リンクを参照）は、私が強くお勧めしますが、GIGO1モデリングを公共政策のドライバーとして使用することの欠点を明らかにしています。これは、多くのドメイン、特に「気候」アジェンダだけでなく、他の多くの分野で見られます。
実際、私は私たちが生きている時代を、経験主義に取って代わる疑似科学的モデリングを目撃している時代として特徴づけます。
とにかく、楽しんでください。
ファーガソン/インペリアルの口蹄疫のモデリングに関する解説は特に興味深いです。何百万人もの人々に死と悲惨さを引き起こす政策（それが彼がしたことだから）を決定するために、誰かがあなたを信頼することを躊躇する前に、あなたはどれほど間違っていなければなりませんか？
英国/インペリアルが世界的な「パンデミック対応」の知的神経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、マイクロソフトの助けを借りて「クリーンアップ」して、他の誰かが再利用できるようにする必要がありました。
それは最悪ではありません - それは、モデルへの入力を形成する重要な仮定がゴミだったということです。
＋＋＋
3
メモ
1 ゴミの中、ゴミの出。
2020年春には多くのことが知られていなかったが、予測可能だったのは、中長期的に経済的剥奪による何百万人もの死を引き起こすことなく、世界経済をシャットダウンすることはできないということだったからです。
医療閉鎖による健康への差し迫った害も、多くの人によって予測されました。
疫学は役に立ちますか?
マイク・ハーン、2020年3月31日
現実世界のシミュレーションについて有名なことわざがあります。「すべてのモデルは間違っていますが、いくつかは有用です。」今尋ねるべき重要な質問は、疫学モデルが間違っているが有用であるかどうか、または単に間違っているかどうかです。
2020年4月2日更新
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
なぜCOVID-19モデルを作るのがそんなに難しいのか
ニューヨーク州の@IHME_UWモデルと現実の更新：現実はまだ勝っています。 4月2日に56,000件の入院と11,000のICUベッドが予測されています。 13,400件の入院と3,400のベッドが使用されています。リマインダー：このモデルは1週間前にリリースされました。 pic.twitter.com/OAzUfvi7zX
— アレックス・ベレンソン(@AlexBerenson) 2020年4月2日
疫学モデルは役に立ちますか?
どのようなアドバイスに従うかを決めるのは政府次第です。この分析では、彼らの勧告や法律を無視する提案として取るべきではありません。このブログ記事を読んだからといって、地元のルールを無視し始めないでください。
ICLのSARS-CoV-2スプレッドのモデリングは、英国のフルロックダウンモードへの切り替えを引き起こし、他の多くの国でそれを強化または引き起こしたものです。地球を閉鎖することの悲惨な結果を考えると、これまで科学的な研究を受けたことのないレベルの精査に値する。それは今、ゆっくりと起こり始めています。
この記事では、主に疫学の歴史と方法論的問題を見ていきます。本当にcovid-19に特有の問題に興味があるなら、博士による「コロナウイルス病2019：誇張された情報と非証拠に基づく対策の害」をお勧めします。欧州臨床調査ジャーナルに受け入れられたジョン・イオアニディス。
すべての請求に対して引用が提供されます。
要約
インペリアル・カレッジ・ロンドン(「ICL」)は、疫学モデリングで世界最高であると説明されています。
それにもかかわらず、彼らは認められていないように見える大きなミスの歴史を持っています。彼らの勧告は、過去に政府による悲惨な過剰反応につながった。
科学者として提示されていますが、偽造不可能な声明、ピアレビューの欠如、コードの表示の拒否、統計的な信頼境界の代わりに曖昧な用語の使用など、非科学的な慣行に従事しています。
彼らは、病気の発生が実際よりも深刻になると予測しています。
疫学の分野がこれらの間違いから何を学んだかは不明です。
彼らは、統計的に意味がないことが知られているモデルにデータを使用しています。
狙撃はさまざまな大学の疫学者の間で勃発しており、その多くは公の場で、そして非常に主要な方法で互いに矛盾しています。
この記事のほとんどはICLの実績に焦点を当てますが、問題は実際にはそれよりも広いものです - ICLのレポートは、より一般的に学界と学術科学の「ブランド」のために聞かれています。
オックスフォードは独自の紙を生産しましたが、それは良くなく、どちらかといえば、さらに悪いです。「私たちは科学に導かれている」は、科学が正しい、または少なくとも何もないよりはましだと仮定しているため、あらゆる場所の政府のモットーです。その仮定が間違っている場合、それは大きな問題です。
＋＋＋
4
ICLモデリングチームは誰ですか？
「帝国の人々は、地球上で最高の感染症モデラーの一部です」 - 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インペリアルは、一種の金本位制として扱われている...アメリカの当局者は、そのような広がりから米国で最大220万人の死亡を予測した報告書は、ホワイトハウスにも影響を与えたと述べた...エジンバラ大学の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であるDevi Sridharは、「その多くは彼らが言うことではなく、誰がそれを言うか」と述べた。「ニール・ファーガソンは莫大な影響力を持っています。」- ニューヨークタイムズ
「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によって行われました」 - ジョン・イオアニディス(医学部、疫学および人口保健、生物医学データサイエンス、統計学、スタンフォード)
だから、彼らはかなり大きな問題です。彼らが世界で最高の疫学者であれば、私たちは彼らのパフォーマンスによって疫学の分野を判断するかもしれないようです。
現時点では、疫学は医学と同じものではないことは注目に値する。
ファーガソン教授は理論物理学の博士号を取得しました。モデラーは、病院の意味での医師ではなく、応用数学を専門とするコンピュータプログラマーになることができます。
これはノックを意味するものではありません。応用数学は、もちろん非常に貴重な分野ですが、後でわかるように、疫学の重要な批判は、現場での医療経験を持つ人々の経験よりも抽象的な数学的計算を高める方法です。
＋＋＋
5
非科学的な慣行
科学的な方法が正しく機能するためには、いくつかのことが必要です。
ピアレビュー。「COVID19の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」は2020年3月16日付けで、それが引き起こした政府戦略の突然の変更と同時に、直ちに報道機関に発表された。COVID-19に関する多くの論文が査読されていますが、この場合、スキップされたようです。
ピアレビューが論文を拒否した可能性があります。確かに、彼らの仲間の多くはそれに問題を抱えています。
再現性。分析は複数の理由で複製できません。他の問題の中でも、コードはファーガソン教授のチームだけが理解しているため、実際のモデル自体はどこにも利用できません。
彼は元のコードをリリースする予定はなく、マイクロソフトによって書き換えられたバージョンだけです。
数学のクラスでは、自分の作品を示さない子供たちは、他の人が行った作品を提出すると、二重に「失敗」の成績を取得します。疫学では、それは大したことではありません。
これは非常に重大な問題です。私はこれを十分に強調することはできません。アカデミアは複製危機の真っ只中にあります(それが本名です)。何十年にもわたって広く受け入れられていた「発見」を誰も再現できないため、フィールド全体の信頼性が細断されています。
ICLが研究を発表して以来、他の非疫学者は公に文書化され、利用可能なソースがあるだけでなく、完全にインタラクティブで、ブラウザで誰でも実行できるモデルを構築することができました。
「私のコードは複雑すぎてパーソナルトレーニングなしでは理解できない」は、特にそのコードが10年以上前の場合、公的資金による研究者が言うことは受け入れられません。インペリアルは、結果を再現可能で許容可能な品質にするために世界中ですべての時間を持っていましたが、決してしませんでした。
この分析は、他の理由で複製することはできません。キーデータのプライベート対応に依存しており(「個人的なコミュニケーション」は2回ソースとしてリストされています)、「病院のサージ容量の限界に関する確実性を高めるNHS」に漠然と言及していますが、この確実性がどこで公開されたかは言いません。
特に興味深いのは、分析が1年間一定であることを示していますが、NHSは3つの新しい緊急病院を建設しており、その最初の病院は世界最大の病院の1つです。10万人あたり8つのICUベッドで、この完全に平らなラインはどこから来たのですか?
再現不可能な仕事は、心理学のような他の分野でゆっくりと押し出されています。ここでも受け入れられない必要があります。特に今！
＋＋＋
6
偽造可能な予測。科学者たちはテスト可能な予測をする。
ファーガソン教授は、「頭は勝ち、尻尾は勝つ」タイプの予測をする習慣があります。公平を期すために、彼の論文では、再生値(R0)、ロックダウンのレベル、トリガー値のさまざまな組み合わせを考慮して、死亡者数についてさまざまな見積もりが提供されました。
それらはかなり正確であり、後から考えると、現実が彼らからどれだけ離れているかを測定することができます。例えば、R0が2.2で、ロックダウンが週に300人のICU症例の割合で引き起こされると、26,000人の死亡を予測しています。
一部の人々は、彼が後に50万人以上の死亡から予測を下方修正したと主張しているが、その主張は真実ではない。
しかし、もう少し微妙な問題があります。その後、彼は「20,000人の死者とはるかに低くなる可能性がある」と予測していたものを変えました。死亡がはるかに高い場合、彼は自分の勧告が十分に厳密に守られていないと主張することができます - 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であるため、誰が主張することができます。
死亡者数が約20,000人の場合、彼は「私たちの分析は結果を正しく予測した」と言うことができます。死亡がはるかに低い場合、彼は「死亡は私たちの予測の範囲内にあった」と言うことができます。
この種の問題は以前にも発生しました。ウシ海綿状脳症(別名狂牛病)の発生をモデル化するように頼まれたとき、彼は50から150,000の人間の死者数を予測した。
この予測の曖昧さについて質問されたとき、回答は「はい、範囲は広いですが、実際には政府の政策の変更につながりませんでした」(デイリーテレグラフを参照)でした。その答えは非sequiturですが、疫学的なアドバイスが結果を導くかどうかについて深い懸念を示しています。
2番目の重要な変化は、「おそらくそれらの人々の2/3がとにかく死んだだろう」という主張でした。過剰な死亡率の概念は、元のレポートのどこにも現れません。
ほとんどの場合、ICLは、他の人と同時に感染による死亡ではなく、感染による死亡を報告したイタリアのデータを発見しました。それはおそらく結論を根本的に変えるだろう。実際、それは「死亡者数」という概念そのものを混乱させる。
私がICLを選んでいると思うなら、covid-19に関する最近のオックスフォード疫学論文には、「...すでに感染している英国の人口の割合は、0.71%から56%（95%の信頼できる間隔...）の間である可能性があります。
予測におけるこの種の範囲は、疫学が貢献するのに役に立たないことを意味します。
しかし、彼らは平易な英語でそれを言っていません。
中立性の外観。科学への信頼は、科学者が政治的アジェンダを推進していると人々が信じるときに落ちます。これは、フィナンシャル・タイムズが報じているように、「英国で最も信頼されていない専門家の中の経済学者」の理由を大きく説明しています。それはまた、気候学の懐疑論者によって浮かび上がる共通の関心事です。
この問題を回避する簡単な方法は、科学者が単に彼らが見つけたものを公開し、学者とは異なり、政策が影響を与える人々に直接責任を負う政治家に政策変更の議論を残すことです。
疫学者はこれをしていないようです。これまでのところ、すべてのケースで、疫学者は非常に具体的な社会および農業政策を推奨しており、一部の論文は、約半分の単語数を政策立案者に直接費やしています。
＋＋＋
7
口蹄疫
これらの問題のいくつかがどのように災害につながるかを見てみましょう。
疫学モデリングは比較的若い分野です。英国での最初の試乗は、2001年に豚と羊の間で口蹄疫(「FMD」)の流行をもたらしました。
結果は非常に壊滅的で、多くの論文の主題となっています。このイベントは現在20歳ですが、約5年前の2番目の予測を見て、あまり変わっていないことを実証します。
「FMD制御のモデル主導の政策は悲劇をもたらした。膨大な数の動物が理由もなく屠殺された。計り言われない人間と動物の苦しみが結果でした - 財政的な結果は言うまでもありません」 - 「数学モデルの使用と乱用」の著者、ポール・キッチング博士
今週末にこのトピックについて読んだ論文がいくつかありますが、もっとたくさんあります。その結果、出来事が非常にトラウマになり、高度に研究されたことは明らかです。タイトルから推測できるように、著者は何が起こったのか非常に批判的でした。
「破壊的な緊張：数学対経験」は、ここでマンスリーらと呼ばれています（著者はすべて獣医のバックグラウンドを持っています）
「間違っているが有用：感染症モデリングにおける不確実性の交渉」、Christley et al.（さまざまな背景）
「コンピュータによる大包帯：2001年の口と口の流行の黒板経済学」、カンペル&リー（カーディフロースクール）
病気による水ぶくれを示す病気の牛の口
政府の「FMD科学グループ」はさまざまな分野で構成されていましたが、疫学者はすべてのアカウントで支配的でした。モデラーは4つの異なる大学から来ましたが、かなりすぐにICLモデルが使用される主要なモデルになりました(論文「メディア、メタファー、モデリング」から)。
彼らのプログラムは深刻な流行を予測した。彼らは、いわゆる「連続した淘汰」という瞬間的かつ極端な政策によってのみ回避できると主張した。感染した動物がいる農場から3km以内に住む影響を受けやすい動物は、たとえ健康であったとしても、すぐに殺されることになりました。
＋＋＋
8
「物議を醸すことが判明したこの新しい政策は、数学的モデラーによって正当化されました...
「これは、獣医のリスク評価を必要とする既存のポリシーに取って代わりました。
「3,369の施設で1,200,000匹以上の動物が、連続した淘汰の一部として屠殺された」
事実上、殺された動物はすべて感染しなかった。
「淘汰中にサンプリングされた115の群れのセロサーベイランスは、血清陽性動物を持つ羊の群れを1つだけ見つけました（56匹の羊から9つの陽性）
それは正当化されましたか?
「流行後の分析は、...連続した淘汰政策の影響の欠如にさらなる支援を提供した」
「数学モデルによって駆動される新しい48時間連続淘汰政策は、流行がすでに減少していたときに実施されました。」
偶発的なコントロールグループがありました。カンブリア当局は、どこでも連続した淘汰を実施するためのリソースを持っていなかった。
さらに、連続した淘汰は北カンブリアでは実施されなかったが、カンブリアの流行曲線は、2001年の英国の残りの部分の曲線と1967/1968年の流行曲線を反映している。
最終的に、モデルは、流行の経過と期間も、実施された伝統的な制御措置の有効性も、提案された新しいものも正しく予測しませんでした。したがって、彼らは反論、テスト、有用性の酸テストに失敗しました。
＋＋＋
9
彼らは有用性の酸性テストに失敗した
なぜ彼らはうまくいかなかったのですか?
モデルの獣医の仮定は、動物が殺されない限り、一度に群れ全体に感染し、臨床症状の数日前に最大かつ無期限に排泄する能力を考えると、おそらく「アルマゲドンウイルス」と呼ばれる別の（完全に理論的な）ウイルスを表していました。
悪い仮定に加えて、このモデルは農場間の地理的広がりに根本的に関係していましたが、農場について使用されたデータは、もともとCAP補助金の管理のために収集された非常に低品質でした。
「はい、しかし、あなたが知っているように、農場のデータベースをキュレーションする人々は、彼らがどこにいるかを本当に気にしません。
なぜ彼らはその情報を持っているのか、おそらく知らないでしょう。彼らは彼らが書く人の住所を持っています、それは彼らが必要とする唯一の本当の空間的な場所であり、地理的座標があなたが知っている北海の真ん中に農場を置くという事実、だから何」 - インタビューE7、クリストリーら
キッチングらが言ったように、「英国の経験は、科学的日和見主義の利益のためにモデルがどのように悪用されるかについての有益な警告を提供します。」
マンスリーらは最も包括的ですが、同様の点を指摘している論文がたくさんあります。
＋＋＋
10
学んだか学ばなかったか
このイベントを受けて、ICLは次のチャートを作成しました。
当時の主任科学顧問は、この証言を行った。
「そして、私があなたにしてほしいのは、非常に印象的な数字を見ることです。行われた予測である図[1]、曲線A、B、Cを[流行データ - 青い点]と比較すると、それは流行がどのように発展したかです、あなたはそれが悪い合意ではなかったことに同意しなければならないと思います、予測はそれほど悪くありませんでした。」 - 議会調査のデビッド・キング教授
疫学者に関する限り、それは大成功でした。政府は最終的にどのような結論に達しましたか? 数年後に別のアウトブレイクが起こったので、私たちは知っています。
「2007年にFMDが再び英国を襲ったとき、あまりにも早くテストされた英国の2001年のFMD流行の経験から多くの教訓を学びました。」-マンスリーら
学んだ教訓は、疫学を無視することでした。
「とりわけ、FMD制御と根絶の伝統的な確立された方法を採用し、検証されていない数学的モデルに基づいて新しい手順を使用しないという方針でした。」
どうしましたか？
「この戦略は正しいことが証明され、ウイルスは比較的迅速に根絶された」 - マンスリーら
このイベントでの疫学の失敗は絶対的でした:彼らの製品の唯一の消費者は政治家と公務員です。それらの人々は、次の流行でモデルを使用しないことを選んだ。
重要な質問は、この分野がここから何を学んだかです。そして、それが実際に非常に厄介になるところです。テレグラフから:「ファーガソン教授は、FMDのモデリングについて次のように述べています。
政策の決定には多くの要因があり、そのうちの科学、特にモデリングは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ばかげている。多くの要因がそうしました。
強調表示された声明は、非常に強く、アウトブレイクについて書かれた他のものと一致しないため、問題があります。FMDの流行に関するすべての文書から、疫学的モデリングが政府の政策の主な原動力であったことは明らかです。
教授は、当時について論文を書いている多くの著者がそうでないと信じていたのに、ICLの仕事が政府の政策を決定したと信じることがばかげているとどのように主張できますか?
「メディア、メタファー、モデリング」から：「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になったため、マスコミはエジンバラとケンブリッジのチームによって生産されたモデルではなく、主にそこで生産されたモデルに焦点を当てました。」
「破壊的緊張：数学対経験」から：「連続した淘汰政策を支持したモデルは深刻な欠陥があった。」
今日現在、ICLチームは、FMDの流行について基本的に正しかったと考えています。
「他のグループが2001年にそうであったように、私たちはリアルタイムでモデリングを行っていました - 確かにモデルは100%正しくなく、確かにデータが限られており、作業を行う時間が限られていました。しかし、到達した幅広い結論はまだ有効だったと思います。」
＋＋＋
11
ジカ：もう一つのミス
ラテンアメリカでの2015年のジカ熱の流行を覚えているかもしれません。これは、感染した女性の赤ちゃんが縮んだ頭と深刻な脳損傷で生まれた恐ろしいウイルスです。
ICLは流行をモデル化し、2016年7月の論文で次のように述べた。
「私たちは、蚊の個体数の変動と伝染性によって引き起こされる発生率の季節的な振動で、現在の流行は3年でほぼ終わると予想しています」
そして、ここで起こったことです。季節的なリターンで3年はかからなかった。それは1つ以内に消えた。
ジカはアメリカから根絶された。世界的には、2017年以来、ウィキペディアのウイルスに関するページは、その後のニュースさえ気にしません(最後の更新はアンゴラで約2つのケースです)。
この病気はまだラテンアメリカで流行していますが、すべてのレポートの60%を占める最悪の影響を受けた地域(ブラジル)は、週に平均約365症例が見られ、そのうち約30人だけが実験室で確認されています - 上記のグラフで見るには低すぎます。予測された季節的な振動がまったく存在する場合、それらは騒音で失われます。
分析はまた、その時点までの行動を説明できませんでした。
「現在、アジアが大規模なジカ熱の流行の危険にさらされているかどうか、またはラテンアメリカでの感染の規模が以前に見られたものよりもはるかに大きい理由を評価することはできません。」
論文の約半分は「政策立案者が何をすべきか」というセクションに捧げられましたが、女性が妊娠を避けることを推奨する以上の具体的な勧告は行われませんでした。同紙は認めている：「妊娠に対する助言は、多くの女性にとって実行不可能であると批判されている - 特に長期的には」
冗談じゃないよ。
結論
同様の問題は、疫学分析で繰り返し発生するようです。
モデルは非常に低品質の入力データに基づいています。これは簡単に認められていますが、たとえそうであっても、誰も予測をするのを止めるものではありません。
統計的な不確実性は、しばしば正式に分析されません。「大まかに」、「広く」、「おそらく」、「実質的に」、「典型的に」などの曖昧な形容詞が代わりに使用されます。
モデラーは政策立案に深く関与しており、それを主な目的の1つとして明確に認識しています。政治指導者へのアドバイスは、おそらく科学論文の半分以上を構成することができます。
予測は日常的に限界が非常に大きいため、役に立たなくなります。
モデラーは、以前の予測の失敗に対応して明らかな方法論的変更を加えていないようです
疫学者は、彼らが現在指揮しているほぼ神のような敬意を持って扱われるべきですか?
私はこの記事で議論されている人々や機関に対して何も持っていませんし、原則として、伝染病がシミュラブルであるべきではない理由がわかりません。
しかし、現場が一連の否定できない成功を収め、結果が日常的と見なされるまで、ジャーナリストや政治家と話すのを控えるのが賢明かもしれません。明らかに、私たちはまだそこにいません。
＋＋＋
著者について
マイク・ハーンは元Googleエンジニアであり、Bitcoinjの元著者であり、Bitcoin Coreの元寄稿者です。彼は2016年1月にビットコインを辞めました。与えられた理由の1つは手数料の上昇でした（ビットコイン実験の解決策を参照）。彼はオンライン出版プラットフォームMediumで「Mike's Blog」というタイトルでエッセイを出版しています。
注目の画像：英国のコロナウイルスアドバイザーから撮影されたニール・ファーガソンは、2020年5月6日、CNN（右）のロックダウン中に恋人が訪れたと報じられた後、辞任した。
応援ありがとうございます(*^-^*) この応援資金で今後の活動資金に当てさせていただいて、より充実した記事の作成を頑張らせていただきたいと思います。