4月初旬、ウィスコンシン州とミシガン州が、Covid-19の感染率と死亡率に著しい人種間格差があるというデータを発表しました。 これらの州では、多くのメディアが、罹患者のうち黒人の割合が、全人口における黒人の割合の 2 倍以上であることを指摘しています。 それ以来、同様の格差が他の場所でも報告され、時には他の少数民族の過剰発現も報告されている。

このように人種的格差は、Covid-19に関する全米規模の話題の中心となっている。 ニューヨーク・タイムズ紙とロサンゼルス・タイムズ紙の一面見出しはこの問題を強調しており、政府のあらゆるレベルの選出議員も同様である。 エリザベス・ウォーレン上院議員（民主党）とアイアンナ・プレスリー下院議員（民主党）は、人種データの収集をより徹底するよう求め、公開書簡で「現在、Covid-19の検査を受け、影響を受けた患者の人種・民族的統計情報の収集と公開報告を行っていない」と政府を非難している。 彼らの声明後すぐに、いくつかの州や自治体がこの人口統計学的詳細を組み込んだデータセットを公開し始めた。

脆弱性がどのように分布しているかを最大限に正確に把握するためには、この線に沿ってより多くのデータを収集することが確かに重要である。 過去の伝染病や最近の自然災害の経験は、最も社会的に疎外された集団が不釣り合いに被害を受けることを示唆している

しかし、Covid-19の人種間格差を記録する際に、適切な分析によってそのデータを文脈づけることも同様に重要である。 説明的な文脈のない格差の数値は、有害な神話や誤解を永続させ、健康の不平等をなくすという目標を実際に損ねる可能性がある。 このような明確な視点は、Covid-19だけでなく、将来の伝染病に対しても必要である。 不十分な文脈の危険性はいくつかあるが、研究者、ジャーナリスト、公衆衛生当局者、政策立案者は、特に公的領域で人種間格差を議論する際に、それらに対処するためのいくつかの重要なステップを踏むことができる。

まず、真空中のデータは人種の健康格差に対する生物学的説明を生じさせる可能性がある。 このような説明では、特定の人種マイノリティに特有の先天的な資質が、特定の疾患の発生率を高くする素因になっていると仮定している。 たとえば、病理学と実験室医学の教授であり、アフリカ研究者でもあるランディ・ブラウンは、黒人と白人の呼吸器官には生物学的な違いがあるとする医学的言説が長く続いていることを記録している1。 すなわち、彼らは衛生的なガイドラインを否定し、悪徳にまみれ、したがって、病気にかかりやすい行動をとりがちである、というものである2。 同じ時期に、ロサンゼルスの中国人、日本人、メキシコ系アメリカ人に対する同様の全体化された描写が流布した3。今日、人種的な行動の特徴付けは、重度のCovid-19の発症リスクを高める併存疾患である肥満などの状態を一般メディアが議論する際によく見られます。 最近のデータは都市レベルまで掘り下げており、ミルウォーキー、シカゴ、ニューオーリンズ、デトロイトが初期のメディア報道で大きく取り上げられている。 今後、Covid-19の人種別データは、地域レベルでも利用できるようになると思われる。 データの粒度が高ければ、マルチレベルの空間モデリングなど、よりきめ細かな分析が可能になる。 しかし、このような粒度の高いデータは、社会学者ロイック・ワクワンが「地域的汚名」と呼ぶ、資源に乏しい地域が「場所の傷」に苦しみ、「本質的に貧しい人々、少数民族、外国人で構成されている」と思われ、その多くがすでに広い社会から疎外されていることを助長しかねない4。 たとえば、ワシントン D.C.におけるコヴィッド 19 の死亡における人種的格差についての報道では、黒人の居住者の割合が高い 3 つの区が強調され、クイーンズおよびブロンクスの近隣に関する同様の報道では、その密度と人種構成に焦点が当てられている。

コヴィッド 19 の場合、場所ベースのスティグマは病気と関連してさらに増幅し、地域居住者の申し立てられた逸脱行動への非難、抑圧された形の監視、取り壊しを求める要求、またはそうした地域から距離を置きたい社会による単に無視につながるかもしれない。 これらの反応はすべて、十分かつ憂慮すべき歴史的な前例がある

これらの3つの危険はすべて、4番目の危険につながるかもしれない。 最近、ある種の社会問題は主に「人種的」なものであり、したがってマイノリティの利益団体にのみ関係があるという認識（たとえ誤りであっても）が、放置や資金削減を合理化するために使われてきた。 福祉政策に対する反発は、最近の一例である。 コビッド19は現在、米国の人口の広い範囲に影響を及ぼしているので、短期的にはこのような反応は起こりそうにないが、将来的には、感染に対する防御が最も弱いコミュニティが、コビッド19のデータに不釣り合いなほど多く含まれていることに気づき、あまりにもおなじみの人種的レトリックの動員に道が開かれるかもしれない。

幸いなことに、Covid-19の人種間格差に注意を向けても、こうした危険を回避する有効な方法がいくつかある。 社会経済的地位（SES）に関するデータは、人種データと一緒に収集されるべきか、直接利用できない場合は帰属させるべきである。 1つの可能なアプローチは、ハーバード大学公衆衛生格差ジオコーディングプロジェクトに基づいています。 Jarvis ChenとNancy Kriegerによって概説されたこのプロジェクトは、貧困、世帯混雑度、人種構成、分離に関する公開の国勢調査データを使用して、郵便番号集計地域のレベルまで、不平等の複数の軸に沿ってCovid-19データを分析するものである。 SESの情報を補完することで、Covid-19の場合、人種と階級の力がどのように絡み合っているのか、またどのような場合にそうでないのかを明らかにすることができる。 一般に、少数民族のメンバーはSESが低い可能性が不当に高く、最も望ましくない健康上の結果をもたらす可能性が高い。 また，人種間格差と経済的不平等のような上流の力との間の関連性を強調することによって，今後，Covid-19を主にマイノリティの問題として仕立てようとする皮肉な（そして危険な）政治的試みから身を守ることができる

さらに，SESを制御してもCovid-19のすべての人種格差を説明できなかった場合，その理由を明確に説明すべきである。 1 つの可能な説明は、ストレスの役割と、公衆衛生研究者の Arline Geronimus が「風化」と呼ぶ、外部ストレス要因、特に人種差別に対する闘争または逃走反応による身体の消耗によって引き起こされる進行した老化です5。 風化は、今度は心血管疾患と糖尿病に関連している。予備調査では、この2つの疾患は重度のCovid-19のリスクの上昇と関連している。

最後に、地域的な汚名に対抗するには、Covid-19の空間分布を人種に沿って説明するかもしれない場所ベースのリスクと資源の不足に注目すればよい。 例えば、予防医療サービスの地理的分布の偏りや、低SESでマイノリティの多い地域に呼吸器系の危険や有毒な場所が集中していることなどが挙げられる。

要するに、人種生物学の神話、人種的ステレオタイプを前提とした行動的説明、および地域的スティグマ化を緩和するために、Covid-19の格差は、低いSESによる物質資源の剥奪、人種差別がもたらす慢性ストレス、または場所に基づくリスクという文脈で位置付けられるべきであるということだ

幸い、ここで促進された全体的分析が起こっている兆候がある。 ウォーレンとプレスリーの手紙の別の部分では、「社会経済的な要因は、Covid-19 の成果における人種間格差にさらに寄与するかもしれない……」と記しています。 さらに、失業、食糧不安、不安定または標準以下の住宅状況は、コロナウイルスに感染した人々の健康状態の格差を、特に低所得の有色人種コミュニティの間でさらに永続させるかもしれません。” このような分析がさらに進めば、過去数週間に多くの論評を巻き起こしたパターンについて、より確かな説明が可能になるだけでなく、私たちがここで概説したような危険性からも身を守ることができるだろう。