Toto je pokračovanie blogu o tom, čo sa zmení v našej spoločnosti, kým budeme v karanténe. Jeho prvý diel si môžete prečítať tu. Ak vás zaujíma skôr ako to celé na Slovensku zrejme s Koronavírusom dopadne, pozrite sa sem, prípadne si prečítajte odpoveď na vaše návrhy k modelu.

Remote <doplň si čokoľvek>

O kastlík vedľa sú všetky nástroje a služby video hovorov vzdialených prístupov. Tie zažívajú úplný ošiaľ. Náhla potreba pracovať a riešiť veci na diaľku ženie služby ako Zoom alebo TeamViewer k rekordným tržbám. [priamy dopad] Či to je chvíľkový záchvev alebo po odznení vírusu sa zvýši podiel práce na diaľku je ťažké špekulovať. Ale myslím, že jeden dôležitý efekt to mať bude. Vznikne precedens pre zamestnancov. Akýsi argument formy: Keď sme vydržali fungovať na diaľku skoro 2 mesiace počas Koronavírusu, tak nejaký ten deň hore dole nás určite nezabije. Zamestnanci budú mať ľahšie žiadať o pravidelný home office [domnienka].

Apropo, práca

Keď už sme pri tom pracovnom trhu, to je oblasť ktorá bude zasiahnutá veľmi zaujímavým spôsobom. Firmy, ktoré chceli najať nových ľudí ešte pred vypuknutím koronavírusu, si budú musieť nechať zájsť chuť. Aktuálna karanténa spôsobuje vychladnutie pracovného trhu. [logický dôsledok] Menej inzerovaných ponúk, znamená menej odhodlania pre záujemcov, znamená menej miest, ktoré treba nahradiť po odídencoch. Špirála sa roztáča smerom dole. Aj firmy, ktoré majú všetky pohovory formou video konferenciami, už cítia zníženú ponuku kandidátov. O to viac, ak musíte hirovať talent zo zahraničia. O presťahovaní teraz naozaj nikto nerozmýšľa. [logický dôsledok] O firmách, ktoré majú gro pohovorov stále osobne už ani nehovorím. Na taký pohovor sa teraz zrejme ani nedostanete.

Ak sa stanete nezamestnaným počas tohto obdobia, je to pomerne stigmatizujúce. Úrad práce s vami nechce ani komunikovať [priamy dopad], určite vám nebude pomáhať hľadať prácu. Na pohovor sa ani nedostanete a tak vás čaká nútený pobyt na sociálnych dávkach [logický dôsledok], ktorý však môže byť (finančným) vykúpením z krachujúceho podnikania vášho šéfa.

Oddych a dovolenka

Všetci tak v kútiku duše dúfame, že keď to pominie, pôjdeme si niekde oddýchnuť. Ako bude teda vyzerať dovolenkové obdobie po v mesiacoch po Korona víruse? Nuž pre mnohých vôbec nijako. Ak sa aj v destináciách ako Taliansko, Španielsko či Grécko podarí Koronu definitívne vyriešiť, určite to nebude máj. Ak by ste vedeli, že v Talianku je už len 5% pôvodných prípadov Korony, riskli by ste tam ísť na dovolenku? Väčšina ľudí, čo dobrovoľne sedeli v karanténe asi nie. [domnienka] Teda kým počet existujúcich prípadov (alebo aspoň počet novo objavených prípadoch) nepadne na nulu, krajiny budú stále na „neodporúča sa“ zozname. Skutočná ekonomická apokalypsa teda pre južanské krajiny príde až počas dovolenkového obdobia. Navyše po dlhých týždňoch provizória bude čo opravovať a dohánať. [logický dôsledok] Ani nehovoriac o tom, že mnohí si pre výpadok príjmov nebudú môcť dovolenku tohto roku dovoliť. [logický dôsledok] Čaká nás teda veľmi zvláštna dovolenková sezóna tohto roku.

Obliehané byty

Doslova obliehanie zažívajú v týchto dňoch nehnuteľnosti. Hoci experti sa nevedeli zhodnúť, aký bude mať vírusová kríza dopad na sektor nehnuteľností, niektoré javy sú absolútne zrejmé. Nikto sa nechce počas karantény sťahovať ani meniť nájom. [logický dôsledok] Rovnako takmer nik nebude v tomto čase organizovať obhliadky bytov. [domnienka] Trh s prenájmami teda zrejme na niekoľko mesiacov “zamrzne“. [logický dôsledok] Rovnako odvetvia, kde ľudia pocítia výpadok príjmov, spôsobia problémy s platením nájmov. [logický dôsledok] Taliansku to zašlo tak ďaleko, že banky odpúšťajú splátky hypoték (aj u nás VÚB), vo Francúzsku dokonca aj platby za energie. [priamy dopad]

V otázke cien nehnuteľnosti na predaj je rada o niečo komplikovanejšia. Stále sú dostupné pomerne lacné úverové peniaze, ktoré živia vysoký dopyt po kúpe nehnuteľnosti. Pribrzdenie trhu s nájmom však prinesie určité ochladenie do apetítu pre nakupovanie investičných nehnuteľností. [logický dôsledok] A keďže aj kúpyschopnosť obyvateľstva minimálne zastagnuje, vyzerá to skôr na pokles cien nehnuteľností.  [domnienka]

Sex je náš, dělá dobře mně i …

Na záver som si nechal pomerne pikantnú oblasť našich životov.  Sú to medziľudské vzťahy a sexuálny život. Pre páry, ktoré strávia izoláciu spolu sú to určite zvýšené vyhliadky. Je však pomerne veľa ľudí, pre ktorých to bude znamenať skôr prerušenie intímneho života. To, že naše opatrenia na zamedzenie šírenia sú jedny z najtvrdších na svete sa ukázalo okamžite aj na štatistikách pornového portálu, kde slovenskí zákazníci zaznamenali najvyšší nárast aktivity spomedzi všetkých krajín na svete (!). [priamy dopad]

Je to zároveň obdobie, keď asi výrazne poklesne nevera. Rôzne nemanželské a milenecké vzťahy sa budú totiž oveľa horšie maskovať (a realizovať) za týchto okolnosti. [logický dôsledok] Takže víťazmi zrejme budú stabilné páry, diskomfort si zrejme zažijú single ľudia, diskotékoví baliči a promiskuiti. [domnienka] Ako to vtipne zhrnul môj kolega: “Pre účely karantény je lepšie byť introvertom”.

Nenašli ste svoju profesiu v prvých dvoch článkoch? Chcete vedieť, či Korona utopí aj vašu prácu či podnikanie? Pozrite si samostatný diel série venovaný tejto téme.

Ďakujem za vysoký záujem o blog ohľadne ďalšieho vývoja Koronavírusu na Slovensku. Dostal som aj mnoho podnetov od vás, na ktoré by som chcel reagovať. Asi najčastejšie sa objavovali tri výhrady/odporúčania:

Zahrnúť do modelu aj vplyv počasia.

Priznám sa, že som sa s touto myšlienkou pohrával. Ale sú tu tri komplikácie. 1] Samotná vedecká komunita nie je zjednotená v tom, či vonkajšia teplota má alebo nemá na šírenie víru vplyv. Po Zemeguli totiž koluje niekoľko kmeňov vírusu (ktoré navyše ďalej môžu mutovať) a teda nie je jasné, či odlišné reakcie v odlišných pásmach nespôsobujú iné verzie toho vírusu skôr ako počasie. Navyše početné prípady v Afrike, na Blízkom východe, či v Južnej Amerike dokumentujú, že vírus zjavne dokáže prežiť aj v pomerne teplých podmienkach. 2] Druhým problémom je, že zakiaľ počasie vieme priradiť geo oblastiam s pomerne veľkou presnosťou, v prípade cestujúcich ľudí (ktorí boli prví prenášači vírusu) ich nevieme stotožniť dostatočne presne s miestami, kde sa nakazili. Teda nie je možné vytvoriť spárovanie počasia so šírením vírusu. Spoliehať sa na nejaký globálny priemer počasia v krajine za dané obdobie je úplné šarlatánstvo. 3] Aj keby sme sa vedeli prelúskať cez prvé dva problémy, zahrnúť vplyv počasia by nám robilo obrovské problémy  pre modelovanie budúceho vývoja. Jednak ho vieme iba na pár dni dopredu a druhák je veľmi geograficky ťažké, predpokladať aká miera nakazenia je v ktorom meste krajiny. Zhrniem to: Počasie je zaujímavý faktor, ale v praxi reálne nezahrnuteľný do modelu.

Zahrnúť do modelu aj hustotu obyvateľstva.

Tu je oveľa jednoznačnejšia a jednoduchšia odpoveď. Nákazu vírusom neprichádza podľa toho, kde koľko ľudí žije, ale kde sa koľko ľudí nachádza v blízkom kontakte. Napríklad oficiálna hustota obyvateľstva v severnom Taliansku nie je nijak vysoká, problémom však bolo že tam pricestovalo veľa ľudí. Ak by sme teda naozaj chceli tento faktor zohľadniť, museli by sme modelovať nie hustotu obyvateľstva ale počet ľudí (napríklad podľa počtu simkariet) na daných miestach. Tieto dáta nie sú dynamicky verejne k dispozícií a teda modelovanie podľa nich je reálne nemožné. Ak stále ešte dúfate v túto metriku, skúsim ešte dva rukolapné príklady. Bratislavské letisko má jednu z najmenších hustôt osídlenia v rámci mesta, napriek tomu bolo ako vôbec prvé uzavreté karanténou. Prečo asi? Lebo je tam vysoký pohyb cestujúcich ľudí, napriek nízkej hustote. V Číne sa nákaza rozšírila aj do miest, ktoré majú oveľa vyššiu hustotu obyvateľstva ako Wuhan, napriek tomu v nich nákaza neprepukla. Lebo už dodržiavali sociálnu izoláciu, hoci majú vysokú hustotu osídlenia. Tadiaľto naozaj cesta nevedie.

Postaviť model radšej na (alebo so zahrnutím) počtov testovaní.

Za tento prístup sa ozvalo pomerne veľa ľudí. Nechcem byť nijak uštipačný, ale pripadá mi to, ako by k týmto odporúčaniam skôr motivovalo podozrenie/obava, že my na Slovensku testujeme málo prípadov. Lebo ak nemáte tento predpoklad a pozeráte sa na to čisto z hľadiska modelovania, tak zahrnúť testovania do modelu nie je až taký dobrý nápad. Pokúsim sa v skratke vysvetliť prečo. Ešte pred tým však niekoľko premís, ktoré k tomuto vysvetleniu budeme potrebovať:

Účel testovania. Ak nebažíte po senzácií čo najvyššieho počtu detegovaných, potom skutočným efektom testovania by malo byť rozptýliť pochybnosti o tom, či človek je infikovaný vírusom alebo nie. U človeka, u ktorého je zrejmé, že jasne JE alebo naopak jasne NIE JE infikovaný je testovanie neefektívne až zbytočné. Ak som bol v kontakte s nakazenou osobou, je jasné, že som kandidát na pozitívny nález aj ja. Ale ak sedím doma v karanténe a po inkubačnej dobe nemám príznaky testovať ma je zbytočné. Rovnako ak mám silné prejavy a bol som s nakazenou osobou, testovať ma je trochu zbytočné. Toto sa presne deje teraz v Taliansku. Ich počty už nestúpajú, lebo už je toľko nakazených, že aj keby chceli všetkých s príznakmi otestovať, nemajú toľko teamov v ochranných oblekoch, ktorí by im odobrali vzorky. Teda skôr či neskôr krajina cielene prestane testovať na vírus a vrhne sa radšej na riešenie prípadov, ktoré majú už v nemocniciach.

Štatistická povaha testu. V celej tejto diskusii sa nedostatočne akcentuje fakt, že každý test má chybovosť. Podľa verejne dostupných informácií test používaný na koronavírus má presnosť cca 95%, teda mylne označí niekoho za pozitívneho v 5% prípadoch. Teda bez ohľadu na to, koľko máme naozaj prípadov na Slovensku, ak by sme nechali otestovať každého, museli by sme ohlásiť cca 270 000 pozitívnych prípadov. O čo múdrejší pre modelovanie nástupu ochorenia by sme boli? Ak je počet skutočných prípadov nízky, sekundárna chyba z masového testovania by bola násobne vyššia ako skutočný počet chorých. Ja viem, niektorí budú argumentovať, že opakovanie testu by túto chybovosť znížila. Tak vedzte, že aj keby sme celú populáciu otestovali dva krát pre overenie prvotného testu, stále by sme skončili s potvrdenými 13 500 prípadmi, ktoré je asi oveľa vyššie ako skutočný počet chorých dnes.

Dôvody testovania. Ak sa zamyslite nad tým, čo sú dôvody na postúpenie testu, tak sú v princípe tri: A] ak máme pacienta, ktorý má mierny priebeh choroby, podobný aj iným potenciálnym chorobám potrebujeme test, aby sme vedeli, či ho vôbec máme na koronu riešiť.  B] ak máme človeka, u ktorého je dôvodné podozrenie, že mohol byť roznášačom a potrebujem (informovať a) izolovať ľudí, s ktorými prišiel do kontaktu. C] Ak sa sám človek nahlási a chce sa nechať otestovať. Začnem od toho posledného dôvodu. Ak by ste povedali ľuďom, že mohli prísť do kontaktu s infikovaným a dali by ste im na výber, takmer všetci by sa chceli otestovať. Aby pre istotu vedeli, na čom sú. To znamená testovať každého bez rozdielu, kto sa sám dobrovoľne prihlási je riešenie tohto pokoja v duši. Ak nie je naplnený bod B], 6e je dôvodné podozrenie, takýmito ľuďmi v masovom merítku by sme dvíhali len štatistickú chybu. Ak to podozrenie je, ale neprišiel do kontaktu s inými ľuďmi, je jednoduchšie (a efektívnejšie) odizolovať ho a pozorovať ho. (samozrejme za predpokladu, že dodržuje nariadenú izoláciu). Teda takýchto ľudí by mal štát na 14 dní poslať do Gabčíkova (alebo iných zberných centier) a nechať ho pozorovať. Áno, poslať ich domov je trochu riskantné, ale keď neviete koľko ľudí sa vám prihlási takto zajtra, tak asi aj kapacitne pochopiteľné. Skutočne užitočný je teda test najmä u skupiny A] pre nastavenie liečby. Problémom je, že zaklasifikovanie človeka do skupín A] až C] nerobí konzistentný stroj, ale rôzni ľudia na rôznych miestach, s rôznou mierou ochoty riskovať.

A teraz k samotným dôvodom prečo postaviť model vývoja aj na počtoch testovaní nie je dobrý nápad.

1] V rôznych krajinách majú rôzne Corona testy s rôznou presnosťou. Neraz sa používa aj kombinácia viacerých testov v tej istej krajine. To znamená, že nie je jasné akú štatistickú chybu ktoré krajiny majú.

2] Ako som písal vyššie, v istom momente krajina musí prestať testovať alebo minimálne pozmeniť stratégiu testovania. To sa dialo v krajinách, kde už problém prepukol (ktoré sa pre modelovanie používajú ako benchmark), ale nikde v dátach zmena prístupu k testovaniu nie je zadokumentovaná ako kvantifikovaná.

3] Ak hovoríte, že dáta sú skreslené rozličnou mierou testovania  v rozličných krajinách dopúšťate sa logickej chyby odborne nazvaná tautológia. Lebo na to, aby som mohol po tvrdiť, že v krajine sa testuje príliš málo, musel by som vedieť, že skutočných prípadov je oveľa viac ako som odhalil. Ale ako môžem vedieť, že skutočných prípadov je podstatne viac, keď práve to, koľko ich je sa snažím zistiť zohľadnením testovania? Ak vychádzate z predpokladu, že sa testuje málo, predpokladáte, že vírusu by sa našlo viac, keby sa intenzívnejšie testoval. Ale to znamená, že predpokladáte jeho rovnomerné rozloženie v populácií, lebo ako inak by ste ho náhodným testovaním odhalila viac? Ak chcete odhaliť viac nenáhodným testovaním, musíte vedieť, ktorá časť populácie je intenzívnejšie nakazená. Ale ako to viete, keď práve testovanie vám má odhaliť mieru napadnutia o jednotlivých skupín. A takto sa stále točíme v kruhu.

Áno, testovanie väčšieho počtu ľudí je v súlade s riešením našej obavy. Akosi sa cítime nesvoji, keď sa testuje menej, ako si myslíme, že by sa malo. Ale pre modelovanie vývoja je táto požiadavka závažne problematická. Totiž argument, že krajiny mohli (a zrejme mali) rôzny prístup k testovaniu totiž neponúka riešenie, ako tieto rozdielnosti kvantifikovať. Lebo tá istá metrika, ktorá by ako vstup do modelu dokázala, že jednotlivé krajiny mali odlišný prístup, je zároveň metrika, ktorú sa snaží model predpovedať. Teda ten istý ukazovateľ je aj vstupom aj výstupom modelu. To sme potom v klasickom vajce-sliepka probléme. A to proste nejde. Ak pripustíme rozdielnosť v prístupe testovania v krajinách, paralyzuje nás to pre zostavenie samotného modelu. Alebo si vstupným predpokladom, potvrdzujeme, ehm, samotný vstupný predpoklad. Lebo keď predpokladám, že odhad skutočne infikovaných je podstrelený malým testovaním, tak sa dopracujem k záveru, že skutočne infikovaných je viac. Nuž, ale veď to som predpokladal. Tomu sa hovorí odborne tautológia. Predpokladaním niečoho si potvrdzujem to, čo som predpokladal. Takže nech nás to akokoľvek škrie, že nemáme v predpovednom modeli aj mieru testovania, pre komparatívnu predpoveď na základe krajinného benchmarku ju tam vložiť proste nemôžeme. Teda môžeme, ale dôsledky vám budú už asi zrejmé.

Tým samozrejme nespochybňujem prínos zvýšeného testovania pre tlmenie samotnej epidémie. Len pre účely modelovania to, prosím, prehltnime a radšej sa spolu pozrime na to, čo vlastne predpokladaný vývoj prinesie do našich životov. Teda: „Ako sa zmení svet, kým sedím doma v karanténe?“

Dni bezprostredne po parlamentných voľbách bývajú pre mňa zvyčajne veľmi boľavé. Nie, nie je to kocovina z volebných osláv ani zármutok nad samotnými výsledkami. To, čo ma každé voľby ubíja, je to množstvo komentárov výsledkov, ktoré sa hemžia slovami “zrejme“, “asi“, “podľa všetkého“. Matovič zrejme oslovil aj voličov Kotlebu, PS-SPOLU sa pravdepodobne odpísalo paktom o neútočení, Za ľudí padlo tak výrazne asi najmä kvôli Kiskovým videám v posledných dňoch pred voľbami, … A mnoho iných.

Žiaľ, v žiadnej z analýz, ktoré som čítal, som nevidel ani náznak dát, ktoré by potvrdzovali (alebo vylučovali) tieto tvrdenia. Pritom dáta sú dostupné a zanalyzovať ich trvá len niekoľko hodín. Ak ste si absenciu dát v tejto diskusii povšimli aj vy, poďte sa spolu so mnou pozrieť na skutočné zistenia, podložené tvrdými dátami.

Ešte než sa pustíme do prvého chodu, pokladám za dôležité vrátiť sa nachvíľu k predvolebným blogom. V prvom blogu sme sa dozvedeli, že v 2016 slovenskí voliči využili krúžkovanie len na 57% (ako to dopadlo tohto roku sa dozviete už za chvíľu). V poslednom blogu pred voľbami som sa pokúsil odhadnúť volebnú účasť. V odhade mi vyšlo 65.1% , v realite bola účasť 65,8%. To neskromne pokladám za veľmi presný odhad. Navyše, práve popisované vplyvy vysokej účasti boli presne to, čo spôsobilo tak šokujúce výsledky. Ale o tom tiež už ochvíľu.

Pre férovosť však treba povedať, že v blogu Volebné prekvapenia som sa snažil načrtnúť možné prekvapivé výsledky, z ktorých sa nemálo vôbec nepotvrdilo. Chlapsky to priznávam a nebudem sa z toho vôbec vyviňovať. Chcem však, aby ste pochopili, aký je rozdiel medzi tým textom a tým, o čom budeme hovoriť dnes. Pri odhade prekvapení je niekoľko variant vývoja a vy si musíte proste jednu vybrať. V texte napríklad píšem, že OĽANO nezostane na prieskumom indikovaných 17-18% a buď spadne alebo ešte výrazne porastie, aby porazilo SMER celkovo. Mne sa javil pravdepodobnejší variant pádu, život sa vybral tou druhou cestou. Aj pri popise počtu strán, ktoré sa majú do parlamentu dostať, predpokladal som, že PS-SPOLU a KDH to dajú. Nakoniec obaja tesne nie. Za svoje odhady sa nehanbím. Aj keď dnes už viem, že som sa mýlil. Chce to totiž istú mieru odvahy “ísť s kožou na trh“. Nedávať žiaden odhad je totiž jedinou cestou, ako sa nepomýliť. Vtedy to boli to moje názory, čo sa asi stane. Dnešné analýzy majú však inú povahu. Vybral som také, kde dáta hovoria jasnou rečou. Tu si netreba vybrať jednu z alternatív a dúfať, že sa trafíte. Výsledok je presne zdokumentovaný, stačí ho dátami ilustrovať. Verím preto, že skúsený čitateľ si tento podstatný rozdiel uvedomí (a bude mi nakladať iba tam, kde si to “zaslúžim”.)

ČO SA STALO V TÝCHTO VOĽBÁCH

Parlamentné voľby 2020 budú zrejme ešte dlho predmetom diplomových (a dizertačných) prác z rôznych odvetví od marketingu až po sociológiu. Poňať celú ich šírku by bolo možné asi iba nečitateľne dlhým blogom. Rozhodol som sa preto radšej závery rozdeliť do samostatných kapitol, každej venovanej osobitnej téme.

HLADINA PRIVYSOKO. V prvom diele sa pozrieme na jav, ktorý bol za absolútnou väčšinou prekvapení, ktoré sa stali. Bolo to tsunami vyššej účasti, ktorá bola o viac ako 6 percentuálnych bodov vyššia ako minulé voľby, čo znamená, že prišlo k voľbám o 232 tisíc viac ľudí. To zdvihlo hladinu vody tak vysoko, že niektorí sa v nej utopili. Komu táto účasť pomohla, sa vzhľadom na prekvapivého víťaza volieb asi háda ľahko. Ktorej z ostatných strán však táto účasť ako ublížila si dovolím povedať, že by ste už asi neuhádli. Preto si to radšej v skratke prečítajte.

EURÓPSKA ŠÍPKOVA RUŽENKA. Prepad PS-SPOLU pod hranicu zvoliteľnosti je asi najviac diskutovaná téma. Vzhľadom na to, že chýbalo ani nie tisíc hlasov aj veľmi emotívna. Dáta však poukazujú na dôvody, ktoré som zatiaľ v médiách nevidel rozoberať. Tak, či už ste sklamaný volič PS-SPOLU alebo len chcete vedieť pravdu o tejto monumentálnej tesnotke, pozrite si skutočné dôvody prečo sa PS-SPOLU nedostalo do parlamentu.

ZUBÁRI SLOVENSKÍ. Asi by bolo normálne, keby sa zubári stali predmetom volebnej kampane v diskusii o programoch pre rozvoj zdravotníctva. Tohto roku sa však vďaka premiérovi  zubári ocitli v reflektore volebného záujmu pre oveľa bizarnejšie dôvody. Ak si spomeniete, volebný líder SMER-SD vytiahol zubárov ako motiváciu pre zahraničných Slovákov docestovať domov. Povedal, že Slováci žijúci v zahraničí si chodia domov iba nechať spraviť zuby. Dáta ukázali, že zubári sú v tom zrejme nevinne, ale vo voľbe do zahraničia sa ukázali niekoľko zaujímavých trendov.

ČO TO VLASTNE VOLÍME? Občas je až zarážajúce, ako strany tápajú v tom, čo to vlastne na Slovensku tí voliči volia. Je to program? Idú skôr za lídrami? Alebo je to kvalita kandidátky? Alibista by povedal, že z každého trošku alebo ako kto. No dobre, ale v akom pomere a čo je (alebo bolo aspoň tohto roku) rozhodujúce? Odpoveď na túto dilemu sa dočítate v štvrtom mini blogu.

KÚZELNÍCKA PALIČKA IGORA MATOVIČA. Drvivé víťazstvo OĽANO sa pripisuje marketingovým zázrakom Matoviča. S týmto výrokom sa zmierili aj ostatní predstavitelia demokratickej opozície, nik to nerozporuje. Aj keď čaro prezentácie má Igor nepochybne silne zvládnuté, dáta ukazujú, že za jeho výsledkom preukázateľne stoja faktory, ktoré nemajú nič spoločné s návštevou v Cannes alebo volebnou anketou. Ak sa máme teda “poučiť z krízového vývoja”, je dôležité aby ste si prečítali analýzy práve týchto dôvodov.

Keďže na futbale je vždy na ihrisku 22 blbcov a v hľadisku 10000 odborníkov na futbal, po zápase je mnoho názorov na to, čo malo byť inak. Predvolebné blogy vyvolali pomerne veľa aj zaujímavých reakcií z vašej strany. Ak máte aj k týmto povolebným iný názor alebo otázku, napíšte mi ich, prosím, priamo do diskusie alebo mi ho pošlite emailom na info@mocnedata.sk. Sľubujem, že na každý (slušný) podnet osobne odpoviem.