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3.上報(bào)程序（是否實(shí)時(shí)/標(biāo)準(zhǔn)）

雖然上報(bào)程序并不影響最終數(shù)值，但是會(huì)影響流行曲線的變化趨勢(shì)，讓人們低估風(fēng)險(xiǎn)，美國(guó)初期和現(xiàn)在的英國(guó)都是如此。

以英國(guó)數(shù)據(jù)為例，英國(guó)每天都有一個(gè)很大的死亡數(shù)字。每個(gè)人都會(huì)跳到這個(gè)數(shù)字上，把它當(dāng)成最新的死亡人數(shù)。然而，NHS的數(shù)據(jù)報(bào)告的目前占英國(guó)死亡人數(shù)的大部分實(shí)際上反映的是報(bào)告時(shí)的數(shù)量，而不是當(dāng)日實(shí)際的數(shù)量。這個(gè)數(shù)據(jù)通常是在前幾天就出現(xiàn)，有時(shí)甚至幾周前。我們不知道前一天有多少人死亡，事實(shí)上，總體數(shù)字可能會(huì)少報(bào)前一天實(shí)際發(fā)生的死亡人數(shù)。

我們所聽(tīng)到的數(shù)字通常是計(jì)算在較早日期發(fā)生的死亡人數(shù)。這種差異會(huì)導(dǎo)致流行曲線變化比實(shí)際更慢，讓人們低估風(fēng)險(xiǎn)，然而有時(shí)候可能放松一天發(fā)布隔離措施，就是幾千條人命。

以英國(guó)延誤報(bào)告為例，在截至3月31日的6天中，Covid-19的實(shí)際死亡人數(shù)高于報(bào)告的死亡人數(shù)。

如何校準(zhǔn)真實(shí)的數(shù)據(jù)？

一種方法是，不再用具體的數(shù)值，而是給定一個(gè)值域范圍（最大最小值），這在制作預(yù)測(cè)模型時(shí)常見(jiàn)。

在一個(gè)非常簡(jiǎn)單的模型中，通過(guò)將一個(gè)單一的數(shù)字，即IFR，改變?yōu)閹讉€(gè)值域中的一個(gè)參考，而且也不會(huì)預(yù)測(cè)太長(zhǎng)時(shí)間以后的范圍，通常每天都在動(dòng)態(tài)變化，如牛津大學(xué)賈森·奧克(Jason Oke)教授提出的CEBM就是這樣。

另一種可靠的方法是和過(guò)去的正常年份死亡人數(shù)作比較，尋找“超額死亡量”——即與“正?！蹦攴菹啾?，死亡總?cè)藬?shù)增加了多少。

比如說(shuō)，在檢疫解除后送到意大利殯儀館的骨灰盒數(shù)量，也要考慮到經(jīng)常死亡的人數(shù)。不能到時(shí)候從照片上看數(shù)千只骨灰盒被送到大型殯儀館，就說(shuō)明它比實(shí)際更高，這樣你只考慮到了分子，沒(méi)考慮到分母。

由于死亡本身可以在不同的地方以非常不同的方式記錄，目前所有的COVID-19相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)字，都與各個(gè)國(guó)家不同的檢測(cè)能力、檢測(cè)政策、醫(yī)療水平、人口結(jié)構(gòu)等息息相關(guān)。

在大流行結(jié)束前，數(shù)據(jù)都不可能做到百分百精準(zhǔn)。比如2009年的豬流感疫情，人們?cè)谝咔槿栽诶^續(xù)時(shí)使用的數(shù)字，與科學(xué)家們后來(lái)確定的數(shù)字大相徑庭：2009年的早期估計(jì)在0.1%到5.1%之間，世衛(wèi)組織的最終估計(jì)僅為0.02%，與季節(jié)性流感相似。

疫情造成的實(shí)際傷亡人數(shù)只有在疫情結(jié)束后，并將新的死亡統(tǒng)計(jì)數(shù)字與前幾年的數(shù)字進(jìn)行比較時(shí)，才能得知較為準(zhǔn)確的數(shù)值。

但可以明確的是，任何國(guó)家如果好好把握好中國(guó)給的窗口期做準(zhǔn)備，都能將數(shù)據(jù)趨近穩(wěn)定真實(shí)地呈現(xiàn)。

（本文為元宿在知乎問(wèn)題“美國(guó)的疫情數(shù)據(jù)是真實(shí)的嗎？”下的回答，觀察者網(wǎng)已獲作者授權(quán)轉(zhuǎn)載。）