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病毒并不可怕,更该警惕操弄数据恐吓民众的人

京港台:2022-4-4 20:14| 来源:中国数字时代 | 评论( 2 )  | 我来说几句


病毒并不可怕,更该警惕操弄数据恐吓民众的人

来源:倍可亲(backchina.com)

  1

  在开始今天的文章之前,先和大家分享几组权威的数据:

  根据中国疾病预防控制中心印发的“2019”03号文件,2010-11至2014-15 季节,因为传染性、季节性流感,带来呼吸系统疾病而死亡的,全国平均每年有8.8万例,占呼吸系统疾病死亡的 8.2%;全年龄组的  死亡率平均为 6.5/10万人年;

  2021年5月26日,国家卫健委与世界卫生组织驻华代表处联合举办新闻发布会,发布《中国吸烟危害健康报告2020》,中国烟民超过3亿人,每年致死超过100万;

  2016年,中国因为饮酒,而酒精中毒、罹患慢性神经系统、脑部疾病而死亡的,男性65万,女性5.9万人;

  根据公安部交通管理部门公布的数据,中国因为道路交通意外事故造成的直接死亡人数,2001年为10.6万人;2019年为6.28万人。

  现在我们来到2022年4月了,上海的疫情牵动了所有人的心,我们既担心上海人被病毒感染、伤害,也为医疗资源几乎全部被用于应对疫情,而对非新冠病毒患者不兑,而黯然神伤。

  有人在恐惧,有人在逆行。

  清零派、共存派观点的人,在社交媒体上争论得剑拔弩张。

  

  如果看到这张描述新冠病毒的图片,你是不是心头一紧?

  别慌。

  在开启所有讨论之前,我们有必要回顾下上海卫健委官方发布的数据:

  3月1日到4月1日,总共42952名被新冠病毒感染的人,但没有1例转化成重症,更没有1例死亡的。

  是的,你没有看错,

  绝大部分是无症状感染者,连轻症的比例都很少。

  病毒并不可怕。

  欧美绝大部分国家,以及亚洲的日、韩、新加坡、越南在内,都已经选择了和Omicron毒株共存的方式,要么全部放开,要么加大放开社会秩序的力度,对于Omicron真正的传染性、致死率,这些国家认为不应该继续封控下去。

  对于Omicron毒株,大家都知道,感染性超强、致死率超低,但是感染性强到什么程度、致死率到底如何,却没有缺乏统一、权威的研究报告。

  正是这种信息真空,给予了很多不专业,却妄想借着疫情收割流量的人,上下其手的机会。

  他们从各种英文报道、论文中,摘取出对自己最有利的数据,片面读取、放大解读,制造恐慌、煽动焦虑、恐吓读者。

  2

  3月30日,一个叫做“三个老爸实验室”的公众号,发表了一篇文章《奥密克戎真正的威力藏在超额死亡里》,阅读量达到了20-30万人,影响力不可谓不大。

  公号文章的解读思路,本来是没错的:

  不去统计每个死亡案例真正的死因是否是Omicron毒株,而去计算一个国家在2020/2021/2022年,相比没有新冠疫情(Omicron毒株)的年份(2019年之前)多年平均死亡人数,二者相减,得出超额死亡人数的结果。

  比如,经过选择参数、摆弄数据之后得出结论,在2022年前6周:

  美国,比往年超额死亡11.15万人;

  法国,比往年超额死亡1.1万人,超额死亡率为15%;

  西班牙,比往年超额死亡8100人,超额死亡率为14.39%;

  韩国,比往年超额死亡3459人,超额死亡率为15.23%。

  

  2022年才刚开始,发达国家的超额死亡率就这么高,如果持续下去,他们岂不是要亡国灭种了?

  别着急,该号为了夸大Omicron毒株的危害,避免自说自话,反而引用了一篇他心目中认为是《Nature》期刊的“文章”,来为他的数据、观点来背书,同时对文章论文歪曲解读,二度编造,以达到语不惊人死不休的目的。

  

  明哥将从三个方面入手,来逐条驳斥:

  第一,“文章”的权威性如何,真的出自**《Nature》正刊吗,是否称得上是一篇研究性Paper?**

  第二,“文章”引用的数据来源是否靠谱,是否没有出现明显的错误?

  第三,公众号对“文章”的引用和解读观点,是否原样传递了“文章”的原意,而没有歪曲、编造?

  为了找到第一个问题的答案,我登录了总共3个网址:

  Nature集团官方网站:

  https://www.nature.com/siteindex

  Scientific Data期刊

  https://www.nature.com/sdata/

  讨论新冠引起超额死亡的“论文”原文

  https://www.nature.com/articles/s41597-021-01019-1

  

  哪怕你不是个学者,《Nature》期刊不用过多介绍,出版集团为英国的The Nature Publishing Group,世界上最负盛名的科技期刊之一,只有《Science》能与其比肩。

  一个学者,一辈子能够在Nature出版集团的正刊《Nature》期刊上发表一篇论文,那都算得上终身的荣耀。

  但是,如果你是一个在高校、研究所处于科研工作的人,一定知道了,Nature出版集团,为了扩大期刊的影响力,同时为了增加财务收入,最近几年来大幅度扩编子刊,为名目繁多的子刊新开放了不同出版周期的期刊。

  我初步统计了一下,包含《Nature》正刊、子刊在内的Nature集团系列期刊,种类达到了159本!

  它们大致可以分为4类。

  第一,《Nature》正刊,以及期刊名字被允许冠以Nature名头的子刊,共有58本。

  57本子刊,基本上覆盖了当今科技的各个领域、学科,虽然不如《Nature》正刊的权威性足,但是在各个学科的影响因子,也是比较大的,基本都位于前列,比如:Nature Cancer,Nature Chemistry。

  第二,《Nature Communications》,作为第一类正刊、子刊的补充,综合性期刊,不限定学科,收费制度,近年来扩刊很厉害,影响因子比第一类低,并且由于扩刊在持续下滑。江湖地位还在。

  第三,和其他出版集团合办的期刊,由于并不是Nature集团完全负责,因此论文质量、领域,就受限于商业目的,不受控制,影响因子就比较低了,在学术界的影响力,大大低于前两类。

  第四,科学报告类(Scientific Reports)期刊,从名字可以看出来,这种期刊收录的,都不能算作是严格的论文(Research Paper),而算是一种简单的报告(Report),审稿时对研究方法的创新性没有要求。

  由于期刊的名字前并不能冠上Nature,因此对于投稿学者而言,中稿率非常之高。

  比如,讨论Omicron毒株造成超额死亡人数的报告,刊登在《Scientific Data》上,这本期刊,只要研究人员愿意投稿,中稿率达到了60%以上。

  如果你把它认为是灌水性质的刊物,也不离谱。

  别说海外高校了,连国内的重点高校,都不会把这种刊登科学报告的期刊,作为考核、晋升的标准。

  我完全通读了英文版本的《The short-term mortality fluctuation data series, monitoring mortality shocks across time and space 》报告原文,全文没有任何原创数据、创新方法,并且一大半的篇幅,在介绍如何使用一个叫做STMF的数据分析可视化工具平台,如同广告。

  这哪里是一篇严肃的研究型论文!

  所以,“三个老爸实验室”公众号,开篇就言之凿凿,以《Nature》正刊的权威性,来为这篇报告站台、背书,并且装出一副不可置疑的神态,完全显示了自己不是行内人的本质。

  3

  任何论文,取信同行、社会公众的第一步,是保证数据的可靠。

  如果数据不可靠,基于数据来建立模型、总结规律、推演结论,那就成为了空中楼阁,很容易贻笑大方。

  

  所以我就亲自登录这个数据来源网站,亲自验证了其数据、模型。

  如果你有兴趣,也可以登录这个网站,自己操作,验证:

  https://mpidr.shinyapps.io/stmortality/

  

  公众号文章《奥密克戎真正的威力藏在超额死亡里》的截图,确实来自于这个数据网站平台。

  但如何验证数据靠谱、模型自洽呢?

  报告中计算超额死亡数(Excess mortality)方法,使用的是将过去多年平均的死亡数,作为比较对象,命名为:Week-Specific Averages。

  这就没有考虑西方发达国家每年正在提高的老龄化因素,即使没有新冠疫情,每年的超额死亡人数,也大概率是正的,因为人口结构中的老人比例越来越高。

  考虑老龄化因素,做出一定程度的提前预测量作为比较对象的方法叫:Week-Specific Trends。

  数据平台、报告,都采用了第一种方法。

  我灵光乍现,想看看没有疫情时候,2019、2018、2017年的美国数据,按理来说,超额死亡人数,应该在零上下波动吧?

  这一尝试不要紧,把我吓了一跳,你们自己看:

  

  2019年,全年1-52周,除了开年的4周,其他周,基本都处于超额死亡状态,全年超额死亡人数为6.4万人。

  

  2018年,全年52周,虽然超额死亡的周数少了,但是全年依然有5.2万的超额死亡人数。

  

  2017年的超额死亡人数是2.25万人。

  怎么,在没有疫情发生的时候统计数据、预测模型,也会产生这么显著的误差呢?

  这不由得让我对数据来源、预测模型,产生很大的质疑。

  如果在没有疫情的年份,数据产生这么大的偏差,那在2020/2021和2022年,有超额死亡人数的年份,数据的偏差会更大了。

  基于这种数据和预测模型,来推测Omicron毒株的危害,算得上严谨吗?

  4

  这篇英文报告,已经明确声明了,计算超额死亡数的方法是,将过去多年的死亡数做平均后,作为比较对象。

  这种计算方法,完全没有考虑西方国家逐年提高的老年人人口占比的客观因素。

  然而,公众号“三个老爸实验室”开始了移花接木、瞒天过海的表演。

  他把人家报告里明确声明的方法,换成了逐年递增趋势拟合出来的比较数据,也就是数据平台上的 Week-Specific Trends 方法计算出来的比较对象。

  也就是说,人家英文报告原文,根本没有考虑老龄化可能带来超额死亡人口的因素,他非得喧宾夺主,认为作者考虑了。

  例如,文章中说美国2022年前6周的超额死亡数据,是这么说的:

  

  实际上,这来源数据平台上,选择不考虑老龄化加深因素的过去多年平均死亡数,作为比较对象的结果,也就是:Week-Specific Averages。

  

  把数据反复操弄,玩弄于股掌之间,意欲何为呢?

  

  那问题来了,假如考虑老龄化逐年加深,使得每年自然逝世的人口大概率增加的情况,重新选择预测模型,各个国家的超额死亡人数,该是多少呢?

  以2022年开年1-10周为例:

  英格兰+威尔士:少死亡了1.1万个;

  瑞士:少死亡了1442个;

  比利时:少死亡了1839个;

  法国:少死亡了506个(只有1-6周的数据);

  德国:少死亡了2万个!

  

  编排欧洲各国超额死亡5%-15%的假数据,那不够的死亡人数就由造谣的公众号作者,来安排充数?

  经历了2年零三个月,全世界人民,包括中国人民在内,经历了封城(Lockdown)、居家工作、全球断航断邮、疫苗研发、核酸检测、抗原居家检测的重重努力,已经战胜了新冠疫情一波又一波的冲击,虽然付出了代价,但是已经看到了曙光。

  除了中国外,西方国家和亚洲一些国家/地区,权衡利弊之后,选择全部开放,或者有序开放。

  中国依然在坚持抗击Omicron毒株的最后一波冲击。

  但是,世界医学专家们,已经形成了共识:

  Omicron毒株,和最原始毒株、Delta毒株,完全不是一个物种了;

  新冠病毒不断进化,传染性越来越强、毒性越来越弱的特征极其明显。

  Omicron毒株虽然从生物学上,不是严格的季节性流感,但是它在中国境内造成的重症数、死亡数,远远比不上历年冬天的传染性流感。

  我们中国人,完全没有必要谈毒株色变,形成恐慌情绪。

  病毒不可怕,人心才可怕。

  因为民众情绪越恐慌,就越容易将安全感交付出去,就容易被别有用心的人控制和支配,从而为他们利益所用。

  作为一个自媒体人,明哥不仅和大家一样,在保重身体,抗击疫情,同时也在和无处不在的谣言作斗争,传递科学,传递希望。

  希望上海人民可以坚持住。

  有序安排生活,希望就在明天。

  我们一定可以重回2019年之前,岁月静好的日子。

  绝不放弃! 

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