霍普金斯大學依靠終端可靠、多回路信息源，建立的情報收集體制顯然更勝一籌。
全文2533字，閱讀約需5分鐘
點擊添加圖片描述（最多60個字）編輯
▲霍普金斯大學（圖片來自學校官網）
隨著新冠疫情的“國際化”，疫情暴發之初“隔岸觀火”的美國在不長時間裡躍居全球累計確診病例之冠。
引人矚目的是，絕大多數美國傳媒和研究機構在引用最新疫情數據時，都採用了約翰·霍普金斯大學的統計數據，而不採用美國疾控中心（CDC）的統計數據。以至於有傳聞稱，CDC自3月某日起“不再更新統計數據”。
━━━━━
霍普金斯疫情網站數據來源權威且多元
其實，CDC官網所設的新冠疫情主頁一直在更新相關數據，只是該網站系“官辦”，未免沾染了一些“官氣”。
在上述主頁上的註釋稱，該主頁並非24小時實時更新，而是“週一至週五定期更新，每天16點停止當天更新”。如果不湊巧截取了“非更新時間”的數據，在當前美國日新增確診病例數以萬計的嚴峻形勢下，其“測不準”程度之大可想而知。
而霍普金斯大學則自1月22日起建立新冠疫情信息中心網站，提供全球各地不間斷實時數據，這其中自然也包括美國。據稱“自2月1日起開始彙總全美各地衛生部門數據，並參考權威媒體錄入數據”。
點擊添加圖片描述（最多60個字）編輯
▲霍普金斯大學官網首頁就放置了新冠信息彙總鏈接
1月22日網站推出“冠狀病毒疫情可視化地圖”和相關網頁、APP之初，新冠疫情主要集中在中國大陸，尤其湖北省。
當時該版本就表示，數據來源於世衛組織（WHO）、CDC、中國疾病預防控制中心（CCDC）、中國衛生應急辦公室（NHC）和國內權威科普網站“丁香園”等。
不僅數據實時更新，而且採用隨機集合種群流行病模擬工具模擬疫情動態，在建模過程中考慮邊境防範機制。因此準確率更高、糾錯能力更強。
━━━━━
最慘美國CDC：我們承認他方數據更可靠
疫情在美國本土全面擴散後，由於美國防疫之初各州標準不一、地方實驗室檢測自行其是、CDC“定時更新、下班打烊”的模式顯然“跟不上步點”。
而霍普金斯大學這套模板則採用“推定陽性病例”統計方式，即只要州或地方實驗室確診，即便CDC尚未證實並予以錄入、“官宣”，也一併列入統計範圍。
在美國疫情“日新月異”的情況下，哪一套口徑更準不言而喻。
點擊添加圖片描述（最多60個字）編輯
▲圖源/官網截圖
事實上CDC也承認了這一點：CDC前述新冠疫情主頁註釋中稱，其數據包括“自2020年1月21日以來向CDC報告或在CDC進行檢測的確診和推定陽性病例”，但“從中國武漢和日本撤回美國人員的檢測結果除外”。
註釋稱，鑑於各州和地方部門正測試並公開報告其轄區內病例，“如果CDC數據和州/地方公共衛生官員報告病例間存在差異，則‘應認為各州報告的數據是最新的’”。
官網強調“CDC數據並不包括全國範圍內所進行的所有測試”——通俗說，就是“霍普金斯大學的即時統計方式更具權威性”。
著名在線科技出版物Digital Trends3月28日刊發題為《最可靠的新冠疫情通報平臺》（The most reliable coronavirus dashboards）測評文章，其中提到六種可視化疫情數據通報平臺，約翰·霍普金斯的這套系統獲得最高評價。
文章稱，該平臺“可視化設計最好，導航明晰、閱讀方便，且是六個平臺中更新最頻繁的”，“一天二十四小時、日復一日，手動或自動不停更新，幾乎實時有人維護”——而如前所述，CDC等網站至今也做不到這一點。
━━━━━
大學實力雄厚，迅速建立數據庫無壓力
約翰·霍普金斯大學是全美科研經費開支最高的大學（美國國家科學基金會連續33年統計均是同樣結果），其醫學院（JHU Medicine）始建於1893年，公認在醫療、科研、教學等方面具有世界領先水平。
點擊添加圖片描述（最多60個字）編輯
▲圖片來源/官網截圖
大學本身就擁有一座醫學院、三所醫院，其中僅約翰·霍普金斯醫院就擁有醫生近2000名，護士3300多名，實習生、住院生、醫學生、醫學博士生和醫學博士後2600多名。在整個霍普金斯大學體系內，從事醫學研究、實踐和輔助工作的人員高達2.5萬人以上。
不僅如此，該大學還富有國際合作傳統，其醫學團隊在“霍普金斯國際組”支持下參與全球多項國際性合作項目，對世界各地相關情況更“摸底”。
一旦疫情暴發，往往能在第一時間“找對門”，建立起可靠的數據來源體系。這顯然遠遠勝過某些自以為是、“不接地氣”的歐美統計機構的“瞎子摸象”。
━━━━━
CDC主動配合源於“朝九晚五”積習難改
值得一提的是，該大學從建校以來一直熱衷於和聯邦機構合作（因此曾被戲稱為“聯邦機構的最高學府”），其醫學院是美國聯邦衛生部投資最多的國內單位，擔負了美國官方所資助的、幾乎所有基礎科學、醫學方面的研究及創新工作。
也正因如此，CDC這個“嫡系”才會在自己被霍普金斯疫情通報平臺“搶戲”後面不改色，甚至“主動配合”。
具體到此次的平臺，實際上是“站在了巨人的肩膀上”：該校以系統科學與工程中心牽頭的團隊，近年來一直致力於開發“疫情邊界控制決策支持框架”的工作，這套框架是2019年12月成型並公開發布的，僅1個月後新冠疫情便暴發。
這套“新鮮出爐”的框架幾乎立即被派上用場，稍加“個性化”就成了如今“大顯神通”的這套“霍普金斯疫情通報體系”。
點擊添加圖片描述（最多60個字）編輯
▲霍普金斯大學（圖片來自學校官網）
談到這套“霍普金斯疫情通報體系”，公認的學術帶頭人，是該大學系統科學與工程中心的加德內爾（Lauren Gardner），兩名來自中國大陸的博士生董恩盛、杜鴻儒也受到特別關注。
倘若考慮到“疫情邊界控制決策支持框架”才是“通報體系”的“母版”，在“支持框架”研發中起到重要作用的澳大利亞新南威爾士大學的澤羅約斯托（Aleksa Zlojutro）和雷伊（David Rey）也功不可沒。
事實上鑑於CDC“朝九晚五”的工作節奏積習難改，疫情“國際化”波及美國之初，一些性急的媒體，如CNN、《紐約時報》曾嘗試自行構建數據蒐集體系，但這些機構缺乏可靠的模板、專業的團隊和即時、足夠的信息源，忙活幾天後便疲於奔命，感到吃力不討好，最終索性“掛靠”了“霍普金斯疫情通報體系”。
和某些“聽風就是雨”或更多依靠主觀推想的機構、機制相比，約翰·霍普金斯大學“依靠終端可靠、多回路信息源，建立專業化信息處理機制”的情報收集體制顯然更勝一籌，也理應受到方方面面格外關注。
文中涉及網站：https://bnonews.com/index.php/2020/02/the-latest-coronavirus-cases/
閱讀更多 數據觀 的文章
