比如2020年7月20日这天，虽然当时中国的疫情早已得到有效控制，当天只是新增了11个确诊病例（8例本土，3例境外输入）和6例无症状感染者，且无人死于新冠，可《经济学人》的大数据模型和人工智能系统却离奇地“推算”出了中国在当天因疫情死了1800人。

截至2022年1月3日，美国死于新冠疫情的人数已经逼近了83万人，而中国的这一数字则为不到5000人。这意味着，美国的新冠死亡率（即死亡人数占人口百分比——小编注），已经达到了中国的约800倍。

 

可尽管这一恶果是不断忙于政治和社会内斗的美国人自己作出来的，一些美国人却并不愿意承认美国和中国存在着如此剧烈的差距。

 

这不，一位在美国一所大学教书的教授，近日就被中美之间这巨大的差距搞得“发了疯”，更写出了一篇滑稽的“火星文”，称中国的新冠“实际死亡人数”大大多于美。

 

这个美国教授名叫George Calhoun，是美国斯蒂文斯理工学院（Stevens Institute of Technology）的一名授课教授，其本职专业是无线通讯科技和资本市场融资。

 

 

不过，这位教授却于2022年1月2日在美国新闻资讯网站福布斯上撰写了一篇“分析”中国新冠疫情死亡人数的文章，并抛出了一个让全世界看来都觉得荒诞的说法：中国的新冠疫情“实际死亡人数”不仅多于美国，更达到了170万人。

 

截图来自美国斯蒂文斯理工学院教授George Calhoun的“火星文”。

 

如上图所示，在这篇题为“北京在故意隐瞒中国的新冠肺炎死亡率（第一部分）”的文章中（是的，他还打算就这一话题再撰写两篇文章），这位美国教授先是阴阳怪气地宣称，虽然美国通报的疫情死亡人数为82万余人，而中国的则是4636人，意味着美国的疫情死亡率是中国的800倍，但他并不认为中国的疫情死亡人数只有这么少，更宣称美国比中国差了800倍是“不可能”的。

 

随后，他抛出了他最核心的“论据”，称英国《经济学人》杂志（The Economist）通过大数据模型和人工智能验算，发现全世界都“少报”了新冠疫情的实际死亡人数，其中中国少报的死亡病例数，经《经济学人》用大数据模型和人工智能推算，为170万。

 

他由此宣称，中国的疫情累计死亡人数“至少应该是美国的两倍”。

 

截图来自美国斯蒂文斯理工学院教授George Calhoun的“火星文”。

 

可极为尴尬的是，《经济学人》杂志虽然确实搞了一个大数据模型，并通过“人工智能”推算了一番世界各国新冠疫情的“实际死亡人数”，但其搜集和使用数据这些数据的方式方法却存在着多处严重的漏洞，而且早在11月就已经被西方的专家自己揭露过一次。

 

原来，去年11月初，美国鹰派智库“美国战略与国际问题研究中心”（CSIS）就曾在一篇攻击中国防疫成果的文章中引用过《经济学人》的这个模型，称中国的疫情“实际死亡人数”为60万人，是官方通报的4000多人的130多倍，想以此妖魔化中国严格的限制性防疫措施，给西方的“佛系”防疫政策辩解和开脱。

 

 

但一些认真做学问的西方专家就当时发现，《经济学人》的这个模型存在许多问题。

 

其中，日本圣路加国际大学（St. Luke's International University, Japan）的生物统计学教授Stuart Gilmour就连发了20多个贴文，详细指出了《经济学人》这个新冠疫情“实际死亡人数”的大数据模型和人工智能推算系统在推算中国和越南等采取严格防疫措施的亚洲国家时存在的严重误差以及这种误差的由来。

 

 

从《经济学人》网站上的介绍来看，这家英国媒体其实是以各国每月的总死亡人数为参照，并纳入了其他一系列数据作为变量，设计出了一个大数据模型，并通过一个人工智能系统拟合出了各国每月新冠疫情的“实际死亡人数”。

 

 

由于越南和中国等亚洲国家并不会像美国等一些西方国家那样每月发布当月的全部死亡人口数，《经济学人》便以西方那些有这些数据的国家为参照，对中国和越南等国的每月数据用“大数据”和“人工智能”进行了一番“推算”。

 

 

可根据Gilmour教授的分析，《经济学人》这种做法存在一个“巨大且明显”的问题，那就是发布每月全部死亡人口数的西方国家，都在遭遇全面的疫情爆发，而中国和越南等不会这么发布数据的国家，则采取了严格的疫情防控措施，令疫情早早得到了控制。

 

所以，《经济学人》这种“用疫情严重失控的国家的死亡人数，去推算疫情得到有效控制的国家这一数据”的做法，就势必会得出后者在“少报”“瞒报”的结果。

 

而在耿直哥看来，这种“算法”更给我一种“我好不了，你也别想好”的“无能狂暴感”。

 

 

这便是为何，在比如2020年7月20日这天，虽然当时中国的疫情早已得到有效控制，当天只是新增了11个确诊病例（8例本土，3例境外输入）和6例无症状感染者，且无人死于新冠，可《经济学人》的大数据模型和人工智能系统却离奇地“推算”出了中国在当天因疫情死了1800人。

 

因为，《经济学人》认为当天美国的“实际死亡人数”应该在1880人（当天美国通报的死亡人数为757人）。

 

 

同时，耿直哥还怀疑，《经济学人》的模型恐怕也没有考虑到，在中国只有武汉市遭遇了最惨烈的疫情，有不少患者因此离世。忽视这一因素，可能会导致其大数据模型把武汉的情况错误地扩大到中国全国，得出更离谱的结果。

 

另外，Gilmour教授还指出了《经济学人》这个模型去其他明显的问题，比如这个模型一方面完全忽略了不同国家的疫情防控成效的区别，另一方面还把“政治自由”这个和疫情并没啥关联的政治指标，也纳入到了模型里。

 

 

Gilmour教授还相当一针见血地指出，包括中国和越南在内的很多亚洲国家，在疫情防控上都比美国做得要好，这一事实可不是用一些漂亮的数据模型给西方带带节奏就能改变的。

 

 

在Gilmour教授等人的这番强烈质疑下，“美国战略与国际问题研究中心”很快便悄悄修改了他们攻击中国防疫成果的文章，移除了文中使用《经济学人》的模型造谣中国“少报”死亡病例的段落。

 

 

但《经济学人》至今都没有更改该刊的大数据模型，仍在用错误的信息误导着大众舆论。耿直哥不清楚这家英国媒体至今不做出任何更正的原因和底气到底是什么。但从“钓鱼”的角度来说，《经济学人》留着这么一个错得离谱的数据倒也有一定的“娱乐”意义，好让我们中国人看看还有那些西方的“傻帽”会“上钩”。

 

图为《经济学人》杂志仍在其网站上使用着错误的大数据模型，误导舆论大众以为中国瞒报了上百万人的死亡人数。

 

比如，今天被《经济学人》成功“钓鱼”，拿着该刊错得离谱的大数据模型，在美国媒体上炒作中国“瞒报”死亡病例、说中国死亡人数是美国“两倍”的那位美国教授，此刻就非常尴尬。耿直哥相信很多中国民众都会好奇这位仿佛刚从“火星”回来的教授，该怎么在他的核心论据已经完全破产的情况下，“编”完他接下来仍要造谣中国“瞒报”的两篇文章。

 

 

最后值得一提的是，去年2月，中国官方的疾控中心曾经在一篇论文里，对武汉在2020年前三个月里的全部死亡人数进行过细致的对比分析。当时耿直哥也在我们《环球时报》的微信公众号等平台报道了这篇论文的内容。

 

 

根据那篇论文的分析，比起2019年的前三个月，武汉在2020年前三月新冠疫情爆发时期，总共多死亡了约6000人，其中有3653人死于新冠肺炎，还有920人死于其他肺炎，另有1400人死于其他慢性疾病，这可能是因为当时医疗资源被挤兑，或是患这些其他病症的人不愿再去医院所致。

 

 

不过，虽然这些死于非新冠肺炎的病例人数，可视作是新冠肺炎疫情影响下的“死亡人数”，但不论是按中国的标准还是美国的标准，这些病例都并不属于应被通报的新冠肺炎死亡病例，因此算不上所谓的“少报”后“瞒报”。

 

更重要的是，武汉当时那种因医疗资源被严重挤兑，导致的其他非新冠病患无法看病，进而被拖死的惨痛教训，很快被中国各地所吸取，之后中国即便出现疫情的小范围波动，也很少再出现那样严重的局面。

 

反倒是西方国家因为放任疫情扩散和“佛系”抗疫，令医疗资源不断被冲击。其受这种原因死亡的病例人数，恐怕要大大多于中国的武汉。

 

所以，到底哪些国家是在尊重人权、认真抗击疫情，哪些国家是在放任疫情、传播病毒、毒害全世界、还厚颜无耻地想要颠倒黑白，答案已经再清楚不过了。

 

（来源：“环球时报”微信公众号；图片来自网络，侵删） 

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