官媒说谎了？数据骗局存在吗？

今天各个群疯传了一个帖子。

我专门找到报告看了一下，结论是，官媒没有说谎。

在报告第六页

Omicron’s properties of immune escape have been associated with the rapid and almost synchronous increase in the global incidence of COVID-19 cases reported until the end of January 2022. A further increase observed at the beginning of March was driven primarily by a delayed increase in case incidence in the Western Pacific Region and a rebound in the number of new cases reported in the European Region. This trend was likely due to a combination of factors, including the predominance of the Omicron Pango lineages BA.1, and then BA.2, with a transmission advantage over other Omicron lineages; relaxation of public health and social measures (PHSM); and waning of humoral immunity following vaccination and/or prior infection. The recent detection of emerging recombinants of the Delta-Omicron and Omicron descendent lineages requires ongoing close monitoring.Unlike previous waves, the most recent wave due to Omicron can be characterized by a decoupling between the number of cases, hospitalizations (particularly for intensive care) and deaths in many countries. However, data continue to show that those who are unvaccinated remain at higher risk of severe disease following infection with Omicron as compared to those who have been vaccinated. Despite the reduction in severity, the massive increases 6in cases with Omicron have led to large numbers of hospitalizations, putting further pressure on healthcare systems, and in some countries, similar or higher numbers of deaths when compared to previous peaks.

奥斯米龙的免疫逃逸特性与截至2022年1月底报告的全球covid-19病例发病率的快速且几乎同步增长有关。3月初观察到的进一步增加，主要是由于西太平洋区域病例发病率的延迟增加和欧洲区域报告的新病例数量 的反弹。这一趋势可能是由于多种因素的组合，包括欧米龙泛大陆谱系BA的优势。1，然后是BA。2、与其 他欧米米血统相比具有传播优势；放松公共卫生和社会措施(PHSM)；接种疫苗和/或之前感染后体液免疫下 降。最近发现的新重组的德尔塔-欧米米和欧米米后代谱系需要持续的密切监测。与以往的一波不同的是，奥米米引起的最近一波的特征是许多国家的病例数、住院（特别是重症监护）和 死亡之间的脱钩。然而，数据继续显示，与已接种疫苗的人相比，未接种疫苗的人在感染欧米米龙后患严 重疾病的风险仍然更高。尽管病情的严重程度有所降低，但发病率仍在大幅增加 67 在奥米龙的病例中，导致大量住院，给医疗保健系统带来了进一步的压力，在一些国家，死亡人数与之前 的高峰相似或更高。

（以上为机翻结果）

而网友说的那一段是报告的简述，只说明上一周的情况，他与央媒所述不是同一个概念，央媒说的是奥密克戎的总体后果。

那是不是就是说，央媒就是对的呢？也不一定。

Globally, during the week of 4 through 10 April 2022, the number of new COVID-19 cases has continued to decline for the third consecutive week, with a 24% decrease as compared to the previous week. Also the number of new weekly deaths continue the decreasing trend (-18% as compared to the previous week).

翻译：在2022 年4月4日至10日这一周，全球新增新冠病例数连续第3周下降，与前一周相比下降了24%；此外，每周新增死亡人数继续呈下降趋势，与前一周相比下降18%。

Across the six WHO regions, over 7 million cases and over 22 000 deaths were reported, with all the regions showing decreasing trends both in the number of new weekly cases and new weekly deaths.

翻译：WHO的6个国家/地区，报告了超过 700万例病例和超过22000例死亡，所有区域的每周新增病例数、每周新增死亡人数均呈现下降趋势。

比如报告的开头两段就在说，奥密克戎造成的危害正在降低。

那么不提开头，只提中间一段，就有选择性的问题。

如果合理的报道应该是什么？

奥密克戎的死亡率处于下降过程中，但依然不要轻视，因为历史上，奥密克戎病毒传染时，曾使得某些国家的病死人数与之前的高峰相似或更高。

那么，这时，这样的报道就是相对完整表达的。

首先我要说，这个世界上的绝大多数有规模的传统媒体，对于很容易查证的事实，一般不会太过分地直接对事实进行造假，不管是官媒还是私媒，因为他必然会面临反噬，读者发现其直接造假后，会抛弃他，因为任何人都不太接受被虚假信息欺骗。

那我是不是在说，媒体就不骗人呢？当然不是。

比如，如果一个媒体天天报道美国枪击案，因为美国一年发生20000起枪击案，每天平均五十多起，那么，这是不是造假呢？当然没有啊。

这些枪击案都真实发生了，但当你走上美国土地时，你却会感觉美国大多数地方其实也还挺安全的，你会有一种受骗的感觉。

那么，这个时候，你才会发现，媒体用的手段叫作选择性报道。

那么为什么你会相信这种选择性报道呢？因为，太远，你并不关心美国人的真实状况是什么样的，因为好象和你没有什么关系。

对于很多人来说，去查证美国人到底活的怎么样，其实很困难 ，因为千人千面，不同人有不同的感受。

越是很难查证的事情，那么媒体就可以利用选择性的信息进行报道来误导你。

所以，主流媒体报道的东西，你一般可以相信为事实，但是不是只是事实的一部分，这就考验你的判断力了。

除了选择性报道外，我们还经常被各种数据欺骗。

举一个例子。

那么这个数据，是否说明了男性比女性开车水平更低呢？当然不。

因为这里缺了一个数据，那就是行驶里程，如果男性驾驶的里程是女性驾驶里程的十倍呢？那就不能说男性驾驶发案率更高了。

再比如，下面这个段子，其实也是数据欺骗的一种。

那么，即使是认可的数据模式，是不是就没问题呢？也不一定。

当前世界的很多关于病毒的数据，其实也受到各种其他因素的影响。

比如说，公办医疗系统，就对数据会产生很多的影响。

我们假设，有一个地区，每一个人染上了新冠，如果是公立医疗系统，那人人都倾向于住进医院，因为公费医疗，反正不花自己的钱，只要能住进去，那就一定住进去，在医院总比在家里强。

比如，香港就出现这个情况，私立医院空荡荡，公立医院路边都摆满了病人，那么香港的死亡率中，一定存在公立医院资源挤兑导致的死亡。

但你怎么样把这些数据从里面分辨出来，这是很难的。

再比如说，政治也会对数据产生很多影响。

比如，川普在台上时，非他同党的纽约州的政客就倾向于夸大灾难，我不是说不是灾难，而是政客会在这种情况下夸大一部分。

那么这时的数据，也会有一些水份。

再比如说，数据凸显，也会产生不少问题。

比如，电视台天天放，今天因为交通事故死了200人，明天死了203人，那你会有什么感受？肯定感觉灾难来了。

中国每年癌症死亡的人数是近三百万，平均一天死亡近一万人。如果各类媒体和电视台，每天将这个数据挂出来，你会不会恐慌呢？当然也会。

但真实情况是，每一个人都会死，癌症主要是老年病，任何一个人只要活的岁数足够长，那他死于癌症的概率足够高，也就是说，大部分老人死于癌症，其实就是一种自然死亡。

但卖保健品的，就会利用数据恐慌来恐吓你，说，你用的水不安全，你呼吸的空气不安全，你吃的菜农药多，所以这么多人得癌症。

但世界上癌症发病率最高的地方在哪里？在北欧，那里可以清山绿水，无比环保的地方，原因无他，活的长，寿命长，越长寿的地方，癌症越多。

香港的新冠死亡数据也存在这个问题，香港死亡者的中位年龄数是85岁，而香港的平均寿命是低于85岁的。

那么，这些人是死于新冠，还是象癌症一样，其实只是年龄大了，碰到任何一个小毛病都导致死亡呢？肯定会产生数据重叠。

当然，我不是说病毒就一定危害低，这个需要科学家去搞清楚，而是说，在这个过程中，公立医院、政客夸大、数据重叠都对于最后的数据有影响。

以自然科学来说，中国大陆的数据与香港的数据相差这么大，作为同一种病毒，这实在解释不了。那么这个数据的偏差来源于哪里呢？我认为上述因素都有一定的原因。

而世卫组织也是一个官僚组织，全世界的传染病管理大多由政府参与管理，所以，他们的数据，往往并不清晰，这就会导致很多混乱，同时也导致人们观念不一致。

那数据要怎么样才能更加清晰呢？

关键是要有数据的受害者，有数据的付费方。

这就是保险公司了。我们假设保险公司承包了全世界人的健康险，这意味着他们要对疾病承担财务损失，那么，一种病毒危害性越大，他们的财务损失就越大。

他们首先有减灾的动力，并会投入资金和资源去减少传染病的传染。

同时保险公司也有客观面对病毒危害的利益驱动力。

你忽视他的威力，那后果就是感染的人足够多，最后保险公司的支出越来越多。

但在公有制医疗体系中，决策人并不承担决策后果，传染病由官员管理，他们发布的数据报告，也与他个人无关，夸大或减轻对他来说没有经济损失。

而保险公司这么干，可能就破产了。

那么在更加自由，更加繁荣的未来，人们面对传染病这种灾难，会依靠谁呢？我觉得和上海防疫一样的问题，还是要多依赖市场，多依赖民间力量，多依赖能自负其责的人，多依赖行动决策有后果的市场中人。

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