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岑少宇:哈佛新冠论文的漏洞,你以为就那么几条?
剩下的就是停车问题了。论文作者说,“10月和11月医院停车量增加了,‘咳嗽’搜索也增加了”。普通人看了,都知道这是废话,这不是流感季理所当然会有的情况吗?
且不说进医院的人数,完全无法和特定疾病相联系,你根本无法知道一个人进医院是看什么病,就算真的都是呼吸系统疾病,又能说明什么问题呢?
看上去,2019年的停车量比2018年相应月份的高,但论文的“结果”部分,只是描述了2019年的曲线形态,根本没有与2018年的具体比较,只是说“2018至2020年间,医院停车量总体呈增长趋势”,难道自己也对仅仅两年的比较有点心虚?
其实一搜索就能发现,“据武汉交警介绍,武汉市机动车保有量……2015年年末达到205万辆;随后,每年以30万辆左右的速度递增,2019年年底突破330万辆。”停车量整体增长是很正常的。
还有更复杂的,武汉的轨道交通建设也热火朝天。2018年10月1日,武汉地铁7号线、11号线东段一期开通试运营。12月28日,武汉地铁纸坊线正式开通运行。2019年2月19日,武汉地铁2号线南延线开通,9月25日,武汉地铁蔡甸线正式开通试运营,11月6日,武汉轨道交通8号线三期开通试运营。
也就是说,两种出行方式的基本情况变化都很大。在具体某一时刻,你根本无法判断机动车用户、轨道交通用户的增减情况。
论文作者里好像有懂中文的呀,这些信息都查不到?是不是查到了也不敢说?因为本来证据就薄弱,如果再承认背景条件变动如此剧烈,这论文就没法看了。
其实论文的方法还有更多问题。作者声称搞了一个全面的武汉医院名单(a comprehensive list),但排除专科医院(如武汉亚洲心脏病医院),以及没有卫星图像的医院(如金银潭),选定了6家医院用于图像分析。
从一个“全面”名单,砍到只剩6家……6家啊,这能有什么代表性?
论文作者在2018年1月9日到2020年4月30日几乎整整28个月里,总共只搜集到111张武汉卫星图片,提取出140张医院图片。分摊到每家医院,平均只有23张多,连每月一张都不到。因此,医院数据有长达半年、甚至一年以上的跳断。这又能有什么代表性?
论文作者解释,由于“缺乏商业价值”,武汉的卫星图片比其他城市中心的相对较少,长时段存在多云天气与雾霾,甚至抱怨在向中国卫星公司获取数据时“遇到挑战”……但关键问题,难道不是数据不理想,就不要硬写论文吗?
作者还选中武昌火车站、汉口火车站、华南海鲜市场作为方法有效性的验证(validation)。然而,这个验证对象的选择是错误的。
虽然中国医院往往“人满为患”,但从实际的就医经验看,上午、中午、下午医院里的人数多寡、等候的时间长度,都是不同的。
论文作者在讨论时,其实提到了时刻问题,但出发点是规避高楼阴影,要用中午时的图片。然而,全部选择正午的卫星图片是做不到的,只能选接近的时刻。但这近似就有问题了,上午11点和下午1点,完全可能是两种出行模式。
如果数据对时间敏感,卫星又难以保证在每天同一时刻掠过目标上空,最需要验证的是,不同时刻获取的数据,能否真实反映当天医院客流量的相对多寡。但火车站和时刻表相关,海鲜市场也不是医院,这样的验证设置,毫无意义。
作者最后在“结果”的文字部分只提了验证地点的照片数量是117张,没有具体的分析,另在附图中出现了天佑医院与海鲜市场的比较。但令人惊奇的是,医院有三张图片,是2018年10月、2019年10月与2020年2月,市场却只有2019年9月、2020年2月两张图片。
且不说时刻的问题,单看这个日期选择,就是匪夷所思。2020年2月已经是封城的特殊时期,根本没有比较的价值。如果作者想呈现特殊时期的情况,也应该同时提供与论文主旨——“早期疾病活动”相关(如2019年12月)的图片,看看10月与12月的差别,以及2018年相应月份的比较。(不过需要再次指出,即使如此,也是有问题的,就像前面所说,流感季每年会有数量与时间前后的波动,仅比对两年不合适。)
现在2018年市场图片又缺失,无从比较,光有2019年的图片有什么用?这五张图完全失去意义。
有人嘲讽说论文是本科水平,我觉得高中生都未必会这样展示所谓的“验证”吧?也许作者有什么难言之隐?
用卫星监测整体就医量,对于公共卫生可能有一定的参考意义,但在具体操作上有前面所述的种种困难与陷阱,可比较的数据不足,很难得到理想的结果。而且,在医院系统内部有迅捷的数字统计与上报系统的情况下,并没有优势。如果要针对单一疾病,在原理上就有根本缺陷——无法从整体中辨别出单一疾病,这点远不如医院系统的直接统计。
至于搜索的信息,同样有根本缺陷。某种症状的搜索量增加了,当然有些提示作用,但一种症状,往往对应许多种疾病,根本无从判断是哪种疾病的患者增加,更不要说判断有没有新疾病了。
那么,论文作者们为什么在承认诸多不足时,依然对自己的方法颇有自信,非写文章不可呢?我不揣测他们是否对中国有什么主观恶意,还是从论文分析。
他们在引言第二段里就说:“数字流行病学和非传统数据流,如卫星图像和互联网搜索趋势,以前曾被用于呼吸道疾病监测”。
听着好像很厉害啊,早有验证呢。但看看这句话后面的两篇参考文献。
一篇是《H7N9流感与数字流行病学的重要性》,其实也不算是论文,是发在《新英格兰医学杂志》上的“perspective”,可以称为“热点透视”。
但看下来,这“透视”里也没多少有价值的独家信息。2013年3月31日,中国官方向WHO通报发现了H7N9流感,“透视”作者们的工作,只是看了下3月31日后,推特数量、中英文报道的数量、新病例和新增死亡的数量。
这只是爆发后的“数字流行病学”,又不是没发现H7N9时的“早期疾病活动”,和新论文没什么关系嘛。
疾病曝光后,相关新闻、帖子数量当然增加,随着新增病例归零,舆论热度也消退,拍拍脑袋都能想到。
另一项工作是从微博上找信息,比如附在文中的图片,是4月3日流出的病例,作者的意思是要重视这种社交媒体上的信息。但当时官方都已经通报,这病例又能说明什么问题呢?和早期监测、预警也无关。
我是搞不懂为什么要引用这样的文献,一看作者,很眼熟啊,这John S. Brownstein不也是新论文的作者吗?
再看第二篇参考文献《利用从高分辨率卫星图像获取的医院交通数据监测疾病趋势》。稍微有点干货了,大意是在墨西哥、智利、阿根廷通过医院的卫星图片,经过一番操作,最终拟合出流感样病例在病人总数中的比例,与停车数量的趋势呈现一致性。
这篇参考文献的主要作者也有John S. Brownstein,另一个Elaine Okanyene Nsoesie,也是所评哈佛论文的作者之一。
自己引用自己,玩得挺溜。这当然不犯法,但看上去,给人的感觉好像这套方法就是你们小圈子里在玩啊。前面提到的那些根本性的障碍,在拉美的研究里,为什么就“神奇”地解决了呢?作者们是不是要好好反思下基本原理、数据获取与处理的方法,甚至是否存在更严重的学术问题?
喜欢自引自high,还非要硬着头皮写论文,难怪论文公开后饱受批评,只有政客和西方媒体在吹捧;也难怪世卫组织卫生紧急项目负责人迈克尔·瑞安会说:“重要的是不要过多推测……因为本身并没有证据表明实际发生了什么……世卫组织将不会基于此类研究展开推测,因为其不会在提供支持和跟踪疾病上产生帮助。”
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