刘家明

这两个月来，和大多数国人一样，每晚都在等卫生部发布2019冠状病毒的疫情数据，心情也随着数据的高高低低而起起伏伏，令人忧心忡忡。

最近这一周，卫生部改在下午先公布确诊数据，晚上再发布其他详情，这样可先减少大家的悬念，让想要深人了解数据的国人晚上才去慢慢分析资料。由于从疫情一开始就掌握了整个情况，所以我国卫生部发表的数据算是最透明和最准确的。

根据每天发布的数据，卫生部和各种报章媒体，都用近年发展起来的大数据所带动的“数据可视化”科技，用图表以最简单易懂的方式呈现出来，让读者“看懂”数据。于是我们知道了病毒会从人传人，老人和男性患者（甚至某种血型）是风险群，知道了病毒潜伏期，传染期和感染区，发病时的各种症状，确诊病例、痊愈人数和死亡率等等。

从统计学的角度来说，我们已大概把这病毒摸透了，继续出现的数据或许也不会改变什么。不过我们却没有从所谓的颠覆科技的大数据里，得到较深层次的分析和理解，更不必说大数据的“预测功能”在这场抗疫作战中的贡献了。

根据世界卫生组织的流行病标准，要了解疫病的传播有一个称为基本传染值（Basic Reproduction Ratio，简称R0），它代表病毒平均能感染的人数。如果R0大于1，就表示疫情在继续传播，且可以发展成为流行疫病，一般上靠近2时就要考虑封城隔离了。如果R0低于1的话，就表示疫情会慢慢减缓，受到了控制。当然R0的算法不是我们这些非专业人士能够算出来的。

目前我们知道的数据里没有包括R0，所以只从新增病例数目来看是很难了解事态的严重性的。但从目前大约三分之一的确诊病例中还找不到感染源，也就是说这些个别病例的R0至少是2，情况堪忧。

世界各国对这次冠状病毒的测试有不同的做法，很多时候是在情况已经失控了才开始检测。随着检测的增加和普及，发现的病例也自然会增加，有时还会达到惊人的数目。但也有的地方却是测试不全面，所以确诊病例也少，故此单日确诊病例数目就变得没什么意义了。

我国开始时应该只是对疑似病例进行检测，而且还有由“公共卫生防范诊所”（PHPC）做为前线过滤网，再加上特别优惠的病假制度，以鼓励对自己有怀疑的国人应用PHPC机制，所以测试的人数不大。

我国目前可能已开始对客工和相关的接触人士增加检测，看来确诊数目会快速增加。在病例逐渐趋向4000起，被各种方式隔离的有好几万人，在一个500多万人的密集居住城市里，这些数据是否能更确实的告诉我们些什么呢？数据分析是否能在这里发挥其所长呢？

让我们重新认识一下大数据这个科技宠儿。大数据所处理的数据库要超大，涉及层面要非常广，流量非常大且快，这样的话，大数据科技才能分析和预测出人类或一般电脑系统不能应付的难题。

这个冠状病毒的突袭，几个月来从世界各地所收集到的数据并不完整，收集标准不一，更缺乏“互关性”；尤有甚者，无论其数量或流量和相关层面都没达到所谓大数据的要求。到目前为止基本上收集到的还只算是“统计数据”，大数据科技除了用以展示数据图表外无用武之地，所以也不能一味怪罪大数据没有出力了。

记得17年前在沙斯疫情时期，当知道了我们要确保在21天里再没有新增病例后，才能从国际疫区名单里除名，于是全国一心“同仇敌忾”，互相关照确保安全，终于达到指标。

就算大数据科技不成熟或还不能被排上用场，相信数据专才和分析员除了表面统计数据外，或许已经从各个不同方面的数据，综合分析和了解了疫情和动向。

这次在冠病19的阴影下和人心惶惶之际，国民只能跟着官方颁布的各种措施和限制生活，与政府同步遏制疫情。如果大家也能够多深入了解疫情和抗疫的来龙去脉的话，有了更明确的目标和希望，或许也会更快见到曙光。

作者是电子工程师