哈佛新冠論文用百度寫,英國媒體BBC都看不下去:方法要用對呀

2020-12-17 量子位

金磊 白交 發自 凹非寺量子位 報導 | 公眾號 QbitAI

哈佛用百度做出來的新冠相關研究,連英國BBC都看不下去了。

直接發文質問——證據站得住腳嗎?

最近,哈佛相關的一篇未經同行評審的研究,被罵上天了。

原因是這項研究,僅僅根據武漢醫院附近的交通流量和病症相關的搜尋引擎數據,就得出了一個駭人的結論:

去年8月就有新冠病毒在武漢傳播。

而且,論文作者的核心研究工具,還是——「百度」,更離奇的是,文章竟可以通過「哈佛」網站審核發表,進一步得到川普關注轉發。

於是一石激起千層浪。

但或許你會問,這篇論文怎麼就「漏洞百出」了,難道用百度寫論文就不行嗎?

問題到底出在了哪裡?

如果順藤摸瓜,再挖掘下這位「腦洞清奇」的論文作者,可能就不難得出答案。

各位看官,且往下細讀。

BBC都看不下去了:論文站得住腳嗎?

國內不說了。

大家看到哈佛相關的論文竟是用百度搜索來寫,直接就笑了。

但不僅在國內,在國外——連英國BBC都看不下去:你們用百度搜索搞研究我不管,但好歹也要用對好不好?

先來看下論文題目中的亮點(槽點):

對武漢醫院的交通搜尋引擎數據的研究顯示,疾病的早期活動發生在2019年秋季。

你沒看錯,不是研究病毒來源等信息,而是「交通流量」和「搜尋引擎數據」,然後就得到了如此駭人的結論

結論是怎麼來的?

這項未經同行評審的研究,是基於對武漢市醫院周圍交通流量衛星地圖的追蹤,以及對特定症狀的在線搜索,研究稱:

在2019年8月下旬到12月1日,武漢市6家醫院外的停車數量明顯增加。與此同時,對可能的新冠病毒症狀(如咳嗽和腹瀉)的搜索量也有所增加。

論文中還強調說:

這將是一個重要的發現,因為武漢最早報告的病例是在12月初。雖然我們不能確定數量的增加是否與新病毒直接相關,但我們的證據支持了最近的其他研究,即新冠病毒在華南海鮮市場發現之前,就已經存在了。

(前方高能:一大波槽點正在來襲)

對此,BBC發問了:

證據站得住腳嗎?

BBC的質疑點主要來自三個方面。

一、搜索的詞不夠準確

首先,要提醒的一點是,研究中提到的搜尋引擎是我們熟知的「百度」…….

(在中國,本科生寫課堂小作業論文都不被允許這樣做的)

然後,研究人員就在百度上搜索了一些與新冠病毒症狀相關的詞語,發現尤其是「腹瀉」這個詞,搜索量有所增加。

而且研究發表後,百度也覺得冤,回應稱:大哥,在這段時間,「腹瀉」這個詞的搜索量是有所下降的啊。

怎麼回事?

哈佛大學這篇論文中使用的術語,實際上是從中文翻譯過來的「腹瀉症狀」(symptom of diarrhoea)。

BBC便用這個術語,在百度上做了測試,發現搜索量確實是有所增加。

但如果使用「腹瀉」(diarrhoea)這個詞(BBC認為是在武漢更為常見的搜索詞),搜索量的結果,實際上是有所下降的。

然後,BBC還搜索了另外兩個與新冠病毒症狀相關的詞語——「發燒」(fever)和「呼吸困難」(difficulty in breathing),他們發現:

在8月份以後,「發燒」的搜索量有所增加,增幅與「咳嗽」相當,而「呼吸困難」搜索量,在同期是有所下降。

此外,BBC對於把「腹瀉」作為疾病指標,也提出了質疑:

英國一項針對近1.7萬名新冠病毒患者的大規模研究發現,腹瀉是第七大最常見症狀,遠低於前三大症狀:咳嗽、發燒和氣短。

所以第一項來看,錯誤的方法得出的結論,能是正確的嗎?

二、停車數量無法準確評估

在這一點上,論文的研究結論是這樣的:從2019年8月到12月,醫院停車場的汽車數量有所上升。

然而,BBC發現了他們分析中的嚴重錯誤。

雖然研究中指出,為了避免統計過多或過少的車輛,已經把存在樹木覆蓋和建築陰影的圖像都排除掉了。

但是從研究的衛星圖像上來看,醫院停車場的大片區域是被高層建築擋住了的,也就是說,無法準確評估停車數量

BBC還用白框,注釋了被高樓遮擋的區域。

此外,BBC還指出,天佑醫院還有一個地下停車場。

而地下停車場能從百度的街景功能上看到,但衛星照片只能拍到其入口部分。

對此,研究作者之一的Benjamin還發文回應說:

我們肯定無法在研究的任何時間段內,考慮到地下停車場內的情況,這也是這類研究的局限性之一。

三、選擇哪家醫院也是問題

BBC的第三個質疑點,是對醫院的選擇。

因為湖北省婦幼保健醫院,也納入到了此次研究中,但是我們都知道,兒童這個群體,在此次疫情中是很少需要入院治療的。

然而,針對BBC的這個質疑,研究作者回應道:

即便排除了這家醫院,停車數量整體上還是增加的。

最後,BBC建議研究人員,將「停車數量」和「病症詞語搜索」這兩個指標,跟其它城市的醫院做個比較。

於是三大質疑下來,這篇論文要麼就是實在能力不行,要麼就是動機有問題了。

權且相信是能力不行吧。

因為這個作者團隊,有點神奇。

腦洞清奇的「一作」

這篇論文「一作」名叫Elaine O.Nsoesie,在波士頓大學擔任助理教授。

她本科畢業於馬裡蘭大學,在維吉尼亞理工大學完成碩博士學位,之後便在哈佛醫學院和波士頓兒童醫院做博士後研究。

現在是波士頓大學公共衛生學院全球衛生系的助理教授,主要研究「計算機技術(大數據分析)」實現慢性病和傳染病監測。

原來大數據分析這麼簡單!只需滑鼠輕輕一點,人人皆可數據分析,百度你值得擁有。

那搞這項研究,她到底有什麼目的呢?

其實人家只不過是平平無奇、但腦洞清奇的女生而已。而這只不過是她研究裡的一個「側影」罷了。

看了她的主頁,你就發現,這項研究真的就只是「小場面」。

通過電商評論來判斷食物有沒有毒;

通過推特來研究墮胎;

利用社交媒體捕捉人口區域活動;

結合已有人口統計數據,和「搜索查詢」評估美國的肥胖發生率等等。

而其他作者,都是來自波士頓兒童醫院的研究員。而其中一個名為Yiyao L.Barnoon的人,可謂是最強輔助了,她在研究過程中負責「處理中文數據」。

那麼論文寫成了,萬事俱備了,還差一個「東風」。

於是東風,他就來了。

這次的通訊作者——John S. Brownstein,哈佛醫學院的醫學教授,波士頓兒童醫院的CIO(首席創新官)。

但這些都不重要,重要的是他還有一個身份——「美國廣播公司」的撰稿人。

未經同行評審,匆忙發出,媒體爭相報導……

而且具體「發表」的平臺,還是哈佛大學一個叫做DASH的開放存取資料庫的的**分支——哈佛醫學院資料庫裡。

這是一個公開開放供學術交流的資料庫,意味著任何一個研究者都可以上傳自己的文章,通過以後,就將被「哈佛圖書館」保存,每月還會收到讀者的反饋報告。

所以雖然這種「論文」,後來被媒體說「哈佛刊發」確實讓哈佛有點冤,但研究團隊中確實也有哈佛的作者,而且這篇「論文」,恰好符合了某位別有用心的推特大V的需求。

這就是,美國總統川普。

這個論文,川普覺得很滿意

之前美國國內抗疫不力,又趕上黑人之死輿論洶湧,這樣指向「中國」的「證據」,川普怎會錯過?

馬上就是一個轉發,推文分享迅速超過3萬,點讚量也高達8.6萬

川普的支持者們,也不問對錯,也不看看「論文」,大統領轉發什麼,他們就認為事實就是什麼。

但是,也有高贊的評論,一位博士小姐姐對此提出批評。

媒體每天還在持續欺騙民眾。

也有人看穿了川普這種甩鍋、攪渾水,轉移視線的路數。

還玩這種招數?根本無法解決當前的問題。

只是可悲的是,更多人只願意相信他們相信的事情。

而對於正本清源的分析,比如BBC官方發布對這項研究質疑的推文,截至發稿,轉發量只有442。

完全起不到「闢謠」的作用。

所以這件事倒說明,前幾年被熱議的信息繭房確實存在。

但並非技術造成了「信息繭房」,而是信息大爆炸得厲害,更多人只願意相信自己願意相信的東西,很多人只關注願意接受的結果,而不是判別真相的方法及真相本身。

川普或許就深諳此道,在他轉推的這則「謠言」中,8.6萬個代表著8.6萬個認同。

中國網友要跟他們講道理?主流資本主義媒體BBC要跟他們講道理?

別費勁了~

參考連結:

https://dash.harvard.edu/bitstream/handle/1/42669767/Satellite_Images_Baidu_COVID19_manuscript_DASH.pdf?sequence=3&isAllowed=yhttps://www.bu.edu/sph/profile/elaine-nsoesie/https://world.huanqiu.com/article/3yaJ7XshNOh

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