原創 Ed Yong 神經現實 來自專輯深度 | Deep-diving
3月27日，美國COVID-19確診數破十萬*，唐納·川普站在白宮新聞發布會的講臺上接受記者提問。當被問及如果讓他向一個孩子講這場流行病，他會怎麼說時，川普提供了一個迂迴曲折的回答，其中有這麼一句話：「你可以叫它細菌，叫它流感，叫它病毒。它可以有好多不同的名字。好像沒人知道它究竟是什麼。」
*編者注
原文發表於4月29日。截至6月28日，美國累計確診數已經達到259萬以上。
這句話在白宮所有的聲明中，既不是最重要的，也算不上最過分的。但它或許是最具諷刺性的。在這場仍籠罩著極端不確定性的疫情中，專家們確知的少數幾件事中的一件，是致病的病原體：一個名為SARS-CoV-2的病毒，它是之前SARS病毒的近親。二者同為冠狀病毒，與流感病毒屬於兩個不同的家族。科學家們對新冠病毒表面的突刺蛋白已經有了原子級別的了解。給我兩個小時，我就能抒情朗誦它的全基因組序列。
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即便如此，疫情仍有許多讓人摸不著頭腦的地方。為什麼有人重症，但有人卻輕症或無症？研究者建立的模型是過於樂觀還是過於悲觀？新冠病毒的傳染性和致死率究竟有多高？感染人數究竟有多少？社交約束還要保持多久？為什麼還有這麼多問題尚待解答？
這些不確定性在一定程度上可以歸因於疫情的規模和速度。在不到四個月裡，全世界有至少310萬人感染。經濟陷入低谷，社會運行停擺。在大多數人的生活記憶裡，沒有哪場災難在這麼短的時間裡造成過這麼大的改變。巴爾的摩縣馬裡蘭大學的健康政策教授佐伊·麥克拉倫（Zoë McLaren）表示：「我們從未經歷過這種疫情，所以我們無法預測未來會發生什麼，或者昨日的舉措是否本可以改變今日的困境。這樣一來就大大增加了其中的不確定性。」
在其廣度和獨特性之外，科學界和社會各界在傳染病學和認知學上的種種不同勢力，讓這次疫情更令人費解。本文對這些勢力的剖析構成了一套破解指南，幫你搞懂這個大到沒人能憑一己之力完全理解的問題。
01
病毒
在SARS-CoV-2猖獗肆虐之前，「冠狀病毒」並不是一個常用詞彙，所以此前對冠狀病毒的報導就很容易導致誤解。在一次全球會議（Event 201 Exercise）中，國家領導人們通過角色扮演為一場模擬的冠狀病毒疫情演習。一些知道了這場會議的人錯誤地認為這場疫情是有預謀的。還有一些人留意到某些舊的清潔用品提及了「人類冠狀病毒」，便以為這些生產廠家在疫情之前就收到了預警。
冠狀病毒並非只有一種。除了SARS-CoV-2，還有另外已知的六種可以感染人類——其中四種很常見，較為無害，三分之一的感冒就是由它們引起的；其他兩種更為罕見但致病性更高，它們就是MERS和SARS。科研者們還在中國的大量不同種類的蝙蝠身上發現了大約500種其他的冠狀病毒。EcoHealth Alliance的彼得·達扎克（Peter Daszak）率領了這項調研，他表示：「還會有多得多的冠狀病毒被發現，保守估計數量上萬。」實驗室的實驗顯示，這些新發現的冠狀病毒中有些可能傳染人類。SARS-CoV-2很可能也來自蝙蝠。
一個隨機的蝙蝠病毒跳到一個易感人類的身上，這件事看起來機率很小。但是，考慮到數百萬人與攜帶著幾萬種病毒的數百萬蝙蝠有著日常接觸，這種小概率事件就變得高概率了。2015年，達扎克的團隊研究發現，在四個中國鄉村的居住在蝙蝠洞附近的居民中，有百分之三的居民體內有抗體，這意味著他們曾接觸過類SARS的病毒。達扎克說：「蝙蝠每晚都從居民區上空飛過。村民們有時在蝙蝠洞裡避雨，或是採集蝙蝠糞作肥料。根據攜帶病毒的蝙蝠們的活動區域，對應到居住在這些區域及周邊的人口數量，我們估算出每年大約有一百萬到七百萬人會接觸到病毒。」這些感染事件大多不了了之。但只要一個病毒傳播出去，疫情便一觸即發。
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疫情伊始，科學家們對這種新病原體爭先恐後的研究便充滿著不確定性。科研任務本就艱巨，在病原體是冠狀病毒時更是如此。德克薩斯大學醫學部的威尼特·莫納什瑞（Vineet Menachery）說：「研究冠狀病毒非常困難，它們在實驗室裡不好培養，也很難找到資助。」他是全世界為數不多的幾十個專攻冠狀病毒的學者之一。這個領域相比其他研究流感病毒等更顯著威脅的領域要冷門得多。在2003年SARS爆發後，冠狀病毒研究曾略微走俏，但人們的熱情與相應的資助很快就減退了。莫納什瑞說：「要不是（2012年）MERS爆發，我根本想不到自己的學術生涯會專注於冠狀病毒。」
這一小群冠狀病毒學家現在正快馬加鞭，爭取彌補多年的科研空白——這在疫情仍在蔓延的當下實在是遙不可及。北卡羅來納大學的病毒學家麗薩·格拉林斯基（Lisa Gralinski）說：「我們正在全速工作。單位的空間很侷促，同事們之間很難保持社交距離。」
她提到了一個小確幸，那就是SARS-CoV-2的變異速度並不高。科學家們在實時跟蹤它的演化，雖然不時有發現不同毒株的「大新聞」，我採訪過的大多數病毒學家仍一致認為新冠病毒的演化速度是穩定且可預測的。格拉林斯基說：「目前還沒看到需要擔憂的變異。」此時，世界只面臨著一個威脅，但它已經一石激起千層浪。
02
疾病
新冠病毒名為SARS-CoV-2，其導致的疾病叫做COVID-19（世界衛生組織命名為「2019冠狀病毒病」），這兩個名字是兩碼事。COVID-19的發病與發展受到病毒、感染者的身體情況及其所處的社會環境的影響。有些感染者沒有任何症狀，可有些重症患者甚至需要呼吸機。中國疫情早期的一些數據顯示，重症和死亡的患者大多是老年人。但在美國（尤其是南方），住院的有許多中年患者，這可能是因為中年人更可能有其他慢性病。同一個世界，同一個病毒，可是其病症卻迥然不同。
這一點解釋了為什麼新冠疫情的統計數據一直都難以確定。致死率（case-fatality rate，確診患者死亡的比例）估計在0.1%到15%之間。這個區間範圍寬得讓人難受，可是想要得到一個具體的數字也是不切實際的。哈佛大學醫學院和波士頓兒童醫院的傳染病學家瑪雅·瑪瓊達（Maia Majumder）表示：「大眾談起致死率，都把它當做一個不變的數字，但實際情況並非如此。」
致死率的分母——確診數，取決於國家對民眾檢測的全面程度。分子（死亡病例）有多個影響因素：人口年齡結構、其它疾病的患病率、居民區與醫院的距離、醫院是否有足夠的職工和器械等等。這些因素在不同的國家、州縣、城市都不同，所以致死率也不同。（瑪瓊達正在和同事們研究如何預測區域性致死率，幫助領導者辨認出疫情中最脆弱的地區。）
與此同時，2019冠狀病毒病的變化性也讓醫生們困惑不已。它不僅在肺部和呼吸道肆虐，其症狀在心臟、血管、腎臟、消化道、神經系統都有所表現。病毒是直接攻擊這些器官，或是因全身免疫系統過度反應而產生損害，還是這些症狀來源於治療的副作用，又或是器官因長期依賴呼吸機而造成衰竭？這些問題的答案我們依舊不清楚。
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過往的冠狀病毒疫情帶給我們的啟示很少，因為它們往往被控制得很好：SARS和MERS加起來的確診病例全世界只有約10600個，比COVID-19在紐約一個區的確診量還少。紐約大學的感染病醫生梅根·科菲（Megan Coffee）表示：「對於新型疾病，每周的患者量一般不會上百；在個人的整個研究生涯裡，大概才能看到這麼多。當你看到了足夠多的其他疾病的病例後，就會有不同尋常的發現。」 2009年H1N1流感爆發的時候，醫生們也發現了心臟、腎臟、神經系統出現的症狀。俄勒岡健康科學大學的醫生維奈·普拉薩德（Vinay Prasad）提出了這樣的疑問：「究竟是COVID-19與其它疾病完全不同，還是它同期感染的病例特別多？」
普拉薩德擔心COVID-19已經具有了一種「臨床神秘性」 ——有人覺得它是種非同尋常的病，所以需要全新的研究與治療手段。他說：「人類的一個壞毛病就是總想要在現象中找到規律。這個毛病在充滿恐懼、不確定性、信息炒作的情形中被放大，所以現在幾乎興起了一種民間醫藥學。」當下，人們在激辯是否應該給患者開血液稀釋劑，因為血栓似乎是新冠的普遍症狀之一，或者討論呼吸機對病人是否弊大於利。這些問題的確重要，而醫生們在面對新型疾病時隨機應變、積極創新也無可厚非，但醫學一定要保持嚴謹。麥克拉倫表示：「醫生們目前壓力很大，這種壓力直接影響我們處理信息的能力。這種治療手段是真的管用，還是因為我有心無力地希望它有用，所以它才看起來有效？」
以羥化氯喹（hydroxychloroquine）為例——它作為一種抗瘧疾藥物，在白宮和保守派權威人士的吹捧之下，變成了治療COVID-19的靈丹妙藥。第一次提出羥化氯喹可以治療COVID-19的是一個法國的研究團隊，他們的研究中存在致命缺陷——捨棄了一些最基礎的科學實驗準則，例如沒有將病人隨機分配到治療組和安慰劑組，也沒有加入對照組研究此藥物帶來的益處是否優於普通醫療護理，所以這一研究成果受到了質疑。這些研究項目背後的領銜科學家聲稱反對「方法論者的獨裁」，說得好像隨機分配或對照組是應該被反抗的麻煩，而不是有效醫藥研究的基石。
美國、法國、中國的一些大型研究（還處在初期階段）已經質疑了羥化氯喹的效用。在臨床實驗之外，美國國家衛生研究院也建議停止使用羥化氯喹，因為它有引發心臟病的風險。在夏天前，這些臨床實驗就會有結果，到時也可能找到羥化氯喹有用的證據。但目前來說，醫生們經常給患者開這種藥，卻不知道它到底有沒有用，或是否會弊大於利。與此同時，紅斑狼瘡和風溼性關節炎的患者在真正需要羥化氯喹的時候，卻一藥難求。在針對COVID-19的大量研究中，並不是每一項都能加深我們對它的了解。這些研究魚龍混雜，不嚴謹的只會火上澆油，在本來就充滿不確定性的疫情中，帶給人們一種虛假的信心。
03
研究
自從疫情開始，科學家們已經發表了7500多篇關於COVID-19的論文。華盛頓大學的流行病學家與科學社會學家卡爾·伯格斯特姆（Carl Bergstrom）說：「這些論文裡並沒出現多少跌宕起伏的情節。其中最重要的發現是患者在表現症狀之前就可以傳播病毒。」但即使這個結論也不是一夜之間得出的。二月初一項來自德國的尚存紕漏的研究提出了這種可能性，但科學界在多項證據出現之後才慢慢接受了這個觀點，這些證據包括：病歷報告，顯示大多數感染病例未被確診的數據模型，以及一些其他研究也表明，在症狀出現之時，病人的病毒載量會達到高峰。
科學的道路就是這樣走出來的。媒體習慣性地將科學研究描繪成一條星光大道，路上都是一鳴驚人的研究成果，殊不知科研是通過緩慢的摸爬滾打將不確定性逐漸減小的過程。佛羅裡達大學的統計學家娜塔莉·迪恩（Natalie Dean）表示：「我們對一個問題的理解在最初會上下起伏，之後會慢慢收斂趨於一致。這是個正常的科研過程，可是對門外漢來說就看著難受。」
舉個例子來說，史丹福大學的研究者最近在聖克拉拉縣的3330名志願者提供的樣本中檢測了新冠抗體是否存在，這項研究也登上了新聞頭條。研究結果表明2.5-4.2%的民眾已經被感染過，與官方的數據相比高出很多。論文的作者們由此聲稱，新冠病毒的致死率被高估了，而嚴格的封城舉措也可能是反應過度（這個觀點就提出過的）。但其他一些科學家（包括統計學家、病毒學家、疾病生態學家）已經對這項研究的方法和結論提出了批評。
這項聖克拉拉的研究如果要細緻分析起來可以寫出一整篇文章，但那樣就會失去科研本來的意義：通過個別研究的結論將我們對COVID-19的現有知識體系全部推翻的可能性是微乎其微的。現在已經有大概30篇類似的由血液檢測研究項目發表的論文。把這些研究以及其他將會問世的研究放在一起看，就可以對美國民眾的感染率做出一個更準確的估計。而這個數字即使估計出來了，政策制訂也要權衡其他因素，例如SARS-CoV-2對醫療系統造成的破壞——這一點是紐約和義大利倫巴第的醫護人員親身經歷的。COVID-19的致死率是一個學術界可以辯論的話題，但它為醫院帶來的浩劫卻是無可爭議的。
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對於聖克拉拉這項研究的科學討論可能在外行看來頗為嚴苛，但是在學術圈來講是很正常的。不過，平常這些辯論每幾個月才會出現一次，但現在天天都在發生，而且全被公眾看在眼裡。流行病學家們以前只習慣與同行交流，但現在他們的推特帳號卻在不停漲粉。伯格斯特姆說：「黨派性的媒體會找到這種單獨的研究成果，以其為依據給對手當頭一棒。研究氣候變化的專家已經習慣了這種黨派鬥爭，但我們流行病學家還沒有。」
疫情之前，聖克拉拉這項研究中出現的問題會接受同行評審——這是科研論文在學術期刊發表的必要途徑。但和許多其它的COVID-19研究一樣，這個項目上傳的是「預印本」——未經同行評審鐵腕的論文。發表預印本讓科研者可以快速共享數據，這種速度在疫情中至關重要：幾項重要研究的預印本在正式發表的一個月之前就已經被上傳並探討過了。
預印本使有問題的科研成果直接進入公眾視野並引發討論，但這些問題並不止於預印本。第一篇關於使用羥化氯喹治療COVID-19的文章就是這樣，它雖然發表在同行評審的期刊上，但是這本期刊的主編就是文章的作者之一。另一篇聲稱新冠病毒很可能來自穿山甲的文章，雖然多數病毒學家在分析了文章之後駁回了這個結論，這篇文章最後還是發表在了期刊上。
與此同時，科研者們也公開地在線上討論預印本：聖克拉拉這項研究雖然沒有經過正式的同行評審，但是已經被不少同行讀過了。這讓記者們更容易辨析這些最新研究的風評如何。把學術成果的爭議性傳達給讀者是新聞工作者的職責，但並不是人人都做到了。一些媒體報導的研究成果甚至連預印本都沒有發出來，但這些研究卻已經有了新聞稿。新聞工作者伊萬·奧蘭斯基（Ivan Oransky）在接受媒體監督機構《健康新聞評審》的採訪時表示：「對預印本的報導應該和對經過同行審議的論文的報導一視同仁。一切信息的可靠性都要經過反覆核查。」
這種嚴謹性隨著疫情的發展會變得愈加重要。就職於德克薩斯大學西南醫學院並身兼《病毒學期刊》編輯的朱莉·菲佛表示，這段時間她和同事們收到的論文多如牛毛，其中大多數的質量非常差，很明顯完全沒有被審閱過。她說：「這些論文哪兒都不應該發，可它們最後還是能發在預印本網站上。」有些投稿人甚至不是科研人員，卻硬湊出一個劣質的數學模型就草草了事；另外一些作者雖是貨真價實的病毒學家，但不過是一時興起研究冠狀病毒，「為了搶沙發提交了一些平時完全不會投稿的文章」。菲佛說，「有些人真的是熱心地想要幫忙，但投機分子也實在太多了。」
04
專家
上個月，法律專家理察·愛普斯坦（Richard Epstein）宣稱「目前美國這種有組織的恐慌是不合理的，」隨著疫情進展，「得到好消息的可能性大於壞消息。」他的文章被保守黨圈子和川普政府廣為傳唱。《紐約客》的艾薩克·喬丁納（Isaac Chotiner）在採訪他時，提起了他並非流行病學科班出身這一話題，愛普斯坦回答：「交叉詢問的技巧是作為律師的素養之一。在我職業生涯的很長時間裡，我都在把這些知識教授給醫療人員。」他在疫情早期的文章中估計有500個美國人會死於COVID-19，之後改成了5000人，而迄今為止，真正的死亡人數已經突破58000，且仍在增長。
許多其他的非傳染病學家們似乎也有著類似的「專業知識」。軍事歷史學家維克多·戴維斯·漢森（Victor Davis Hanson）提出新冠病毒可能從去年秋天就已經開始在加州傳播了，這個說法被傳得滿城風雨，可多項基因學研究已經顯示美國最早的新冠病例大概出現在今年一月。據報導，在白宮的一場會議中，經濟學家彼得·納瓦羅（Peter Navarro）指著一堆羥化氯喹的研究資料，對安東尼·福奇（Anthony Fauci）說：「這是科學，不是傳言。」可福奇已經在公共衛生領域工作了半個世紀，且領導著國家過敏疾病和傳染病研究院。矽谷技術專家亞倫·金（Aarom Ginn）在Medium上自己發表了一篇題為《證據在恐慌之上——COVID-19》的文章，它在經伯格斯特姆闢謠之後被刪除了，可在這之前，它的瀏覽量已經過了百萬。
專業素養不僅和知識儲備相關，它還意味著發現錯誤的能力。金看不到自己文章中的錯誤，伯格斯特姆卻能看到。我們普通民眾更可能是前者而非後者。我們對信息如饑似渴，但卻缺乏對信息本身及其來路的批判性分析。北卡羅來納大學社會學家、《大西洋月刊》作者澤奈普·圖費克奇（Zeynep Tufekci）表示：「這是一場認知學的災難：真正的專家意見並不少見，但想要在嘈雜的言論中將它們辨認出來，我們可用的工具卻少之又少。純粹的履歷至上主義並不總是有用。Medium上有很多個人自費出版的垃圾，但早期一些很優秀的科普文章的作者是搞科技的，不是搞科學的。」
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專家不應該成為目中無人的門衛，這點伯格斯特姆是同意的。他說：「社會上有才華的人很多，我們需要所有人都做出努力。」比如曲棍球分析員David Yu做了一個小工具，它可以展示美國最有影響力的COVID-19模型的估算隨著時間推移產生了怎樣的變化。伯格斯特姆說：「我用這個工具在一個小時內就看到了我在三個星期裡都沒看到的東西。」
專業素養的缺失，極端的自信，加之社會傾向於獎勵自信者而非謙卑者，這些因素造成了很大的問題。格拉林斯基表示：「科學家們提供的是說明而非絕對真理，我們的專業訓練讓我們承認科研中的不確定性，但在別人看來就好像是我們不知道自己在幹什麼，同時給懷疑論者可趁之機。」同樣的事情也發生在科學界。通過諾貝爾獎這樣有缺陷的機制，科學界把通常是團隊合作得到的成果歸功於個人，讓「孤獨天才」的神話得以永存。通過流量機制，媒體會獎勵大聲說話的人，而對其信息的正確性卻不太在乎。這些說話的人之中，男性佔了大多數。
認為專家並不存在的想法十分膚淺。真正的問題在於，當代的個人所能涉足的專業領域是深奧且狹窄的。即使在流行病學圈子內，傳染病研究者對大型流行病的認識會比研究營養學的人更加深刻。但是，疫情防控同時在考驗著專業知識的深度和廣度。如調查大規模測試能否在抗疫中起到關鍵作用，要找公共衛生專家；如調查大規模測試的可行性，要找供應鏈專家；如調查抗體測試是否能顯示出人們對冠狀病毒具有免疫力，要找免疫學家；如調查這種測試是否利大於弊，要聽取倫理學家、人類學家、科學歷史學家的見解。沒有人是全知的，所以那些聲稱自己有著一切答案的人不值得被信任。
在一場疫情中，值得我們信賴的不應該是自信的人，而是那些勇於承認自己的不足、積極向個人涉獵領域以外的專業知識進行學習、且樂於團隊協作的人。伯格斯特姆說：「很多這些端坐象牙塔裡的流行病學家都有一個特點，他們對什麼事情都能提出一個宏大的解決方案。這些方案一般只會有兩種來源，一是頂尖學府的大型研究團隊，二是某人的地下室。」
05
通訊
疫情最開始的幾個月裡，當疫情席捲中國的時候，即使資深的疾病專家也低估了它演變成全球流行病的可能性。1月26日，福奇自己說新冠「對美國的威脅非常非常低」，是公共衛生部門的官員們需要操心的問題，並不用民眾擔心。許多新聞工作者也傳達了同樣的訊息，還常把新冠造成的威脅與流感相提並論，聲稱流感更加危險。
一些官員的初始動機可能是為了防止恐慌，因為在2014年伊波拉病毒爆發時美國就人心惶惶。想要保持鎮定和冷靜的本能是值得讚賞的，但是過度冷靜就會有危險。社會學家圖費克奇說：「平時的杞人憂天是和謠言相掛鈎的，而我們得到的信息中的確有很多謠言。可如果真的有危急情況，沒有人能確信地說『這次狼真的來了』。我們按照特定的文化腳本運行，而當腳本突然改變，過渡到一個新常態就需要時間。」
有人認為專家們故意輕描淡寫了這場疫情的嚴重性，但這並不完全正確。1月26日，約翰霍普金斯彭博公共衛生學院的託馬斯·英格斯比（Thomas Inglesby）就發表推文：「我們應該為新冠突破防線做準備。」他之後提出了一系列建議，例如儲備檢測包、添置防護用具，增加溝通透明性，這些是美國至今還沒有做到的。四天後，美國疾病防治中心的前主管斯科特·戈特利布（Scott Gottlieb），以及露西安娜·波裡奧（Luciana Borio，現在其所屬的國家安全理事會大流行病防備辦公室已被解散）也要求政府「立刻行動」為美國防疫做出積極措施。圖費克奇表示：「我希望人們學到的教訓並不是『專家們錯了』。如果你聽了正確的人，那他們說的話完全準確。我們錯在沒有把他們放在對的位置上，讓他們的聲音能被聽見。」
世界衛生組織也受到了批評，多方指責其在一月份時太過遵從中國的立場，從對新冠人傳人的確認、到最後將COVID-19定義為大流行病的官方宣布都不夠及時。但我們不應該因為這些問題就抹殺世衛組織對抗疫所做出的努力，更不應該把一些領導人的不作為歸罪於世衛組織。當危險變得顯而易見時，世衛組織勸誡國家領導人要積極快速地行動，可有些政府還是做得很失敗。不過，世衛組織的過失也給我們上了一節危機溝通課。一月中旬，世衛組織在推特上發過「沒有明確證據表明新冠人傳人」，這篇推特現在已經是聲名狼藉；但當時世衛組織並沒有探討其他重要的信息，例如泰國的新病例，以及臺灣和香港的警告。圖費克奇說：「它們沒有給世界發出足夠的信號。」
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同樣的事情也發生在美國。白宮和其他政府官員在一月、二月、甚至三月都多次表示新冠的威脅小，讓民眾放心。英格斯比表示，最開始這種說法可能是真的，但官員們沒有說明的是：疫情的真實進展在當時是未知的；因為檢測試劑沒有到位，所以沒法拿到數據；病毒已經在全世界蔓延開來；以前採取過的機場檢測、旅行禁令等措施也並沒有阻擋住病毒的步伐。他說：「這些聲明要花更長的時間來解釋，可這是疫情之中的常態。其中的不確定性很多，我們也不應該藏著掖著。」
二月末，美國疾病防治中心的呼吸疾病主任南希·梅森尼爾（Nancy Messonnier）越過上級，向美國公眾宣告新冠疫情在美國蔓延只是時間問題。她告誡民眾學校可能停課，人們可能失業，「日常生活將被嚴重影響，對這種糟糕的可能性要做好心理準備。」第二天，川普宣稱「病例將會下降到接近於零。」第三天，疾控中心的主管羅伯特·雷德菲爾德（Robert Redfield）重申「疫情風險很低」，並表示梅森尼爾應該把話說得更清楚些。他之後還說：「美國公眾應該繼續日常的生活。」到了現在，疾控中心的官員們，作為在以往的流行病中的權威聲音，卻大多在保持沉默。
想要安撫民心的衝動是可以理解的，但是英格斯比說：「最重要的是保持準確性。我們應該把信息傳達給民眾，讓他們根據自己的判斷決定該怎麼做。我們不知道的、和什麼時候能知道，這些也都應該告訴民眾。」（世衛組織也在學習：在4月25日，其錯誤地發布推文稱「目前沒有證據說明有抗體的COVID-19的康復者對感染有抵抗力」，在這之後，他們提供了一個更長、更準確的解釋。）
如果官員和新聞工作者能在一開始就傳達出這種不確定性，公眾就可以更容易地將新的信息融括在現存的知識框架中，並且理解不斷變化的證據對制定新政策的影響。若非如此，時事更新就顯得迷惑重重。在沒有說明為什麼戴口罩是一個如此有分歧性的問題的情況下，疾控中心對是否戴口罩的態度有了一百八十度大轉彎，這看起來就像是武斷的任意妄為。在華盛頓大學研究危機信息學的凱特·斯塔伯德（Kate Starbird）說：「這種溝通的方式十分危險。它會降低這些組織的可信度。當人們找不到一個能提供可靠信息的地方時，他們就容易相信虛假信息。」
06
信息
在史丹福大學研究網絡敘事學的雷內·迪雷斯塔（Renée DiResta）表示，在川普的彈劾審訊這樣的新聞事件中，人們大多通過分享信息來傳達自己的信仰。可當災難到來之時，人們傾向於通過分享信息來「對其所屬的團體作出貢獻」。這種共享就像一個催化劑，讓人們能團結起來，試著去理解一個充滿了焦慮和未知的處境。斯塔伯德說：「當一場地震發生，你去和鄰居交談，過幾天就能弄明白都發生了什麼。可在COVID-19的疫情中，這種未知性在短時間內不會散去。」
這場疫情的長度好像把人們困在了一個中轉站裡。他們的生活被連根拔起，未來模糊不清，為了想要看得更清楚些，便嘗試著搜集一切能搜集到的信息，而且停不下來。伯格斯特姆說：「我們對信息新鮮度的追求越來越高，最後就會聽信那些快速肆虐的、未經審查的虛假信息。疫情進展就像慢動作電影一樣，沒有任何一個事件能立刻扭轉乾坤。」只因為我們一刻不停地追求新的信息，所以才感覺不到這一點。歷史上的人們為找尋足夠的信息撞破了頭，而現代人卻因得到太多的信息量而陷入了麻煩。
現代網絡上的信息渠道都強調個人化、政治化，其背後的算法鼓勵著充滿確定性的、極端的斷言，而不是那些正確的、細緻入微的論點。在推特上，虛假信息以六倍的速度，比真實信息傳播得更快更遠。迪雷斯塔說：「但這並不是網際網路獨有的問題。對很多人來說，他們在自己的集體裡選擇自己相信的人，然後這些人說的話就是對的。」這意味著至少在疫情的初期，親保守黨和自由黨的美國民眾就對疫情有了截然不同的理解。
當這場大流行病的現實清晰起來，這種黨派之間的撕裂也在迅速合攏。可久而久之，誤傳（出發點是好的、卻具有誤導性的故事）變成了虛假信息。斯塔伯德說：「這些故意發布的虛假信息會在災難中被利用，成為被政治力量擺布的工具。」在恐懼和未知控制人心之時，陰謀論如雜草一般瘋長。
白宮每日的新聞簡報更是使人困惑不已。川普多次將疫情輕描淡寫，想要改寫他失職的事實。他有一套樣板戲：拒絕負責，尋找替罪羊，煽動文化戰爭，根據自己的需要左一句右一句地扭曲事實（甚至自相矛盾也無所謂）。川普在這場疫情中已經撒了不少謊，還沒有要停下來的架勢，由此造成的後果也是日漸繁多。羥化氯喹被他打了廣告以後變成了稀缺藥物。他錯誤地聲稱人們如果想要新冠檢測就可以去接受測試，結果本就人滿為患的醫院裡又來了大群的有健康焦慮症的人。
一些新聞工作者和媒體評論員已經敦促新聞平臺們停止直播白宮的新聞簡報。這看起來很極端，但當總統的言論能逼著醫生向民眾解釋消毒液不能喝的時候，特殊時期就要用特殊手段。紐約大學的一名新聞學教授傑伊·羅森（Jay Rosen）說：「不管你問川普什麼刁鑽的問題，好像都沒辦法防止他傳播那些能對個人健康產生極大威脅的虛假信息。人們覺得記者們要是再堅決一些就能解決這個問題，可其實記者們也無能為力。」
羅森還表示，目前媒體們默認的這種碎片化地更新信息的節奏在全球流行病這麼大規模的事件上是不適用的。他說：「新聞工作者們仍舊將創作新鮮內容看作是本職工作，可如果把提高公眾對COVID-19的理解作為目標，一篇接著一篇的新內容是沒法做到這點的。理解新的信息需要很多背景知識，而現在的新聞體制能提供的背景知識實在是微乎其微。」這種斷斷續續的報導只是放大了科研過程中的錯綜曲折，把微小的證據描繪成轉機時刻，讓本就心裡沒底的人更加遲疑，最後輕信了虛假信息。
如果媒體不改，那媒體的用戶可能就得改。斯塔伯德建議人們在收到新的信息之後放慢腳步，在分享這個信息之前先對其進行審查。她自己現在就不怎麼去看那些碎片化的疫情速報，而是更專注於本地的新聞。她說，這在「信息疫情」中就相當於「洗手」。同時這也可以打消那些「大流行病可以被實時追蹤」的錯覺。
07
數字
信息更新的快節奏讓我們以為大流行病是可以被實時、準確地監控的。但每天更新的數字展現的其實是一個扭曲的現實。隨著四月份慢慢過去，確診數字顯示美國部分地區的疫情在平緩下來。可要下確定的結論是很難的。根據我同事報導，美國接受新冠檢測的人裡有百分之二十仍然測試為陽性。這個數字比幾乎任何一個其他發達國家都要高，而且還一直居高不下。這說明美國還只局限於檢測非常易感的高危人群，而大部分的感染者依舊沒有被檢測到。如果這樣的話，曲線走勢趨於平緩可能是因為美國在查找感染病例上已經力不能及了。
在這種擔憂面前，美國政府在「14天內確診數字下降」之後做出的全國重新放開的計劃就變得複雜起來。如果確診數不能反映真實情況，那麼它作為一個評判標準也就毫無作用。佛羅裡達大學的統計學家迪恩說：「要想知道確診數字是否真正走向平緩，首先需要知道我們是否做了足夠多的檢測。對於那些樂觀的說辭我依舊保持懷疑。」
當看著那些確診數字的時候，記住這點：這些數字並不代表某一天有多少人被感染了，它們反映出的是檢測量有多大（現在依然不夠大），從開始檢測到匯報結果之間的延遲（可以很長），還有部分假陰性的結果（比例還比較高）。同理，每日更新的死亡量並不能實時地描繪病毒的殺傷力。因為信息通報會有延遲，周末的死亡量看起來都會低一些。
對死亡量的計數是一個普遍難題，各個疾病之間都不太一樣。疾控中心估算每年有24000到62000個美國人死於流感，這個數字在表面上看起來可以和COVID-19迄今致死的58000人相提並論。但這種比較很具有誤導性。COVID-19的致死量是根據陽性核酸檢測結果或臨床鑑定結果統計的。流感死亡數字則是用一個模型估算的，它以住院和死亡證明作為依據，並且囊括了對因流感而死亡的病例量的估算。如果流感致死量像新冠致死量這樣統計，那就會變低不少。這並不意味著我們高估了流感的危害，而是我們很可能低估了新冠。
- MiroslavaChrienova -
這也就意味著，收集數據的過程總會使這些數據的分析變得複雜。有報告聲稱已康復病人體內的冠狀病毒可以「重新激活」，或者有可能「二次感染」。事實上，它的意思是病人在測試結果轉陰之後又檢測呈陽性。這事兒可能和病毒關係不大，主要和檢測方式有關。新冠診斷測試結果的假陰性很高，會讓15%到30%的患者以為自己安全了。即使檢測有所改良，處在康復期的病人體內的病毒載量最終也會下降到一個檢測不出的水平。當這樣的病人連續接受測試，有些測試結果就會在陰陽兩邊搖擺不定，造成二次感染的假象。
假陽性也是一個問題。許多公司和國家已經把希望寄託於抗體檢測上，據稱可以檢測出某人是否感染過新冠。某個測試聲稱可以檢測出93.8%的抗體攜帶者，相反，在未感染者中測出的假陽性佔4.4%。這個假陽性比率看起來好像低得可以接受，可事實絕非如此。假設美國民眾目前的感染率是5%。在1000人裡有50個人有抗體，這個測試能正確測出其中的47人。但是，它在沒有抗體的950人裡會錯誤地測出42人有抗體。測出的真陽性和假陽性數量幾乎一樣多。在這個情形中，如果你被檢測出新冠抗體，那你實際感染或未感染的概率各佔百分之五十，和擲硬幣差不多了。
說這些並不是要表達前途無望，也不意味著疫情無法量化評估。確診數可能是錯的，但基本可以確信的是我們低估了而非高估了它，誤差在十倍範圍內而不是百倍。這些數字依然很重要，它們只是比較亂，要做到實時分析難度則更大。天氣情況、天上每架飛機的位置、現在在讀這篇文章的人數，這些我都可以在手機上看到。但是，關於疫情的最新動態我沒辦法立刻看到。研究者們提供的數字不僅是一個被監測的變量，也和他們使用的監測工具相關。迪恩說：「我覺得大家低估了監測變量的困難程度。對我們這些在公共衛生領域工作的人來說，大概百分之八十的精力都花在如何測量上。」
如果說測量當下很不容易，那預測未來就更難了。指引著全世界疫情響應措施的那些數學模型常被比作水晶球，但這並不是它們的真正用途。它們描繪出的只是一系列可能性，幫助科學家和政策制定者們模擬出不同行動方案可能引發的結果。模型向我們展現了多種未來的可能路徑，並讓我們從中選擇一種。長期的預測定然是模糊的，但前方的路並非不可知。普林斯頓大學的一名感染病建模人員迪倫·莫裡斯（Dylan Morris）表示：「長期的模型好像在模擬一片落葉在空中的軌跡，而短期的模型就像模擬一個墜落的保齡球。雖然下一年會怎麼樣仍未可知，但沒有及時控制住疫情所帶來的那些直接後果，我們即便滿懷恐懼與絕望也能心知肚明。」
08
敘事
1999年12月31日的最後一秒，時鐘走入了新的千年，然後……好像什麼事都沒發生。臭名昭著的千年蟲，這個計算機代碼裡的問題據預測將使全球陷入混亂，然而這並沒有發生。二十年以後，「千年蟲」幾乎成為了「反應過度」的同義詞——一個全人類都在大驚小怪的奇特時刻。但那並不是杯弓蛇影。千年蟲的確是一個嚴重的問題，只不過是倚靠了許多人的努力才化險為夷。圖費克奇說：「我們可以從一個成功扭轉的危機中學到兩點。一：誇張了。二：好險啊。」
三月份，倫敦帝國理工學院的研究團隊發布了一項建模成果，模型預測新冠疫情如果不加以約束，將會導致220萬美國人死亡。這之後控制疫情的政策就下來了。許多州長和市長關閉了商業機構和學校，禁止了大型集會，頒布了居家令。推行這些擴大社交距離的措施一路坎坷，但它們好像起到了作用。死亡人數依然在上升，但看起來不太可能達到220萬這個最壞的估計了。好險啊。現在某些權威人士卻回過頭來說之前的模型誇張了。
新冠病毒和千年蟲有相似性——都是看不見卻真實存在的風險。當一場颶風或是地震襲來，其危險性很明顯，造成的破壞也一目了然。我們很清楚該什麼時候避難，之後什麼時候出來是安全的。可病毒卻藏匿在你的感官閥值之下，安全和危險的界限模糊不清。每當我戴著口罩出門散個短步，我意識到身邊這個看起來跟以前一樣的世界已經被不可逆轉地改變了，這樣的認知失調讓我頭暈目眩。一些不幸的人們——嘗到了失去的人、以及丟掉了性命的人，他們的故事我還可以讀到。但我讀不到的是那些本會失去卻被保住了的生命。防範勝於治療，只是沒有那麼刻骨銘心罷了。
新冠病毒不僅將我們自身的細胞招入麾下，它還剝削著我們的認知偏差。人類通過構想故事的方式從不確定性中找出含義，從混亂中找出意義。我們渴望著簡單的故事，但疫情有著複雜的情節。要麼「救人命」，要麼「救經濟」——這種一分為二的觀點很容易讓流行病學家和經濟學家達成共識：美國不應該過早解禁。我們把醫療衛生系統的工作者和雜貨店的員工們捧成明星，卻忽略了他們被迫承擔的風險和那些還沒到手的防護用具。最近興起的反對封鎖隔離的小規模抗議活動忽視了這一事實：大多數共和黨和民主黨人士都同意「只要防控疫情需要，就應該繼續保持社交距離。」
人們在立反派的過程中總會忽視了一個問題——正是21世紀生活的方方面面讓大流行病成為可能：人類對自然環境的無盡蠶食；航空旅行的普及；公共衛生領域長期的資金匱乏；在即時化的經濟背後脆弱的供應鏈；將醫療和就業捆綁在一起的衛生保健系統；可以迅速傳播虛假信息的社交網絡；專業知識的貶值；老年人的邊緣化；還有持續幾世紀的結構性種族歧視對少數族群和原住民的健康造成的威脅。我們可能更容易相信「新冠病毒是被故意釋放出來的」故事，而不是接受那更刺耳的事實：我們造就的世界給疫情提供了溫床，卻沒有做足對抗疫情的準備。
古典的英雄徵途是神話和電影的經典情節架構，這段徵途往往會從主人公不情願地背井離鄉開始，進入未知的領域，幾經考驗，層層闖關，最終完成個人的蛻變，榮歸故裡。如果這樣的角色在疫情中也存在的話，它並不是某個個體，而是整個現代世界。這段旅途的結局和它蛻變的本質，取決於我們的集體想像和行動。和當下正在發生的種種一樣，這結局與蛻變究竟會如何，仍未可知。
作者：Ed Yong | 封面：COCO
譯者：於彭鑫 | 審校：阿毛
排版：花N酸小分隊
原文：
https://www.theatlantic.com/health/archive/2020/04/pandemic-confusing-uncertainty/610819/
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