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!

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**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，8.6萬個贊代表著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？