美國爆發40年來最致命流感？三招教你甄別信息的真偽_風聞

來源 | 顧而言之

美國爆發40年來最致命流感？

三招教你甄別信息的真偽

提升決策的正確性

昨天看到一篇標題很嚇人的文章，説美國爆發了40年來最致命流感，6600人死亡。而且27年來首次再現乙型流感病毒。

一開始我想沒多想，但後來覺得不對勁，於是跑到外網查了一下，發現這個信息裏面其實有好幾個容易誤導人的地方，在此一一披露。

順便也聊聊，我們會被信息誤導的常見盲區。

下面這篇是我昨天看到的文章，説美國爆發了40年來最致命流感，6600人死亡。而且27年來首次再現致命性乙型流感病毒。

要查一下美國到底發生了什麼，最簡單的就是跑去谷歌上搜索。

簡單搜索一下幾個關鍵詞，bad flu America（美國流感）就會看到與其相關的所有新聞。

最先出現一篇是紐約時報的，説的大致意思是，這次的流感季可能會很糟糕。在下方的文章概要裏可以看到一些比較驚人的數字：比如説，46個州都有流感的跡象，6.1萬美國人死於流感。

再往後翻會發現有一些標題和我看到的中文標題有類似的內容。

比如説，一個叫The Hill的媒體説2020年可能是最糟糕的美國流感季。也許這就是中文媒體標題的一部分來源。但是你仔細去讀，這篇文章其實説的是2020年可能會像2017~2028那個流感季一樣糟糕。

也就是説今年並不是最糟糕的，而是最糟糕的之一。那麼我們已經破除了一個信息上的誤區。

再往後翻，搜索的結果中就沒有什麼流感相關新聞了，甚至已經跳到了跟中國相關的新聞了。

也就是説這個流感季的新聞，在美國媒體界看來，不是什麼驚天動地的事，不然的話可能會有好幾頁的搜索結果都跟它相關。

其實，如果你在美國呆過幾年，你就會知道，每年秋冬季節都是美國的流感季。所以的確有可能，流感的流行在美國並不是什麼大事。

今年美國的流感到底有多糟糕呢？

我們先點進紐約時報的報道去看一下。因為要具體瞭解一件事情，不能只看標題。

在文章裏，你會發現最早我們在文章概要裏看到的6.1萬美國人因流感致死的數字，其實指的是2017~2018那個流感季節中的人數。

所以並不是今年有6.1萬人死亡，但是如果只看文章概要，就可能容易得出這種結論。 

另外，只看一家數據是不夠的。如果要驗證一個消息的真偽，就需要看不同的來源做數據的對比。

我看了好幾個新聞，發現它們引用的都是美國一個叫做CDC的機構的數據。而且數據都差不多，都是説有差不多2900人死於這一個流感季。另外預測可能有1300多萬人得了流感。

CDC全稱叫做美國疾病防治和控制中心，它每年都會發布關於流感季的數據。

如果要接着尋求數據的真實性，就要找到它最早的來源。於是我就跑去了CDC的網站。把相關的東西全看了幾遍。

裏面有一些比較關鍵的數據，可能也是各媒體援引的最早來源，就是以下面這張圖表。

它上面寫了從2019年10月到2020年11月11號，可能會有1300萬到1800萬人患了流感，然後其中可能會有6000多人因為流感而死亡。

聽起來好像各個媒體報道的並不假，但是裏面有一個核心詞，Estimates（預測）。

預測，什麼意思？CDC也寫了，預測就是説它其實是通過對於美國3億人口裏8.5%的人口進行抽樣調查，然後再通過一個數學模型計算得到的這個數字。（原文如下）

也就是説如果CDC調查的樣本所取的地方是流感的高發地區，那麼這個預測就有可能是過高估計了。我沒有看到它的樣本具體來源，不過通常應該是會去高發地區和低發地區做更平均的取樣。

因為是預測，所以CDC上所有的數據都是個範圍。比如説，死亡數從6600人到17,000人都有可能。而不是單一的6600人，像媒體報道那樣。 

那麼17,000人是什麼概念呢？

因為之前有美國的新聞報道上説17年到18年的流感季是最糟糕的，所以我們就來看一下這一年的數據。CDC有一個非常完整的表格，列出了每年預測的數據。

過去十年裏，CDC預測美國死於流感的人的數據中，最低預測是1.2萬人，在95%置信區間。

數值為95%置信區間意味着如果在同樣情況下重複樣本分析（這回生成不同的數據集），95%的區間會得出符合（總體）情況的實際結果。這並不意味着真實數值的概率也在95%置信區間之內。

最高的一年是2017~2018年，預測有6.1萬人死於流感，去年則預測會有3.4萬人死於流感，因此到目前為止，假定預測6600人死於流感是比較準確的，對比歷史上來説的話，也不算多。

還有什麼是我們可能錯過的呢？

在新聞裏還提到：這是美國27年以來首次在線致命的乙型流感。我們照例用剛剛的步驟來驗證一下。

乙型流感的英文是influenza b。在網上搜索相關新聞，發現其實在好幾年前也已經有。所以這並不是27年來首次出現了乙型流感。

那麼這個標題到底是哪裏來的呢？我們需要更細緻的搜索。於是，我用了短語：influenza b back in 27 years ( 27年後乙型流感再度流行）。結果就有下面的新聞。

你會發現一篇關於艾荷華州出現27年未見的乙型流感的文章。（如下）

具體讀下去，你會發現27年是指乙型流感沒有成為predominant 流感病毒的時間。predominant 的意思是佔大多數的，主導型的。

所以並不是説27年內美國都沒有乙型流感，而只是27年內美國的乙型流感並不是它最重要的流感的來源。

查到這裏，我們已經發現了最早看到的報道里好幾個信息的誤區。尤其它的標題，容易誤導人們把預測當做事實。因此我們在對待這條信息上應該採取什麼樣的態度也就一目瞭然了。

所以，當你看到一些出乎意料的信息，你需要做的並不是盲目的去相信它，而是採用各種方式去驗證它。

畢竟很多時候，決策的錯誤並不是源於這個人本身決策機制和決策能力上的問題，而是源於他在信息收集上的麻痹大意。

人們對於信息收集上的認知有通常有三個來源：

1. 通過自己親身經歷得來。 

但是這部分的信息可能因為受到人觀察力以及記憶力的影響而失真。其實，有各類科學研究表明人的記憶是相當不靠譜的，我以後會另外起一篇文章再做討論。

2. 通過第三方轉述得來。

第三方可能會犯各種錯誤， 比如關於美國流感，一些媒體轉述的新聞裏就有我們剛剛分析到的幾個問題：沒有注意到最早的來源CDC裏面用的是預測而把預測當做了事實；斷章取義，比如説在最初描寫美國可能遇到40年最糟糕的流感的文章裏都有説明這個流感有可能會趕上17年-18年那麼糟糕，但是媒體斷章取義的舍掉了後面的補充，那就會讓人認為這是美國40年來最糟糕的流感。

3. 通過自己研究和發現獲取信息。

這裏面也會有很多盲區。比如，在對一個話題不熟悉的情況下，一個人容易漏掉一些重要的背景資料。如果我們剛剛沒有去看歷史數據發現美國過去10年每年平均都有關於數千萬人感染上流感，幾萬人死於流感的預測， 那麼我們單獨去看6600人死於流感這條信息，感知就會大不一樣。

總結一下， 快速對信息進行驗證有三個步驟：

1. 搜索各類相關關鍵詞

2. 對比不同來源的信息內容和數據

3. 追溯到最早的來源，防止信息被取章斷意或者遺漏，或者錯寫。

只有對於重要的消息進行驗證，才能更好確保我們在決策上的正確性。這其實是自我認知三大塊裏面很重要的一個部分 -- 對自己獲取外界信息方式的認知。當我們具備這樣的認知，仔細看待類似美國流感這樣的信息時，一方面可以避免過度恐慌，但同時也提醒自己不要麻痹大意。畢竟這裏面的每一個數字都是一個個鮮活的生命。

最後，想補充一下，這篇文章裏面以比較理性的方式來看待這些數據。可是，每一個數字的背後都可能是一個很令人惋惜的故事。我沒有絲毫不尊重相關人員的意思，只是想純粹的從信息辨別真偽的角度來看待一下這個事情。

 希望所有人都能平安度過目前的時期。

（完）