美国流行病学专家教你：怎样看新闻中的疫情数据才不会过度担忧

导读：本文的作者Briana Mezuk 博士是美国的流行病学副教授，现任密歇根大学公共卫生学院社会流行病学和人口健康中心副主任。她让我们看到，一位有科学素养的“歪果仁”，是怎么学会不过度担忧冠状病毒的。在文章的后半部分，她还推荐了三部有趣的专业书籍。

现在每天的新闻，几乎都是一些关于冠状病毒(COVID-19)爆发的令人不安的头条。今天我的新闻推送告诉我：“美国撤离钻石公主号邮轮的美国公民”、“邮轮上40名美国人冠状病毒检测呈阳性”、“台湾首次确认冠状病毒死亡病例”、“3000多名英国人检测病毒”。我叹了口气，翻过这些令人神经紧张、导致失眠的点击诱饵。

为什么我对这些头条新闻如此不屑一顾？因为它们都没有提到流行病学中最重要的一个概念：处于危险中的总体。一艘游轮上有40名美国人检测呈阳性？嗯，船上一共有多少名美国人？41名吗？那我会担心。2000名？那意味着98%的美国人没有检测出阳性。台湾共有2380万人口，其中1人死于该病毒？那个地方每天平均有472人死亡。英国有6640万人，其中3000人(0.005%)接受了病毒检测？太无聊了。请给我一个头条新闻，告诉我最近有哪位名人做了面部纹身——这可能要比上述故事里所谈论的数字对我的生活有更大的影响。

让我来总结一下这句话，并为您提供一些可以让我们避免被数字蒙骗的信息：这些数字是否来源于新闻头条，阅读一些新药可能产生的副作用的信息，或者结肠癌筛查的不适范围。

这篇文章的重点是：强调数字和数量不会自动地“报告”良好的决策——事实上，有时它们会掩盖良好的决策，或者在不利于采取行动的情况下引入不确定性。正如冠状病毒的例子所说明的，需要理解的最重要的概念之一是，永远不要(我不愿使用这个术语，但在这里它是准确的)孤立地解释一个数字。当我们谈论举办晚宴时，40个人听起来很多，但是大型邮轮可以容纳2000多人。要根据处于风险中的总体规模(分母)来理解这些数字，也就是把这些数字放在相关背景下。背景是让您理解这些数字的权重的关键。总体是流行病学中最基本的概念之一。

想了解更多吗？好吧，请允许我推荐三本书，它们将帮助你理解数字和统计数字，以及那些数据应该提供的“基于证据”的结论。我与这些书的作者没有任何关系——我推荐它们只是因为它们是我读过(并且一读再读)并从中学到很多东西的书。它们不是“教科书”——它们是以一种有趣、易懂、但信息量极大的方式编写的。我曾经把它们推荐给我的公共卫生专业的学生，现在我将把它们推荐给你们。

1、《直观生物统计学：统计思维的非数学指南》（Intuitive Biostatistics：A nonmathematical guide to statistical thinking），作者：Harvey Motulsky。

这本书既适合刚接触数据统计的新手读者，又能激发更有经验的读者的兴趣。每隔几年，我都会重读这本书，以提醒自己，我对定量关系的初次解释通常“几乎完全正确，但也不完全正确……”无论是作为教师还是作为研究人员，这本书都对我的工作有很大的帮助。

2、《思考，快与慢》(Thinking, fast and slow)，作者：Daniel Kahneman。

这本书已经被广泛的评论，所以我不会在这里重复那些评论。简单地说，这个心理学和经济学的宠儿值得你花时间：它说明了实验研究如何揭示我们的认知偏见，以及为什么我们的“直觉”常常不合逻辑并使我们误入歧途。【译者注：丹尼尔·卡尼曼是现今在世的有影响力的心理学家之一，他因对判断和决策制定的理性模式提出挑战而荣获2002年度的诺贝尔经济学奖。他的研究打开了社会心理学、认知科学、对理性与幸福的研究以及行为经济学的新局面。本书就是他多年研究和思考成果的集大成之作。】

3、《事实》（Factfulness），作者：Hans Rosling。

这是一本有趣的、严谨的、可供速读的书，涉及了和前两部推荐书籍中相同的许多主题。

当你做完对COVID-19（或今年冬天更可能影响您的流行性感冒）的预防措施后，请暂停浏览新闻，转向阅读以上书籍，了解一下我们在现实生活中使用数字的所有方式。然后，当屏幕上出现下一个没有说明总体的头条新闻时，你会失望地摇摇头。

（注：本文有对原文进行增删；以上图片来源于当当网，如有侵权可联系删除）

作者：Briana Mezuk Ph.D.

翻译：唐诗

来源：Psychology Today《How I Learned to Stop Worrying About the Coronavirus》

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