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以“機器學習”計算新冠超額死亡率是否靠譜?

劉穎:新冠疫情的全球大流行接近兩年,“拐點”仍遙遙無期。而通過“超額死亡”數據分析新冠死亡人數的研究也越來越多。

新冠疫情的全球大流行接近兩年,“拐點”仍遙遙無期。而通過“超額死亡”數據分析新冠死亡人數的研究也越來越多。自從2021年5月下旬以來,《經濟學人》雜志在其網站上發表了一系列名為“大流行的真實死亡人數”的數據報道,引發了一場對超額死亡計算的爭議。

所謂“超額死亡”,一般被理解為特定人群在特定時間范圍內實際總死亡人數與正常情況下的預期死亡數之間的差異。10月22日,美國智庫戰略與國際中心(CSIS)發表一篇文章,引用《經濟學人》上述報道的數據,稱后者用機器學習算法對中國“超額死亡”人數估算的數據,得出中國在新冠疫情期間有60.6萬人“超額死亡”的驚人數據。這是中國官方公布的新冠死亡總人數4,636(截至2021年12月8日數據)的130多倍。

也許是因為這個數字高得太過離譜,在國際媒體對新冠疫情喧囂不斷的爭議中,并未引起太大的公眾關注。但是,它仍舊在流行病學和統計學專家群體內部引發了一場關于研究方法和學術標準的爭議,持續至今。

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