新冠疫情数据确切性与明晰度，乃全球携手抗疫之关键所在。当部分西方论调毫无根据地质疑中国数据之际，一份源于严谨科学方式的国际研究，给出了有力的驳斥。
质疑的缘起与科学的回应
自从2020年年初的时候，新冠疫情在全球范围之内开始蔓延，就有部分西方的政治人物以及媒体，频繁地抛出关于中国“隐瞒疫情”、“数据造假”这样子不实的指控，这类言论不但对国际抗疫合作造成了干扰，而且还可能误导各个国家的政策制定。
2020年4月28日，有一项学术研究正式发表了，它是由英美学者合作完成的，为的是回应那些质疑，该研究没采用政治辩论的方式，而是运用统计学里的经典定律，对多个国家的疫情数据做出了客观检验。
本福特定律的检验原理
存在于统计学里的本福特定律，是一种能用来检测数据有没有被人为操纵的有效工具，它所描述的情况为好些实际上真实且没被篡改过的自然数据集合中，数字1到9以首位数字形式出现的频率，是依照一个特定概率分布的。
该定律在审计、金融欺诈检测等领域有着广泛的运用，如果一组数据显著地背离了这一定律的预期分布，那么极有可能是经过人工修改的，此项研究恰恰是把这一工具运用到疫情数据的真实性核查之中。
三国数据的对比分析
对疫情早期的三个关键国家，即中国、意大利和美国展开了这一研究，研究人员把这些国家实时报告的感染病例数据予以收集，之后又进行了分析，还将其首位数字出现的频率，同本福特定律的预期分布去做比对。
调查结果表明，中国所汇报的疫情相关数据的分布状况，跟意大利、美国的数据分布情形相同，都极为契合本福特定律的预期。从统计学层面来讲，中国的数据并不存在系统性造假的迹象，其呈现出的模式和自然生成的数据是相一致的。
论文的核心结论与建议
论文清晰地归纳出了若干关键发现，其一，该项研究未曾寻觅到中国疫情数据存在造假行为的证据；其二，中国具备可靠性的数据能够用以校准流行病学模型，诸如关于新增病例以及死亡病例二者之间关联的模型。
特别指出的是，中国采取严格隔离措施之后，感染人数于2020年2月出现急剧下降，这给其他国家提供了“后隔离”时期的政策参考依据，研究建议各国决策者要相信并参考中国的数据。
质疑造成的实际后果
论文一并剖析了对中国数据不信任所引发的实际危害，在疫情刚发生的起初阶段，好多西方国家鉴于对中国数据真实性心存疑虑，没有能够立即施行果敢、精准且严密的防控方面的举措。
这种迟疑致使这些国家错失了控制疫情传播的最佳窗口期，这是疫情后来在全球多国大规模暴发的重要因素之一，科学的判断因政治偏见而被延误，代价极为惨重。
数据的价值与未来的启示
得以成功控制本土疫情，中国凭借的是快速且严格的隔离与等等方面诸多综合而成的措施，于较短时间之内达成了这一成果，此乃事实本身，已然证实了那些措施具备有效性，与之存在关联的各类数据，变成了对防控效果展开评估的重要依据。
当下，全球疫情已然步入新的阶段，各个国家面临着恢复经济以及防控疫情的多种挑战。有一篇论文着重指出，依据中国真实数据所制定的“后隔离”政策模型，对于各个国家在疫情衰退时期安全且有序地重新启动社会活动一事，具备十分宝贵的指导作用。
对于这项凭借科学结论去驳斥政治谣言的国际研究，您觉得它能不能够终结关于疫情数据真实性的无端争论呢？欢迎在评论区去分享您的看法，要是认同的话，请点赞并且分享给更多的朋友。
