【新冠肺炎．新闻背后】为何科学家对疫情估算的数字相差巨大？

新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情开始爆发后，全球各地不同学者都在预测疫情进展，甚至利用不同技术估计未来的感染人数与死亡数字，但这些数字往往相差巨大，就算同一机构的预测，也有可能在两周内出现大变化，为何学者预测疫情的数字会这样不同？

学者预测各有不同，惹来不少人好奇，例如《卫报》刊出文章《新冠病毒的模型怎会这般错？》（How can coronavirus models get it so wrong?），《华尔街日报》也刊文《新冠病毒模型的艺术》，并提到好消息是很多地方的现实疫情发展都没有早期预测般严重。

华盛顿大学的卫生统计评估研究所（IHME），近日预测美国在未来4个月可能会有超过8万人染疫病逝，总体数字与两周前的预测相若，但若论对个别州份的预测则大不同，例如对北卡罗来纳州（North Carolina）的死亡人数预测大减8成、对新泽西州（New Jersey）的预测数字却是增加逾倍等。其实，科学家的预测变化大，可能是因为：

1）初期数据资讯少　基于大量假设

新冠肺炎疫情突然爆发，面对新的事物、数据资讯少，故此科学家往往要用旧的数据模型去预测，当中会出现大量假设条件，例如IHME所使用的模型，初期是使用中国疫情的数据，但之后会发现其他地方的情况与中国不尽相同。

伦敦帝国学院（Imperial College London）使用的数据模型也有类似情况，该模型是基于13年前时机构预测一场大流感的代码，并假设这次新冠肺炎所造成对深切治疗部（ICU）病房的需求与该场流感一样，结果现实也是相差甚大，造成估算上的偏差。

《卫报》便指出，分析都是要依赖数据，故此预测那些疫情已过高峰的地方（如意大利和西班牙）的结果，会比预测疫情未到高峰的英国来得可靠。

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2）可以影响疫情走势的因素多

另一预测不准的原因，也在于疫情期间能够影响未来走势的因素多，科学家难以一一计算。例如IHME使用的“默里模型”（Murray model），3月底估算时考虑的因素是人口年龄结构，但并不包括可能影响疫情的许多其他因素，譬如人口密度、公共交通工具的使用程度、慢性肺病患病率等。

科学家也深明个中局限，故此预测结果往往有一个不小的估计范围，例如IHME预测英国4月17日最多人染疫死亡，但预测数字范围是由800人至8000人，当中也反映学者对数字的不确定。

《华尔街日报》便指出，病毒数据模型是对未来疫情的一个指示，但不是完美，对于政府决策而言，预测结果是要考虑的因素，也是一种工具，但不会是神谕。

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