撰稿人：Lia ／ 責任編輯：Zaphyra
2020年1月中旬，當中國官方通報的新型冠狀病毒感染人數仍停留在40餘例時，全球多地的流行病學家已透過數學模型，對這場危機的真實規模提出了截然不同的估算。以倫敦帝國學院為首的科學團隊，利用武漢的國際航班數據與中國境外確診的「輸出病例」為參數，推算出當時武漢內部的感染人數或已超過1700人。這一巨大的數據落差，引發了國際社會對疫情透明度的深切關注。儘管北京方面強調其對國際合作持開放態度，並解釋2月份診斷標準的改變是為了讓更多患者得到治療，但數據的前後矛盾仍加劇了外界的疑慮。科學家們強調，建立模型並非旨在批評，而是為了在資訊有限的初期，為全球防疫政策的制定提供一個獨立的、更接近真實情況的風險評估。這場圍繞數字的角力，不僅是科學與政治的碰撞，更凸顯了在全球性公衛危機爆發之初，掌握真實數據的極端重要性與艱鉅性。
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Lia. Independent Media 台北報導
當一種未知的病毒悄然叩問人類世界的大門時，最初的戰場並非在醫院的隔離病房，而在於資訊的迷霧之中。規模有多大？傳播有多快？威脅有多嚴重？每一個問題的答案，都直接牽動著全球數十億人的命運。2020年初，世界衛生組織（WHO）與各國政府的目光都聚焦在中國武漢這座龐大的中心城市，試圖從官方每日更新的病例數字中，判讀這場新興疫病的真實面貌。然而，在官方數據的涓涓細流之外，一股來自全球頂尖科學實驗室的數據洪流，正以另一種截然不同的邏輯，描繪出一幅遠為嚴峻的圖景。
輸出病例：在煤礦坑裡鳴叫的金絲雀
故事的起點，始於一個看似微小卻極不尋常的信號。2020年1月中旬，當中國官方確認的病例總數僅有41例，且多數被認為與武漢的特定市場相關時，泰國、日本等地卻相繼出現了沒有該市場接觸史的確診病例。對於流行病學家而言，這是一個無法忽視的警報。倫敦帝國學院的傳染病學家克莉絲汀・唐納利（Christl Donnelly）教授提出了這個關鍵問題：「當源頭的病例數看似相對稀少時，我們怎麼會看到三例、甚至七例的境外輸出病例？」
這些在中國境外被確診的「輸出病例」，如同礦坑中對有毒氣體極為敏感的金絲雀，牠們的存在本身，就暗示著源頭的危險遠比所見更為嚴重。一個僅有數十人感染的城市，隨機產生多名國際旅客恰好是感染者的機率微乎其微。這促使科學家們開始懷疑，官方數字與疫情的真實狀況之間，可能存在著巨大的鴻溝。
邏輯的推演：數學模型如何洞察迷霧
為了量化這個鴻溝，唐納利與其同事，以及全球其他研究團隊，啟用了一種強大的分析工具—數學模型。這並非憑空猜測，而是一套嚴謹的科學推演，其核心邏輯在於利用已知的事實，去估算未知的變數。這套方法論曾在2009年墨西哥的H1N1流感爆發等事件中得到過成功應用。
其推演過程大致如下：
鎖定已知變數：首先，模型輸入了幾個關鍵的已知數據。武漢，作為一個擁有1900萬人口都會區的交通樞紐，其天河國際機場在封城前，每日處理超過3000名國際旅客，飛往全球數十個主要城市。同時，模型也納入了境外確診的輸出病例數。
建立合理假設：研究人員假設，從一個人感染病毒到最終被檢測確診，可能存在約10天的時間差。這段時間涵蓋了病毒的潛伏期、患者就醫以及檢測確認所需的時間。
進行反向推算：基於武漢龐大的人口基數與國際旅行流量，可以計算出任何一個武漢市民在特定時間點搭乘國際航班的機率。如果已知有數名感染者成功「輸出」到海外，那麼就可以反向推算出，在武漢本地需要有多大規模的感染者群體（即傳染源），才能以統計學上合理的機率產生這些輸出病例。
經過計算，倫敦帝國學院的研究團隊在1月中旬得出結論：當時武漢的感染人數可能已超過1700人。這個數字與當時中國官方公佈的41例，相差了40多倍。全球其他研究團隊使用類似的模型和變數，也得出了量級相近的結果。
數據的政治學：透明度的爭議與現實的困境
科學模型的估算結果，如同一塊巨石投入湖心，激起了千層浪。它不僅僅是一個學術數字，更直接挑戰了官方數據的權威性，引發了外界對中國資訊透明度的普遍質疑。
到了2月份，情勢變得更加複雜。中國官方突然改變了湖北省的病例診斷標準，納入了臨床診斷病例，導致單日新增確診人數出現戲劇性的暴增。官方解釋此舉是為了讓更多有症狀的患者能及時獲得與確診病患同等的治療，是出於人道主義與醫療效率的考量。然而，這一舉動在客觀上卻印證了外界的猜測——此前的確診標準過於嚴苛，導致大量實際感染者未能被納入官方統計，疫情的真實規模確實遠大於早期數據所呈現的樣貌。
面對批評，北京方面表示，一直以來都以積極、公開的態度與國際專家合作。世界衛生組織也多次讚揚中國為減緩病毒傳播所做的巨大努力，包括投入約8億美元的資金、派遣數萬名醫護人員，以及在數日內建成兩座方艙醫院等。
然而，許多公共衛生專家仍持保留態度，指出世衛組織的專家團隊花費了近兩週時間才獲准進入中國進行聯合研究。這種資訊上的延遲與隔閡，為全球共同應對這場危機增添了不必要的阻礙。
政策分析：危機初期的「信號」與「噪音」
回顧這段歷史，官方數據與科學模型之間的巨大落差，實質上反映了任何一場大型突發公衛危機初期，決策者都必須面對的「信號與噪音」問題。
首先，我們必須認知到，在任何一個國家，一種全新疾病爆發初期的官方數據，本質上都充滿了「噪音」。正如唐納利教授所言，識別一種全新的病原體需要時間，其症狀（如發燒、咳嗽）又極易與其他常見疾病混淆，加上檢測試劑的缺乏、醫療系統的擠兌，都必然導致初期的病例數字被嚴重低估。這並非特定國家的問題，而是在「戰爭迷霧」中作戰的普遍困境。
其次，數學模型在這種混亂的環境中，提供了相對清晰的「信號」。儘管模型本身存在較高的誤差範圍，且依賴於各種假設，但它從另一個維度—國際人口流動—提供了一個獨立的、不受本地檢測能力限制的參照系。它所揭示的，並非一個精確到個位數的真實感染人數，而是一個遠比官方數字更為嚴峻的「風險量級」。它警告世人，這場疫病的傳播力與隱匿性，可能遠超想像。
這便構成了2020年1月至2月期間，全球公共衛生領域最核心的政策困境：是應該基於一個主權國家發布的、看似精確但可能被低估的官方數據來制定應對策略？還是應該依據獨立科學家提出的、量級驚人但存在不確定性的模型估算來採取行動？世界各國在初期反應的遲疑、混亂與分歧，很大程度上源於對這兩種不同資訊流解讀的差異。
最終，這場關於數字的辯論，其意義遠超數字本身。它不是為了批評任何一方的努力，而是為了在全球性災難的序章中，爭分奪秒地看清威脅的真實輪廓。科學模型提供的光芒或許微弱且不穩定，但在那段資訊被重重迷霧所籠罩的關鍵時刻，它已是人類所能擁有的、最寶貴的警示之光。
資料來源
Imperial College London: Estimating the potential total number of novel Coronavirus cases in Wuhan City, China
https://www.imperial.ac.uk/mrc-global-infectious-disease-analysis/news--wuhan-coronavirus/
The Lancet: A novel coronavirus outbreak of global health concern
https://www.thelancet.com/journals/lancet/article/PIIS0140-6736(20)30185-9/fulltext
The New England Journal of Medicine: Early Transmission Dynamics in Wuhan, China, of Novel Coronavirus–Infected Pneumonia
https://www.nejm.org/doi/full/10.1056/NEJMoa2001316
Reuters: China's coronavirus figures show slowdown in new cases, but experts are skeptical
https://www.reuters.com/article/us-china-health/chinas-coronavirus-figures-show-slowdown-in-new-cases-but-experts-are-skeptical-idUSKBN20C022
The Guardian: What do the numbers say about the coronavirus epidemic?
https://www.theguardian.com/world/2020/feb/13/what-do-the-numbers-say-about-the-coronavirus-epidemic
World Health Organization: WHO Director-General's remarks at the media briefing on 2019-nCoV on 11 February 2020
https://www.who.int/director-general/speeches/detail/who-director-general-s-remarks-at-the-media-briefing-on-2019-ncov-on-11-february-2020
Science Magazine: Wuhan seafood market may not be source of novel virus spreading globally
https://www.science.org/content/article/wuhan-seafood-market-may-not-be-source-novel-virus-spreading-globally