##网传的“全国感染进度表”准不准？

很多人对##网传的“全国感染进度表”准不准？这一块的内容都不是很熟悉，下面就医网小编嵇信就给大家来详细介绍一下##网传的“全国感染进度表”准不准？的内容，希望能帮助到大家了解这一块的问题。

随着感染者越来越多，这一轮疫情的“进度”、我们何时能恢复正常生活正被广泛讨论。12月15日前后，一组预测各城市首轮感染高峰期的截图，在朋友圈和微信群中广泛流传。以石家庄、北京、郑州3城为例，最早的版本

正文摘要:

随着感染者越来越多，这一轮疫情的“进度”、我们何时能恢复正常生活正被广泛讨论。12月15日前后，一组预测各城市首轮感染高峰期的截图，在朋友圈和微信群中广泛流传。以石家庄、北京、郑州3城为例，最早的版本是，截至12月10日，第一波群体感染达峰石家庄已经完成了77%，北京是29%，郑州11%。而此时，三个城市的累计感染人数占总人口比值分别为49%，35%，19%。据其预测，截至12月16日，石家庄、保定、邢台等多地“达峰进度”均已达到100%。北京市将于2023年1月22日结束首轮感染高峰，上海市将于2023年1月18日结束首轮感染高峰，郑州市将于2023年1月14日结束首轮感染高峰。
网传的“全国感染进度表”准不准？究竟是怎么一回事，跟随小编一起看看吧。

各省首波感染时间预测图准确吗？地狱犬毒株真来了？阳了还会阳吗

疫情防控政策放开后，关于第一波疫情感染高峰何时到来的有关消息，受到百姓的普遍关注。据张文宏团队预测，第一波疫情高峰期预计在一个月内到来，也就是在2023年1月中旬。

对这个预测结果，国内许多专家持相同或类似观点，他们也认为第一波感染高峰期即将来。似乎是为了印证这些专家团队的预测，一张全国各省第一波感染高峰时间预测图悄然在网络上流传。

全国各省第一波感染高峰时间预测图可信吗？

除了专家团队的预测外，12月13日起，一个根据大数据模型研究得出的全国各省第一波感染时间预测图在网络上疯传。据说该预测模型在台湾，香港等地区得到过验证有一定参考意义。

从该预测图预测的结果来看，北京和河北从12月13日起开始进入感染高峰期。目前从各方面反映的情况来看，确实如此。这两地目前的感染情况正如该图预测所示，已经进入高峰时段。

这个现象可以从头条上几个居住在北京的大Ｖ发布的消息得到证实。胡锡进一篇文章《北京已走上放开后感染的峰值》，成了头条热榜。此外司马南、储殷等都明确表示自己中招了。

该大数据模型还预测上海1月6日进入第一波感染高峰期，这与张文宏12月初提及的“上海将在一个月内达到感染高峰”是高度吻合。

对于这个预测模型得出的结论是不是准确，目前有关权威部门的机构并未对此做出解释和说明，也没有哪个专家对此进行过评论。

从目前情况来看，北京和河北两地的感染确实已经正式进入高峰期。是不是可以据此说明此图预测结果的高度准确性和可靠性呢？我觉得目前这样认为还为时过早，随着时间的推移，在接下来的半个月内，根据此图的预测，国内大部分省区都将进入第一波高峰期，到时候再对照此图，便可一目了然。

当然，目前把它作为一个参考也是不错的，毕竟没有哪个权威机构出来说此图并不可靠。但我也建议不要迷信此图，认为它预测是哪天就分毫不差地到来，把它当做一种参考就可以了。

新型变异毒株“地狱犬”真的来了吗？是否真的那么可怕？

在这轮疫情感染中流行的病毒，除了大家都知道的奥密克戎外，近日在网络上还有广为流传一种说法，称国内目前已经发现一种名为BQ.1.1的新型变异毒株，该毒株的传染性和致死率都很高。因此该新型变异毒株又被称为“地狱犬”，它在日本广泛传播和流行，甚至已经达到“杀疯了”的状态。

这些信息在互联网上流传，在一定程度上引起了部分群众的恐慌。为此，中国疾控中心于12月13日发布了《关于BQ.1，你需要知道的几件事》一文进行了回应。

文章指出，BQ.1是奥密克戎BA.5在传播过程中变异产生的第六代亚分支，而BQ.1.1则是BQ.1的第一代亚分支。但是，这些进化分支对人的致病性明显减弱，致重症和致死率都明显低于早期流行的病毒和变异株。而且我国只是在部分省的本土病例中检出几十例BQ.1感染病例，并没有检出BQ.1.1病例，我国现阶段流行的毒株仍然是以BA.5的亚分支BA.5.2和BF.7为主。

根据日本最近的一项动物研究显示，BQ.1.1的致病性可能与BA.5相同或更低。因此，网络上流传的说法是不正确的。大家不要轻信这些未经证实的谣言，一切应以国家相关部门和权威机构发布的信息为准。做好个人防护，放松心态，正确面对疫情，不要被别有用心之人带了节奏。

阳了还会再阳吗？再阳是不是会更严重？

一个人如果感染了以后，他是否还会再次被感染？如果存在这种可能，需要多长时间？这些问题也是大家普遍关心的问题。

对此，钟南山院士曾明确表示：“奥密克戎国外的资料显示，不管有没有症状，感染奥密克戎后，有78%的人以后相当长时间不会再重复感染。”

这是因为在感染过一次病毒之后，人体会形成一定的免疫力，因此在一定时间内是不会再重复感染新冠的。但是，由于由于病毒会快速变异出现新的亚分支，增强其免疫逃逸能力，因此被感染过的人群不可能完全避免被再次感染。

但是只要被感染过一次的人，不管有无症状，感染之后3-6个月内再次被感染的概率相当低。因此，被感染之后，我们只要做好个人防护，保持社交距离，注意个人清洁卫生，及时接种疫苗等，都可以很好地让我们免于受病毒的感染。

至于部分人担心的再次感染之后，病情会更重的问题。从目前的情况来看，即使个别再次感染的患者确实出现了病情加重的现象，但是这个概率仍然是极低的。奥密克戎的致病率正在减弱，不管是首次感染还是再次感染，出现重症的概率都非常低。由此，大家不要过于担心，99.5%的人感染病毒以后，都不需要到医院进行治疗。

朋友圈流传的“全国感染进度表”准不准？我们找专家聊了聊

随着感染者越来越多，这一轮疫情的“进度”、我们何时能恢复正常生活正被广泛讨论。

其中，“大数据”尤为公众所关心。

12月15日前后，一组预测各城市首轮感染高峰期的截图，在朋友圈和微信群中广泛流传。

图中，给出了全国各省区主要城市的疫情进度和最终高峰的预测时间表，且这个数据在不断更新。

以石家庄、北京、郑州3城为例，最早的版本是，截至12月10日，第一波群体感染达峰石家庄已经完成了77%，北京是29%，郑州11%。

12月12日，在制作者开发的小程序上，数据更新为：石家庄完成84%，北京是38%，郑州是15%。

最新版本停在了12月16日，石家庄已完成100%，北京87%，郑州46%。

而此时，三个城市的累计感染人数占总人口比值分别为49%，35%，19%。

这组数据的原作者，是知乎大V@chenqin，“数据帝”、“2021新知答主”是他的标签。

据其预测，截至12月16日，石家庄、保定、邢台等多地“达峰进度”均已达到100%。

北京市将于2023年1月22日结束首轮感染高峰，上海市将于2023年1月18日结束首轮感染高峰，郑州市将于2023年1月14日结束首轮感染高峰。

那么，这个预测时间表的依据是什么，又是否靠谱？

大河报·豫视频《看见》记者/张晶晶

编辑/刘永恒

统筹/游晓鹏

当你上网搜索“发烧”

就贡献了一个数据？

12月15日以来，针对算法和数据等疑问，大河报·豫视频《看见》记者多次联系@chenqin本人，但未获得回应。

不过，@chenqin在自己发布的文章中对自己的初衷和方法，有过介绍。

“我又对台湾地区、香港特别行政区和日本的感染情况与‘发烧’搜索指数进行了分析，发现一个可能可以帮助预测感染高峰期的方法。”

他的方法是，根据百度搜索的数据，分地区统计关键词“发烧”的搜索数据，减去非疫情时期的常量，最终根据港台、国外等多个地区的样本拟合出来的走势，对比推算出了各地区疫情的进度。

简言之，当某一城市有人在百度上搜索“发烧”，就为其判断这座城市的疫情情况提供了参考数据。

而谈及这么做的初衷，@chenqin说，疫情达峰时间的推算，原本只是搜索指数的一次尝试，初衷是觉得有趣，但无心插柳，竟然能帮助许多人缓解焦虑，“我还是会希望继续更新下去，让这份粗糙的数据陪伴大家渡过第一次冲击”。

截至12月17日，@chenqin发布的《各城市首轮感染高峰期预测》，包含各城市感染峰值日期、进度、第一波疫情结束时间、累计感染占比等，已经在知乎上获得了1.1万赞同，其数据被自媒体广泛引用，并曾登上热搜。

有网友给答主点赞，称这个方法虽然“简单粗暴”，但逻辑是对的，通过搜索引擎数据预测流感流行趋势是有不少论文发表的。

也有网友称，数据跟自己所在城市的感受并不一致，“保守了”。

更多网友则宁可信其真，跟帖话题转向与数据“严重程度”相当的疫情见闻。

专家：有一定参考价值

但有优化空间

通过搜索引擎数据建立模型预测疫情走势，该预测数据的参考价值有多大？

“仅通过搜索数据建立起来的预测模型，准确度通常并不高。”天使投资人、资深人工智能专家郭涛告诉大河报·豫视频《看见》记者。

郭涛说，疫情传播速度受到感染人群的数量及活动轨迹、人口流动信息、居民生活方式、交通条件、医疗条件和天气条件等综合因素影响，如果想要实现预测，就需要搞清楚影响疫情传播的因素到底有多少，它们之间又是如何相互影响的，仅通过搜索数据是不够的。

“美国早年曾用搜索数量进行过相关的预测，在一定程度上它是可以反映疫情整体的传播速度和爆发量的。”北京社科院研究员、大数据业务分析师王鹏教授接受记者采访时则表示，依据搜索大数据来预测新冠疫情感染高峰，实际上在国外也早有相关的应用。

针对不同城市，预测感染何时达到顶峰、退却、第一波进度等，在一定程度上，无论是对公共政策的制定者、政府、还是公众来说，都有一定参考价值，有助于大家了解疫情的走势。

但是从现实角度出发，目前运用搜索引擎，尤其是仅依托于百度的数据，王鹏觉得可能有所失真。

移动互联网时代和PC端时代有差异，首先现在很多人不一定都在手机端搜索，即使手机端的搜索引擎也有很多源，不一定都用百度，国产的其他搜索引擎也很多。另外，很多人可能不在搜索引擎上进行搜索，也可能在社交平台或短视频平台搜索，所以说相关的搜索数量，数据本身是存在一些问题的。

第二，在这个自媒体时代，大家搜索一个关键词，不一定自身有症状，可能是家人或朋友有症状。而且在一定程度上，我们陷入了信息茧房，换句话说，我们在互联网搜索引擎上搜索最多的人群，可能是特定的人群，他们的收入水平、年龄、对互联网的熟悉程度相当。剩下绝大多数人群，对互联网运用得少，或者压根不上网，是“沉默的大多数”，所以完全依托于搜索的数据来推测疫情，肯定不是特别精准的。

王鹏也建议，PC端和移动端数据都需考虑到，数据来源也不应该仅是搜索引擎，应该把社交媒体、短视频平台数据都纳入。同时，算法不应该太简单，还应该进行多元的优化重组，进一步训练，才能得出更为精准的结论。

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