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2020年伊始，一场疫情席卷了全球。在新冠疫情初期，人类对这种病毒知之甚少。即使时至今日，在全世界掀起病毒科研热的背景下，对疫情有用的数据依然少得可怜。

 

即使这样，科学家和卫生专家依旧不停发布公共卫生指南。我们不是第一次面临瘟疫，明白它有多可怕。所以没有时间等所有数据齐备了，也没有时间去试验，即使那些公共卫生措施有可能没用，我们也必须做出决定。

 

面对疫情的快速蔓延，我们只能根据现有的数据和以往抗击病毒性传染病的经验，尽可能做出最科学的预测和模型。在这种情况下，出错在所难免。既然要引导公众好几个月，那么科学家和公共卫生官员得扪心自问：我敢不敢犯错？

 

从理论上讲，科学和医学都是讲求证据和客观性的严谨探索型学科。提出问题，做出假设，然后设计实验，以求得对浩瀚宇宙能多一点点了解。但是，科学不是在真空中进行的，也不是由机器人推进的。科学是人类的一种奋力尝试——一种值得被肯定的崇高努力，但与人类推动的其他领域一样，也受到自身局限性和偏见的制约。这种局限注定了错误无可避免。

 

 

好在自我纠错是科学与生俱来的最优良品质之一。历史上，科学家和医学专家都提出过很多不正确、乃至在今天看来不可思议的观点。然而，当能够动摇现有理论体系的证据出现时，科学就会基于新的观察和分析做出修正，理论体系也会重塑——当然，这个过程肯定要面临各种阻碍，最常见的就是遭到权威科学家的抵制。

 

年轻科学家的一个特点就是对挑战现有理论体系有着强烈的渴望。这正是科学的运作模式，是我们了解世界的方法，也是医疗、科技得以不断进步的原因。

 

作为一名科学家，面对阴谋论者和盲目反对主流科学的人，笔者非常理解那种耗尽毕生心血的研究成果遭到莫名攻击的挫败感，明白将名誉乃至事业都押在“正确”二字之上的感受，也知道出错是何感受。

 

但是，出错本身是科学的一部分。“科学家出错了”，这话听着很刺耳，却恰恰是自我纠正的第一步。这并不会让科学看起来不可靠——反而恰恰是科学可靠的保证。异议、讨论和争论才是一门真正的科学的标志。而这就要求知识界形成一种允许出错和不断进步的风气。

 

问题是，科学并不总能在出错与进步的良性循环中进行。有时候，学术诚信和科学严谨性会遭遇“面子”和政治的压迫。举个例子，在新冠肺炎疫情期间，科学家和医学专家就一个广泛公开的问题发表了声明和预测，那他们就必须坚持这些声明和预测，哪怕没有证据支撑这些观点（甚至有证据反驳这些观点）。

 

当牵扯到政治的时候，科学探索和自我纠错更面临着重重障碍，此时舆论对科学结论有着巨大的影响力。这时我们就会对自己不喜欢的观点视而不见，抛弃实证数据，然后选择用华丽辞藻来证实自己的理论。

 

我将通过与疫情相关的三个问题，让大家了解“面子”和政治给科学探索带来的负面影响。本文并不对涉及到的公共卫生措施表示赞同或反对，仅仅是以此来证明可能出错已经成为科学家和公共卫生官员的一个沉重的知识性负担，而这对整个科学界而言是一个灾难。

 

 

关于无症状感染的问题

 

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在6月8日的新闻发布会上，世界卫生组织新兴疾病和人畜共患病部门负责人表示：“从我们掌握的数据来看，一个无症状感染者实际上传染给另一个人的情况仍然非常少见。”一石激起千层浪，这句话在社交媒体上遭到包括一些公共卫生专家在内的强烈抵制。压力之下，第二天世卫组织就澄清了此前的说法。

 

问题何在？最初的声明是忠实于文献研究的，而后续的澄清是迫于舆论的压力，而不是由于专家改变了对无症状传染的观点。

 

世卫组织在六月发布的临时指南上对相关问题的说法更加明确：对无症状感染者的传染情况进行全面研究难度很大，但各成员国还是对密切接触者进行了追踪，而据此提供的现有数据表明，无症状感染个体相较于有症状感染者传播病毒的可能性要小得多。

 

为什么关于无症状传染的问题会引起这么大的争议呢？因为很多公共政策已经制定出来了，而其中至少有一部分是基于无症状传染的可能性来制定的。为什么所有人都要戴口罩呢？为什么要关闭学校呢？为什么要实行严格的大封锁呢？这其中很大部分原因就在于我们无法判断哪些人是无症状的病毒携带者。

 

无症状感染者也有传染风险已经成为制定公共指南的一个核心因素了。因此，任何动摇这一立场的观点都很难被接受。

 

请明确一点，笔者无意否认无症状感染的可能性。既然存在无症状感染者，那么病毒可以通过无症状感染者传播这一假设也就有其合理性。重点在于，“无症状感染者未必有传染性”这个消息，引起了普通公众乃至科学家和医务人员的强烈反响，而这种反对之声没有实证根据，甚至都没有足够的观察证据作为支撑。

 

关于新冠肺炎无症状传播的文献也耐人寻味。大部分论文只是假设无症状感染者是病毒传播中重要的一环，对于隐性感染者传播和潜伏期感染者传播的区别含糊其辞，且论据采用的不是观测证据，而是模型或者其他论文。

 

这最后一点尤为令人担忧。有些论文隐晦地表明现有文献中记录了很多无症状传播案例，然而其引用的文献中却仅有颇具争议的证据，显示无症状传播曾发生在某起家庭聚集性疫情中。

 

基于无症状病毒携带者的存在，提出新冠肺炎无症状传播的假设是很好的，因此疫情初期根据这一假设来制定公共政策是很合理的。但是，随着收集的数据越来越多，这一假设的正误也就有待商榷。

 

这个假设很有可能言过其实（比如，无症状传播极为罕见），甚至是完全错误的。我们愿意出错吗？

 

 

关于口罩的问题

 

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同样地，现在许多公共卫生官员谈论最多的话题之一，就是要求人们在公共场合佩戴口罩，以从根源上阻断病毒传播。

 

很多人断言，口罩能够减少病毒传播是一个科学事实。然而，有直接证据可以支撑这一观点吗？世卫组织临时指南上写道：目前，（对新冠肺炎和健康公众的研究）尚未有直接证据表明，在公共场合佩戴口罩能够有效预防包括新冠肺炎在内的呼吸道病毒感染。

 

即使如此，人们还是坚信在公共场合佩戴口罩能够减少病毒感染。甚至社交网络上流传有图片详细说明戴口罩可减少的感染风险的比率，然而上面使用的数据没有任何科学依据（或者引用来源）。

 

这个问题同样源于一个还算合理的假设：假设所有人都戴口罩，那么无症状（或者潜伏期）病毒携带者在口罩的阻挡下传播病毒的几率就大幅下降了。但是这个假设却莫名其妙地在没有任何直接证据证明的情况下，最终被传为科学事实。

 

正如前面所说的，我们连无症状感染者传播病毒能力有多强都不清楚。而且，布质口罩（某些国家和地区的主流推荐口罩）只能阻挡咳嗽或者打喷嚏时产生的较大飞沫，但是无法有效阻挡携带病毒的较小颗粒。

 

2015年进行的一项研究表明，在临床环境中，佩戴布质口罩不仅无法有效预防流感类疾病，而且由于口罩的持水性，高重用率和低透气性，反而增加了感染的风险。

 

关于戴口罩的官方指南不断被修改，很可能就是因为缺乏证据证明戴口罩真的可以保护健康的人。这些布质口罩有起到保护作用吗？可能有，起码减少了直面咳嗽的风险。可话又说回来，咳嗽的人很可能是有症状的患者，而对此更好的预防措施是让这部分人待在家里。

 

这里并不是说口罩没有用处，也不是说要求公众佩戴口罩不合理，而是表明口罩防护理论缺乏直接证据支撑。“口罩起到明显防护效果”这个假设很有可能是错误的。我们愿意出错吗？

 

 

科学中的确认偏差

 

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最后，笔者想浅谈一下科学文献中确认偏差的一些案例。如前文所述，科学期刊上发表的文章往往夸大无症状传播的影响，以此来证明戴口罩的必要性。这些误导性主张可能是一种无意识的确认偏差。研究人员潜意识里有一个答案，于是他们为了证明这个答案去查找论文，然后将其引用并加以修饰。

 

最近的一篇论文及其相关的媒体评价就是一个确认偏差的案例，该论文的一位作者指出：我们的研究非常清晰地表明，戴口罩不仅能有效阻隔感染者咳嗽时产生的飞沫，而且对于阻隔其谈话时排出的气溶胶有着至关重要的作用。这种气溶胶是一种大气微粒，可以在空气中停留数十分钟，甚至可以传播数十英尺。

 

这里的问题何在？

 

 

这篇论文未能清楚论证其前面的观点。如果有的话，上图显示，在口罩强制令下达之前，感染率就已经开始下降了。作者做了很多假设，比如总体合规性，口罩的正确使用，还假设了一个没有混淆变量的情境。在强制令下达之后，他们就立即开展对口罩防护有效性的测试，根本没有考虑到长达两周的病毒潜伏期对测试的影响。

 

而且，他们假设出现的任何偏离预期感染率的情况，都是由某个特定公共卫生措施引起的。但是偏离有可能只是病毒在遵循其自然的传播动态轨迹（参考法尔氏法则），不管有没有公共卫生措施的影响，这种偏离都会发生。

 

 

实际上，无论口罩是否有效，这些呈现出来的数据都不足以论证口罩的防护有效性。讽刺的是，在摘要的结尾部分，作者用了这样一段话：“同时，我们的研究突显了科学证据的重要性，不管在当下还是未来的传染病防治工作中，充分的科学证据对决策至关重要。”

 

论文发表之后，约翰霍普金斯大学流行病学家凯特·格拉博夫斯基在推特上指出，她的三名同事联名要求美国科学院院报(PNAS)撤回这篇论文。而正如前面所说的，这也是科学第一部分：伪科学就要遭到公众的排斥。

 

作为备受尊崇的研究期刊之一，Nature最近发表的这篇文章可能是一个更为震撼的确认偏差实例。作者声称欧洲多国采取的封锁措施“深刻影响了病毒的传播”。

 

笔者极为赞同用数据分析来评价公共卫生措施。不过，所有评价都应该接受检验，尤其是那些存在实质争议的评价，比如“数据显示我们的预测和干预是正确的。”数据可能确实很好地证明了这一点，但对此种论调持怀疑态度也是有理有据的。

 

这篇论文有两大缺陷。

 

一是作者采用了一个包含假设的模型，这些假设，诸如传播率和公共卫生干预的有效性等，都是很难评估且容易有偏差的。在摘要中他们也阐明了这一点。

 

更大的问题还在于他们没有设置对照实验。研究者假设，他们的模型正确估算了没有实施封锁的情况下可能出现的死亡病例，然后将估算的结果与新冠肺炎的实际死亡病例进行比较。数据显示，模拟中出现的死亡病例远高于现实中的死亡病例，于是他们断言封锁措施对于减少病毒传播起到了关键作用。

 

问题是，实际展现的数据其实采用了对照组，却略过不表。要知道，该论文的模型推测，从根本上对病毒传播产生巨大影响的是全面封锁措施。那么要怎么检验这个说法呢？来看看一个从未实施全面封锁的国家：瑞典。有趣的是，文章在分析中提到了瑞典。

 

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没有干预措施介入的情况下会发生什么呢？模型推测的是截至五月四日死亡病例会达到28000。而实际上瑞典的死亡病例有多少呢？2769。整整差了一个数量级。

 

更有趣的是，模型预测在公共卫生措施加以干预的情况下的死亡病例是2800——跟没有封锁措施的瑞典实际的死亡病例恰恰吻合。这可能就是他们没有在“无干预”模型里提及病例偏差的原因，毕竟这个模型是与瑞典现实的情况最接近的。

 

笔者不是说这些科学家试图推行伪科学，而是说即使在科学领域，确认偏差也是障目的那一叶。而当问题本身具有政治性质时（比如“封锁国家是正确的决策吗”），就会有巨大的压力要求我们证明自己是正确的。可是，如果我们错了呢？我们愿意出错吗？

 

本文并非想讨论要不要采取专家建议的措施来应对疫情。事实上，由于现有数据非常有限，大部分预防措施都是合理的。笔者想说的是，要使科学这样一个探索大千世界的领域蓬勃发展，科学家就要勇于犯错，并且有余地去犯错。

 

像政治价值和“面子”这类因素能够轻而易举地抹杀科学的自我纠正性，破坏科学的严谨性，助长确认偏差，并最终使科学失去公信力。

 

尤其是在科学界承受巨大压力与民众殷切关注的当下，科学家更应该努力做到学术诚信，保持谦卑的态度，承认自己可能出错。这对全社会而言很重要。

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