沃尔德米特如何通过提供最准确、最及时的全球数据，成为新冠统计数据的首要来源

迎接挑战

当新冠疫情来袭时，全世界迫切需要准确、全面且最新的数据来追踪疫情。

在混乱的初始阶段，沃尔德米特迎接了从大量不同来源收集、验证和汇总多语言数据的艰巨挑战，当时，及时获取全面准确的信息是一项极其艰巨的任务。这些来源范围广泛，从官方政府报告、现场新闻发布会和医院公告，到卫生当局的社交媒体帖子，这就需要对每个国家大量且不断变化的通信来源和渠道进行全天候的警惕监控。缺乏统一的数据定义和报告标准使这项巨大的努力变得更加复杂。最初的复杂性逐渐演变为一个更加结构化和可预测的过程，每天都有来自稳定来源的报告。

从一开始，沃尔德米特无与伦比的准确性、实时更新和全面性就使其成为全球冠状病毒统计数据领域无可争议的领导者。

这一地位是如何实现的？很简单，用户会核对自己国家政府来源报告的数据，将其与各追踪器、平台和媒体上显示的数据进行比较，并一致认为沃尔德米特的数据最准确、最新、最完整，从而选择它作为首选信息来源。

全球信赖与使用

沃尔德米特受到众多政府、机构和研究人员的信任和直接依赖^[1]，包括美国政府^{[2][3][4][5][6]}、英国政府^[7]、约翰霍普金斯大学CSSE^[8]，以及巴基斯坦^[9]、泰国^[10]和越南^[11]政府，等等。

德博拉·伯克斯博士，作为美国白宫冠状病毒应对协调员以及数据驱动决策和高质量实时数据的倡导者，批评了美国疾病控制与预防中心（CDC）提供的冠状病毒数据，指出“数据不完整。其收集和分析速度太慢”，并且“CDC的数据不完整”。正如伯克斯所解释的，“实时数据能让你了解现状，并以相当高的准确度预测未来”，而“不完整的数据会让我们面临不准确的解读、错误的描述和政治化”^[12]。伯克斯博士经常使用沃尔德米特实时监测病毒的传播情况^{[2][5][6][13]}，经常随身携带沃尔德米特标志性数据表的打印件^[2][3][14]，并在工作组会议^[6]、新闻简报会^[4]和新闻发布会^[2]上展示这些数据。有一次，她利用沃尔德米特的数据纠正了一名记者关于检测率的错误陈述^[2]。该记者后来为自己的错误道歉^[15]。

即使在受欢迎程度和流量方面，沃尔德米特不仅远超所有其他冠状病毒追踪器，甚至显著超过了所有主流新闻媒体以及像领英（LinkedIn）这样的社交平台，在2020年4月每月独立访客超过10亿，成为全球访问量最高的30个网站之一^[16]。

沃尔德米特也坚定地面对了反复的分布式拒绝服务（DDoS）攻击、黑客行为，以及由相互勾结、缺乏诚意的竞争对手发起的不可避免的抹黑运动。未受这些企图的动摇，沃尔德米特继续专注于其提供最准确、最及时数据的使命，在一个时常被虚假信息困扰的环境中屹立为诚信的灯塔。

全球新冠数据的主要来源

在疫情大流行的早期阶段，沃尔德米特是唯一为全球所有国家提供全面新冠数据更新的来源。在这个关键时期，没有其他平台能在覆盖范围、可靠性和及时性方面与之匹敌。

因此，像约翰霍普金斯大学（JHU）这样的权威机构也依赖沃尔德米特，将其作为可信赖的主要全球数据源。

无论是直接访问，还是通过其提供数据的第三方来源（如约翰霍普金斯大学）间接访问，沃尔德米特的统计数据构成了权威的主要全球新冠数据源，在危机期间，几乎所有政府、机构、全球冠状病毒追踪器、媒体以及广大公众最终都从中获取数据。

无与伦比的准确性与诚信

沃尔德米特开创了数据准确性和诚信度的标准，这些标准专为应对新冠数据收集、验证和报告的独特挑战与要求而设。在某些情况下，这些标准成为被广泛采用的新冠追踪基准。在其他情况下（例如对过往病例的重新分配），它们本应被采用，但遗憾的是并未如此。例子包括：

1. 沃尔德米特恰当而细致地将积压的病例、死亡和康复数据分配到它们实际所属的时间段（仅有两个因缺少参考期和等待相关政府提供但从未提供进一步信息而作了适当注释的例外：2020年2月12日的中国数据和2020年4月2日的法国数据），而不是将所有积压病例在单日报告，从而人为地夸大每日数字，这是一个严重的方法论缺陷，困扰着所有其他追踪器以及国家和州的仪表板，正如前白宫新冠顾问斯科特·W·阿特拉斯所正确指出的那样^[17]。

2. 认识到国家汇总数据常常落后于地方数据，沃尔德米特收集并汇总了来自地区和地方卫生部门的数千份每日报告，以提供关于疫情传播最准确、最新的情况。

3. 沃尔德米特通过将总病例数恰当地标记为“报告病例”（或“总病例”、“病例”）而非“确诊病例”，避免了不准确的混淆，因为这些总数也包括了“可能”、“推定”和“疑似”病例，而且“病例”的定义本身也会变动，例如CDC在2020年4月14日的变更。许多其他来源错误地将总数标记为“确诊病例”。

4. 沃尔德米特采用严格的分析标准，以准确反映非典型数据发布的全部影响。例如，当西班牙报告了一大批过往的抗原检测结果时，沃尔德米特恰当地推断出，每一次阳性抗原检测必然代表一个过往的冠状病毒病例和一个康复病例。在核实这些特定数据先前未被计入历史数据后，沃尔德米特更新了累计病例和康复总数，以精确地纳入这些新获得的信息，确保了最高水平的数据准确性和诚信度。

5. 除了精确的病例计数，沃尔德米特还在恰当地将抗体和PCR检测数据汇总为完整的检测数据方面处于领先地位，树立了一个后来包括官方政府来源在内的许多其他机构都遵循的标准。

6. 作为实时人口数据的领先提供商，沃尔德米特也是第一个提供宝贵的与人口相关的冠状病毒指标的平台，从而使得国与国之间的数据比较更为准确。

克服由不完善的政府报告带来的挑战

沃尔德米特方法的严谨性、为正确解读不完整、相互矛盾或模棱两可的官方信息而进行的深入研究和分析，及其持续的数据交叉核对和差异调节，都有助于确保统计数据的高度准确性。在疫情发展过程中，政府报告的错误、不一致和定义变更时常发生，构成持续的挑战。

示例1：意大利
其中一个例子是，意大利民防部在3月26日的公告中出现失误，错误地将皮埃蒙特大区的死亡人数录为449人，而非499人。这导致他们当天报告的全国死亡和病例总数出现错误。沃尔德米特迅速发现了这一差异，通过直接联系皮埃蒙特官员进行了确认，并相应地修正了全球数据——领先于一些在3月27日仍在报道错误数据的主流媒体。

虽然这个错误显然是意大利民防部的输入错误（并非像一些媒体最初暗示的那样是皮埃蒙特大区漏报了死亡人数），但像《共和国报》、《晚邮报》、BBC和彭博社等媒体在报道3月27日的每日变化时，仍在使用错误的3月26日总数。然而，沃尔德米特的及时修正确保了《纽约时报》、路透社、《金融时报》、天空新闻台和半岛电视台等其他媒体在两天的报道中都保持了持续且准确的死亡人数，与意大利民防部自己修正后的3月26日数据相符。

示例2：法国
沃尔德米特对强大数据准确性的承诺，进一步体现在其处理2020年4月3日法国政府报告的新增养老院数据（17,827例病例和532例死亡）的方式上。沃尔德米特全面分析了官方报告，并正确推断出这些数据既包括确诊病例也包括可能病例，因此需要在累计总数上进行增加（当时累计总数仅代表确诊病例，且显然只来自医院），这与约翰霍普金斯的做法相反，后者因不确定这些病例是否都代表已被计数的已确诊病例，于4月9日决定完全删除养老院病例^[18]。

4月17日，法国政府澄清，养老院数据中约67%为新增的可能病例，而仅有33%是已包含在国家总数中的确诊阳性病例。然而，约翰霍普金斯并未根据这一澄清追溯修正其过早的完全删除操作，导致时间序列中存在不准确的漏报，并且只从那天起开始添加新的养老院可能病例。而沃尔德米特，其早前的决定已确保了更高水平的准确性，则勤勉地更新了其历史数据——仅移除了重复计算的33%确诊部分，同时保留了正确添加的67%可能病例。

沃尔德米特的严谨分析和验证确保了随着新官方信息的出现，数据准确性受到的干扰最小。

确保实时更新

通过在官方报告发布后的几分钟内，甚至几秒钟内发布新的新冠数据，沃尔德米特在快速发展的疫情危机中提供了宝贵的实时监测能力。没有任何其他追踪器或媒体能在速度、严苛标准以及对官方报告的批判性分析方面与沃尔德米特相媲美。

一个专业的团队夜以继日地工作，广泛追踪和验证全球超过10,000个官方政府信息来源——包括卫生部门网站、新闻稿、新闻发布会和机构社交媒体帖子。这种对官方渠道全面而不懈的监控和分析，使得我们能够提供最及时、最完整的新冠疫情统计数据。

此外，我们迅速实施了一个用户报告系统以捕捉任何可能过时的数据点。用户提交的附有官方来源链接的报告，在发布前都经过沃尔德米特团队的验证，以确保数据完全是最新。在少数情况下，该系统也接收到来自政府部门直接提交的数据。

这种创新的众包努力补充了广泛的内部监控，从而促进了疫情期间全面的实时数据更新。

为数据透明度设立新标准

通过为每一次数据更新提供直接的来源链接，沃尔德米特也促进了前所未有的透明度，使得用户能够自行验证信息——这与其他一些完全不分享来源、或分享来源不够详尽的追踪器不同。

权威数据报告的持久遗产

沃尔德米特成功的标志——坚定不移的准确性、实时更新以及无与伦比的中立性和透明度——使其在任何有识之士和公正的观察者眼中，都牢固地确立了其作为全球新冠数据无可争议的权威来源的地位。

无论是直接访问，还是通过依赖其数据的实体间接访问，沃尔德米特在危机期间为各层级的疫情监控和知情决策提供了支持，从白宫冠状病毒工作组到全球数十亿关心疫情的人们。

在这个几代人以来全球影响最深远的事件之一中，我们向所有支持并参与这项非凡合作努力的人们表示感谢。

我们共同通过辛勤工作和真诚奉献，开创了一些方法和标准，希望这些方法和标准能对未来关键信息的报告产生有益的影响。

来源

1. 谷歌学术上关于“worldometers.info/coronavirus/”的29,000条文章引用。 ^
2. 特朗普总统会见佛罗里达州州长 [视频] - 白宫，2020年4月28日。 ^
3. 德博拉·伯克斯博士在白宫出席全国护士节活动 [视频] - 白宫，2020年5月6日。 ^
4. 白宫简报会，2020年5月22日 [视频] - C-SPAN ^
5. 《无声的入侵：特朗普政府、新冠疫情以及在为时已晚前预防下一次大流行的不为人知的故事》 - 德博拉·伯克斯著。哈珀柯林斯出版社，2022年。第164页 ^
6. 《一场降临吾家的瘟疫：我在特朗普白宫阻止新冠摧毁美国的战斗》，斯科特·W·阿特拉斯著。西蒙与舒斯特出版社，2021年。第69、134页 ^
7. 2020年4月5日英国冠状病毒新闻发布会幻灯片 [PDF] 联合王国内阁办公室简报室（COBR）。2020年多次冠状病毒新闻发布会：3月30日[视频] - 4月4日[视频]、4月5日[视频]等。唐宁街10号，英国首相办公室。 ^
8. 系统科学与工程中心（CSSE）的COVID-19数据库 - 约翰霍普金斯大学。 ^
9. 国际病例详情仪表板。巴基斯坦政府。截至2020年11月18日的存档副本。 ^
10. 冠状病毒病（COVID-19）情况报告及COVID-19（泰国EOC-DDC），2020年7月24日存档示例。泰国政府公共卫生部疾病控制厅。 ^
11. COVID-19疫情情况更新。越南政府卫生部。2020年9月17日示例 ^
12. 《无声的入侵：特朗普政府、新冠疫情以及在为时已晚前预防下一次大流行的不为人知的故事》 - 德博拉·伯克斯著。哈珀柯林斯出版社，2022年。第75页（“在疫情大流行中，数据就是一切”）、第108页（“数据不完整。其收集和分析速度太慢”）及第109页（“简而言之，我和许多其他人一样，都看到CDC的数据是不完整的”[…]“实时数据能让你了解现状，并以相当高的准确度预测未来”[…]“不完整的数据会让我们面临不准确的解读、错误的描述和政治化”） ^
13. 特朗普总统会见艾奥瓦州州长时，德博拉·伯克斯博士在白宫 [视频] - 白宫，2020年5月6日。 ^
14. 白宫记者因提问向特朗普道歉 - 美联社，2020年4月28日。 ^
15. 文字记录：前白宫冠状病毒工作组协调员德博拉·伯克斯医学博士 《华盛顿邮报》，2022年4月28日 ^
16. “统计网站沃尔德米特出现前所未有的网络流量。” Axios，2020年5月12日。 ^
17. 《一场降临吾家的瘟疫：我在特朗普白宫阻止新冠摧毁美国的战斗》，斯科特·W·阿特拉斯著。西蒙与舒斯特出版社，2021年。第135页（“由于后期批量记录导致事件日期登记错误，这些网站上的大多数数据未能准确反映峰值和趋势”） ^
18. 关于法国确诊病例的更新。约翰霍普金斯大学CSSE。GitHub，2020年4月16日。^