1、霍普金斯大学新冠数据准确吗

不准确，是谣言。

近日，网上流传“美国约翰·霍普金斯大学声明从未发布美国疫情统计数据。这些数字来自两个在中国的留学生，他们都不是学医的”。

中国媒体引用美国两年多的疫情数据有可能是假的吗？还是两个中国留学生刚弄出来的？

仔细研究就会发现，这又是一个偷换概念的谣言。为了抹黑中国的抗疫努力，粉饰美国的抗疫失败，一些人越走越远！

5月23日，微博上有人发帖声称央视新闻联播“突然停止”引用约翰霍普金斯大学的统计数据。“原因是美国霍普金斯大学声明，他们从未公布过美国疫情的统计数据。那么这么准确的数字是从哪里来的呢？它们最初是由两个在中国学习的年轻学生制作的。而且两个人都不是学医的……”

此后又有互联网大v发类似帖子。

首先，美国约翰霍普金斯大学是否声明他们“从未发布过美国疫情的统计数据”？

从谷歌新闻搜索，没有找到这样的新闻。然而，5月17日和18日，包括《商业内幕》和《波士顿环球报》在内的多家美国媒体报道称，美国疫情死亡人数超过100万，消息来源引用了约翰霍普金斯大学的统计数据。

6月6日，《今日美国》发表报道称，在疫情第三个夏季来临前不久，美国正在经历第六波疫情。尽管病例数量呈上升趋势，但卫生专家表示，住院人数仍在控制之中。按7天平均计算，目前美国每天报告死亡人数约350人，比去年同期减少100多人。这个数据引自约翰·霍普金斯大学。

很难想象美国主流媒体在“声明从未发布过美国疫情统计数据”的情况下，还会继续引用约翰霍普金斯大学的疫情数据。如果真有这样的传言，那早就是美国媒体的“大新闻”了。

其次，董恩生和杜鸿儒两位来自中国的年轻留学生，在制作约翰霍普金斯大学的疫情数据和相关地图方面发挥了重要作用，这并不是新曝光的。国内媒体早在2020年4月就对此进行了详细报道。

当时，董恩盛介绍说，这是全球第一张实时更新的疫情世界地图，创意的正式产生，来自（2020年）1月21日上午他和导师劳伦·加德纳（Lauren Gardner）在图书馆喝咖啡——这是师生例行见面交流方式。两人都有同样的想法，“一拍即合”。当时董恩生说这是世界上第一张实时更新的疫情世界地图，创意正式产生。它来自于1月21日(2020年)早上，他和导师劳伦·加德纳(Lauren Gardner)在图书馆喝咖啡——师生见面交流的常规方式。两人想法一致，“一拍即合”。

杜鸿儒说，由于美国疾控中心的数据滞后，他们主要依靠捕捉当地媒体和州卫生官员在推特上报道的数据。其他国家和地区的疫情是基于Worldometers等网站和当地媒体。据董恩生和杜鸿儒介绍，当时运营团队大约有50人，其中数据核查组的志愿者主要是来自各个系的中国留学生。

目前，约翰·霍普金斯大学疫情统计网站显示，疫情数据由约翰·霍普金斯大学新冠肺炎资源中心运营，该中心负责更新数据并提供专家指导。

约翰·霍普金斯大学新冠肺炎资源中心引进了六位专家，第六位是劳伦·加德纳。该网站称:劳伦·加德纳(Lauren Gardner)博士和她的团队在2020年1月创建了新冠肺炎疫情的全球跟踪地图，并创建了关于疫情的最全面的公开数据。Gardner博士的数据驱动了约翰霍普金斯大学新冠肺炎资源中心的大部分分析，并成为数百万用户跟踪疫情的关键资源。

网站上还有一段介绍:自疫情开始以来，约翰·霍普金斯大学的专家一直在收集和分析国内外有关疫情的数据。这项工作始于2020年1月22日，是追踪新冠肺炎病例和死亡的首批全球地图之一。它于2020年3月3日演变为约翰霍普金斯新冠肺炎资源中心(CRC)。在CRC的260多个来源中，182个来自美国的地方、州和联邦机构。

可见，约翰·霍普金斯大学不仅没有“声明他们从未发布过美国疫情的统计数据”，还将其视为一项重要成果。

对于《新闻联播》停止引用约翰·霍普金斯大学疫情数据的传闻，根据《新闻联播》国际疫情栏目最近两个月的数据来源统计，2022年4月1日至5月12日，《新闻联播》几乎每天都会根据约翰·霍普金斯大学发布的统计数据播报美国疫情的最新动向，只有4月11日例外，当时引用了路透社的数据。

5月13日至5月30日，新闻联播引用约翰霍普金斯大学统计数据的频率确实有所下降，但5月22日、23日、24日仍引用约翰霍普金斯大学的数据，其余时间参考路透社的数据。所以“新闻联播停止引用约翰霍普金斯大学疫情数据”的说法并不完全准确。

需要强调的是，路透社和约翰·霍普金斯大学的统计数据其实差别很小。比如北京时间6月6日晚同一时间，路透社的数据显示，美国确诊病例8473.58万例，死亡病例1007815例。根据约翰霍普金斯大学的数据，美国已报告84，762，171例确诊病例和1，008，586例死亡。两者差别不大，引用两组不同的数据也没有本质区别。

总之，所谓“约翰·霍普金斯大学表态说他们从没有发布过美国疫情的统计数字”是彻头彻尾的假消息，因两位中国留学生参与制作约翰•霍普金斯大学的疫情数据和相关地图而试图否认数据的真实性，也根本站不住脚。总之，所谓“约翰·霍普金斯大学声明他们从未发布过美国疫情的统计数据”完全是假消息。两名中国留学生参与制作约翰霍普金斯大学疫情数据和相关地图并试图否认数据真实性的说法根本站不住脚。

2、取消防疫措施后英国感染人数激增，这在你的意料之中吗？

这是在我的意料之中的，因为英国本身的防疫措施就不严格，在取消之后感染人数激增，也是必然的结果。具体以下说说：

一、不单单是英国的疫情，所有的国外都是如此，没有刻意的防疫。

新冠病毒已经持续了太长的时间了，在国外已经有多个国家对病毒不再采取防控措施，把疫情当成了一次大自然的优胜劣汰。国外因为疫情而去世的人慢慢的已经成为了数字，在很多时候，连个新闻都上不了了。

他们比刚开始的时候还要放开，没有宵禁，也不再戴口罩，同样很聚集的四处开着派对，并且时不时嘲笑我们一通。这样的情况在各个国家都有，不仅仅是英国。

二、新冠病毒的传染性极强，只要不防，当然感染激增。

新冠病毒已经有多个变种了，最新一代的德尔塔克戎和奥密克戎二代，都是传染性一代比一代强的病毒排序。病毒已经在部分国家没有防控的情况下，开启了养蛊模式，并且慢慢的变异出了一代又一代的毒王。虽然说现在已有的数据表明病毒的致死率已经不高了。

但是，谁也不知道病毒会向哪个方向进化，谁也不清楚后续病毒的进化方向到底是高传染性或者是重症型。所以说，在条件允许的情况下，当然防控要远比不防控要好得多。因为疫情不单单是数据，在数据的背后，都是一个个活生生的人。

三、不知不觉中，疫情已经占了三年，希望奇迹出现，病毒消失吧。

其实，疫情一开始的时候，我们谁也没想过它会持续那么久。在2020年的时候，我记得我听到最多的话，就是：今年疫情太难了，疫情过了，明年会更好的。然而，我2021年的时候，也经常听到同样的话。到了2022年，我周边已经没有人说这样的话了，不是没想过变好，而是已经没有那个自信了。

因为哪怕严重如2020年，还没试过大年三十年夜饭过后就喊下楼测核酸，同样也没试过在深圳全市停运停工7天，对于疫情什么时候消失，我们已经没有那个自信了。

我只希望，病毒能够快点消失，刚开始的那一年，我带着我孩子回了老家，往年只待几天，那年待到了清明，此后就再也没回去过，孩子也两年没见了，我想病毒快点消失，回家看看孩子。

3、就现在来看，各个国家的新冠疫情形势怎么样了？

自从新冠肺炎发生以来，已经反反复复快三年，各地的疫情情况总是在变动，我们无法控制疫情不反弹。疫情发声的这几年来给我们的生活带来了很大的变化，很多人抱怨被疫情影响的这几年。但其实疫情发生对每个人来说都是公平的，我们都可能会受到他的影响。而是应该用更加平和的心态去对待这一切，对比一下国内外新冠疫情发生以来的各种变化，我国凸显出了人民利益最大化的一点，同样的，我国人民之间也更加的团结，一同抗击疫情。那么现在看来，各个国家的新冠疫情形势怎么样呢？我们一起来了解一下：

一、国内

国内虽然各地的疫情情况各不相同，但是我们抗击疫情的防疫措施和积极的态度是相同的。一旦出现感染者，便立马发布其行踪轨迹，寻找曾经的接触者，并且对接触者和感染者进行隔离。一旦发现及时上报，立马采取措施，相关地区的人民都进行核酸检测，防疫工作者非常的辛苦，而普通民众也积极地配合防疫各项工作，大家有共同的心愿，那就是疫情早点结束，我们能够早日摘下口罩，出行不再需要健康码，也不用隔三岔五的做核酸。

二、国外

国外各个国家对于疫情的防控工作采取的措施并不相同，一些国家放宽了防疫工作，所以导致了疫情持续反弹，面对反弹的疫情，又会考虑采取一定的措施，就这样再“松”、“紧”之间来回切换。更是有一些国家选择“躺平”，他们进一步开放防疫，并且取消了阳性病例强制隔离的政策，人民群众在公共场合也不需要戴口罩，不需要出示任何东西，这样的情况下造成感染人数非常多，甚至死亡的人数在不断的增加。一些国家的死亡率已达到自大流行开始以来的最高水平，所以，世界卫生组织呼吁各个国家加强疫苗的接种，还是应该积极的应对。

4、美国疫情死亡人数真的还是假的

真的

美国对新冠肺炎虽然也防控，但从总统到政府高层以及民众，对新冠肺炎并没有那么恐惧。美国公布因新冠肺炎引起导致的死亡人数超过百万，从下面所列的美国近5年的死亡率来综合判断，应该是真实数据。需要注意的是，美国因新冠肺炎引起死亡的人群，中位数年龄是82岁，也就是说引起死亡的主要是老年群体。这一点从中国以及其他国家公布的死亡人群年龄来看，是全世界各国的共同特点。

从美国近5年的总人口死亡率来判断，因为新冠肺炎导致增加的死亡人数，应该最具说服力。美国的新冠肺炎也是从2019年12月开始发生的。以美国2018年的人口死亡率为基础，比较近5年的死亡率，就能够判断出因为新冠肺炎增加的死亡人数。但最重要的一点不容忽视，就是这个总死亡人群中，据说美国是以新冠肺炎直接导致死亡的人数统计，由于新冠肺炎诱发并发症的人不计入。

5、世界卫生组织宣布疫情数据真实吗

是真的，世界卫生组织的疫情数据是来自全世界各个国家的权威部门统计的，数据是比较真实可靠的。

6、准确率一度100%！清华校友神预测美国疫情_科学发明

生活不易，小编叹气。只能写写资讯聊以自慰了。今天天气不错，正适合读读最新资讯放松一下。

近来，一个关于美国和欧洲疫情数据的神预测的日更博客，在网上火了。

到底有多神呢？略举二三，如下：

－ 3月27日起的连续10天里，该博客对美国感染人数的预测准确率都在90%以上，其中在4月4日准确率接近100%。

－ 3月31日，该博客预测美国疫情将在8-10天内当检测人数超过200万的时候出现断崖式下跌；7天之后，也就是4月6日，美国疫情数据出现断崖式下跌，增幅从12.43%降为8.13%这篇文章引起了巨大反响，阅读量超过134万。

－ 3月27日以来，该博客对欧洲感染人数的每日预测平均准确率达到97%，其中在4月份的前五天，预测准确率接近100%。

李志斌对美国感染人数的预测，准确率高达90%

对此，有网友评论称：大神，病毒都听你的，绝了。

要知道，新冠肺炎疫情的爆发是一个涉及到政治、经济、地理等诸多复杂因素的全球性重大公共事件，对具体人数的预测听起来就像是天方夜谭，准确率更是一门玄学所以，能够实现上述的预测成绩，这个博客背后的博主堪称是当代神算子了。

那么，这位神算子是怎么炼成的？

清华大学毕业+8年市场预测经验

这个博客背后的博主，也就是神算子本人，名为李志斌。

李志斌，1980到1985年就读于清华大学计算机系，1985到1994年，他就读并就职于中科院，三十岁担任副研究员、产品部主任、所长助理，1994年移居新西兰，后定居香港至今，现任香港致佳物流软件有限公司、香港易经科技有限公司总经理。

李志斌博客截图

在李志斌所在的这两家公司中，前者的主营业务是物流系统开发；后者有香港中文大学背景，主要业务是市场需求预测，也就是为企业提供在未来3到6个月内特定区域的产品需求、价格波动等方面的数据分析和预测。

李志斌表示，他从2012年开始进入数据分析和预测领域，由于易经公司的香港中文大学背景，李志斌也从教授们那里耳濡目染学了不少东西。

另外，从技术层面来说，李志斌在清华大学计算机系的学习经历，也让他在软件建模、大数据分析等方面已经形成一个完备的知识体系；同时，清华大学的理工科学风和背景，也让他更加重数据、重证据、重例举，而不是重结论。

所有这些加起来，让李志斌对数据非常敏感。

去年底今年初，武汉开始报告病例，香港也出现疑似新冠病毒患者，这让长期身在香港的李志斌颇为警惕；到了2020年1月7日，香港特别行政区政府宣布新冠肺炎为法定传染病，并开始向公众通报疫情数据，由此，李志斌开始了对新冠肺炎相关数据的追踪。

从那时开始，李志斌每天早上起来进行集中数据采集，一开始只是武汉、湖北、香港的数据，后来是内地其他地区数据，到了1月下旬，开始收集海外数据，并整理成Excel表，同时开始利用自己的专业知识进行数据建模，并结合新闻中的数据对官方通报数据进行分析和判断。

最初，李志斌只是在清华的同学群里分享数据和观点，后来也每天花出30分钟的时间来博文，并发表在新浪博客上。如今，这已经形成了每天的习惯。

当然，对于李志斌而言，除了对常规的数据进行收集、整理和分析之外，他也在不断结合自己的专业知识来构建一个数据模型，并且不断对这个模型进行参数补充和验证，使之达到预期中的效果。

到了3月27日，李志斌在数据模型已经趋于稳定的基础上，第一次给出了针对美国感染情况的预测数据；3月28日，他又给出了针对欧洲感染情况的预测数据。

李志斌对欧洲感染人数的预测，平均准确率高达97%

在他的预测中，不仅仅包含感染病例数量，还包括感染增速、峰值时间、总感染人数、总死亡人数、死亡率等数据当然，感染人数是他用来衡量预测准确率的最为重要的指标。

就连李志斌自己都没有想到，自己的预测数据会那么准。

但是李志斌强调，没有人可以100%准确预测未来，一定要滚动预测。

他表示： 预测是一个动态过程，因为好多即时措施、事件等突发因素，是无法预测的，这个时候需要把这些突发事件和决定等因素变成对参数的调整，反馈到预测模型中，使之运行更加准确。我的预测模型、预测参数也在不断完善过程中。

再好的软件也不能100%预测准确

李志斌的预测，离不开两个核心要素：数据，和预测模型。

首先是数据的可信度问题。在采访中，李志斌表示，自己从1月份开始每天收集数据，一开始只有武汉和香港有数据，一直到现在，每天收集上百个国家和地区的数据。

李志斌强调，在数据收集和分析的过程中，一定需要甄别数据冲突的出现；尤其是在官方通报的数据量比较大的情况下，会用好多方法包括新闻数据去检查不同地区的数据之间可能存在的数据冲突，数据冲突点越多，数据的可信度越低。

同时，在判断数据真实性的过程中，要看数据发布的速度；数据发布频率越高，那么可信度就会更高一些而南亚、东南亚地区发布的数据比较少、比较慢，可信度就会打折扣。

来自美国CDC官网的疫情情况

另外，在对数据的可信度进行判断时，还可以借用新闻数据来做对比。李志斌告诉雷锋网，比如说，医生和病人之间的比例是比较稳定的，那就可以用新闻中报道的医疗人员数量，来反推病人数量。

他表示，其实，所有的数据都可能存在一些人为的误差或者统计误差，没有任何地区的可信度是百分之百；但是相对来说，美国的数据冲突比较少，在可信度上高一些，欧洲的数据可信度次于美国，因为西欧与东欧之间的不平衡，所以会取平均值。但印度、东南亚、日本等地区的数据就似乎存在一些问题，数据发布慢、数据冲突点较多，影响了数据可信度的设置。

到二月底，在之前以国内数据为基础建模、验证的基础上，李志斌开始对美国、欧洲两个地区进行疫情数据预测。于是，在数据的基础之上，李志斌打造了一个预测模型实际上，这是一个极为复杂的模型，加起来有上百个参数，其中重要的参数有二三十个，分为以下三类：

第一类是疫情参数不同地区/国家/城市确诊人数、人口、每日新增确诊人数、疑似人数、每日检测人数、死亡人数、治愈人数、在诊人数、入院人数。

第二类参数与地区/城市/国家特征相关城市类型、人口密度、气温、天气、城市60岁以上老年人口比例、城市平均年龄、城市建设情况。

第三类参数是关于资源和管治能力医疗资源、病床数量、社会组织能力、信息透明度、管理方式等等。

李志斌表示，在实际的操作过程中，一般是先用Excel收集数据，然后导入到后台数据库中，在用自己开发的软件模型来得出三个结论，最后自己会再人为地就结果进行判断他强调，有很多参数是不能量化的，比如说社会情绪；所以需要人为参与。

他还表示：再好的软件也不能百分之百预测准确。

当大船和小船同时遇见冰山

毕业于清华大学的李志斌，有着超越数据分析之外的超前洞见和思维。

比如说，在建模过程中，李志斌是从国内的数据开始的，这些数据不仅对李志斌的建模过程产生了重要影响，也让他得出了一些观察。于是，武汉封城前一天，他就在自己所在的清华80同学群里和同学们分享了两个想法：

一是武汉应当立即封城，因为数据上升太吓人；

二是在湖北尤其是武汉地区快速建立二三十个网格式野战医院，作为隔离救治中心，所谓野战医院，也就是后来的方舱医院，因为疫情发展太猛，隔离病人是比治疗更为关键的防控措施。

这些想法在同学群里引起了很多讨论，当然也有质疑和反对，但更多的是同学们的积极参与，并提出了好多更好的想法和建议，获益良多。后来的事实证明，这些想法都是中肯的，并且也被官方后续采取的措施所印证其中关于野战医院等想法更是超前了两周。

除了上述建议，李志斌还在数据分析和模型构建的过程中发现，成为疫情爆发点的城市往往具备几个特征：

老城区；

气候潮湿；

气温5-15度；

下水系统老化；

老年人比例高。

值得一提的是，在不同国家的疫情爆发城市，如中国武汉、韩国大邱、意大利米兰、伊朗德黑兰、美国纽约等，都大致符合这些特征。

对于这些特征的归因，李志斌强调，其中夹杂了个人的主观合理猜测，但也经过一系列的结果验证，最终才体现在预测结果中。

他还表示，实际上，在参数中，还涉及到社会组织方式、管理模式、社会信息透明度等问题，所以他在预测中也会把结果设定为悲观或乐观。

如果按照李志斌在在4月4日给出的悲观预测结果，他对美国感染人数的总体预测准确率高达96%。

李志斌对美国感染人数的预测，准确率高达96%

不过，在专访中，尽管有人为参与，但李志斌还是强调了数据在决策中的绝对地位。他表示，即使是抛开疫情不谈，在一个日常的决策过程中，数据的重要性可以说是百分之百的；这些数据不仅仅要真实，而且要全面，还要透明，即使在后续过程中有人的参与，也是要基于这些数据判断而来的数据，正是决策的基础。

那么，基于数据的决策，有多大的覆盖面呢？

李志斌认为，即使是新冠肺炎疫情这样的颇具偶然性、又包含政治、经济等复杂社会因素的群体性公共事件，也是可以预测的。

他表示，类似于传染病的情况，它的发展存在着一种特定的模式，偶然之中有规律在，我们也许无法掌握100%准确的规律，但是在一定的规律占比下，我们依然可以做出一些判断和决策当然前提是巨大的有效数据量。

由此，李志斌还谈到了一个有趣的比喻：

一只大船和一只小船，在突然遇到冰山时，它们势必要拐弯；但相对来说，大船的结局显然更具有可预测性。小船一下子就改过来了，但大船的体量太大，有一个惯性，因此它有更大的可能性撞上冰山这个惯性就是规律，而船的体量本身，就是数据量。

数据量越大、数据越准确、相关信息越透明，这种群体性事件发生的时候就越容易预测、且预测越准确李志斌最后如是说。

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本文来源：深空游戏 责任编辑：佚名王者之心2点击试玩

7、美国新冠病毒疫情疯狂爆发，恐怖纪录再次刷新！能控制住吗？

截至目前，美国新型冠状病毒的累计确诊人数已经超过了87万人，死亡人数也即将突破5万，但累计治愈的人数却只有8万有余。简单直白地说，美国不仅是目前全世界上百个国家中新型冠状病毒确诊人数最多的国家，就连每日新增确诊的数量也位于所有国家之首。虽然确证人数激增能从一定层面上反映出检测水平和物料准备充分，但仍然无法掩盖这场疫情可能会面临让更多人失去生命来暂时告一段落的事实。

目前众多的科学研究都表明，这种突然在全世界范围内爆发的新型冠状病毒，它与之前出现过的能够感染人类的冠状病毒还有所不同，因为它对温度升高之后导致的气候变化似乎并没有表现出明显不适。原本，科学专家们和我们普通大众都在等待和观察，看看这场新型冠状病毒疫情会不会因为天气变得温暖了，而像当年的SARS一样彻底从人们的世界中消失。

但是，结果并不像我们最美好的预想那样，现在已经是气温明显升高的4月，新型冠状病毒不仅没有生存能力减弱的迹象，还突变出多个版本。虽然我国疫情在过去的几个月时间里得到了有效控制，但却在世界上的其他国家蔓延开来。这场一开始很多人都将自己视为看客角色的疫情，深深的教训了很多对病毒一无所知的人，但同时也牵连了许多无辜的生命和家庭。

目前，国外疫情已经发展到特别严峻的时期，我们可以直接从国外疫情的实时播报情况了解到：累计确证人数已经超过了262万，累计死亡人数更是达到了18万有余，其中病毒确证人数超过十万的国家已不再是屈指可数。毫无疑问，美国占据了国外疫情数据的很大一部分，他们想要否认这场疫情在其境内疯狂爆发已经变得没有任何说服力。

所以，美国疫情的走向已经不是能不能控制住，事实上已经失控。倘若民众还不能认识到物理隔离的必要性，依然走上大街游行争取所谓的自由，那么，美国新型冠状病毒的感染人数可能还会达到新高，而不是目前大家看到的数十万人。其实，像戴口罩这样并不复杂的隔绝病毒的有效措施，我们已经通过自己的结果来验证了有效性。

现在回过头来看，之所以许多国家没有借鉴，一方面是不少人置身事外，觉得病毒距离自己很遥远，对病毒的传播和发生一点也不了解，在还没弄清病毒如何传播到人类的时候，就将新型冠状病毒等同于“地方病毒”；另一方面就是当局是否采取有力措施，以及民众的配合度如何，这其实就是从上到下对病毒的认知如何，倘若当初大家都按照阻断病毒传播途径的方式，有效佩戴口罩并避免参与聚集性活动，那么，现在大家所看到的局面应该就完全不同了。

事实上，当病毒已然出现，并危及到了人类的生命，我们应该去做的是查清楚病毒的传播途径，学习避免病毒感染的方法，并力所能及的帮助周围的人。任何理由的“甩锅”没有实际性意义，只有将每个人的生命看作是头等大事，才是我们在这场灾难面前应有的态度和责任。病毒难以因为环境的变化而消失，疫苗又需要一定的时间才能被易感人群接种，那么，在此之前，我们每个人应该做的就是保护好自己和家人，不要给病毒可乘之机。

8、国外疫情少报道，已经有效控制，还是病毒逐渐自己消亡了？

这个问题就像做生意一样，同行竞争对手会让你知道，他们现在面临的各种问题吗？答案肯定是不可能的。 所以现在我们看到的报道少了，并不意味着国外现在的疫情就已经得了有效的控制，更别说病毒自己就逐渐消亡了。

国外的疫情报道少，个人分析主要有以下几个原因：

第一，国内因素

国内不再过度地关注国外的疫情报道，分散自己的精力的同时，去报道国外的疫情，这样就相当于揭了别人的短，这样过分地宣扬，无非是在主动的树敌，我们国家作为礼仪之邦，不惜这样做；

同时，我们自己的疫情还没有得到有效的控制，现在我们要做的是，埋头苦干，研究如何才能做出来控制疫情的方法才是王道，只有我们领先于其他国家，使疫情病毒消失才有资本去宣扬、有话语权。

第二，国外因素

国外相对封闭了一些消息的，肯定是不希望每天的疫情消息被全世界的宣扬，就连对外公布的一些数据，相信也都是被处理美化过的，所以即使被报道出来，也是有失真实性的。

疫情已经严重地影响了经济的发展，使国外不得不放宽一些疫情的管理政策，转向提升经济、缓解各自国家国民的生活水平的提升上来，毕竟无论是国内还是国外，国民的生计大于一切，一旦国民的生活生产都受到了威胁影响，那整个国家便也就会变得动荡不安了。

最后还有一点关键因素，那就是现在世界格局在变动，尤其是持续几个月的俄乌战争正在分散着一些人们的注意力，也是人们相对较少关注国外疫情的一个原因罢了，毕竟疫情还可以慢慢的缓解，战争带来的伤亡是即时性的。

9、如何查看印度疫情真实情况？

可以直接登录百度官网，搜索印度疫情，即可查看。截止4月9号，印度累计确诊人数5351例，死亡160人，单日新增确诊人数133例。

根据《印度教徒报》4月7日报道，印度即将进入“需要遏制的大规模暴发阶段”。而印度的专家表示，如果印度爆发疫情，将有可能会导致1.3亿人口感感染新冠病毒，届时大量人员死亡将无可避免。

从表面上看，印度累计确诊人数远远低于其他国家，但实际上，这个数据根本不能反映出现在疫情的真实情况。目前，各种汇集的数据都是不真实的，那么，对印度肯定是场灾难：

一方面，印度每天检测新冠病毒疫情的能力有限，再加上印度政府规定，凡是短期内出过国的人可以进行检测，没出过国的就不进行检测了。

另一方面，印度莫迪政府，怕承担责任，采取的是驼鸟政策，对于大量人员感染疫情假装不知道。直到掩盖不下去了，才开始全国性的封城、封村，不让百姓乱走动，但为时已晚。

10、疫情数据准确吗

我国有准确数据

目前我国各级防疫工作人员实施网络化管理，人员统计数据准确无误。

但国外尤其西方国家防疫趟平，防疫数据混乱不准。

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