本文来自微信公众号：硅星人（ID：guixingren123），作者：Bill Hanage、Marc Lipsitch，译者：杜晨  

毕竟，病毒不会读新闻，也不在乎社交网络。 

人类已经和新型冠状病毒交手了近三个月。最近一段时间，我们开始看到越来越多不可靠的，伪装成新闻报道，实则辗转传抄、错漏满篇的文章。

这些内容，对读者极其不负责任，却往往因为其夸张之程度获得大量阅读和转发，也令身处报道一线、严肃对待报道内容的媒体从业者深感不公。

关于新闻媒体应该如何负责任地报道新型冠状病毒病（以下简称 COVID-19），哈佛大学陈曾熙公共卫生学院的两位流行病学教授 Bill Hanage 和 Marc Lipsitch，在《科学人》杂志上撰写了一篇评论文章[1]，对大规模流行病事件中的三种不同信息做了分类，并为媒体的报道原则给出了几条建议。

以下是这篇文章的中文翻译。

在 COVID-19 爆发事件中，不断出现的大量信息，为记者和他们所采访的科学家带来了挑战。

好的新闻报道和科学一样，必须区分可靠的消息源，警惕那些无止境的传闻、真伪混杂的叙述、利益驱动的假药广告和政治驱动的宣传。

在跟进这次流行病爆发事件时我们意识到，出自传统来源（如公共卫生权威部门、期刊）和新来源（预印本论文、博客）的大量信息层出不穷，即便是那些最充满激情的记者和科学家，想要维持警觉都是个难题。

为了帮助大家，我们认为应该区分至少三种不同级别的信息：

（A） 我们知道的真相；

（B） 我们认为的真相，也即那些来自基于事实的分析，依靠我们的推断、外推、对事实有根据且合理的解读等；

（C）观点和猜测。

（A）就是事实。有大量的证据，足以证明这些信息是事实。这些证据包括经过同行评议的科学研究，以及来自于公共卫生部门的数据等。比如：

• COVID-19 的感染来自于一种乙型冠状病毒 （Betacoronavirus）；

• 对最初病毒的不同基因测序结果非常相似；

• 人传人发生地较为频繁；

• 不同地区的汇报患者数字等。

（B） 类信息，包含了关于这次瘟疫我们希望了解，却无法了解的情况。比如，因为对于任何地方的真实案例数字，没有足够详尽的数据存在，我们无法准确了解：

• 病毒在中国以外的地方社区传播的程度；

• 在未被察觉的病例身上，病毒传播情况是怎样的；

• 轻症和无症状患者的真实比例是多少；

• 症状前 （presymptomatic）病例的传播程度等。

对于这些情况，专家们可以：

• 根据对于其它传染病的理解，给出自己的观点；

• 根据已有的数据进行推断（例如，可以根据从感染地区出发的旅行量相似国家的数据差异，推断出感染地区未报告的输入型病例数量）；

• 从他们听说的，但还未公开发表的可靠度较高的信息中，获得新的洞察

比如，对传染病事件可能的长期轨迹的预测，就是 （B） 类信息的一种。这些观点的价值，通过科学家的专业性所体现，是值得报道的，但记者仍需将它们和绝对的事实区分开来。

（C）类主要是那些因为证据极其有限，无法给出准确答案的话题，比如极端的隔离措施对于减缓传染病蔓延的效果；同时，也会有数据永远解答不了的问题，比如那些和政府以及卫生部门决策的动机有关的问题。

并不是说这些话题不重要，只是说它们现在无法得到科学的答案（甚至永远都不会）。

科学家和记者尽其所能，其实在做的是相同的事情——提供准确的信息并对其进行解读——只不过是在不同的时间尺度上，面对不同的群体。除了记住前述这三种科学家可以提供的不同信息之外，记者怎样能够确保写出好的报道？我们认为有以下几条原则应该遵循。

• 多样化你的信息源。 没人能够真正了解关于这场瘟疫的一切情况，不同的专家会了解不同的事情，也会从同一条推理中看到不同的漏洞。这条建议对科学家和记者都有效：最好的科学家会在研究发表之前咨询自己的同事，让他们找到自己研究的漏洞。特别是在这一次瘟疫中，数据的准确度、代表性，都存在必然的不确定性。

• 放慢速度。 为了不让自己的心血被抢走，我们需要在截止时间前完成自己的作品。有人最近在 Twitter 上指出，那些能够延续几天的事实，总比那些最新的“事实”更可靠，因为后者可能是错误的、不具代表性的，从而对人产生误导。在及时发表作品的同时，我们也需要注意平衡这一点。

  
  

  事实、有根据的信念，和纯粹的猜测——这三者之间的分隔是模糊的。考虑到关于本次瘟疫的信息产生速度如此之快，今天只能用信念回答的问题，也许明天就会有基于事实的答案。

• 区分“某件事是否曾经发生”和“它是否正以足够重要的频率发生”。 一个很好的例子就是关于症状前传播。如果这种传播足够频繁，将会降低针对患者疾控措施（包括隔离、治疗和密切接触者追溯）的有效程度。症状前传播很有可能会以一定频率发生，但是目前证据非常有限。仅仅知道“症状前传播会发生”是没有用的，我们更迫切需要的是它以何种频率发生，需要证据。

对于“感染者躲避追踪”的事件也是一样，我们当然知道它会发生。更重要的问题是这样的事件有多频繁，会不会导致社区感染 （译者注：local transmission, 不同于社区传播 commmunity spread）。

像 COVID-19 这样的公共卫生紧急事件，会对科学家和记者带来巨大的压力。需要注意的是，我们目前处于“眼球经济”的时代，社交网络的存在会带来错误的激励，令那些愿意降低标准的人得到短期的回报。

如果要做准确的报道，必须要注意到这一情况的存在，并且避免被其所影响，避免快速地发布经不起推敲的消息，事后再进行“辟谣”。

对于保护公共卫生，我们都有共同的责任。毕竟，病毒不会读新闻，也不在乎社交网络。

[1] How to Report on the COVID-19 Outbreak Responsibly 

https://blogs.scientificamerican.com/observations/how-to-report-on-the-covid-19-outbreak-responsibly/

本文来自微信公众号：硅星人（ID：guixingren123），作者：Bill Hanage、Marc Lipsitch，译者：杜晨