北京时间14日7时左右，美国约翰斯·霍普金斯大学新冠肺炎疫情数据闹出“乌龙”。
根据该网站的数据，截至北京时间4月14日早5点31分，美国新冠肺炎累计确诊病例为577307例。而1个多小时后，7点15分数据显示，美国累计确诊数突增10万多例，达682619例，这也让全球累计确诊病例数突破200万。
↑今早7点15分数据
随后这一消息被多家媒体引用。
↑ ↑美国国家广播公司（NBC）报道截图
↑美国广播公司（ABC）报道截图
“美国1个多小时内新增10万例”的背后，是霍普金斯大学在统计佛罗里达州数据时出现失误。横向对比CNN新闻网、《纽约时报》、WorldMeters数据可以发现，佛罗里达州累计确诊数大概在2万左右。
约翰斯·霍普金斯大学随后也发表声明称，数据达到200万是因为，团队“ 发现美国佛罗里达州的数据出现异常，导致把数据从19985例算高致123019例。目前这一数字已被更正。”
目前，约翰斯·霍普金斯大学官网已更正数据，最新数据显示美国累计病例仍为58万例左右，全球累计确诊数并未破200万。
疫情数据为何由美国一所大学发布？
随着疫情在全球蔓延，多国主流媒体或政府卫生部门在进行疫情更新发布时，都在引用美国约翰斯·霍普金斯大学的疫情数据更新图。
很多人都有疑问，绝大多数的国家和地区都由政府机构统一公布数据，但是在美国，为什么不是美国疾控中心公布数据（CDC），而采纳约翰斯·霍普金斯公布的数据。
这是因为，美国疾控中心网站3月3日发布消息称，停止公布检测人数等相关数据，理由是随着各州检测数量的增加，这些数据由各州自行统计，全国数据不具有代表性。
随后，美国各大媒体，如CNN、美联社、今日美国网站、《国会山报》、CBS等，都开始参照霍普金斯大学发布的实时数据进行新闻报道，全球媒体引用霍普金斯大学疫情数据的也越来越多。
那么这个可视化实时数据发布项目的开发者是谁呢？约翰斯·霍普金斯大学土木工程系副教授Lauren Gardner博士和她的两位中国博士生一起开发了这个可视化、可交互的全球疫情地图。
↑两名“操盘”的中国博士生董恩盛（左）和杜鸿儒
据悉，约翰斯·霍普金斯大学的数据来自世界卫生组织以及中、美、欧的疾控中心等国际与地区公共卫生组织与部门，并会参考地方媒体报道和其他数据平台。
霍普金斯大学数据为何常常比世卫组织的偏高？
经过多次比较发现，来自霍普金斯大学的数据似乎和世卫组织数据并不完全一致，而且差别还不小。
例如：搜索世卫组织官网发现，截至北京时间4月13日16点，全球累计确诊数为1773084例。
而按照霍普金斯大学公布的数据，截至北京时间4月13日5点，全球累计确诊就已经超过190万例，比11小时后的世卫组织数据还多出10万多。
霍普金斯数据为何要高于世卫组织数据？
1、数据来源不同
要搞清楚这个问题，我们首先要明白霍普金斯大学数据以及世卫组织数据的来源。
世卫组织的数据是怎么收集的呢？世卫组织是众多联合国特别机构中，拥有地区分支最多的组织。据官网介绍，它既有在日内瓦的总部，还有六个区域办事处，150个国家办事处，194个会员国，全球现有7000多名工作人员。于是各种数据，包括重大传染病疫情监控数据可通过层层上报统计出来。
↑世卫组织官网数据截图
而霍普金斯的数据来源在两三个月期间还经历了一个变化的过程。
早在1月22日，霍普金斯大学数据就已诞生。该校的系统科学与工程中心就制作了“全球新冠病毒扩散地图”，最初的数据来自世界卫生组织、美国疾控中心、Worldometers.info网站、BNO通讯社以及各国政府和卫生部门，并将疫情通过可视化方式向公众展示。
据霍普金斯疫情地图网页介绍，1月22日至31日，霍普金斯大学的数据收集完全靠手动进行，每天早晚分别公布一次。随着疫情发展，手动更新已变得不可持续，于是从2月1日开始采用半自动化的实时数据流。
得益于手动收集与自动更新相结合的发布方式，相较于官方和部分媒体每日公布一次的方式，约翰斯·霍普金斯大学的数据基本实现了实时更新。
2、霍普金斯算上了“推定阳性病例”
霍普金斯大学项目团队2月19日在《柳叶刀》杂志发表了一篇介绍文章，对比了约翰·霍普金斯大学系统科学与工程中心（CSSE）和世界卫生组织（WHO）的数据报告，发现从1月底到2月初，两者在病例数据上差别不大。但有些不同的是，霍普金斯大学数据在捕获国家或地区首次报告新冠肺炎病例的时间上似乎略早于世卫组织。
另外，据牛津大学创立的“用数据看世界”(Our World in Data)网站3月19日发文称，就美国初期的病例统计而言，世卫组织、欧洲疾控以及霍普金斯的数据几乎是一致的，从3月10日开始，霍普金斯大学的数据明显高于其他两者，原因在于他们参考了“推定阳性病例”的估算。
这一项数据是指由州或地方实验室确认的病例，但未经国家疾控中心证实。而美国疾控中心已经明确指出，各州的病例报告是最新数据。因此约翰·霍普金斯大学的数据相对而言更加实时，也更加准确。
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