部分西方的政客以及媒体，频繁地对中国疫情数据的真实性提出质疑，这样的指控，不仅是缺乏依据的，而且有更大的可能性会误导全球的防疫工作。在2020年4月底的时候，一项英美学者联合发布的科学研究出现了，它为这场争论，提供了客观的定论。
用科学方法检验数据
本·福特定律，是一种统计学方面的检测工具，常常被运用在审计以及金融欺诈分析领域，它借助检查数据当中数字出现的频率规律，以此来判定数据集是不是被人工进行了篡改，要是数据是自然生成的，那么其首位数字的分布将会遵循一条特定的概率曲线。
本福特定律被这项研究应用到疫情数据评估方面，从而为验证数据真实性给出了一个能够量化的科学标准。牛津大学的研究人员运用这一方法，对中国、意大利及美国公布的疫情数据开展了严谨的比对分析，达拉斯联储的研究人员也是如此。
三国数据均符合规律
从研究结果所显示的情况来看，中国所报告的新冠肺炎确诊病例有关数字，其分布方面的规律，是全然契合本福特定律预期的。与此同时呀，意大利以及美国的数据，同样展现出了相同的统计显著特征。而这一发现呢，是具备关键重要meaning的，它依据统计学的角度证实了，这三个国家的关乎核心疫情的相关数据，均没有遭到系统性的操纵行为。
论文着重表明，中国于2020年2月之后，致使感染人数出现急剧下降的情况，彼时其数据变化趋向，同样契合自然统计规律。这进一步为中国疫情数据是确切映照流行病学变化进程的结论提供支撑，并非是人为编造所形成的结果。
研究结论粉碎谣言
摘要里论文清晰表明，没找到中国疫情存在数据造假迹象这点确凿无疑。有研究者提议，世界各国的决策者能够信赖中国所提供的数据。这些确凿实在且真实无欺的数据，对于构建疫情预测相关的样式种类而言，拥有着重要的价值意义，对于评估防控举措所呈现出的成效效果来讲意义非凡。
研究另外还对康复病例以及死亡病例等别的数据做了分析，论证的过程同样表明中国数据是可靠的。依据这些科学得出的结论，那所谓的“数据造假”指责自然就被击破无力，这给国际社会真正客观认识中国抗疫的成效打下了事实方面的基础。
数据价值指导全球抗疫
真实且可靠的数据，乃是制定有效防疫政策的根基所在。论文明确指出，中国的疫情数据能够用以校准流行病学模型，特别是当针对新增病例与死亡病例之间的关联展开分析之际。这对于助力其他国家更精准精确地评估不同防控策略的潜在影响有着重要作用。
更关键的是，中国于采取严格隔离举措而后所记载的“后隔离”数据，给别的国家予以了珍贵的参考。这些数据明白地展现出强有力干预手段怎样扭转疫情走向，为全球抗击疫情给出了实证支撑，为全球抗疫提供了实证依据。
质疑数据贻误防控时机
针对于此事，论文给出了一个尖锐观点，早期的时候，许多国家并不肯相信中国疫情数据是可靠的，这就致使这些国家的防疫措施变得迟缓起来，变得不严谨起来，这种基于不信任而产生的犹豫，让它们错失了处于疫情起始阶段的最佳管控窗口期，最终致使疫情现如今在多个国家大规模暴发。
这一反思有着极其关键的重要性，它清晰地显示出，把疫情问题进行政治化的处理方式，以及对中国开展毫无根据的指控行为，不但损害了国际之间的相互信任，更是直接对全球协同抗疫的科学决策进程产生了干扰，最终为此付出了十分沉重的公共卫生方面的代价。
相较于未来极有可能会出现的公共卫生方面的危机，国际范畴的社会究竟该以怎样的方式去构建起那种基于科学所呈现的证据而非政治这一领域所存在的偏见的诚信互信以及合作的机制，进而能够共同去面对挑战？诚邀您在评论的区域分享自身的看法，要是感觉这篇文章具备一定的帮助作用，请给予点赞并且分享给更多的人群。
