剩下的就是停车问题了。论文作者说，“10月和11月医院停车量增加了，‘咳嗽’搜索也增加了”。普通人看了，都知道这是废话，这不是流感季理所当然会有的情况吗？

且不说进医院的人数，完全无法和特定疾病相联系，你根本无法知道一个人进医院是看什么病，就算真的都是呼吸系统疾病，又能说明什么问题呢？

看上去，2019年的停车量比2018年相应月份的高，但论文的“结果”部分，只是描述了2019年的曲线形态，根本没有与2018年的具体比较，只是说“2018至2020年间，医院停车量总体呈增长趋势”，难道自己也对仅仅两年的比较有点心虚？

其实一搜索就能发现，“据武汉交警介绍，武汉市机动车保有量……2015年年末达到205万辆；随后，每年以30万辆左右的速度递增，2019年年底突破330万辆。”停车量整体增长是很正常的。

还有更复杂的，武汉的轨道交通建设也热火朝天。2018年10月1日，武汉地铁7号线、11号线东段一期开通试运营。12月28日，武汉地铁纸坊线正式开通运行。2019年2月19日，武汉地铁2号线南延线开通，9月25日，武汉地铁蔡甸线正式开通试运营，11月6日，武汉轨道交通8号线三期开通试运营。

也就是说，两种出行方式的基本情况变化都很大。在具体某一时刻，你根本无法判断机动车用户、轨道交通用户的增减情况。

论文作者里好像有懂中文的呀，这些信息都查不到？是不是查到了也不敢说？因为本来证据就薄弱，如果再承认背景条件变动如此剧烈，这论文就没法看了。

其实论文的方法还有更多问题。作者声称搞了一个全面的武汉医院名单（a comprehensive list），但排除专科医院（如武汉亚洲心脏病医院），以及没有卫星图像的医院（如金银潭），选定了6家医院用于图像分析。

从一个“全面”名单，砍到只剩6家……6家啊，这能有什么代表性？

论文作者在2018年1月9日到2020年4月30日几乎整整28个月里，总共只搜集到111张武汉卫星图片，提取出140张医院图片。分摊到每家医院，平均只有23张多，连每月一张都不到。因此，医院数据有长达半年、甚至一年以上的跳断。这又能有什么代表性？

论文作者解释，由于“缺乏商业价值”，武汉的卫星图片比其他城市中心的相对较少，长时段存在多云天气与雾霾，甚至抱怨在向中国卫星公司获取数据时“遇到挑战”……但关键问题，难道不是数据不理想，就不要硬写论文吗？

作者还选中武昌火车站、汉口火车站、华南海鲜市场作为方法有效性的验证（validation）。然而，这个验证对象的选择是错误的。

虽然中国医院往往“人满为患”，但从实际的就医经验看，上午、中午、下午医院里的人数多寡、等候的时间长度，都是不同的。

论文作者在讨论时，其实提到了时刻问题，但出发点是规避高楼阴影，要用中午时的图片。然而，全部选择正午的卫星图片是做不到的，只能选接近的时刻。但这近似就有问题了，上午11点和下午1点，完全可能是两种出行模式。

如果数据对时间敏感，卫星又难以保证在每天同一时刻掠过目标上空，最需要验证的是，不同时刻获取的数据，能否真实反映当天医院客流量的相对多寡。但火车站和时刻表相关，海鲜市场也不是医院，这样的验证设置，毫无意义。

作者最后在“结果”的文字部分只提了验证地点的照片数量是117张，没有具体的分析，另在附图中出现了天佑医院与海鲜市场的比较。但令人惊奇的是，医院有三张图片，是2018年10月、2019年10月与2020年2月，市场却只有2019年9月、2020年2月两张图片。

且不说时刻的问题，单看这个日期选择，就是匪夷所思。2020年2月已经是封城的特殊时期，根本没有比较的价值。如果作者想呈现特殊时期的情况，也应该同时提供与论文主旨——“早期疾病活动”相关（如2019年12月）的图片，看看10月与12月的差别，以及2018年相应月份的比较。（不过需要再次指出，即使如此，也是有问题的，就像前面所说，流感季每年会有数量与时间前后的波动，仅比对两年不合适。）

现在2018年市场图片又缺失，无从比较，光有2019年的图片有什么用？这五张图完全失去意义。

有人嘲讽说论文是本科水平，我觉得高中生都未必会这样展示所谓的“验证”吧？也许作者有什么难言之隐？

用卫星监测整体就医量，对于公共卫生可能有一定的参考意义，但在具体操作上有前面所述的种种困难与陷阱，可比较的数据不足，很难得到理想的结果。而且，在医院系统内部有迅捷的数字统计与上报系统的情况下，并没有优势。如果要针对单一疾病，在原理上就有根本缺陷——无法从整体中辨别出单一疾病，这点远不如医院系统的直接统计。

至于搜索的信息，同样有根本缺陷。某种症状的搜索量增加了，当然有些提示作用，但一种症状，往往对应许多种疾病，根本无从判断是哪种疾病的患者增加，更不要说判断有没有新疾病了。

那么，论文作者们为什么在承认诸多不足时，依然对自己的方法颇有自信，非写文章不可呢？我不揣测他们是否对中国有什么主观恶意，还是从论文分析。

他们在引言第二段里就说：“数字流行病学和非传统数据流，如卫星图像和互联网搜索趋势，以前曾被用于呼吸道疾病监测”。

听着好像很厉害啊，早有验证呢。但看看这句话后面的两篇参考文献。

一篇是《H7N9流感与数字流行病学的重要性》，其实也不算是论文，是发在《新英格兰医学杂志》上的“perspective”，可以称为“热点透视”。

但看下来，这“透视”里也没多少有价值的独家信息。2013年3月31日，中国官方向WHO通报发现了H7N9流感，“透视”作者们的工作，只是看了下3月31日后，推特数量、中英文报道的数量、新病例和新增死亡的数量。

这只是爆发后的“数字流行病学”，又不是没发现H7N9时的“早期疾病活动”，和新论文没什么关系嘛。

疾病曝光后，相关新闻、帖子数量当然增加，随着新增病例归零，舆论热度也消退，拍拍脑袋都能想到。

另一项工作是从微博上找信息，比如附在文中的图片，是4月3日流出的病例，作者的意思是要重视这种社交媒体上的信息。但当时官方都已经通报，这病例又能说明什么问题呢？和早期监测、预警也无关。

我是搞不懂为什么要引用这样的文献，一看作者，很眼熟啊，这John S. Brownstein不也是新论文的作者吗？

再看第二篇参考文献《利用从高分辨率卫星图像获取的医院交通数据监测疾病趋势》。稍微有点干货了，大意是在墨西哥、智利、阿根廷通过医院的卫星图片，经过一番操作，最终拟合出流感样病例在病人总数中的比例，与停车数量的趋势呈现一致性。

这篇参考文献的主要作者也有John S. Brownstein，另一个Elaine Okanyene Nsoesie，也是所评哈佛论文的作者之一。

自己引用自己，玩得挺溜。这当然不犯法，但看上去，给人的感觉好像这套方法就是你们小圈子里在玩啊。前面提到的那些根本性的障碍，在拉美的研究里，为什么就“神奇”地解决了呢？作者们是不是要好好反思下基本原理、数据获取与处理的方法，甚至是否存在更严重的学术问题？

喜欢自引自high，还非要硬着头皮写论文，难怪论文公开后饱受批评，只有政客和西方媒体在吹捧；也难怪世卫组织卫生紧急项目负责人迈克尔·瑞安会说：“重要的是不要过多推测……因为本身并没有证据表明实际发生了什么……世卫组织将不会基于此类研究展开推测，因为其不会在提供支持和跟踪疾病上产生帮助。”

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