近日台灣新冠病例疫調出現所謂的「校正回歸」問題，相關爭議在社群上吵翻天！之所以校正回歸，主要源於檢驗塞車、通報不及所出現的數據誤差。其實，這樣的問題，早在去年就在病例暴增的歐美地區就頻繁出現，相關現象引發各界探討。
根據《National Post》《Montreal Gazette》等外媒報導，像是加拿大去年病例來到高峰期，縱然實驗室人員已經日以繼夜工作忙到翻，也趕不上暴增的檢測病例。
全球都在「檢驗塞車」
光是安大略省，一度累積未檢驗的疑似病例樣本就高達6萬8000多例，後來不得不於去年10月送到美國實驗室緩解問題。這自然引發當地公衛學者批評，認為有這麼多無法即時檢測回報的樣本，很難評估當下社區感染的最新狀況。
即便當地政府願意積極投注資金增加醫療檢驗資源，常緩不濟急。加拿大的醫療專家指出，因為要建構醫療檢驗體系，需要的不只是錢，還有人員培訓，以及增設實驗室的時間成本，通常預算批下來，還需要兩到三個月才能正式啟動。
至於美國，去年曾有檢測不及的狀況。當時的川普政府建議，將全球各國主要採用的PCR（核酸檢測），改成其他檢測速度較快的做法，但也引起醫界專家批評，因為檢測較快的做法，誤差值也更大。
「校正回歸」是源於「客觀的無知」？
每天確診病例數為何重要？因為它不僅是反映當下現實，更是各國疫情指揮中心用來預估未來狀況做決策的關鍵憑據。除卻資源不夠下要和時間賽跑的問題，人為統計謬誤也可能發生。台灣疫情指揮中心事後發布「校正回歸」數據，是否是正確負責任的態度呢？
根據諾貝爾經濟學獎得主康納曼（Daniel Kahneman），今年攜手資深管理顧問席波尼（Olivier Sibony）、與法界專家桑斯汀（Cass R. Sunstein）兩位學者合著的《雜訊》（Noise）一書中指出的原則是：人們要容忍專家預測會有不準確的狀況發生，因為根據他們的研究，遠從經濟預測，醫生診斷，到職場上的工作面試，看錯、估錯的狀況實在多得不可想像。
這背後有所謂「客觀的無知」存在。其實，專家事前能掌握的知識，常常遠少於決策上能用到的。
但是人們常常即便手上擁有的資訊很有限，在預估時還是過度自信。而根據康納曼等學者在書中的建議是，專家最好事先對自己的所知保持謙卑，並且在做決策的過程時，將可能出現的「誤差值」納入評估、納入決策流程中。
換句話說，國內疫情指揮中心願意承認統計失誤，並提出校正回歸的數據回報，至少願意承認錯誤。然而之後更好的做法，是在每日彙報數據時，不要只提出今日確診數，並且一併提出可能有的誤差範圍，讓大家對於預估未來疫情走勢，有更完整的視野。
席波尼：過度自信可能產生預測誤差
康納曼等學者也在書中分析認為，一個好的預測者，並不像許多人想像的，是那種很堅定知道自己怎麼做的人，反而是願意接受自己可能犯下錯誤，而且可以接受不同意見，並且快速從錯誤中修正的人。
《雜訊》一書另一共同作者席波尼，本身是資深企業管理顧問，５月初在針對新書接受《遠見》獨家專訪時，也談到疫情期間歐美的預估誤差現況，讓他相當驚訝。
他觀察，這些公衛學者在給出新冠病例增長的評估時，很明顯地犯了過度自信的人性偏誤。因為即便調查機構建議給大略區間範圍就好，學者們依舊都給出很精確的數字，而不是大略範圍。
「以行為心理學來說，一個人如果對解析疫情沒有自信，絕對不敢給出太精確的預測，而是給一個大略的範圍，但這些學者卻給了很精確的數字，」席波尼搖頭嘆息說，這表示這些學者並未意識到自身的侷限，也因為信心滿滿而忽視了可能的誤差。
而且席波尼發現法國公衛學者，即使多次預測事後出現極大誤差，至今年還是不改過度樂觀與自信的做法，顯然就是沒有承認錯誤，從經驗中學習。
看來，各國疫情的預測，偏誤常存在：另外還有系統雜訊，例如最近台灣地方政府與中央對疫情因應，何時該升級警戒的想法不一，也正是《雜訊》一書探究的重心。
台灣該如何解決？根據三位學者在書中的建議，最好在決策過程中，重新設計開會流程。另外納入有不同專業背景的成員一起做決策，他們也需要擁有接納意見的雅量，會更好。
