近日，大數據專(zhuan) 家通過百度搜索指數預測岀了各地首輪感染峰值到來的時間，並根據預測製作了一張圖。在圖上，除了有幾個(ge) 省因數據缺失沒有標注高峰期外，其他省市的感染峰值期均精準標注到具體(ti) 日期，讓人一目了然。據稱，該預測模型曾在台灣、香港等地區得到過驗證，有一定的參考意義(yi) 。此預測圖在網上熱傳(chuan) ，被迅速推上了熱搜榜。

　　當前防疫政策得到大幅優(you) 化，過去的很多嚴(yan) 格管控措施被逐漸取消，個(ge) 人感染的概率顯著提升。在不少人看來，既然自己可能遲早會(hui) “陽”，就得在等待中做好準備。而“等陽”的心態類似於(yu) 產(chan) 婦等待預產(chan) 期，預測圖上的日期成為(wei) 很多人眼中的“預陽期”。這樣的預測圖隻要能夠做到基本準確，對於(yu) 個(ge) 人防疫和安排日常生活等，都頗有指導意義(yi) 。

　　較準的預測，對醫療係統應對疫情也能夠起到一定的作用。即使醫療資源十分充足的地方，對於(yu) 短時間內(nei) 大量出現的發熱患者，也可能會(hui) 感到手忙腳亂(luan) ；倘若大量醫務人員也感染新冠病毒並出現症狀，醫療供需矛盾就更加突出，發熱門診大排長龍等現象將變得更為(wei) 嚴(yan) 重。倘若能夠提前預知當地感染高峰期，防疫部門和醫療係統就能夠在人員和物資等方麵提前做好調度，並采取措施壓低波峰、延緩峰期，從(cong) 而順利渡過感染高峰期。

　　通過數據模型來預測疫情走勢，過去並不缺乏成功的案例，比如國內(nei) 出現的幾次較大局部疫情，都通過官方大數據準確預測到了疫情高峰期。即使在民間，國內(nei) 外也都建有這樣的數據模型，比如美國約翰斯·霍普金斯大學的疫情數據更新圖，成為(wei) 全球都在刷的網紅疫情地圖，其數據模型居然是由兩(liang) 個(ge) 中國學霸建立。將來信息技術更加成熟、數據的質量也更高，這種數據模型的發展前景勢必更為(wei) 廣闊。

　　正因如此，不少人看到這張預測圖後如獲至寶，並按圖索驥，開始進行生活精確規劃——啥時候回家過年，外出路線與(yu) 時間怎麽(me) 安排等，均依據這張圖來行事；甚至什麽(me) 時候囤藥、哪段時間減少外出、何時多買(mai) 些菜以備在家養(yang) 病時食用等，都依據這張圖來謀劃。

　　問題在於(yu) ，這樣一張預測圖，準嗎？互聯網企業(ye) 和民間機構，的確可以收集到一些疫情數據，但與(yu) 官方數據相比，規模和質量都存在很大差距，這樣會(hui) 導致數據模型失真。且過去的數據隻代表過去，不能完全預測將來，畢竟病毒不斷變異，在毒力不斷衰減的同時，傳(chuan) 播力也在不斷提升，容易導致預測高峰期失準。

　　因此，對於(yu) 這張廣受關(guan) 注的預測圖，民眾(zhong) 應該保持冷靜，假如僵化地理解和過於(yu) 當真，就可能反受其害，出現病在途中、將病毒傳(chuan) 給老家年邁父母等現象。僅(jin) 作參考而不盲從(cong) ，繼續做好個(ge) 人防護、遵守各項防疫規則，按照官方指南做好應對，才是最符合自身的預測圖與(yu) 路線圖。（北京青年報 秋實）