一直以来，美国疫情数据的准确性都是个极为突出的大问题，不同的机构所给出的数字常常处于相互矛盾的状态，这其中所蕴含的深远脉络远远不只是统计过程当中出现的失误这般简单，更是进一步暴露出了数据收集体系本身所存在的混乱以及缺陷。
数据源头混乱
美国各州县的卫生部门，是疫情数据最初的收集者，然而，它们往联邦机构汇报数据时，所依据的标准并非一致。有些地方，对每个相关病例都进行严格记录，而有些地方，处理得较为宽松。这样源于源头的差异，致使任何上层汇总得来的数据，都很难呈现出真实的全貌。
当数据朝着美国疾病控制与预防中心（CDC）以及约翰斯·霍普金斯大学（JHU）等机构流动时，这些数据已然掺和了各类口径存在差异的信息，比如，某些州在数据上报频次方面表现得较为松散，存在四个州仅仅每周汇报一回死亡数据情况这般的状况，而如此这般不连贯的报告形式，致使追踪疫情实时动态变得极难达成。
报告频率与透明度问题
存在部分州，报告情况不但迟缓，进而甚至开始有意地去减少或者停止发布关键数据。资金不足状态被认定为主要原因当中的一个，州级公共卫生机构于过去十年之内所获取的经费支持增长呈现有限态势，这对其持续监测以及报告的能力造成了影响。
人力不足以及技术落后，是由资金的匮乏直接致使的，这让一些地区没有能力去维持每日的数据更新。当数据发布呈现出不定期或者不完整的状况时，公众以及研究人员要及时知晓疫情的严重情况就变得无法实现，进而影响到防控决策的及时性。
州级统计口径差异
拿科罗拉多州来讲，该州的公共卫生部门运用了两种不一样的死亡统计办法。一种是确切由新冠病毒致使的死亡，另一种是死者身上带有病毒然而死因或许另有其处。这形成了统计方面的灰色地带。
位于科罗拉多州的第二种统计方式，就算死者新冠检测呈现阳性，要是最终判定死因并非直接归因于病毒，那就不会被算入官方新冠死亡的人数方面。并且CDC在汇总全国数据期间，也许并没有完全采用这些历经各州“审查”之后所得的数字，这进一步加重了数据的不一致状况了。
数据的人为调整
和科罗拉多那种审慎的做法不一样，阿拉巴马州选择了主动在新冠死亡人数里把部分病例给剔除掉，该州的官员宣称，大概十分之一携带病毒死亡的人并不是真的因为新冠死亡，所以就把这些人从官方统计里给拿掉了。
位于阿拉巴马州之验尸官，曾针对此做法表明忧虑，揣度人为消减数据会招致民众萌生错误之安全感，进而放松警觉。这般基于各异考量对数据进行之删减，致使跨州数据开展对比丧失意义，全国总体数据之可信度也大幅削弱。
模型估算与“超额死亡”
因官方数据可信度存疑，繁多研究机构着手采用“超额死亡”模型，用以估算疫情的真实影响，此模型借由对比特定时期内的总死亡人数跟历史同期正常水平，进而得出有可能被遗漏的死亡数字。
应用此模型予以分析后发觉，在2021年8月中旬的那一周期间，佛罗里达州的官方新冠死亡人数是770人，然而“超额死亡”数却高达2777人，这表明存在大量死亡病例未被官方统计体系所捕捉到，实际的死亡负担或许远远超过报告数字。
低报的影响与各方质疑
数据存在低报或者瞒报的情形，其带来的后果是相当严重的。有从事公共卫生研究的组织做出估计，美国新冠肺炎实际死亡总的数量或许是官方所报告数量的1.5倍。这个具体的数字竟然超过了过去十年期间美国因季节性流感而致使的死亡人数加起来的总和。
某一时间点上，美国那会实际活跃感染人数，有可能是当日所报告病例数的十倍，哥伦比亚大学的研究模型也曾指出这点。这些独立分析源自学术界，和官方数据存在巨大差距，持续引发公众对信息透明度、政府公信力广泛质疑。
针对纷纭如此、错杂繁复这样模样的数据纱幕，你觉得一般大众该怎么样去判别疫情的真切风险，在这一状况下又该怎么去估量官方消息呈现出来的参考意义呢？
