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池州是不是太没有存在感，好像是唯一没被统计到的安徽城市，根据邻市安庆和铜陵来看，总感染人数大概在3%--4%吧
「达峰进度条」说明的是在疫情达到日增顶峰前已经感染了多少人，这是城市疫情逐渐加剧，院感增加，医疗资源逐渐挤兑的一段日子。
当搜索指数达到 100 时，日增感染者就达到了顶峰。
此份疫情发展数据大致与真实趋势吻合，是对疫情发展的一种有效推测。也希望能帮助大家缓解焦虑，共同渡过难关！
知乎答主数据帝 @chenqin 通过对台湾地区、香港特别行政区和日本的感染情况与「发烧」搜索指数进行了分析，发现一个可能可以帮助预测感染高峰期的方法：
1）将 Google 搜索指数分为疫情期间和非疫情期间，非疫情期间的发烧指数平均数为
，将疫情期间的搜索指数做以下处理后加总，计算一个数值
其中 S 的含义是这样的：如果发烧的搜索是发烧人口的一个相对稳定的比例，且在非疫情期间发烧人口是总人口的相对稳定的比例，那么 S 就正比于疫情感染的人口占总人口的比例，我们把它叫做「超额发烧搜索指数累计面积」
2）下图列出了台湾地区、香港特别行政区以及日本的「超额发烧搜索指数累计面积」，即下图橙色面积、蓝色面积和灰色面积。
我们发现在这三个地区，当疫情达到顶峰时，这个「超额发烧搜索指数累计面积」的数值全部刚好达到 80。
这两个地区第一波疫情结束时，香港特别行政区的面积达到了 160，台湾地区的面积达到了 200，日本的最终面积是 250。
3）如果用百度搜索指数做类似的研究会有什么效果呢？我使用了本轮疫情进入群体感染最快、最早的石家庄、邢台和保定做了计算：
可以算出，从疫情开始后计算，石家庄的「超额发烧搜索指数累计面积」已经达到了 76，邢台已经达到了 67，保定也达到了 71。
由此来看，百度搜索指数和 Google 指数分别算出的「超额发烧搜索指数累计面积」，至少是在一个差不多的数量级上。
4）考虑到保定、石家庄、邢台等地的发烧指数仍然在上升，以及百度搜索指数和 Google 指数的差异，我们比较保守地将 100 作为疫情达峰时的「超额发烧搜索指数累计面积」，将 250 作为第一轮疫情结束时的「超额发烧搜索指数累计面积」。
那么我们通过每个城市的搜索指数累计增长，累计速度，就可以算出现在每一个有疫情的城市疫情达峰的时间，以及疫情结束的时间。
12 月 15 日：按照行政区划代码的顺序做了排序，增加了一个变量「累计感染占总人口比值」。
这个数值也是根据累计的超额搜索面积计算的。在「数据团+」小程序中也做了相应更新。一些人口较少的城市的搜索指数变化幅度较大，可能会导致数据波动。 数据不足，方法简陋，仅供参考。
题图来源：《中国医生》
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发表于 2022-12-17 07:46
