疫情真的在变温和吗？

放开后，全社会用躺平的方式应对疫情。 奇怪的是，一波又一波疫情，看上去变得温和。 但真的是这样吗？

我一直向大家介绍「小球传播模型」，其中随机性叠加产生的「平均效应」确实让疫情「看上去」越来越弱，但这仅仅是一种宏观上的错觉。微观上，人们并没有因此减少感染次数。

只不过原来集中感染引起人们注意，现在疫情平均分散，危害自然也成了「医院里深院高墙的哭声，似乎与普通人无关了。」

错误的对比基准

参差都是对比出来的，每当大家谈到疫情严重程度的时候，往往会以第1波「快速过峰」为对比的基准原点。

但是，只要拿「快速过峰」当基准来对比，就落入了陷阱。

就比如，有朋友以过峰速度和峰值为标准，认为这波比不上23年5月第2波，自然更不可能比得上第1波。
因此得出结论：既然峰值和过峰速度都弱鸡，说明JN.1变弱了。

但我不认同这个观点。《让子弹飞》里有句话

「前几任把鹅城的钱收到九十年以后了，咱们来错地方了。」

「大家成穷鬼了，没油水可榨了。」

嘿，如果这时候又来了一位，在穷鬼身上，又霍霍出一笔钱，虽然这笔钱没有原来的那位霍霍得多。

但是，相比之前的，这位的霍霍能力到底是降低了还是增加呢？

同理，前几波疫情过后大家普遍都有抗体了，免疫背景不一样了。从小球传播模型来看，正常情况下削峰填谷应该「不再有明显的峰谷」。

然而JN.1在这种免疫背景下，活生生的又霍霍出一个疫情高峰，虽然这个高峰峰值不高，过峰周期还长。但是这并不能说明JN.1的传播性和毒性减弱了。

还比如，疫情不再像前3波那样有明显的浪潮。而是过度到「区域集中」，「地区性流行」。那么因疫情掀起的舆论声音，肯定也只是「区域集中」。

舆论声音大小肯定比不上第一波那样全民关注，甚至比不上第二波大家对身边统计学的感知。不幸感染的人只会觉得是自己倒霉。 从此疫情真的就印证LU老师那句「深院高墙，似乎与普通人无关了。」

虚假的免疫屏障

也有朋友可能会认为：24年1月开始的这波疫情「小火慢炖」，是不是免疫屏障起了作用？

从小球传染模型的图像来看，确实像是有个「免疫屏障」的东西在起作用。

但这波疫情过峰周期长、小火慢炖的原因是 「名为免疫屏障，实则世纪大漏筛的东西一直在跑冒滴漏」。

所谓的「免疫屏障」真的能保护我们吗？ 我认为没有。

屏障的意思嘛，肯定要起保护作用。就像防疫、安检、禁毒一样，应当定义为：

没有这个东西，我们可能受到更大的伤害。
有了这个东西，我们受到的伤害减少或者感染概率明显减少。

学术地说，引入变量可以带来「边际效应」。

比如，防三年全社会构建的防疫屏障确实起到了保护作用。 然而，躺躺他们不就利用防疫屏障保护作用的结果反对屏障本身，才把防疫屏障推倒的吗。

拿结果反对原因，属于自相矛盾的「悖论」。

我之前说过，感受一个东西的价值，除了直接对照实验，还可以通过拿掉这个东西之后发生的变化感受(另一种对照)。

就比如，有人推倒了防疫屏障，伴随的「边际效应」立刻消失。22年12月1个月内感染了10亿人，整个社会瘫痪了半个月，让大家立刻感受没有防疫屏障的真实世界。这都说明此前防疫屏障的保护作用到底有多大。

现在，我们再来看看所谓的「免疫屏障」。 没有这个东西绝大多数人一年也就只能感染2-3次，毕竟感染后产生的免疫抗体本身还能起作用。想要让群体再感染多次，统计意义上也没有这个能力好吧(除非整点非人的活)。

群体感染后活生生宣称有个什么所谓的「免疫屏障」。 免疫屏障起到了什么保护作用吗？

一年下来，大家不还是感染2-3次吗，每次感染受到的伤害并没有减弱，甚至有可能更严重。

所谓的「免疫屏障」，不如说先是「免疫韭菜田」，一茬一茬地大规模收割三次。

从现在开始就是「免疫筛子」，在人群中不断筛出抗体水平下降的易感个体，对其「精耕细作」。

有他没他有什么区别吗？

根本就没有区别，或者说根本就没有「免疫屏障」这种东西。

不过是把「感染随机性带来的平均效应」忽悠成「免疫屏障」而已。

疫情过峰慢、峰值低、看上去温和的原因是「随机性带来的平均效应」，让令人胆寒的疫情高峰均匀地洒落在时间轴上。从原来的「一顿吃撑」到现在的「顿顿吃饱」，让人们误以为疫情减弱了 。

平均效应

有没有一种可能，我只是说可能哈。 正因为「小球传播模型」模拟结果里出现的几个平均效应，才有目前舆论里淡化疫情，忽悠躺平的底气？

阳性率平均：「削峰填谷」
(不会导致第1波那样医院全科室医疗挤兑)
舆论忽悠措辞 ：「新变种毒性减弱」

「没有明显峰谷」
(常态化后阳性率平均分布，远小于以往疫情峰值)
舆论忽悠措辞 ：「疫情不再大规模流行」

周期平均： 「过峰周期拉长」
(看上去病毒传不动了)
舆论忽悠措辞 ：「新变种传染性减弱」

空间平均：「分布不均、区域集中」
(社会里阳性个体跑冒滴漏，不再以浪潮的形式出现)
舆论忽悠措辞 ：「地区性流行」 「局部零星散发」

至于随机性如何导致平均效应的，详见前一篇介绍的文章。

用平均效应来淡化疫情危害，就好像那个经典笑话 「我和马富豪平均一下，两个都是千亿富豪」。 哪怕我是平均意义下的千亿富豪，也无法改变我回家吃糠咽菜的局面。

同样，疫情在宏观上因为平均效应看上去温和很多，但是微观上躺平的个体每年该感染多少次还是多少次，无法改善人们仍然受病毒折磨的现状。

再次强调，「小球传播模型」不考虑任何「防疫」或者「个人防护」，只有「个体免疫系统」起作用的简单模型。

简单地说，「小球模型」就是「躺平模型」。
这也是我一而再再而三把小球模型搬出来讲的原因。

「小球模型」直观呈现出来的免疫背景均匀后的几个特点，无论是峰谷和阳性个体空间分布都趋于平均，这都让疫情「看上去」变得「温和」。

快速过峰后抗体衰退随机性导致的平均效应，有如此「令人感觉温和」的特点，才是全世界敢选择完全躺平的底气。

因为 放开的 关键不在于恢复正常，而是能让人们「误以为恢复正常」，或者至少让人们「误以为还好」。

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