推薦一本書，在本日校正中很應景：
Duke University Press - Cooking Data

數據不是家庭小精靈動動手指就能憑空冒出來，而是需要透過採樣、檢驗測量、回報跟計算而去求取出來的。說是作會計帳也差不多。有一堆 STS 相關的書都已經講過數據（例如這本）或實驗室生活是怎麼一回事。

既然數據是這樣出生的，出現「回歸校正」或「資料回補」也不是奇怪的事。各國在去年都已經示範過很多次持續「校正」數據的例子。蓋牌這種猜測以現在的態勢來說是無謂的猜疑。

不過，確實資料回補會產生標準不一致的問題。先前的數據不也是歸到收到通報當日嗎？我自己覺得這確實是個問題，但就是權變的結果：在先前沒注意從採樣、檢驗、通報需要的時間這麼長（或，就還沒變這麼長）之前，資料從採樣到中央的在途期間所致誤差是可以忍受的，但現在就未必能接受了。

接下來會出現幾個問題。不僅僅是今日，日後大概都會有修正確診數據的可能。這反映的是確診數據與已受採樣後的感染人數或發病人數已經有了難以忽視的落差。當然，「國民中受感染的人數/發病人數」跟「受採樣的感染/發病人數」跟「確診人數」本來就不等同，只有第一個數字在控制傳染有意義，但這個數字只有全知者才知道，第二跟第三個數字就是對第一個數字的觀測或模擬；這幾個數字之間的差距是透過足夠的疫調/採檢的採樣能量、檢驗能量跟縮短作業時間來彌補。一旦貫穿這幾樣數字生產的環節如果有所遲滯，那唯一可得的數字（第三個，即確診數）就受限於生產環節中最壅塞的那一環。這會妨害對疫情動態的評估。

另外，中央指揮中心把通報報表的欄位簡化是合適的作為。但壅塞一端想必不僅有欄位要填很多。消化來採檢者的採樣速度、運送速度、就那幾間能做檢驗的單位消化的速度，以及相關試劑及耗材的供應，都會成為造成確診人數跟國民中真實感染人數之間落差的麻煩（或即將成為麻煩）。就此而言，如何最佳化出在此刻合理的採檢流程與標準，以及是否要放寬讓更多有能力的民間單位進行檢驗（當然背後還要有驗證的 SOP）或增設設備、擴張甚至徵召相關檢驗跟採檢人力都是不能不問的問題。

那為什麼先前不做呢？我不是主事者不清楚其中考量，猜測或許就跟之前宣布要在家工作上課時很多人的反應一樣：模糊意識到但就沒有要認真面對。人的惰性就很強，事情不到就沒有想要改變現行作法（即使自己身在其中都知道未必理想）的動機吧。

先前數量少，沒有明顯的趨勢。現在需要更精確的數字來反映趨勢。

WK : 還有可能就是已經各種過五關斬六將，有的事情排程一直放在不那麼緊急的順序，所以被各種優先緊急特急件插隊，結果就突然出事哈哈哈