一些人从前预测， 新冠疫情是催化区块链技能应用的完美风暴，他们或许过于达观了。
11月9日,美国制药商辉瑞宣告，他们研制的COVID-19疫苗有用率达到90%以上,虽然这个音讯不足以宣告新冠疫情的完毕，由于病毒还会持续在美国和欧洲暴虐。不过人们至少能够推测：当危机衰退时， 区块链技能何为？
毕竟，一些人从前预测，这场全球医疗保健的剧变， 或许会为全球范围内的区块链应用提供一场完美风暴。例如，《哈佛商业评论》(Harvard Business Review) 4月份发表的一篇题为《新冠疫情怎么推动区块链前行》的文章指出: 新冠病毒暴露了咱们供应链的弱点，咱们无法在最需求的当地布置资源来应对这一盛行病。多年来一直在开发的区块链解决方案能够被重新定位并开释能量，以应对这些挑战。
分布式趋势会持续下去吗?
乃至在新冠病毒大盛行之前，国际就在朝着愈加分布式的经济结构发展。但这场危机中出现的现象， 包含可靠的口罩、呼吸机和药物的缺少， 旅行禁令和远程作业安排， 触摸者追寻建议等等，能够说显着加快了这一进程，这种分布式趋势在疫情衰退后会持续。
例如，2020年5月至10月间对12500名美国人进行的一项查询发现，即便在新冠疫情完毕后，人们以为， 20%的全天作业时刻将能够在家里完结，而在COVID-19大灾难之前，这一份额仅为5%。根据研讨人员的说法，在家作业将会持续下去，由于远程作业所带来的不良形象现已消失了，它节省了通勤时刻，而且许多职工真的很喜欢这样——至少在一周作业中的一部分时刻。
法兰克福金融与管理学院区块链中心的菲利普.桑德纳以为,
“分布式趋势将在疫情之后持续，这场疫情让咱们了解分布式状态是有价值的和有用率的， 能够增加咱们应对无法意料事件时的韧性,同时进步运营效率。”
早在4月,卡内基梅隆大学经济学副教授琼斯表明，新冠疫情大盛行让人们深入的领会了一些经验， 其间一个就是就是单点依靠的脆弱性。咱们需求一个更健壮的经济体，其间供应链不会依靠单一出产商， 工人不会依靠于单个公司的业务,个人不会依靠单一来源的医疗保健。简而言之，咱们需求一个愈加分布式的国际经济，而区块链技能能够发挥作用。
在当前疫情局势中，琼斯教授表明，他依然估计在新冠肺炎大盛行完毕后，去中心化会进一步加强。他说:“我估计，经济的许多部门将持续寻求途径，以更好地完成多样化，应对大盛行病等全球冲击。他弥补说:“这种多样化是经过分布式完成、还是少数中心化行动者提升了他们的分布式水平，还有待观察。”此外，从某种程度上说，区块链提供了一种完成这种多样化的办法，经过共享数据库或共享账原本进行去中心化履行，区块链将在未来经济活动中发挥作用。
但是，也有一些人的态度则不以为然。纽约大学斯特恩商学院副教授汉娜·哈拉布尔达表明，在新冠大盛行期间，区块链并没有带来预期的效果。作为一种密切触摸者追寻解决方案，它在很大程度上是失利的， 它太慢，选用起来很费事，而且没有达到临界规模。她弥补说，IBM基于区块链的COVID-19盯梢解决方案就体现不佳。最好的联系人追寻解决方案不是基于区块链的。
不过，她供认，Zoom等技能在新冠危机期间大幅增长，这或许会产生溢出效应，让个人和企业在面对新技能时愈加开放。Zoom是一款电话会议应用，在疫情期间许多人都在使用它。
医疗健康信息中的人物
多伦多大学战略管理教授约书亚·甘斯在他最近出书的书《新冠疫情中的信息鸿沟:COVID-19的严酷经济学》中说到， 区块链技能能够用来验证检测人们是否被感染以及何时或怎么接种了疫苗， 现在国际各国政府仍在努力确定这一点。问题是他们都依靠中心数据库，中心数据库是否满足安全和可扩展?现在还很难说。而区块链技能降低了验证本钱，它能够承认发生在许多人身上的工作。新冠疫情之后，信息技能或许在安全方面发挥作用，由于会有更多的远程作业。而假如涉及安全的信息以一种可信的方式被搜集和验证，那才是咱们需求的。
本年早些时候,德国亥姆霍兹感染研讨中心开始给从COVID-19中恢复过来的人发放疫苗接种证书， 他们的免疫能力能够让他们免受任何由于封闭而被约束的措施。在甘斯看来，这类项目假如在区块链渠道上运行，将会愈加有用。
医疗设备的交付问题，它能作业吗?
与此同时，企图在疫情大盛行期间购买应急设备的医院和政府被搞得焦头烂额。麻省理工学院的一名研讨人员在最近一篇博客中指出: 那些没有专业知识的政府，会从与它们没有贸易关系的公司那里购买防护装备。交货后，才发现这些产品是有问题的，乃至是冒充的。
例如，奥地利红十字会从一家制造商那里订货了2000万个口罩，到货的口罩与之前订货的不同，而许多口罩根本就没有到达。麻省理工学院的这篇博客文章指出，一个不会被篡改、只会被追加的分布式账本能够保证货品在运输过程中不会被替换。
阿联酋迪拜未来基金会玛利亚姆在国际经济论坛的一篇博客中说到， “区块链渠道能够进步企业的通明度,依靠于不同网络的无缝集成,任何对此相关的疑虑， 都由于COVID-19的缘故而被抹掉了,医疗危机能够被视为一个学习经验，展现怎么建立通明、可互操作和衔接的网络”。
区块链项目功用依然有限
不过，区块链技能或许还无法像一些人希望的那样通用。在最近一项关于区块链商业用途的研讨中，哈拉布尔达和她的搭档研讨了150个区块链项目。截至本年3月，只要一小部分(10%到15%)现已施行，而在这些现已履行的技能中，简直一切都涉及供应链管理、认证或支付，这表明区块链技能的商业范围依然狭窄。
哈拉布尔达供认，本地化供应链在危机期间确实得到了很大的推动，但也有理由估计，在疫情平息后，状况或许会恢复到接近危机前的水平。例如，耐用品仍或许在低本钱国家出产。本地化出产的一些好处，比方不用等候个人防护装备从数千英里之外运来，或许在四、五年内就会被忘记。
不过，即便区块链在一些领域(如联系人追寻)令人绝望，它仍将持续提供好处——包含通明度、互操作性和不行篡改——这将有助于在未来危机中加强供应链。例如，正如国际经济论坛的博客文章所建议的那样，这项技能在将药品从制药公司运送到疫情严峻的区域，或许在封闭区域“流动答应”方面或许很有用。
就连哈拉布尔达也在现在的漆黑中看到了一线希望。她说:“疫情大盛行迫使企业选用更多的技能解决方案，企业认识到选用新技能的必要性，其间包含区块链。”
视野开拓
另一种获得统计显著性的方法是利用数据发现理论。统计检验的假设是，研究人员首先提出一种理论，然后收集数据，以检验这种理论，然后汇报结果——这种结果可能具有统计显著性，也可能不具有显著性。许多人颠倒了这种程序，他们仔细研究数据，以发现某种模式，然后编造出符合这种模式的理论。在数据中搜寻模式的过程令人愉快，而且激动人心，就像玩数独或者解决神秘谋杀案一样。这些人从各个角度考察数据，将数据分解成基于性别、年龄和种族的类别，丢掉妨碍模式的数据，寻找任何有趣的现象。当他们发现某种模式时，他们开始思考其中的原因。 当研究人员钻研数据、寻找模式时，他们会进行数百次显性或隐性检验。你可以站在他们的立场上进行考虑。首先，你将数据作为一个整体进行考察。然后，你分别查看男性和女性的数据。接着，你将儿童和成年人的数据区分开；然后将儿童、青少年和成年人的数据区分开；然后将儿童、青少年、成年人和老年人的数据区分开。接着，你尝试不同的年龄界限。你将老年人的范围设置为 65 岁以上。当这种做法失败时，你将这个数字调整为 55 岁、60 岁、70 岁或者 75 岁。最终，你总会发现某种模式。即使研究人员不对数据的每一种排列进行正式的统计检验，他们也可以进行非正式检验，即寻找看上去具有统计显著性的数据排列。如果我们知道研究人员在公布结果之前以一百种不同的方式对数据进行了考察，我们一定会抱着怀疑的态度看待这些结果。 这些做法——选择性报告和数据搜刮——被称为数据挖掘。通过数据挖掘发现的统计显著性只能体现出研究人员的耐心。在独立检验证实或拒绝结论之前，我们无法判断某种数据挖掘马拉松到底证明了某种实用理论的有效性还是研究人员坚定的毅力。不过，通常情况下，这类检验并不会被人验证。毕竟，你无法通过证实他人的研究而成为明星；所以，为什么不把时间用于发现新理论呢？因此，通过数据挖掘得出的理论看上去很安全，既不会受到检验，也...-《简单统计学》
