我们进行了一项独特的、基于亚马逊土耳其的全球实验，以调查指数增长预测偏差(EGPB)在理解COVID-19疫情爆发原因方面的重要性。我们调查的科学基础是公认的智慧，即传染病的传播，特别是在初始阶段，遵循指数函数，这意味着如果疾病具有足够的传播力，很少有阳性病例会爆发为大范围的大流行。我们将预测偏差定义为x周病例数的错误预测所引起的系统误差，因此当提供相同的y周之前的实际数据时。我们的设计允许我们将这种预测不足的根源确定为EGPB，这种EGPB源于低估指数过程展开速度的普遍趋势。我们的数据显示，疾病预测路径中反映的“凸度”明显低于实际路径。来自疾病进展较晚阶段国家的受访者的偏差明显高于处于疾病进展早期阶段的国家。我们发现，表现出EGPB的个人也更有可能明显减少对世卫组织推荐的安全措施的遵守，对一般违反安全协议的行为不那么令人担忧，并对政府的行动表现出更大的信心。一个简单的行为推动，以原始数字显示之前的数据，而不是图表，会导致EGPB的降低。通过原始数据对风险进行清晰的沟通，可以提高风险感知的准确性，从而促进遵守建议的保护行为。