★一個想法如野火燎原般傳播開來，自此改變世界的樣貌…
●說到「感染」，浮上我們心頭的，固然往往是傳染疾病或電腦病毒，但有傳染力的擴散現象實則百百種，其中造成傷害者有之，但也不乏好的流行，前者如惡意軟體、暴力或金融危機，後者如創新發明和文化傳播。
●針對一場疫病的爆發，在思考其傳染動力學時，我們還能探討真實世界不太可能會形成的發展曲線。
想像一下:有一場流行病的疫情爆炸成長，感染了一個族群的所有人。
那麼會需要什麼條件來產生這樣的傳播曲線?
在大規模疫情中，傳播速度通常會減緩，原因在於染疫風險族群的所剩人數不多。
如果疫情要持續保持高速成長，感染者必須在疫情後續階段中，積極找出剩餘有染疫風險的人。
這相當於你感冒了，你要找出所有還沒感冒的朋友，故意對他們咳嗽，直到他們被你傳染。
因此，要能形成這類爆發曲線，大家最熟悉的場景條件，是純屬虛構的畫面:那就是一群喪屍追趕最後的生還人類。
●英格蘭銀行首席經濟學家安迪．霍爾丹指出，SARS疫情可堪比擬2008年金融危機的不良影響。
他指出，大眾通常會以兩種方式面對疫情：逃或藏。
金融界的「逃跑」之舉比如：為了停損而出清所有資產，導致資產價格崩跌；銀行的「藏身」方式則可能是囤積資金。
霍爾丹早在2004年便指出，我們已經進入「超系統性風險」的時代。
金融網絡在某些情況下可能很健全，而在另一些情況下卻非常脆弱。
這在生態學已經是個成熟的概念，不幸的是，等到大型崩潰發生時，大家才終於聽進這樣的概念。
雷曼兄弟垮台後，銀行業上上下下都開始思考傳染病學的概念。
霍爾丹指出，「如果不從感染傳播的角度切入，你很難講清楚為何雷曼兄弟會拖垮金融體系。」
●從健康、生活風格選擇，一路到政治觀點與財富，我們 往往和熟人之間有共同特徵。
整體來說，其共同處有三種可能原因。
一是社會傳染:你會做某項行為，或許來自於朋友對你長期的耳濡目染;又或者正好相反:因為有某種相同特徵，你才選擇和對方交朋友，即所謂同質性(homophily)，也就是「物以類聚」。
當然，你的行為也可能和人際連結八竿子打不著關係:你可能只是因緣際會，與他人共有相同環境，因此行為受到環境影響。
社會學家馬斯·韋伯(Max Weber)以開始下雨時，群眾開傘為例。
開傘並非是因為旁邊的人，而是頭上的天氣。
●犯罪演算法的侷限超出人們的想像。
蘭德公司研究人員曾歸納了有關預測型警務監察的四大迷思。
一是電腦能確切知道未來會發生什麼事。
研究人員補充：「演算法預測的是未來事件的風險，而不是事件本身。」
二是從收集犯罪數據到提出適當建議，電腦無所不能。
實際上，電腦在協助人類執行警政分析和決策時的表現最佳，而無法全面取代人類。
三是警力需要一個強大模型來做出優良決策，而問題往往出在是否能掌握正確數據。
蘭姆解釋：「有時候你手上的那組數據裡面，並沒有你預測時所需的資訊。」
第四個迷思或許最難以消滅，就是預測得準，犯罪也會自動減少。
蘭德團隊表示：「預測的本質，就只是預測。
要實際減少犯罪，必須根據預測採取行動。」
●美國哥倫比亞大學與法國國家研究院合作，探討Twitter使用者提到的主流新聞報導，發現有將近60%的連結，其他使用者從未點選，但其中有些報導持續傳播。
說穿了，許多人樂在分享，而不是閱讀文章。
曾於Facebook擔任數據科學家的迪恩．艾克斯指出，想要讓人與社交媒體簡單互動，不用太傷腦筋。
他說：「那是相對容易產生的行為。我們這邊在談的行為，是在說你的朋友會不會對貼文按讚或留言。」
一旦做起來不用太費事，實際行動就容易得多。
這對行銷人員形成挑戰。
行銷活動或許帶來高按讚與點閱次數，但行銷人員希望的終究是消費者掏錢購買產品，或是相信行銷內容，而非只是和活動本身互動。
就好比追隨者多，不見得就能大量帶動分享潮，行銷內容的點閱或分享次數再多，也無法自動轉換成獲利或支持度。
●演化也有助於人工造成的感染持續存在。
近年來，惡意軟體已開始自行變化，使識別更加困難。
例如，2014年間，「Beebone」殭屍網路感染了全球數千台電腦。
機器人程式背後的蠕蟲會改變外觀，頻率是一天數次，因此在傳播過程中，產生數百萬種變形版本。
即使防毒軟體知道目前程式碼的外觀，蠕蟲也會很快自我修改，改變任何已知的模式。
Beebone終於在2015年移除時，警察的方法是鎖定系統中不會演化的部分，也就是協調整個殭屍網路的固定域名。
事實證明，這比試圖識別變形蠕蟲要有效得多。
同樣道理，生物學家也希望鎖定不變的病毒部位，藉此開發更有效的流感疫苗。
●分析擴散現象時，重中之重並非做對了什麼，而是發現哪裡搞錯。
認知到有東西看起來不對勁，像是注意到發展曲線很特別，或是原以為是法則，卻發生例外。
隨著我們日益認識有傳染力的擴散現象，傳染病研究領域中所探討的許多想法，目前也應用於其他類型的擴散現象。
2008年金融危機後，各國中央銀行開始採信網絡關係的結構會擴大傳染，這是性病研究人員在1980年代和1990年代提出的先驅概念。
近年來，將暴力視為一種具傳染力的擴散現象，而非單純當作「壞人」導致的結果，這作法則呼應了1880年代和 1890年代時對「壞空氣致病論」的駁斥。
目前，針對創新和網路內容的傳播，研究界透過再生數等概念加以量化，而用於研究病原體基因定序的方法，則顯示文化的傳播和演變。
●讀者撥冗閱讀本書的這段期間，大約會有300人死於瘧疾;500多人死於HIV/AIDS;80人左右死於麻疹，其中多數是兒童;另外有60多人死於類鼻疽(melioidosis)，這是你可能從未聽過的細菌感染。
各類傳染病仍在全球肆虐。
我們不但面臨已知威脅，還要面對日益嚴重的抗藥性問題。
然而，隨著我們更加了解感染現象，傳染病整體而言已經減少。
過去20年中，全球的傳染病致死率減半。
~亞當‧庫查司基（Adam Kucharski）/倫敦衛生與熱帶醫學學院擔任助理教授，是數學本科系出身的數學家，拜研究伊波拉病毒和茲卡病毒等全球性的傳染病所賜，得以親赴太平洋群島多座村落，以及拉丁美洲多間醫院展開田野調查。他也是TED Fellow的一員，並曾榮獲2016年羅莎琳‧富蘭克林獎，以及2012年「惠康科普著作獎」等殊榮。
~《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》
~《The Rules of Contagion: Why Things Spread--And Why They Stop》
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【作者～廖慧淑（Su）】
譯者／作家／旅人，
日文翻譯、口譯及寫作經歷超過20年。
透過自遊與工作之便環遊世界三大洋五大洲，
總計造訪過40國ｎ座城市。
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