閱讀筆記《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》

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★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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