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《传染》：流行病学视角下的社会理解：抓住“传染之手”
铛铛铃2025-09-20【科普】533人已围观
简介
今天为您解读的书叫做《传染》，副标题是“为什么疾病、金融危机和社会行为会流行”。
提到“传染”这个词，你脑海中的第一反应是什么？
大概率是一些重大的流行疾病吧，就比如2020年席卷全球的新冠肺炎。但是，具有传染性的却不只有疾病。一场巨大的金融危机、一些广泛传播的政治谣言，甚至是一篇刷屏的爆款文章，它们其实都具有传染性。
这些传染事件表面上看似无关，背后却隐藏着一些普世的规律。如果你稍加留意，甚至会发现，金融泡沫和麻疹的传播曲线几乎一模一样。
在对于传播规律的研究中，流行病学家无疑是最有发言权的一群人。本书作者亚当·库哈尔斯基，就是这样一位流行病学家。他是英国伦敦卫生与热带医学院的副教授，研究的方向就是用数学模型来分析传染病。
作为一名专业人员，库哈尔斯基曾参与过对西非埃博拉病毒、南美寨卡病毒等疫情的研究。在2020年的新冠疫情期间，他和他的同事们也是全球最活跃的研究团队之一，在国际顶级医学期刊发表了很多篇与新冠病毒相关的论文。
在库哈尔斯基撰写的这本《传染》中，不止介绍了疫情传播的原理，他用一个个实例向读者展示了传染理论如何应用到具体的社会事件之中。比如，怎样用防控艾滋病的方法来降低金融危机的风险，又或者反其道而行之，如何用增加感染的方法来提高网络营销的效果。
所以，这样一本理论性和实用性兼备的书籍，被英国《泰晤士报》等媒体评选为2020年度最佳科学图书之一。
我会分两个部分来解读这本书。在第一部分里，我将重点讲解传染的相关理论；在掌握了核心概念之后，在第二部分，将用这些理论来分析一些社会问题。
好，我们先来聊一聊传染的理论。人类弄清楚传染的本质，其实要分三步走：弄清机制、降低R值、找准关键。乍听起来一头雾水，不用担心，我会结合一系列历史事件和真实数据，向你讲清楚传染是怎么发生的，又应该如何控制。
要想说明白传染，我们还要从一种疾病谈起，那就是疟疾。疟疾是人类已知最古老的传染病之一，但是疟疾传播的方式却一直是个谜。长久以来，有人认为是污染的水源造成人们染病，也有人怀疑是糟糕的空气传播了疟疾的种子。因为没有办法找到疾病的源头，人们对疟疾的防控办法也是见仁见智，效果都不太理想。
直到19世纪末期，一位来自英国的学者罗纳德·罗斯，才向人们揭开了疟疾传播的神秘面纱。罗斯是驻扎在印度班加罗尔的军医，在住所旁啊，他总看到大群的蚊子绕着一些水箱飞来飞去。罗斯推测这是蚊子繁殖的地方，于是他把这些水箱拆掉了，果然摆脱了蚊子的骚扰。这次和蚊子的交手，也为后面的故事埋下了伏笔。
没过多久，罗斯回到英国度假，并结识了一位叫做曼森的医生。曼森医生发现，蚊子在吸食人血的时候，也会吸入各种微小的寄生虫。当这些蚊子再去叮咬别人的时候，这些寄生虫就会传播出去。曼森大胆地提出，困扰了人们几千年的疟疾，很可能跟蚊子有关。
受到曼森的启发，罗斯抓来了一些小鸟做实验，发现通过蚊子叮咬，确实可以把疟疾从病鸟传给健康鸟。后来他在蚊子的唾液腺里找到了一种疟原虫，也就是引起疟疾的病原体，从而证明了疟疾的传播元凶正是蚊子。
正是因为这些工作，罗斯获得了1902年的诺贝尔生理医学奖。
在确定了蚊子和疟疾的关系之后，罗斯自然而然地提出，控制疟疾的关键就是消灭蚊子。然而当时的人们觉得这个想法不可理喻，显然我们不可能把蚊子消灭得一干二净，只要有蚊子活了下来，照样可以传播疾病啊。
罗斯却不这么想，他认为不用消灭全部的蚊子，也能控制疟疾。为此呢，他特意建了一个数学模型。这里补充一句，别看罗斯是学医出身，但是他对数学有着浓厚的兴趣，据说水平还不错。
在这个模型当中，罗斯先做了一些基础的假设。假如在一个1000人的村庄里面，有一个人感染了疟疾。如果疟疾要传播开来，必须要有蚊子来叮这个病人。罗斯假设每四只蚊子当中，有一只能够成功叮咬到人，也就是说一个人要配四只蚊子。这个村子有1000个人，所以要4000只蚊子，才能保证有一只能够叮到这个病人。
这才只是第一步，也就是蚊子获得了病原体疟原虫。疟原虫还要在蚊子体内繁殖一段时间，才能造成感染。所以这段时间中要确保蚊子活下去。于是罗斯进一步假设，每三只蚊子中有一只可以活到那么久。那么把4000×3，也就是要12000只蚊子，才能走到疟疾传播的第二步，让至少一只蚊子体内有足够感染的疟原虫。
第三步，要让那只携带疟原虫的蚊子去叮咬其他人。根据最开始的假设，每四只蚊子中有一只能够叮到人，也就是说需要12000再乘以四，48000只蚊子，才能让第二个人感染上疟疾。
这部分有点绕，不过没关系啊，我们只要记住一点，那就是罗斯从数学的角度论证了，不需要把所有蚊子都消灭，只需要把它们的数量降到某个水平之下，就可以起到防控疟疾传播的目的。而且疟疾并不是不治之症，很多病人在一个月以内就能够康复。随着新病人越来越少，健康人越来越多，这场瘟疫就会自己慢慢消失。
有了数学模型的支持，罗斯原来的拆水箱实验也证明了，降低蚊子数量是可行的。理论加上实践让罗斯有了底气，他成功说服了苏伊士运河公司采纳灭蚊措施。苏伊士运河位于埃及的伊斯梅利亚，这里每年会有2000人感染疟疾。通过填埋小水坑，清理路旁积水这些手段，在大规模的灭蚊后，年感染人数下降到了100人以下。
罗斯的研究不只是杀杀蚊子这么简单，这其中大有深意。在罗斯那个年代，大部分关于瘟疫的研究都在使用描述法。这种办法的核心是尽可能收集数据，从而来判断疫情的蔓延状况。典型的例子是在19世纪30年代，学者威廉·法尔对伦敦天花疫情的分析。在这场疫情，法尔收集了大量的病例数据，还绘制出了详细的疫情发展曲线。虽然工作扎扎实实，但并没有为疫情的传播规律提供解释，无法预测疫情未来的走势。他的这套方法，能让医生和决策者掌握当下的具体情况，但是对如何控制疫情起不到多大作用。
与法尔不同，罗斯提出的则是机制法。所谓机制法，也就是建立起疾病传播的模型。在罗斯与疟疾的对抗中，他首先做的是找出疾病传播的主要因素。在掌握了传播途径和患者康复时长这些信息后，罗斯再用数学公式提取出了一个疟疾传播的模型，并用这个模型来预测疫情的走势。
而且在机制法的分析中，包含了很多前提假设。只要对这些假设进行微调，就能够适应不同地区的不同状况。比如说这里蚊子多，那就提高假设中的蚊子密度这一指标，那里是城市聚集区，就可以提高人口密度这个前提条件。总之，有了机制法这套武器，人们就能预先计算出怎样的手段最有效，以及传染病要多久才能消失。
随着学者们对传染病流行理论的不断探索，相关研究也越来越数学化了。人们提出了一套又一套数学模型，分析的过程也越来越复杂。在种种学说与模型之中，反而是一个叫做再生数的简单概念脱颖而出，成了传染理论中的关键所在。
1975年，德国数学家克劳斯·迪茨提出了再生数的概念。再生数简称R值，指的是一个感染者平均可以引发新感染的人数。如果R值是二，那就意味着一个病人平均会感染两个新病人，这两个新病人会继续感染四个，以此类推。显然，R值越大，疾病越容易爆发，甚至能形成疾病大流行。反之，如果R值小于一，那么每一位感染者平均产生不足一起新感染，新的病例就会随着时间推移而逐渐减少。
影响R值的因素有很多，传播方式显然很关键。靠着喷嚏、飞沫就能传播的呼吸道类疾病，与只靠血液传播的疾病相比，R值更容易高出一些。还有感染者能接触到的人数，接触者对疾病的易感性，接触时传染的成功率等等，众多因素共同左右着R值的大小。所以对于某种疾病，R值并不是一个定值。普通流感的R值在1~2之间，在老人和小孩这些易感人群中，它的R值可会高一点。如果人们戴口罩、勤洗手、做好防护，R值就会相应降低。
2020年的新冠病毒，其R值的波动范围也很大。在疫情早期，人们准备不足，有学者估算，这期间的新冠R值在2~6之间。而在一些极端环境中，比如有700多例感染者的钻石公主号邮轮上，R值可能高达11。即便如此，在麻疹病毒面前，新冠病毒却是小巫见大巫。在易感人群中，麻疹病毒的R值可以达到20。这是因为麻疹病毒的生命力特别顽强，如果感染者在室内打了一个喷嚏，那些病毒可以在空气中悬浮几个小时，屋子里进进出出的人都可能遭殃。
在分析出传染性疾病的R值后，对抗他们的方法和手段本质上都是在努力降低R值。其中最有效的措施之一，无疑就是接种疫苗。如果疫苗可以让所有人都有了抗体，那就可以从根本上阻断传染。然而，全民接种显然是个费时费力的工程。正如我们不可能消灭每一只蚊子，我们也很难做到让每个人都成功接种上疫苗。
由此可知，我们就可以计算出，为了控制感染，需要接种疫苗的人数。比如在历史上，天花这种烈性传染病伴随了人类至少3000年，仅在19世纪就夺去了数以亿计的生命。在易感人群中，天花病毒的R值高达五，也就是说，一名感染者可以传给另外五个人。假如疫苗的有效率是百分之百，那么只要给超过80%的人接种疫苗，就可以把R值从五降到一以下。这样一来，随着时间推移，天花的蔓延就会逐渐得到控制。
因为疫苗的出现，在20世纪早期，欧美等发达国家中，天花已经基本被扑灭了。1958年，由世界卫生组织牵头，各国联手行动，在亚、非、拉等地实现了5亿次的天花疫苗接种，最终人类彻底战胜了天花。
除了R值之外，疾病传播中还普遍呈现出二八法则的规律，也就是20%的病例引发了80%的感染。在2003年的SARS疫情中，20%的病例更是引发了近90%的传播。这20%的病人要么接触人员多，要么活动范围广，总之就是容易给病原体创造传播的可乘之机。
二八法则的极端情况，就是出现所谓的超级传播者。对这个词啊，我们如今也不陌生了。一个超级传播者，可能会把病毒传给几十甚至数百人。在艾滋病流行早期，就有这样一位著名的超级传播者。1984年，一位叫做杜佳的加拿大空乘人员在过完31岁生日以后死于艾滋病。在此之前的一年的时间，他曾经和超过200名同性发生过性行为。当时有不少媒体把杜佳描述为0号病人，也就是特指传染病爆发中的首名病例，甚至有人猜测，就是杜佳把艾滋病毒带进了美国。不过最近几年有研究证实并非如此，杜佳也仅仅是艾滋病广泛流行的一个早期病例罢了。
无论是二八法则还是超级传播者，其实都指向了传染中的一个底层规律，那就是在病毒传染的网络中，存在一些关键的节点。如果能够控制住这些关键节点，就有希望大幅减缓疾病的扩散速度。
与此同时，作者也提醒我们，在疾病防控上，哪怕模型分析的再透彻，理论建立的再完善，我们仍然面对很多挑战。即便我们已经掌握了很多病毒的生物信息和传播方式，但就在你听完这条音频的短短20多分钟里，全球仍然会有大约20个人死于疟疾，超过25个人死于艾滋病，同时还有四五个儿童死于麻疹。所以瘟疫防控这件事依然任重道远。
好，有关传染理论的话题先讲到这儿，我们总结一下这部分的要点。想要控制一场瘟疫的蔓延，大体可以分为三步。首先就是弄清机制，也就是要搞懂病原体有怎样的特点，疾病是靠什么传播的等等。弄清了这些信息，建立起传染模型，才能为后续的防控手段提供指导。二是降低R值，无论是弄清机制还是控制关键节点，最终的目的都是降低R值，只有把R值降下来，这个病才算是控制住了。三是控制关键节点，也就是尽量管理好二八法则中的那20%，特别是要防控超级传播者的出现。
传染并不仅仅局限在医疗健康领域，人类社会中的很多方面，都存在着类似的规律。接下来的第二部分，我们就学以致用，来跨领域的分析一些社会中的传染现象。
首先聊一个我们身边的话题，那就是如何制造网络爆款。所谓爆款，可以是一篇朋友圈刷屏的文章，或者一夜间几百万播放的视频。总之，它们借助网络迅速地传播了出去，就如同一场超大型的瘟疫，只不过这其中传播着的“病毒”是商品的信息或者是文章的观点。
为了制造爆款，那就需要把控制瘟疫的理论反其道而行之，尽可能的让信息“病毒”扩散出去。为此，我们先用上传染理论的第一步，弄清机制。究竟什么样的内容具有爆款潜力呢？或者换句话说，究竟什么样的信息可以像病毒一样四处传播呢？其实这个问题现在还没有确定的答案，不过呢，有几项研究倒是能给我们提供一些线索。
2011年，宾夕法尼亚大学的研究员收集了7000篇《纽约时报》的文章数据，看他们当中哪些被转发的次数最多。结果发现，越能引发强烈情绪的文章，更能被分享。这里的强烈情绪既包含积极的赞叹，同时也可以是消极的愤怒。总之，它们都比不咸不淡的文章更能让人转发。当然，这个规律我们在实际生活中也能隐约观察到。试想一下，你朋友圈里刷到别人分享的内容，大部分呢，要么让人开怀大笑，要么让人潸然泪下，当然，让人气愤到掀桌子的也一定不少。
除了情绪强烈，内容本身也要有变异的能力。病毒会不断变异来产生抗药性，增强自身的生存力和感染性，互联网内容也一样。要想成为爆款，最好能有可以修改的余地。比如在视频网站上，很多老视频会被人二次剪辑，做成鬼畜视频或者搞笑视频，这往往能带来新一轮的观看和转发。再比如一些经典的表情包，总能被添加进新的内容，来贴合人们当下的情绪或者时事热点。总之，无论是观点犀利还是情节搞笑，想要在互联网当中引起传播，内容本身要让人有转发的价值，最好还能激发他人参与二次创作的潜力。
有了质量过硬的内容以后，反向应用传染理论的第二步，就是去提高R值。然而这一点并不容易，网络信息的传播性其实相当弱。比如说前些年有一个很火的冰桶挑战，这项活动的初衷是让公众来关注一种叫做肌肉萎缩侧索硬化症的疾病。它要求参与者在网上发布自己用冰水浇遍全身的视频，然后再点名两到三个其他人来参加。如果被邀请者不想浇一身冰水，就要给慈善机构捐款。因为有比尔·盖茨等一众名人参与，冰桶挑战瞬间风靡全球，一度成为网络世界最热门的话题。然而即便如此成功，冰桶挑战的R值其实也只有二左右。其他的网络事件也大同小异，即便是最受欢迎的内容，其传染性也只有麻疹的1/10。
虽然创造出R值很高的内容十分困难，但是我们还是有些手段来扩大传播规模的。方法也很简单粗暴，就是一开始就把信息发给尽可能多的人。让我们再次回到传染模型中，从前面的讨论中，我们也知道了，R值小于一的话，传染会逐渐消退。为了感染更多的人，最好的方法就是引入更多的传染源。经过计算，哪怕是一条R值只有0.8的消息，如果我们能在一开始就发送给1000个人，那么最终会收到消息的人数可能有5000之多。
相比于广撒网，找准网络的关键节点更为直接有效。在信息传播中，这些关键节点又可以叫做影响者，也就是那些能引领社会流行风潮的人。我们可以近似的理解成网红，也可以把他们比作信息流行中的超级传播者。
影响者的理念最早是来自于美国心理学家米尔格拉姆的一个实验。1967年，米尔格拉姆组织了300名参与者，让他们把一条信息传递出去，目标是一名住在波士顿附近小镇的股票经纪人。最终这个经纪人收到了64条信息，意外的是，这些信息中，有1/4都经过了同一个人之手。这个人是当地的一名服装商人，在实验中，这个服装商人就是这名股票经纪人与外部世界联系的最大节点。显然，人群中隐藏着不少这类联系节点，他们也许平平无奇，但其实对信息的传递极其重要。
影响者实验还启发了米尔格拉姆提出了著名的六度分隔理论，也就是世界上任意两个互不认识的人，只要通过六个中间人就能够联系上。随着通讯网络越来越发达，这个中间人的数值也在降低，FACEBOOK曾经对数亿人的庞大社交数据进行了测算，发现如今的中间人只要四个就够了。
这里还要强调一下，即便我们掌握了制作爆款内容的方法，又能够找到网红来帮着抬高人气，但是呢，也没有办法确保所做的内容能够迅速流行开来。可能花大价钱打造的广告，最后影响的人数寥寥无几。记住，社交网络的复杂程度决定了信息在传播中存在太多的偶然因素。
同样复杂的还有金融网络。与社交网络类似，金融系统也是一个十分庞大的体系，而且金融系统本身有一些独特之处。其中最显著的特点就是，在银行等金融机构组成的网络中，节点间的连接不是均匀分布的，少数银行在网络中占据着主导地位。
2006年，研究人员对美联储资金转账系统进行了分析，在拆解了数千家银行的资金往来以后，他们发现，75%的资金往来都发生在66家机构之间。所以一旦这个系统生病了，也就是出现了金融危机，那么在危机蔓延的过程中，极容易出现超级传播者。
在2008年的美国次贷危机中，有一家叫做雷曼兄弟的金融巨头与超过100万个机构存在着贸易往来。随后雷曼兄弟公司倒闭，留下了超过6000亿美元的负债，直接牵连了一众华尔街同行。所以对于超级传播者的控制，是防止金融危机蔓延的重中之重。
在这方面，也许一些瘟疫防控的手段同样可以用在金融系统中。比如在欧洲，为了防控艾滋病的扩散，政府部门或慈善组织会免费给一些特殊行业从业者发放安全套或者是艾滋病阻断药。这些措施都是为了阻止那些潜在的超级传播者被感染。
对于金融网络，防控危机扩散的重要政策之一，就是要让居于网络中重要位置的银行持有足够的资金，以降低其对金融疾病的易感性。我们也常常听说，有些银行规模很大，所以不能倒闭，也就是大而不倒。然而真正重要的是，这些大银行是处于网络的核心位置，所以不能倒，否则整个网络都可能面临灭顶之灾。
把金融危机和传染病作为类比，能给我们带来一些洞见，但是我们也要明白，二者还是有很多不同之处。比如在疾病爆发的时候，人们会选择逃避来躲过一劫，人们会勤洗手、戴口罩或者减少社交活动，总之就是减少可能接触到感染的机会。在金融危机中，银行也会躲，他们躲的方式就是增加现金储备，减少放贷的数量，也就是减少和其他机构的互动。
然而同样是躲，这两个结果可不一样。人类的躲可以降低R值，减缓疾病的扩散，但是银行的躲则可能加速危机的传染。比如在2008年金融危机中，美国的很多银行突然停止了放贷，一时间市场上资金严重短缺，很多中小企业资金链断裂，无以为继，反而加速了整个体系的崩溃。
在金融系统中，某个变量微小的变动，都可能会对整个系统的风险评估造成巨大的影响。无论是金融危机，还是前面提到的瘟疫防控和信息传播，对这些体系的研究，我们还都只是揭开了冰山一角。每一次传染理论的进步，都是推翻了原本的认知或固有的观点，每一场新的爆发都会带来新的挑战。正如流行病学领域的一句名言：就算你见识过一次全球大爆发，那你仅仅是了解了这一次全球大爆发而已。旧的理论可能无法应对新的挑战，最重要的并不是我们做出正确决策的那一刻，而是我们意识到自己错误的那一刻。
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