《传染》 刘玄解读

《传染》| 刘玄解读

关于作者

作者亚当·库哈尔斯基是伦敦卫生与热带医学院传染病流行病学系副教授，主要工作是用数学模型研究传染病和社会行为的传播，曾参与对西非埃博拉病毒等疫情的流行病学研究。在2020年的新型冠状病毒疫情期间，他的团队是全球流行病学领域最活跃的研究团队之一，他还为英国政府制定疫情防控政策提供专家建议。

关于本书

《传染》讲了传染病研究中的模型方法的发展历程。作者还用一个个实例展示了如何用这些方法来研究和应对社会问题：用防控性病的方法降低金融危机的爆发风险；通过分析童话的“基因组”追溯其起源；用接种疫苗的策略降低暴力活动的发生率；通过找到社交网络上潜在的超级传播者来提高网络营销的效果等等。

核心内容

1.流行病学专家如何发现了传染的规律。

2.传染的规律，还能应用在哪些领域。

你好，欢迎每天听本书。今天我们要讲的书，名叫《传染》。这本书的副标题是：为什么疾病、金融危机和社会行为会流行？

这三件事，表面看好像没什么关系，但是，你发现了吗，它们其实有一个相同点，那就是都可以传染。疾病传染会暴发疫情；金融危机的时候，经济问题会从一个国家扩散到另一个国家；一个人打个哈欠，身边的人也有可能跟着打。

既然这些事都可以传染，它们有没有相通的规律呢？

对这个问题最有发言权的，就是流行病研究专家了，他们的工作就是研究传染。这本书的作者亚当·库哈尔斯基，他是当代著名的流行病专家。他是英国一所高校流行病学系的副教授，参与过西非埃博拉病毒、南美寨卡病毒等疫情的研究，有丰富的一线经验。

他写这本书的目的，是想跟普通读者同步有关传染最新的研究成果。库哈尔斯基告诉我们，近年来，流行病学家已经找到了疾病传染的规律。弄明白这些规律，我们就有了防控疫情的抓手。2020年的新冠病毒疫情期间，他和他的团队为防控疫情做了很多努力。他还告诉我们，传染规律的用处远不止如此。符号的传播、社会行为的流行、创新产品的扩散，这些事，都属于传染。疾病传染的规律，也是它们共通的规律。营销专家可以利用它制造流行；银行可以用它防止金融危机爆发；科技公司可以借鉴它制作防御系统来对抗有害软件。

只要有网络，就会有传染。传染就像空气，我们身在其中却不自知。传染的规律，会给你一个跳出三界外的宏大视角。很多我们解决不了的事情、想不通的问题，只要切换到这个视角，就能获得解题的思路。

今天的解读，我们就从两个方面来理解传染。

第一，流行病学专家如何发现了传染的规律。

第二，传染的规律，还能应用在哪些领域。

在人类历史上，瘟疫一直扮演着重要的角色。欧洲中世纪的黑死病，大航海时代的天花，都给我们留下了惨痛的记忆。在过去的一百多年里，世界各地的联系越来越紧密，出现了更多重大的全球疫情，比如艾滋病、大流感等等。但是，很长时间以来，面对疫情，人类能做的事情都很有限。每次新的疫情情况都不一样，病毒会变异、暴发的程度也都不同。

在流行病研究领域有一句名言：就算你见识过一次全球大暴发，那你也仅仅是了解这一次全球大暴发而已。

总结经验好像没什么用，那我们还能怎么办呢？流行病学研究，就是从这个问题开始的。

故事要从20世纪以前一直困扰人类的疟疾开始说起。在温带地区，疟疾一直是常见的流行病。我们觉得疟疾没那么可怕，是因为人们很早就找到了治疗疟疾的药物。但是，在20世纪以前，人们还不知道疟疾的病因，更不知道疟疾为什么会传染。一旦疫情暴发，除了治疗已经中招的病人，人们唯一能做的，就是等待它过去。

当然，也不是所有人都选择坐以待毙。19世纪末，英国有一位军医，叫罗纳德·罗斯，他下定决心，要破解疟疾传染的秘密。罗斯首先证明了疟疾传播的媒介是蚊子，还因此获得了诺贝尔奖。但罗斯没有止步于此。他还要证明疟疾的传播是可以阻断的，阻断的方法，就是控制蚊子的数量。

这个道理，对我们来说很好理解。可当时人们普遍的反应，居然是嘲笑罗斯。在他们看来，蚊子不可能消灭到一只不剩，既然不能，疟疾就还是会传播啊。

罗斯坚信，用不着消灭所有蚊子，只要控制蚊子的数量，就能防控疟疾。罗斯很幸运，他争取到了一个机会来证明自己的想法。他说服一家机构在埃及的一座城市采取控蚊措施。那里每年都会暴发疟疾，大约会有2000人感染。结果，控蚊措施的效果不错，当年感染的人数下降到了100人以下。

虽然有了现实的证据，但还是有同行质疑罗斯。他们会说，就算疫情控制住了，也不能说明就是因为控蚊啊，没准是因为气候变了呢。这种说法，听着很像诡辩，但它其实触及一个根本难题：如何证明干预是有效的？如果预测到会发生疫情，我们肯定会做各种干预，努力避免灾难发生。最终灾难没有发生，到底是预测错了，还是干预有效呢？

这个问题，难在无法验证，因为现实没办法推倒重来。该怎么办呢？罗斯决定求助数学。在做医生之前，罗斯一直很喜欢数学。他觉得数学有超越现实的美。现在，他终于有机会用自己热爱的数学解决工作中的难题了。

他设计了一个数学模型，用模型来模拟疫情。你可以把这个模型想象成一个游戏。一开始，游戏让你设定一些初始数字，比如这个地区有多少人，有多少只蚊子，你就得到了一个重要的指标“蚊子密度”。然后，你可以设定其他参数，包括已经感染疟疾的人数，能够成功叮咬病人的蚊子占多大比例，还有能够再次传播疾病的蚊子占多大比例。这样，你就能算出“蚊子密度”和感染人数，也就是疫情规模的关系。罗斯给自己的模型起了个名字，叫“蚊子定理”。

罗斯设计的数学模型为什么有效？它相当于创造了一个“仿真”环境，我们可以在这个“仿真”环境中，测试各种干预措施效果如何，不管是消灭蚊子，还是注射疫苗。有了这个“仿真”环境，我们就可以把事情一次次推倒重来。这样就解决了现实中干预无法验证的问题。罗斯的这个解题思路，今天看来可能不算新鲜，但在当时，它解决了一直以来困扰人类的难题，让传染病研究成为可能。

不久之后，一个叫麦肯德里克的年轻科学家，从罗斯手中接过了研究传染规律的接力棒。他非常认同罗斯的思路，决心用这个思路，探索疾病传染更普遍的规律。他给自己设定的问题是：疫情结束的原因到底是什么？

当时，对这个问题有两种常见的解释，有人说是易感人群逐渐减少直到没有了，也人说是病原体的传染性越来越弱。麦肯德里克和同伴一起设计了一个数学模型，叫作SIR模型。SIR这三个字母，分别代表易感者、传染者和康复者。麦肯德里克发现，当易感者在人群中占的比例足够小的时候，疫情就会开始逆转。这才是疫情结束的真正原因。换句话说，疫情会在所有易感者都被感染之前就结束。你或许也听过一个很有争议的概念，叫“群体免疫”，就是在这个研究的基础上得到的。

SIR模型展现了疾病传染的普遍规律。但是，这个规律似乎帮不上太多忙。疫情一旦暴发，我们能做的，依然只有等待。怎么能找到更有效的措施，甚至防患于未然呢？

这就需要探究传染发生的原因了。好消息是，今天的流行病研究专家已经有了答案。在有关疫情的新闻报道中，你可能也听过这两个概念：一个是R值，也就是再生数；另一个是超级传播者。这两个概念，就是如今流行病研究领域最核心的概念。它们揭示了传染发生的原因。

先来说R值。R值表示1个感染者平均能再感染几个人。比如R值为2，就是说1个初始病例平均会再传染2个人。R值大于1的时候，疾病才会持续传染。R值越大，传染的速度就越快，规模也越大。R值为2的疾病，暴发到第5代会有32起新病例；如果R值是3，第5代时就会出现243起病例。一般流感R值在1到2之间，影响相对比较小。2003年的SARS病毒，R值在2到3之间，所以会暴发疫情。很显然，R值最大的优点就是直观。一种传染病会不会暴发，暴发的速度有多快，规模有多大，一目了然。它还能帮我们评估应该怎么办，比如需要多少人接种疫苗才能阻断疫情。如果R值为20，比如麻疹，每20个人中就需要至少接种19个人，或者说，接种率超过95%，才能阻断疾病暴发。

第一次听说R值的时候，我就很好奇，R值到底是怎么算出来的呢？

它不是根据已经发生的疫情数据得出平均值，而利用模型推算出来的。影响R值的关键因素有4个，分别是传染期、传染机会数、传染概率和易感性。我来简单解释一下。假设一个人得了流感，传染期就是说他在多长时间内会传染给别人；传染机会数是他每天有多大概率会传染给别人；传染概率是他接触到其他人的时候，发生传染的概率；易感性，就是其他人被传染的可能性。这样，我们就得到了R值公式：R=DOTS。DOTS就是那四个因素的首字母。

有了R值公式，我们就能明确应该如何防控传染病。流感暴发后，确诊病例和接触者要隔离一段时间，就是要错开传染期；流感期间最好少出门，是为了减少传染机会数；戴口罩是为了降低传染概率。易感性的问题因人而异，不过有些疾病，比如艾滋病，我们可以通过药物来降低人群的易感性。这些疫情防控知识，今天来看，很多都是常识，但它们其实都是经过几十年间，几代科学家的研究，才得来的宝贵成果。

需要注意的是，用R值描述传染病，可能造成一个误解。R值描述的不是现实情况，而是整体趋势。在现实中，感染人数并不是2个变4个、4个变8个，这样一代一代稳定增长的，而是遵循“二八法则”。在很多传染病疫情中，都是20%的病例引发了约80%的传播。如果单个病例传染的人远远大于平均数，这个病例就是刚才说到的“超级传播者”。举个例子，天花这种病的R值大约是5，也就是说1个初始病例能传染5个人左右。但1972年3月，一名塞尔维亚教师得了天花，随后有38起病例都跟他相关。这位教师就是“超级传播者”。

罗斯开创的仿真模型，为人类破解传染之谜找到了一个思维支点。它帮助人类找到了应对疟疾、寨卡、艾滋病、埃博拉等各种疫情的方法，惠及全世界所有的人。如果罗斯能看到自己的想法能有这么大的影响力，一定会非常高兴。遗憾的是，当年罗斯提出用控蚊措施来阻止疟疾的想法，直到很多年后才被广泛采纳。到了1975年，疟疾才从欧洲大陆消失。罗斯没能活到这一天。他生前就对此深感痛心。他曾写道：人类需要至少十年才能理解一个新的观点，不管这个观点多么重要，又多么简单。

罗斯的贡献，不只是开启了流行病学研究。他曾经说过，自己的主要工作是证明传染的普遍规律。换句话说，他要找的，不是一道题的解法，而是一个能解决各种问题的万能公式。新产品普及、时尚流行、金融危机、网络热帖，这些表面看起来没什么关系的事，都是传染现象。如果传染规律能解决流行病的难题，它应该也能解决其他领域的难题。

今天，越来越多的人认同罗斯的思路。他们尝试用传染规律解决各种问题，包括降低金融危机的风险，制造流行现象，减少暴力行为等等。作者在这本书里一一列举了人们的这些尝试，就像在收集大家的习题，整理了一本“传染思维解题法”的题库。

我们要说的第一道题，是金融危机。有关金融危机，人们已经做了很多反省，每天听本书里就有好几本书，在分析危机出现的原因到底是什么。金融危机的原因当然非常复杂，但是，它蔓延的原因，或许没那么复杂。人的贪婪和恐惧都会传染，所以交易行为，不管是买入还是卖出，也会传染。追涨杀跌的疯狂，就是这样出现的。

我们知道，2008年的金融危机跟房贷衍生的金融产品有直接关系。在那之前，美国人对房价非常乐观。2005年的时候，有人问后来的美联储主席伯南特：全国房价都下跌会发生什么？伯南特的回答是：那几乎不可能，从来没有发生过全国范围内的房价同时下跌的情况。现在我们都知道，这种乐观，是一个美丽的错觉。这种“对于上涨的错觉”是会传染的。这就是所谓的“博傻理论”：人们虽然知道花高价买下某件物品是愚蠢的，但是却相信有一个更大的笨蛋，会花更高的价格从他们那儿把它买走。随着房价泡沫破裂，“对于下跌的恐惧”也同样会传染。2008年金融危机爆发后，《金融时报》的一位记者担心银行会倒闭，就来到曼哈顿的一家银行，想从账户中取些现金。他发现，银行里等候的人已经排成了长龙。这些衣着得体的华尔街精英，都是来取现金的。

现实的教训告诉我们，在金融网络中，交易行为会传染。从传染的视角来看，金融危机和传染病疫情遵循相同的规律。就像专家说的：从曲线的形状上看，金融资产价格的上涨和接下来的暴跌，跟麻疹或其他传染病病例的出现和消退，几乎完全相同。

这个视角，彻底改变了人们思考金融危机的方式，也为应对金融危机提供了新的思路。2008年以后，各国央行都开始研究“网络结构如何扩大传播”。这个理论是性传播疾病研究者在20世纪末提出的。银行也开始借鉴传染规律来预防金融危机。还记得我们刚才说过的R值公式吗？如果把金融危机看作“疫情”，我们就可以像防控疫情一样，通过控制公式里的变量，降低危机暴发的速度和规模。比如说，如果让银行持有足够的资金，就可以降低它对危机的“易感性”。

不过，作者也提醒我们，金融危机这道题，我们还没有完全解答出来。一方面，是因为数据有限，在研究危机发生的概率时，数据有微小的偏差，都会导致结果有巨大的误差。另一方面，是因为人类行为和想法太过复杂。就像投资经常失败的牛顿说的：我可以预测天体的运动，却无法预测人类的疯狂。

如何理解人类的疯狂行为呢？为什么有的想法能引爆流行，有的却始终默默无闻？观念和行为到底是如何传染的呢？这就是我们要说的第二道题。

日常生活中，我们每一次购买产品、每一次转发消息，其实都可以看成一次传染。如果把一个产品的销量，或者对一条消息的转发都加起来，就相当于是一场“疫情”。产品会不会成为爆款，内容会不会迅速流行，可以看作疫情会不会暴发。理清了这个关系，我们就可以用传染规律，来解决有关增长和流行的各种难题了。

罗斯在研究疟疾传染的时候，就在思考这个问题。他发现，传染现象有相通的趋势，会表现为一根拉长的S曲线。一般情况下，刚开始的时候，被传染的人会呈指数级增长，增长速度不断加快，随后，增长会逐渐慢下来，直到最终停止。

到了20世纪60年代，S曲线被应用到社会学领域，研究传播现象，而且大受欢迎。这都要归功于一本著名的社会学著作，叫《创新的扩散》。这本书提出了一个观点：新理念和新产品在接受早期，普遍符合S曲线的趋势。随后，一位营销专家拓展了这个理论，并且成功预测了新产品的销售趋势。1966年，彩色电视机的销售大量增长。当时，整个行业对销售预期都很乐观，觉得销量会持续增长。但这位专家预测，销量会在1968年达到顶峰，然后呈下降趋势。事实证明，他的预测更接近现实情况。

2018年，研究者用同样的规律，分析了《纽约时报》畅销榜中的畅销书。他们发现，畅销书也会遵循固定模式。大多数畅销书的销量都是一开始增长很快，在出版后大约10周内达到顶峰，然后下降到很低的水平。平均而言，95%的销量都集中在出版后的第一年。

那么，剩下的那些书呢？

很遗憾，它们中的绝大多数，根本不会流行。在讨论流行问题的时候，我们经常忽略这个真相，那就是，绝大多数的产品和内容都不会流行。微软团队发现，在推特上，大约95%的推文根本就没人转发。剩下的推文，大多数也只是被转发了一次。其他在线平台的情况也基本如此。用传染规律来看，我们可以说，网络上的大多数内容R值都不到1，没有传染性。另一项研究指出，从2014年到2016年，脸书上那些最流行的内容，R值也就在2左右。跟生物传染相比，网络内容的传染性可要弱多了。毕竟，在传染的问题上，病原体才是真正的专家。它们已经演化了那么久，人类远没有那么多时间。说到这儿，我们好像只能得到一个让人遗憾的结论，就算创作者很有天分，也很努力，想要做出R值大于1的爆款内容，依然很难；想要引发R值大于2的流行现象，更是难上加难。

我们也不用太过悲观。重要的不只是得到答案，发现错误也同样有价值。局限于自身的视角，我们很可能一直困在错误的解题思路里，就像过去，人们对传染病疫情一直束手无策。传染规律帮我们超出自身局限，意识到可能走错路了。这样，我们才能回到正确的轨道，想想有没有更切实际的方法。

其实，想让传染性不那么高的内容流行，也是有办法可循的。比如，你可以引入更多的“传染源”，这就是所谓的“广撒种营销”。如果给很多人都发一条传染性不高的内容，在随后的小规模传播中，它就会引起更多的关注。美国的新闻聚合网站BuzzFeed早期的许多内容，都是通过这种方式流行起来的。2013年，BuzzFeed已被评为脸书上“社交性”最强的发布者，它拥有评论、赞和转发分享，比其他任何组织都多。

传染规律不仅能用来应对金融危机，或者制造流行现象。在书里，作者还讲到了人们如何用它来减少暴力行为、阻止谣言传播等等其他有趣的话题。感兴趣的话，也推荐你读读这本书。读完这本书，相信你会有一个强烈的感受，现代版的传染规律，已经成了我们的万能公式，就像罗斯在一百多年前希望的那样。它正在帮助我们解决从传染病到社会行为，从政治到经济等等，各个领域的问题。

在解题的过程中，你会发现，世间万物在另一个维度上，居然有如此惊人的相似之处。一个领域的解题方法，可以增进我们对另一个领域的理解。这正这本书给我们带来的最大惊喜。

《传染》这本书，我们就讲到这里。作者在书的最后说：读完本书所需的时间里，全球大约会有300人死于疟疾，超过500人死于艾滋病。甚至连类鼻疽这种你可能从未听说过的细菌传染病，都会杀死超过60人。传染病仍在造成巨大的损害，这是我们研究传染规律首要的意义。

随着对传染的理解不断加深，传染病总体上已经呈现减退的态势。从2000年到2020年以前，全球死于传染病的人数大幅减少。人们开始把注意力转向用传染规律解决其他的难题。传染规律，已经成了一个万能公式，它帮助我们看到世间万物隐秘的联系，洞悉这个世界更深层次的规律。

我们生活在这个世界上，并不是一座孤岛。互联网、交通网、人际网，这些网络把人与人连在一起。不管你愿不愿意，只要有网络，就会有传染。我们恐惧它、渴望它，更离不开它。所以，摆在我们面前唯一的选择，就是正视它，并理解它。

撰稿、转述：刘玄脑图：摩西脑图工作室

划重点

1. 符号的传播、社会行为的流行、创新产品的扩散，这些事，都属于传染。疾病传染的规律，也是它们共通的规律。

2. 在金融网络中，交易行为会传染。从传染的视角来看，金融危机和传染病疫情遵循相同的规律。

3. 在解题的过程中，你会发现，世间万物在另一个维度上，居然有如此惊人的相似之处。一个领域的解题方法，可以增进我们对另一个领域的理解。