热门:传染病背后的科学模型

本篇文章2719字，读完约7分钟

新闻、技术、行为、信念、传染病在人群中的传达，在科学家眼里与传染病的传达类似。 传播学在某种程度上是传染病学 传染病模型在通信科学、市场营销学和流行病学的研究中起着核心作用。 我们先来看三个基本概念 第一个概念称为“相关组”，表示所有可能感染此病毒的人的总数，用字母n表示相关组的总数。 卖一本书，相关人员都是有可能买这本书的人。 请观察这是有意义的可能性。 也就是说，真的把这本书放在网友面前，他一定会买的。 销售员必须处理的问题只是如何让网民知道这本书的存在。 所以，相关集团不等整个中国的人口，相关集团是市场的上限。 第二个概念被称为“感染者”，它可能感染传染病、知道新闻和采取行动。 已经感染病毒的人数用it表示，t表示时间。 第三个概念被称为“未感染者”，是现在相关的人中残留的、还没有感染病毒的人，用st表示。 这三个概念有新闻、病毒等传达的公式，基本上有两种方法。 一个叫广播，另一个叫扩散。 我们为了对这些发布状况进行模型化而允许广播和扩散，由此得到的模型被称为总线模型( bass model )，在市场营销学中起着核心作用。 总线模型生成r曲线还是s曲线取决于广播过程和扩散过程的相对特征。 1 .广播广播模式描述了思想、谣言、新闻或技术通过电视、广播、网络等媒体传播。 大部分时事信息都是以广播形式传达的 这个模式的目标是描述新闻源传达新闻的过程，可以是政府、公司、报纸中的任何一个。 也适用于通过供水系统传达污染的情况。 但是，这种模型不适用于在人与人之间传播的传染病和思想 一般来说，广播式传播是我们从公共频道获得消息。 其优点是每天的感染概率是一样的。 例如最近新型冠状病毒的网络分发 假设各地官方发布日的30%的人可能知道这件事。 那么，如果你第一天没有读新闻的话，没关系。 第二天媒体还在报道和讨论。 还有30%的可能性。 而且，第三天可能还在收到。 几天之内，总有一天我会收到消息的。 那为什么每天的概率都一样呢？ 这当然是为了模型的简化 但这已经是很好的近似了。 广播的传达式是这个pb感染概率。 在简单的数学计算中，广播这一模式的传递曲线是横轴为时间，纵轴为感染的总人数。 新闻发表第一天收到消息的人数确实是最多的，因此广播曲线的初期增长速度非常快，越来越慢，最终达到n，得知所有人都感染了。 信息的传达，知名企业品牌发布新产品后的销售情况，基本上是广播式的。 2 .扩散第二传递方法称为“扩散”。 扩散是人传人，就像病毒一样，我们从他们接触过的人那里传染。 扩散的好处是已经感染的人越多感染的速度越快。 我们现在面临的新型冠状病毒等许多传染病、产品、思想、技术突破的消息是通过口口相传的，扩散模型描绘了这些过程。 扩散模型假设一个身体在使用某项技术，或者得了某种传染病时，该身体有可能传播它，或者传染给与他接触的人。 传染病传染时，个体的选择在其中毫无用处 得某种传染病的概率取决于遗传、病毒(细菌)、甚至环境温度等因素。 在又热又湿的季节，疟疾的传递速度比又冷又干的季节快得多。 假设人随机混杂，扩散传递的公式表示其中的pd扩散传递的概率，也是常数，但发现此时新感染的人数与已经感染的人数在人中所占的比例有关。 扩散的传递曲线是常说的“s曲线”。 上图是谷歌+服务上市后客户的成长。 谷歌企业不是打着大旗推广，而是首先依靠人传人。 最初采用的人数很少，所以传达速度也很慢，终于在第五天迎来了拐点。 扩散结束，直到相关人员可以使用。 整个过程慢，中间快，然后慢。 其实，传染病的传播和手机形成了采用新技术的曲线，都满足s曲线。 最初虽然没有新型冠状病毒到疫情的严重性，但是没有带口罩出门，但是看到所在城市发生了疫情，当地人开始戴口罩，开始观察防寒保温、室内通风、个人卫生。 手机也一样，最初人们没有使用手机的习惯，没有什么信息媒体的说服力。 但是当我们发现周围的人开始使用手机后，发现手机真的很有用，你就去买手机。 要改变生活习惯，你的朋友比媒体更有说服力。 三、超级传播者值得观察另一种传播途径。 这里称为sir模型(感染者、感染者、痊愈者)，该模型在流行病学中占有中心位置。 sir模型产生所谓的基本再生数r0，即接触概率乘以扩散概率与痊愈概率之比的临界点。 有一种传染病，如果r0大于1，就有传染整个身体的倾向，如果r0小于1，传染病就有消失的倾向。 在这个模型中，新闻和传染病不一定会传达给全体相关人员。 能不能做到这一点取决于r0的值 因此，像疾病控制中心这样的政府机构必须根据r0的报价指导政策制定。 第一个得了入侵传染病的节点可能是中心节点或周边节点。 如果中心节点感染了某个传染病，可以将传染病传给其他任何节点 我们预计这种传染病会蔓延。 即使传达的概率很低也是如此。 如果一个外围节点感染了传染病，则唯一可能感染的节点是中心节点。 如果中心节点得了传染病，即使传递的可能性很小，传染病也会蔓延。 在中心辐射型互联网中，r0携带的新闻量有限。 因为中心节点得了传染病就会传播传染病。 一般来说，关于传染病的传达，并非所有感染者的传染性都一样，患者的传染性有点更强。 事实上，80%的感染是由20%的感染者传达的，这种现象被称为80/20法则。 这种现象不仅仅出现在人类身上，动物也一样，进行包括病毒和细菌感染在内的传递。 有名的例子之一是2003年发生的传染性非典型肺炎sars。 香港和新加坡75%的患者感染了超级转移。 世界上关注这一现象的其他感染性疾病有肺结核、麻疹、霍乱、埃博拉病毒出血热症。 流行病学者们把位于高度中心节点的人称为“超级寄生者”。 超级传播者加速了艾滋病和sars的早期传递 超级工作者不一定是社会交往明星和“人脉”特别广泛的人，某个特定领域的职业，如收钱站的收钱人、银行柜员、牙医，这种职业他可以从事不同的社会交往互联网 住在19世纪和20世纪之交的“伤寒玛丽”只是纽约的出差服务的厨师。 她从这所房子又去了另一所房子，把伤寒感染了所有的接触者。 她被确认为感染源后，被强制隔离。 为了导出高度数节点的影响，首先必须注意高度数节点不仅能更迅速地传达传染病，还能更迅速地感染传染病。 如果一个身体的朋友的数量是另一个人的3倍，他得入殖传染病的可能性也是后者的3倍，传达这种传染病的可能性也是后者的3倍。 因此，他对传染病传达的总贡献将是另一个身体的9倍。 本文是湛庐文化/浙江人民出版社出版的斯科特·佩奇( scott page )《模型思考》一书学者思想的芦苇投稿、联系邮箱: isixiang@vip.qq原标题:“传染病背后的科学模式(硬核知识)