书名: 传染：为什么疾病、金融危机和社会行为会流行？（经济金融、社交网络、流行文化中都有一只“传染之手”！用流行病学方法破解疾病、思想和行为背后的传染法则，把握复杂世界的深层规律。比尔·盖茨推荐）

作者: 亚当·库哈尔斯基

书号: 9787521721980

格式: pdf-epub-mobi-txt-azw3

出版: 中信出版集团

出版日期: 10月 2020

大小: 0.84MB

语言: 中文

库珀在评论中指出，其他更细致的天花模型也得出了同样悲观的结论，认为会有大规模的瘟疫暴发。尽管增添了更多细节，这些模型仍然包含了一个不现实的要素：假设大多数传染发生在患者出现天花特有的皮疹之前。而现实中的数据显示，大部分的传染是在皮疹出现后发生的。这使人们更容易发现传染源，从而通过隔离而不是广泛的疫苗接种来控制疫情的蔓延。

从疾病流行到恐怖主义，再到犯罪行为，预测有助于相关机构制订应对计划以及分配资源。此外，预测还能引起人们对某个问题的关注，使人们相信有必要向其配给资源。一个典型的例子是2014年9月的一份埃博拉疫情分析报告。疫情当时已经席卷了西非多个地区，美国疾病控制与预防中心宣称，如果不做出任何改变，到2015年1月，病例数就可能达到140万。[66]这份报告以一种南丁格尔式的宣传起到了出色的效果：它受到了世界的关注，吸引了广泛的媒体报道。和当时的其他几项研究一样，这份报告建议迅速采取行动来控制西非的疫情。但很快，在疾病研究学界，美国疾病控制与预防中心的预测受到了批评。

一个问题是分析本身。得出这个估测数字的研究小组，正是上文中提到的估测天花风险的团队。他们又使用了有无限易感人群的类似模型。如果这个模型一直运行到2015年4月而非研究报告中的1月，那么估计病例数将超过3 000万，远远超过受疫情影响国家的人口总数。[67]许多研究人员质疑，使用这种极度简化的模型来估计5个月后埃博拉疫情的传播情况是否合适。我就是质疑者之一。当时我告诉记者：“如果要预测下个月的埃博拉疫情，各类模型可以提供有用的信息；但要做出准确的长期预测，几乎是不可能的。”[68]

在这里需要声明一下，美国疾病控制与预防中心有一些非常优秀的研究人员，这个埃博拉疫情模型只是这个庞大的研究群体的众多成果之一。但这件事也表明，对于备受关注的疫情，分析和解读工作都充满挑战。这些有缺陷的预测模型引发了一个问题：它们使人们更加相信，模型并不怎么有用。既然模型的预测是错误的，那人们为什么要在意它们呢？

预测疫情时，我们面临着一个悖论。悲观的天气预报不会影响风暴的规模，但对疫情的预测却可能会影响最终的病例数。如果模型表明某种疫情极具威胁，卫生机构可能就会做出重大反应。而如果应对措施控制了疫情，那么现实中的结果就会与原来的预测不符。因此，人们很容易将毫无用处的预测（预测结果永远不会发生的预测）与真正有用的预测（如果不干预，预测结果就会发生的预测）混为一谈。其他领域也会出现类似的情况。临近2000年，全世界的政府和公司花费了数千亿美元来对抗“千年虫”问题——因采用日期缩写来节约存储空间而产生的程序漏洞。这种情况最初存在于早期的计算机中，后来又扩散到了现代的计算机系统中。由于业界投入了大量努力来修复该问题，因此其最终造成的损失很有限，这导致许多媒体抱怨