Adam Kucharski พูดถึงหนังสือเล่มใหม่ของเขาThe Rules of Contagion
นักระบาดวิทยาชอบพูดว่า “ถ้าคุณเคยเห็นการระบาดใหญ่ครั้งนึง เว็บสล็อต คุณเคยเห็น… การแพร่ระบาดครั้งเดียว” แต่เบื้องหลังการระบาดแต่ละครั้ง มีหลักการสำคัญที่ช่วยอธิบายว่าเหตุใดการระบาดจึงเริ่มต้นขึ้น เหตุใดจึงขยายตัว เหตุใดจึงถึงจุดสูงสุดเมื่อเกิดขึ้น และเหตุใดจึงสิ้นสุด ในThe Rules of Contagionนักคณิตศาสตร์และนักระบาดวิทยา Adam Kucharski แห่ง London School of Hygiene & Tropical Medicine ได้สรุปหลักการเหล่านั้นและแสดงให้เห็นวิธีการนำไปใช้นอกเหนือจากโรคติดเชื้อ เพื่อเผยแพร่ความคิด วิกฤตทางการเงิน ความรุนแรง และอื่นๆ
Kucharski แทบจะไม่พูดถึง coronavirus นวนิยายที่กวาดไปทั่วโลก เขาเพิ่งเสร็จสิ้นการแก้ไขขั้นสุดท้ายเมื่อพบผู้ป่วยโรคโควิด-19 รายแรกในเมืองอู่ฮั่น ประเทศจีน แต่หนังสือเล่มนี้ยังคงให้ความรู้สึกที่เฉียบคมเป็นพิเศษ Kucharski ให้บริบทสำหรับผู้อ่านเพื่อทำความเข้าใจการแพร่ระบาดในปัจจุบัน เช่นเดียวกับกรอบความคิดเกี่ยวกับการแพร่กระจายของโรคติดต่อประเภทอื่นๆ Science Newsพูดคุยกับ Kucharski เกี่ยวกับหลักการแพร่ระบาด การสร้างแบบจำลองโรค และข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง บทสนทนาต่อไปนี้ได้รับการแก้ไขเพื่อความยาวและความชัดเจน
SN:หนังสือของคุณพิจารณาถึงหลักการของการติดเชื้อและวิธีการใช้นอกเหนือจากโรคติดเชื้อ เหตุใดจึงมีประโยชน์ในการส่งความคิดเหล่านั้นไปยังสาขาอื่น
Kucharski : ฉันสังเกตเห็นว่าความผิดพลาดเดิมๆ เกิดขึ้นซ้ำๆ ในทุกสาขา ตัวอย่างเช่น หลังจากวิกฤตการณ์ทางการเงินในปี 2551 ผู้คนจำนวนมากตระหนักว่าโครงสร้างเครือข่ายระหว่างธนาคารกับสินเชื่อและความเสี่ยงมีความคล้ายคลึงกันมากกับคุณสมบัติเครือข่ายจำนวนมากที่ทำให้เกิดปัญหากับการติดเชื้อทางเพศสัมพันธ์ในปี 1970 และ 80 หากมี “วนซ้ำ” จำนวนมากในเครือข่าย โดยที่ผู้คนเชื่อมต่อกันในหลาย ๆ ทาง จะทำให้การหยุดการแพร่กระจายยากขึ้น หากเครือข่ายมีโครงสร้างเพื่อให้บุคคลที่มีการเชื่อมต่อสูงเชื่อมโยงกับบุคคลที่เชื่อมต่อน้อยกว่าอย่างไม่เป็นสัดส่วน อาจส่งผลให้เกิดการระบาดที่แพร่กระจายช้าลงในตอนแรก แต่ในที่สุดก็เข้าถึงเครือข่ายได้มากขึ้น ก่อนปี 2551 เครือข่ายการเงินมีคุณสมบัติทั้งสองอย่างนี้
สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจเครือข่ายพื้นฐาน
เมื่อพิจารณาถึงความรุนแรง อาจเป็นการดึงดูดให้คิดว่าเหตุการณ์เป็นเหตุการณ์แบบสุ่ม แต่มักมีความเชื่อมโยงหลายอย่างที่เชื่อมโยงเหตุการณ์เหล่านี้ และการกำหนดเป้าหมายการเชื่อมโยงเหล่านี้ด้วยการแทรกแซงสามารถช่วยป้องกันเหตุการณ์ในอนาคตได้
SN:คุณเขียนว่าเราต้องแยกคุณลักษณะเฉพาะสำหรับการระบาดเฉพาะจากหลักการพื้นฐานที่ขับเคลื่อนการแพร่ระบาด หลักการเหล่านั้นคืออะไร?
Kucharski : มีปัจจัยสี่ที่ควรค่าแก่การคำนึงถึง อย่างแรกคือระยะเวลา — นานแค่ไหนที่ผู้คนติดเชื้อ ประการที่สองคือสิ่งที่ผู้คนทำในขณะที่พวกเขากำลังแพร่เชื้อ: โอกาสในการแพร่เชื้อ อีกคุณสมบัติหนึ่งคือสิ่งที่ฉันเรียกว่าความน่าจะเป็นในการส่ง — โอกาสที่บางสิ่งจะผ่านเข้ามาในระหว่างการโต้ตอบ สิ่งสำคัญสุดท้ายคือความอ่อนไหว หากคุณมีไวรัสหรือหากคุณพยายามเผยแพร่ความคิด โอกาสที่ใครบางคนจะอ่อนไหวคืออะไร?
SN :การสร้างแบบจำลองซึ่งเป็นจุดสนใจของหนังสือของคุณ มีบทบาทสำคัญในการตอบสนองต่อไวรัสโคโรน่า แต่โมเดลไม่สมบูรณ์แบบ เราจะป้องกันการคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องจากการกัดเซาะความเชื่อมั่นของผู้คนในการสร้างแบบจำลองได้อย่างไร
Kucharski : การหลีกหนีจากแนวคิดที่ว่าโมเดลทั้งหมดพยายามคาดการณ์สิ่งที่จะเกิดขึ้นในเวลาหนึ่งหรือสองเดือนอย่างแม่นยำ ฉันมองว่าแบบจำลองเป็นวิธีชี้แจงความคิดของเราเกี่ยวกับวิธีการทำงานของกระบวนการ ทุกครั้งที่คุณเห็นใครบางคนในสื่ออ้างว่ามีวิธีแก้ปัญหาโควิด พวกเขากำลังพึ่งพาโมเดลโดยปริยาย พวกเขาอาจไม่ได้สรุปว่าโมเดลนั้นคืออะไร แต่พวกเขากำลังตั้งสมมติฐานเกี่ยวกับวิธีการส่งสัญญาณ และพวกเขากำลังตั้งสมมติฐานว่ามาตรการที่เสนอจะส่งผลต่อการส่งผ่านอย่างไร ข้อดีของโมเดลคือ วางขั้นตอนเหล่านั้นไว้อย่างชัดเจน และหมายความว่าผู้คนสามารถวิพากษ์วิจารณ์พวกเขาได้
SN:หลังการเลือกตั้งประธานาธิบดีสหรัฐฯ ปี 2016 การเผยแพร่ข้อมูลเท็จได้รับความสนใจอย่างมาก แพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียพยายามต่อสู้กับสิ่งนี้เพื่อตอบสนองต่อ COVID-19 อย่างไร
Kucharski : เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่ค่อนข้างน่าทึ่งในแง่ของสิ่งที่ถูกจำกัด เมื่อสองสามปีก่อน เป้าหมายอยู่ที่การพยายามลบเนื้อหาที่เป็นอันตรายทั้งหมด ปัญหาในการพยายามลบเนื้อหาที่เป็นอันตรายทั้งหมดโดยตอบโต้ก็คือการแพร่ระบาดทางออนไลน์แพร่กระจายอย่างรวดเร็ว เป็นการยากที่จะติดตามการส่งข้อมูล วิธีที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นอาจเป็นการลดความอ่อนไหว เราเห็นการเน้นที่การส่งข้อความแบบยึดเอาเสียก่อนมากขึ้น หากคุณพิมพ์ COVID ลงในแถบค้นหาบนแพลตฟอร์มเทคโนโลยีส่วนใหญ่ คุณจะมีข้อมูลที่น่าเชื่อถือจำนวนมาก ก่อนที่คุณจะพบสิ่งใดที่อาจนำคุณไปสู่ข้อมูลที่ไม่น่าเชื่อถือ นี่เป็นหนึ่งในครั้งแรกที่เราได้เห็นระดับของการสงวนไว้ล่วงหน้าในหลายแพลตฟอร์ม — Google, Instagram, Twitter, Facebook เว็บสล็อต
