《传染》：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

今天我们要讲的书名字叫传染，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？

这三件事儿表面看好像没什么关系，但是你发现了吗？他们其实有一个相同点，那就是他们都可以传染疾病传染会爆发疫情。

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，身边的人也可能都跟着打。

既然这些事儿都可以传染，那他们有没有什么相通的规律呢？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。

这本书的作者叫亚当库哈尔斯基，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、美债、卡病毒等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。

二零二零年新冠病毒疫情期间，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，这些事儿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来制造流行，银行可以用它来防止金融危机的爆发，科技公司可以借鉴它来制作防御系统，来对抗有害软件。

只要有网络就会有传染传染。

像空气，我们身在其中就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，爆发的程度也都不同。

在流行病学研究领域有一句名言，就算你见识过一次全球大爆发，那你也仅仅了解了这一次全球大爆发而已。

总结经验好像没什么用啊，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。

故事要从二十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，是因为人类很早就找到了治疗疟疾的药物。

但是在二十世纪以前，人们还不知道疟疾的病因，更不知道疟疾为什么会传染。

一旦疫情爆发，除了治疗已经中招的病人，人们唯一能做的就是等待他过去。

当然也不是所有人都选择坐以待毙。

十九世纪末，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。

但是罗斯没有止步于此，它还要证明疟疾的传播是可以阻断的，阻断的方法就是控制文字的数量。

这个道理对我们来说很好理解，可当时的人普遍的反应居然是嘲笑罗斯，在他们看来，蚊子不可能消灭掉，一只都不剩。

那既然不能，疟疾就还是会传播啊。

罗斯坚信用不着消灭所有的文字，只要控制住文字的数量，就可以防控疟疾。

他很幸运啊，他争取到了一个机会来证明自己的想法。

他说服了一家机构，在埃及的一座城市采取控文措施，那里每年都会爆发疟疾，大约会有两千人感染，结果控蚊措施的效果不错，当年感染的人数下降到。

这一百人以下。

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制蚊子啊，没准儿是因为气候变了呢。

这种说法听着很像是诡辩，但它其实触及了一个根本的难题，如何证明干预是有效的？如果我们预测到会发生疫情，肯定会做各种干预，努力避免灾难发生。

那如果最终灾难没有发生，到底是预测错了还是干预有效呢？这个问题难在无法验证，因为现实没办法推导重来，那该怎么办呢？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来解决工作中的难题了，他设计了一个数学模型。

行用模型来模拟疫情，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，那你就得到了一个重要的指标，文字密度。

然后你就可以设定其他的参数，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又占多大比例。

这样你就算出了文字密度和感染人数，也就是疫情规模的关系。

罗斯给自己的模型起了个名字叫文字定理。

罗斯设计的数学模型为什么有效？它相当于是创造了一个仿真的环境，我们可以在这个仿真的环境中测试各种干预措施的效果如何，不管是消灭蚊子还是注射疫苗，有了这个仿真的环境，我们就可以把事情一次。

自推倒重来，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起来可能不算新鲜，但在当时它解决了一直困扰人类的难题，让传染病的研究成为了可能。

不久之后，一个叫麦肯德里克的年轻科学家从螺丝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，他决心用这个思路探索传染病更普遍的规律。

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，也有人说是因为病原体的传染性越来越弱。

迈腾德里克和同伴一起设计了一个数学模型，叫做s、i、r模型。

sl这三个字母分别代表了易感者、传染者和康复者。

麦坎德里克发现，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，疫情会在所有感染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，他就是在这个研究的基础上得到的。

s、i、r模型，展现了疫情传播的普遍规律。

但是这个规律似乎帮不上太多的忙啊，疫情一旦爆发，我们能做的依然只有等待。

那怎么才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，今天的流行病专家已经有了答案。

在有关疫情的新闻报道中，你可能也听到过两个概念，一个是r值，也就是再生数，另一个就是超级传播者。

这两个概念就是如今流行病研究领域。

是核心的概念，他们揭示了传染发生的原因。

先来说儿值，而只表示一个感染者平均能够再感染几个人。

比如说儿值为二，就是说一个初始病例平均会再感染两个人，那儿值大于一的时候，疾病才会持续传染。

而知越大，传染的速度就越快，规模也就越大。

而知为二的疾病爆发到第五代会出现三十二起新病例。

那如果r值是三呢，第五代的时候就会出现二百四十三起病例。

一般的流感r值只在一和二之间，所以影响相对比较小。

二零零三年的sars病毒，而是在三到二之间，所以就会爆发疫情。

很显然，r值最大的优点就是直观，一种传染病会不会爆发，爆发的速度有多快、规模有多大，一目了然，他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值为二十，比如麻疹，那每二十个人中就需要至少接种十九个人，或者说接种率要超过百分之九十五才能阻断疾病的爆发。

这个数值被称为群体免疫阀值。

第一次听说儿值的时候，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的平均值，而是利用模型推算出来的。

影响而知的关键因素有四个，分别是传染期、传染机会数、传染概率和易感性。

我来简单解释一下啊。

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？传染机会数就是说他每天有多大概率会传染给别人？传染概率呢就是他接触其他人的时候会发生传染的概率。

易感性。

就是其他人被传染的可能性。

这样我们就得到了r值的公式，r等于d、o、t、s，d、o、t、s就是刚才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。

比如流感爆发以后，确诊病例和接触者都需要隔离一段时间，就是要错开传染期。

流感期间我们最好少出门，是为了减少传染的机会数，那戴口罩呢就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，我们也可以通过药物来降低人群的易感性。

这些防控疫情的知识今天看来很多都是常识了，但是他们其实是经过几十年的时间，几代科学家的研究才得来的宝贵成果。

需要注意的是，用r值来描述传染病可能会造成一个误解。

而之描述的不是现实的情况，而是整体的趋势。

在现实中感染的人数并不是两个变四个、四个变八个这样一代一代稳定增长的，而是遵循二八法则。

在很多传染病的疫情中，都是百分之二十的病例引发了大约百分之八十的传播。

那如果单个病例传染的人数远远大于平均数，这个病例就是刚才说到的超级传播者。

举个例子啊，天花这种病的r值大约是五，也就是说一个初始病例能够传染五个人左右。

但是在一九七二年的三月，一名塞尔维亚教师得了天花，随后有三十八起病例都跟他有关。

那这位教师呢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的支点，它帮助人类找到了应对疟疾、债卡、艾滋、埃博拉等等疫情的方。

汇集了全世界所有的人。

如果罗斯能够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，当年罗斯提出用控文措施来阻止疟疾的想法，其实直到很多年之后才被广泛采纳。

到了一九七五年，疟疾才彻底从欧洲大陆消失。

罗斯没能活到那一天，他生前就对此深感痛心。

他曾经写道：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，有多么简单，罗斯的贡献不只是开启了流行病学的研究，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，他要找的不是这一道题的解法，而是一个能用来解决各种问题的万能公式，新产品的普及。

时尚的流行金融危机网络热帖，这些表面看起来没什么关系的事儿都是传染现象。

如果传染规律能够解决流行病的难题，那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。

作者在书里呢一一列举了人们的这些常识，就像在收集大家的习题，整理出了一本传染思维解题法的题库。

我们要说的第一道题呢就是金融危机。

有关金融危机人们已经做过了很多的反省，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。

那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跟着传染，追涨杀跌的疯狂就是这样出现的。

我们知道二零零八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，美国人对房价可是非常的乐观。

二零零五年的时候，有人问后来的美联储主席伯南克，全国房价下跌会发生什么？伯南克的回答是，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。

现在我们都知道啊，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格买下某件东西是很蠢的，但是却相信会有一个更大的笨蛋，会花更高的价格从他们那儿把它买走，那随着房价跑。

磨得破裂，对下跌的恐惧也同样会传染。

二零零八年的金融危机爆发之后，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起了长龙，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，交易行为是会传染的。

那从传染的视角来看，金融危机和传染病疫情就会遵循相同的规律。

就像专家说的，从曲线的形状来看，金融资产价格的上涨和接下来的暴跌跟麻疹或者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。

二零零八年以后，各国。

分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二十世纪末提出的，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，那我们就可以像防控疫情一样，通过控制公式里的变量，降低危机爆发的速度和规模。

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的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。

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，有的却默默无闻？观念和行为到底是如何传染的？这就是我们要说的第二道题。

在日常生活中，我们每一次购买产品、每一次转发消息，其实都可以看成是一次传染。

那如果把一个产品的销量或者对一条消息的转发都加起来，就相当于是得到了一场疫情。

产品会不会成为爆款，内容会不会迅速流行，就可以看作是疫情会不会爆发。

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了，他发现传染现象有着相通的趋势，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。

呈指数级增长，增长速度不断加快，那随后呢增长会逐渐慢下来，直到最终停止。

到了二十世纪六十年代，s曲线就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，叫做创新的扩散。

这本书里提出了一个观点，新理念和新产品在接受的早期普遍符合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。

一九六六年，彩色电视机的销售大量增长，当时整个行业对销售的预期都非常乐观，觉得销售会持续增长下去。

但是这位专家预测，销量会在一九六八年达到顶峰，然后呈下降趋势。

事实证明，这位专家的预测更接近现实情况。

二零一八年。

研究者用同样的规律又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的模式，大多数畅销书的销量都是一开始增长很快，在出版后大约十周内达到顶峰，然后下降到很低的水平。

平均而言，百分之九十五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，他们中的绝大多数根本就不会流行。

在讨论流行问题的时候，我们经常会忽略这个真相，绝大多数的产品和内容都不会流行。

微软的团队就发现，在推特上大约有百分之九十五的推文根本就没人转发，剩下的推文大多数呢也就只被转发了一次，其他的在线平台情况也基本如此。

用传染的规律来看，我们可以说网络。

上的大多数内容，r值都不到一，没有传染性。

另一项研究指出，从二零一四年到二零一六年，脸书上那些最流行的内容，r值也就在二左右。

跟生物传染相比，网络内容的传染性可要弱多了。

毕竟啊在传染的问题上，病原体才是真正的专家。

他们已经演化了那么久，人类远没有那么多的时间。

说到这儿，我们好像只能得到一个让人有点遗憾的结论，就算创作者很有天分，也很努力，想要做出r值大于一的爆款内容依然很难。

想要引发儿值大于二的流行现象更是难上加难。

我们也不用太过悲观，重要的不只是得到问题的答案，发现错误也同样有价值。

局限于我们自身的视角，我们很可能就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，传染规律会帮助我们超出自身的局限，意识到可能走错路了，这样我们才能回到正确的轨道上。

想想有没有更切实际的方法。

其实啊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，这就是所谓的广杂种营销。

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best，fit，它早期的很多内容都是通过这种方式流行起来的。

二零一三年，best fate已经被评为脸书上社交性最强的内容发布者，他拥有的评论、赞和转发分享比任何其他组织都多。

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，那就是现代版的传染规律已经成为了我们的万能公式，就像罗斯在一百年前所希望的那样，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，这正是这本书给我们带来的最大的惊喜。

传染这本书我们就讲到这里，作者在书的最后说，读完这本书所需要的时间里，全球大约会有三百人死于疟疾，会有超过五百人死于艾滋病，甚至连鼻涕这种你可能。

从来都没有听过的细菌传染病都会杀死超过六十个人。

传染病仍然在造成巨大的伤害，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，传染病在总体上已经呈现减退的态势。

从两千年到二零二零年以前，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。

我们恐惧他、渴望他，更离不开他，所以摆在我们面前唯一的选则就是正视他，并理解他。

五一终身VIP

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