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社交网络视角下,怎样平衡防疫与经济? | PNAS速递

Leo 集智俱乐部 2022-04-27


导语


新冠背景下,政策的制定陷入了两难的境地:一方面我们无法“原地暂停”等待病毒从世界上彻底消失;另一方面,我们也无法放任局势发展到疫情爆发直至医疗资源挤兑。

Leo | 作者

赵雨亭 | 审校

邓一雪 | 编辑

 

于2019年末开始流行爆发的新冠肺炎疫情给2020年带来的最大挑战在于,各国政府都不得不权衡两件事情:为控制疫情而制定封锁政策与为经济的复苏而注入流动性——倒不是说所谓“央行放水”那种货币性质的流动性,而是人的流动性——在这时候已经上升到重点考虑的范畴了。
 
尽管我们现在医治这种新型疾病的手段与经验都在逐渐丰富与累积,相关的疫苗研制工作也有了显著的进展,但每当疫情出现反复的时候,我们最常采取的策略仍然是隔离——隔离就意味着完全失去流动性。面对流行病,我们不得不说在所谓的“特效药”研发成功之前,隔离可能是唯一的终极武器。但对于商业经济来说,失去流动性意味着灭顶之灾,几乎所有的商业机构都在强调“引流”——无论线上还是线下。
 
新冠背景下,政策的制定陷入了两难的境地一方面我们无法“原地暂停”等待病毒从世界上彻底消失;另一方面,我们也无法放任局势发展疫情爆发直至医疗资源挤兑。
 
来自加州大学洛杉矶分校的 Akihiro Nishi 等人对这问题给出了他们的解决方案——在控制疾病传播和与维持必要的经济活动之间找到平衡。这项研究工作的结果近期发表在美国国家科学院院刊 PNAS 上。

 

原文题目:

Network interventions for managing the COVID-19 pandemic and sustaining economy

原文地址:

http://pnas.org/content/117/48/30285

 
这项工作中,主要的研究对象是社交网络。类似新冠病毒这类流行病的主要传播途径就是通过人与人之间的社交接触进行扩散(当然这种接触也可能是间接的)。研究者对社交网络的类型加以划分并得到以下亚型:由家人组成的家庭连接(family ties),由密友组成的非家庭亲密连接(nonfamily close ties)以及其他在超市地铁等地方偶然形成的弱连接(weak ties)
 
这种划分背后的考虑是基于社交活动出现的场所。尽管在传统的社交网路分析中,只需通过对连接作出强弱两种划分即可。但是对于流行病病毒而言,不同强连接出现的场所是不同的。也许所谓“叛逆期的少年”会整天捧个手机戳来戳去,社交网络中聊得不亦乐乎,却和和家人说不上一句话。但对于病毒而言,生活中共处一室的影响要用远远大于社交网络中的千万条信息。
 
因此,位于同个社交关系但不同社交场所的区分对疫情防控效果的影响尤为重要。比如,基于同样的同事关系,共享一间办公室集体办公、错峰轮班或远程办公对病毒的传播效果显然不同。
 
因此,研究者提出的第一个解决方案就是通过对社交网络进行小组划分(dividing groups)的措施,以减少人们同处一室的机会。这样即可“剪断”社交网络中的连接,将一个大社交网络分为多个“小团体”。即便疫情在某一个子社交网中爆发,但因为提前修建了“防火隔离带”,使得我们可以通过控制疫情爆发的规模,从而避免大规模的感染。
 
除此以外,在日常的公共场所中,我们常常会发现门庭若市与门可罗雀同时存在的现象。因此,研究者也提出了小组平衡(balancing groups)措施。小组平衡有两种方式实施:同一个杂货店,一组顾客上午去,另一组只能下午去;限定每个杂货店的顾客上限,将顾客均匀分流。基于此,可以平衡超市、加油站等经营性场所的人数,从而尽可能在不影响经济的前提下减少人员聚集的可能性。

 

图1. 不同的策略对网络结构的改变,从左到右依次是:自然状态、封锁隔离、小组划分、小组平衡以及小组划分+平衡策略

 

对于这样的两项策略,研究者也模拟了由一万个个体构成的社交网络。并通过这样的社交网络来进行SEIR(susceptible−exposed−infectious−recovered)模拟实验。在实验中,小组划分+平衡策略组合的效果惊人。

 

图2. 以“压平曲线”的标准来看,小组划分+平衡策略(绿色曲线)起到了极佳的防疫效果

  

经过与新冠病毒一年的斗争,我们已经知晓科学知识的宣传对阻断病毒传播的效果——至少我们能够意识到戴口罩、消毒等简单的措施可以起到重要作用。
 
但同时我们也看到了科学局限,简单的理论模型推导不过是纸上谈兵,如果因此而制定了错误的防疫政策,将会付出的代价也是惨痛的。
 
本文提出的模型,不仅可以为政策制定者提供新的执政参考,同时也有助于普通民众意识到,只需要自己简单的生活习惯改变,就可以有效减缓整个社会流行病的传播规模。

 


参考资料:

Considering network interventions

https://www.pnas.org/content/early/2020/12/18/2022584118



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