发布日期：2019-11-14
疾病传播与社会网络分析
疾病传播与社会网络分析
发布日期：2020-03-19 10:01
一些疾病，如艾滋病和其他性传播疾病，需要亲密接触而非短暂相邻来进行传播。因此，这些疾病的传染机制更多地取决于社会网络、空间网络和性接触网络，而非个人的移动方式。
尽管生物学家对疾病在人群中的传播已经研究了一个多世纪，但直至最近他们才开始认识到社会网络的拓扑关系在疾病传播中的重要作用——即网络分叉的形态影响了疾病的传播。在流行病研究中，一个广泛使用的传统模型叫做“易感染者—感染者—易感染者”（susceptible-infected-susceptible, SIS）模型。该模型假定有两种类型的个体：健康者和感染者。同时，如果健康者接触了感染者，那么健康者有可能变为感染者。同时，感染者也会康复成为健康者。在该模型中，传染病的传播速度取决于感染和康复的相对概率。如果疾病传播的速率超过某个阈值，疾病就会变成流行病，席卷全部人口并且持续感染固定比例的人群。如果疾病的传播速度低于某个阈值，则疾病最终会消亡。我们可以通过接种疫苗等措施来降低传染的几率，使传播速度低于这个阈值而阻止其成为流行病。
但是，如果用具有真实世界社会网络特征的“无标度”网络来描述人与人之间的相遇，那么SIS模型的结果就会有所不同。流行病的阈值将不存在：不管疾病传播的速度有多慢，所有的疾病将弥漫在整个网络中（事实上，在有“小世界”互联性特征的无标度网络中，这些疾病的传播却能慢得出奇，因为疾病的传播不一定要借助于网络中的捷径）。这好比在无标度邮件网络中传播的计算机病毒一样，通过持续感染很小一部分比例的电脑，病毒长时间以较低的感染率生存。
性接触界定了艾滋病病毒HIV传播的网络。为了能够制定有效的防控策略，我们需要了解该网络的拓扑结构。当然，对于这些研究还存在争论。一项在十二个月内对3000名瑞典人的研究结果显示，性伴侣数量的分布遵循幂次法则——这一无标度网络的标志性特征。虽然其他的一些研究对此结果提出了质疑，但性接触网络的确和无标度网络一样，都有少数具有高联结度的枢纽，即高度性活跃的个体。这些个体可以潜在地大量传染其他人。在欧洲，许多早期的艾滋病感染者都是被一位挪威的水手传染的。这名水手于20世纪60年代在西非感染艾滋病，在20世纪70年他成为了德国的一名卡车司机，在此期间把艾滋病胡乱地传染开来。
这些“枢纽”对于制定有效性策略来抗击传染病的网络化传播具有关键作用。通过对这些关键个体进行定向免疫或者预防性治疗，我们可以不必采用昂贵或不切实际的大规模预防项目，就能减少流行病发生的几率。虽然这些具有高联结度的个体很难被精确定位，其影响力却是如此巨大，以至于即使较低效的定向应对措施仍也可以显著地提高流行病发生的阈值。
然而，在接触网络中，高联结度并不是决定传染病传播中个体影响的唯一甚至主要特征。例如，假如某个高联结度的“枢纽”只是位于网络的边缘，那么即使他具有许多局部联结，也不能连通到网络的主要部分而发挥巨大作用。相反，那些位于网络核心区域的低联结度的节点却可以发挥更重要的作用。此外，如果传播是在某些确定的位置同时开始，那么传播的范围将取决于不同位置间的距离。所以，定向免疫策略需要仔细考虑网络的整体形态以及网络中关键个体的位置。
诸如此类的发现对制定抗击接触性传播疾病的策略具有重要意义。这些发现表明，为了使流行病模型适应未来的公共卫生挑战，亟需了解社会的复杂性。
图1 枢纽的重要性取决于其在整个网络中的位置。这里蓝色和黄色枢纽都具有较高的联结度——八个连接。但是蓝色的枢纽位于网络的核心区域（红色区域），相对于位于网络边缘（蓝色区域）的黄色枢纽来说，它对传播的影响更大。
图2 1971年（左图）和2000年（右图）某医学研究的部分社交网络图。每个圆圈代表一个人：黄色圆圈表示女性，红色圆圈表示男性。圆圈内部的颜色和大小表示每日的香烟消费情况——黄色表示吸烟者，绿色表示不吸烟者（圆圈大小与吸入量成正比）。橙色链表示人们之间的友谊或婚姻关系，紫色链表示血缘关系。到2000年，大多数吸烟者以相对较小的子集群形态出现在网络的边缘；网络中黑色圆圈显示，非吸烟者以紧密联系的集群形态出现在网络中央，周边点缀着少量吸烟者。（来源：N. A. Christakis & J. H. Fowler, The New England Journal ofMedicine, 358, 2249-2258 (2008).）
作者简介：韩昊英
目前为浙江大学城乡规划学和公共管理学的教授、博士生导师，学术背景为建筑学、城乡规划学和公共管理学，曾在清华大学、日本东京大学、韩国首尔国立大学和加拿大多伦多大学攻读学位或访学研究。韩昊英从小生活在城市，热爱城市的历史和文化，喜欢观察和丰富多彩的城市生活。
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