科学结论:媒体报道hth华体会可以大幅降低疫情传播
栏目:媒体报道 发布时间:2022-10-08
 导语:量化模型显示,当媒体的报道量增加十倍,传染病的感染数将会减少33.5%。 最近大家最关心的除了过年,就是“武汉肺炎”了。 对于此类传染病,华盛顿大学的Louis Kim教授和Shannon M. Fast, Natasha Markuzon几位科学家做过一个有意思的研究,观察媒体报道的数量与疾病传播数量之间的关系。 这其中的原理在于,疾病的传播是  量化模型显示,当媒体的报道量增加十倍

  导语:量化模型显示,当媒体的报道量增加十倍,传染病的感染数将会减少33.5%。  最近大家最关心的除了过年,就是“武汉肺炎”了。 对于此类传染病,华盛顿大学的Louis Kim教授和Shannon M. Fast, Natasha Markuzon几位科学家做过一个有意思的研究,观察媒体报道的数量与疾病传播数量之间的关系。 这其中的原理在于,疾病的传播是

  量化模型显示,当媒体的报道量增加十倍,传染病的感染数将会减少33.5%。

  对于此类传染病,华盛顿大学的Louis Kim教授和Shannon M. Fast, Natasha Markuzon几位科学家做过

  这其中的原理在于,疾病的传播是在动态的社会活动中发生的hth华体会,所以个人行动对传播有着重要的影响。

  Louis Kim教授等的模型显示hth华体会,当媒体的报道量增加十倍,此类疾病的感染数减少33.5%。

  Louis Kim教授等建立了一个疾病传播模型,并在该模型中加入了对媒体报道的量化,展现媒体报道数量和传染病例数量之间的关系。

  该模型分为两部分,第一部分量化疾病传播概率,第二部分量化媒体的影响力。

  Louis Kim教授等使用了易感-感染-康复(SIR)模型来展现疾病传播的概率。

  SIR模型专门模拟个人直接相互感染的情况,而非通过诸如蚊子之类的疾病媒介相互感染的情况。

  Louis Kim教授等使用了两个实际案例,并把其中真实的媒体报道数据纳入了的疾病传播的模型。

  Louis Kim教授等发现,在疾病传播模型中,加入媒体报道数量的变量后,模型呈现出的结果和现实十分贴近。

  这两个案例分别是2009年墨西哥H1N1病毒的爆发,以及2014-2015年华盛顿特区2014-2015年的流感季。

  由于在春季和秋季爆发之间,H1N1病毒的感染力以及墨西哥城的社会结构,都不会发生很大的变化,因此需要通过媒体报道的差异来解释传染规模之间的差异。

  在该模型中,Louis Kim教授等使用上述提到的模型对春季和秋季疫情的爆发进行了模拟。

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  因为H1N1疫苗要到2009年11月下旬才面世,无法对墨西哥的疾病传播产生重大影响,所以在此分析中未考虑疫苗的接种。

  互联网生物监视公司HealthMap收集了在线发布的、专门提到了墨西哥城的H1N1流感爆发的文章。

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  Louis Kim教授等发现在墨西哥城爆发的春季H1N1疫情引起了媒体的强烈兴趣。

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  在6月1日之前,HealthMap收集了815篇突发新闻文章,从4月22日到6月1日,每天约有20篇文章。

  在9月17日至12月6日之间,HealthMap收集了66篇已发表的文章,每天少于1篇文章。

  可以看出,春季爆发期间由于媒体的覆盖激增,使得民众采取的保护措施,从而减缓疾病传播的速度。

  Louis Kim教授等使用上述加入了媒体报道变量的模型,模拟墨西哥城春季、秋季疫情的发病人数,发现模型对真实情况模拟的非常贴近,加权平均绝对误差为1243例。

  华盛顿特区2014-2015年曾爆发严重的流感疫情,美国每10万人中有51.4人因流感住院。

  2014-2015年流感季节每周新的A型流感住院病例数可以从华盛顿特区卫生部获得。

  每周的新闻文章数量在流感季节的高峰期达到顶峰,截至2015年1月1日当周收集了25篇文章。

  Louis Kim教授等将模型模拟出的病例数与华盛顿特区2014-2015年流感季的真实病例数进行了对比,发现加权平均绝对误差为2818例。

  华盛顿特区的案例表明,由于发表的新闻报道数量很少,因此媒体在2014-2015年华盛顿特区的流感季节对行为的影响有限。

  但是如果在模拟中,把每周新闻数量增加十倍时,媒体就会发挥更大的作用,传染病例数会减少33.5%。

  右图中的红线是实际的媒体报道数量,绿线是无媒体的作用,蓝线是把媒体报道数量增加十倍。