耶鲁大学社会与自然科学教授Nicholas A. Christakis
耶鲁大学社会与自然科学教授Nicholas A. Christakis博士多年来一直致力于研究社交网络如何影响人们的健康和行为。当下，他的研究为如何追踪和应对新冠肺炎疫情这样的大流行病提供了帮助。
Christakis教授既是一名医生，也是一名社会学家。他负责管理耶鲁人类本性实验室，也共同领导耶鲁网络科学研究所。他对人性有深入的研究，并在他的最新畅销书《蓝图：良好社会的进化起源》中对这一话题展开了探讨。
Christakis教授近日接受了YaleNews的采访，谈及在大流行病期间，人性是如何伤害我们，又如何提供帮助的。
提问 & 解答
Qustions & Answers
No.1 为什么社交网络效应对研究流行病是有帮助的呢？
我们在人类本性实验室研究的社交网络是面对面的社交模式，这种模式由我们与家人、朋友、同事、邻居的互动构成。当然也包括我们与街上或商店里的陌生人互动，比如和快递员握手等等。这些都是我们日常社交中常见的社交方式。但也正是这种近距离社交，使病毒在人际传播中的畅通无阻。
理解这种社交模式的构成，并且知道病毒如何在其中进行传播，给我们提供了阻断病毒传播和保护自己的一种视角，同时也给我们提供了机会预测病毒将如何传播。
No.2 社交网络是怎样构成的？
耶鲁大学人类本性实验室所绘制的社交网络图
想象一下圣诞树上挂满的灯，每一盏灯代表着一个人，而串联它们的电线就是社交网络中牵连住人与人关系的纽带。几缕电线在中心打结，然后向外散开，这就是社交网络的样子。
无论是传播八卦还是病毒，处于网络中心的人最有可能捕获正在传播的内容。他们极有可能是第一个听到八卦或是感染病毒的人。而网络边缘的人，因为他们接触的人较少，所以他们听到八卦或者感染病毒的几率也最小。这些网络边缘的人甚至可能不会受到感染，即便是感染也是在病毒流行的后期发生。
No.3 我们如何利用这一观点预测病毒的传播？
我们研发了一种名为网络传感器的方法，旨在识别出那些处于网络中心的人。他们往往拥有众多的朋友和联系人，我们可以对其进行被动监测。这些人就是“矿井中金丝雀”，因为病毒在大面积传播之前会首先攻击他们。这种方法可以为流行病提供早期预警系统，并在主动防控疫情传播时发挥助益作用。
网络传感器方法的有效性已经在2009年防控H1N1病毒流行期间得到了很好的证实。实验室目前正在与耶鲁大学的本科生和研究生一起更新它，使之能有效应对当下的疫情。我们正在开发一种使用网络传感器方法的移动应用程序，以帮助人们追踪所在城市中的流感病例。
No.4 个人应该采取何种措施减缓病毒的传播呢？
我们需要避免社交聚会，不论是个人还是集体。除了勤洗手外，个人需要与他人保持一定的物理距离（约四英尺），避免彼此接触。员工应该尽量在家办公，避免非必要的会面和旅行。这些是每个人应该采取的谨慎做法。
社交疏离可以帮助“拉平病毒传播曲线”，这意味着病毒传播速度能趋于平稳，从而防止我们的医疗体系不堪重负。
No.5 人性如何影响我们的能力去实现社交疏离呢？
社交是人类的天性。对我们来说，避免群体聚集，不见朋友，停止握手或者互相拥抱是一件非常不自然的事情。尽管这些让我们感到不正常，但病原体正是利用我们本性的社交模式在大肆传播。
一些人因此会产生误解。他们认为在此时握手或是表现如常是一件善良且勇敢的事情。他们想通过与他人的互动来表明自己并不惧怕病毒。但实际上，这种看似仁慈且无私的做法却与其本意恰恰相反。
当你在避免不必要的社交接触时，也在防止病毒利用你的身体作为传播的媒介。病毒正在传播，只有切断更多的传播路径，才能让所有人的状况更好。
No.6 人类的天性中有能帮助我们对抗病毒的吗？
当然有。人类的天性倾向于合作，这在当下是非常重要的。即便我们鼓励彼此保持距离，但是我们仍然需要团结一致抵抗这次的大流行病。
我们的天生中还有教学的能力。这在动物中是非常与众不同的，我们不仅相互学习，还教授彼此。这种知识共享的能力正是我们现在所需要的。
No.7 为了解决此次危机，您会为决策者提供什么建议？
政策制定者们将要面对关闭学校、取消大型活动等一系列具有挑战性的决策。他们还必须决定如何有效地分配资源以支持公共卫生体系。这些绝非易事，因为它们将牵扯一系列公共卫生、经济、自由等方面的要求。我认为政策制定者应该考虑关闭学校和禁止大型集会等方案。
随着病毒的大面积爆发，最紧迫的需求是大量的加护病床和重症监护室的呼吸机。我们需要为此做出有效的应对计划。
我认为政策制定者们可以通过以往积累的经验来做好应对。虽然我们不确定这次大流行病的严重程度，但是我们必须将其视为最严重的结果来采取行动。
No.8 对于应对新冠肺炎疫情，你们有哪些新研究吗？
我目前正在和一个中国团队合作，采用大数据研发了一种创新的方法。这个新方法将会有效实时地预测大流行病。目前这些研究报告还在审核中。
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