如何阻断传播网络：解耦和规则
武汉封城的第九天，病毒依然肆虐，而上次的文章（《超级传播者与自组织网络》）却触发了微信封杀的阈值（知乎上还有，原文链接也有），看来某些人在“信息疾控”方面，比“卫生疾控”更为娴熟。这几天还在继续忙，先给大家一个好消息，在海外领队的帮助下，我们募捐的700套防护服已通过包机运抵武汉。
期待这次，他们同样能穿越红十字会的封锁线，避开缺乏监管的“资金池”，实现更优化的“P2P”分配。 上次的文章（点击阅读原文索取）聊到超连接的网络结构促进了病毒的传播，而自组织网络能让我们更敏捷地应对疫情，我们提出了问题，却没有提出太多方法。所以，我们能不能阻断传播网络呢？。 1 解耦：降维打击 上次说到，病毒在无尺度网络上是没有传播阈值的，但是这句话如果继续推演一下，就意味着医生们熟悉的群体免疫（herd immunity）在无尺度网络上是无效的，你无法靠着给部分人随机免疫来阻止疫情，而只有所有人都获得免疫后（被感染或接种疫苗），病毒才能够消失。Satorras 2002的论文里对此有所证明。 也就是说，任何全新的“人传人”病毒，一旦进入连接度足够大的网络，我们能做的只有拖延时间，最终靠气候和疫苗把病毒抑制在不死不活的状态。埃博拉之所以被扑灭，应该感谢非洲的落后和遥远，WHO的严防死守，以及病毒本身的烈度过大，最终烂死在一个独立的本地网络中，而且随时都可能重来。假如埃博拉是在中国或欧美首先传播，后果不堪设想。 中国所承受的这一切，美国在2009年的H1N1流感中已经经历过一次了：我们有世界上最大的高铁网络，他们有世界上最大的民航网络，我们有春运常回家看看，他们有感恩节和复活节的团聚。而这些硬件和软件的网络结构，就构成了病毒传播的最佳姿态。不同的是，美国还有奥司他韦这样的流感特效药。 但特效药并不能阻挡疫情，两个月内流感席卷全美，美国游客在全世界被关禁闭。在统计了3000例死亡案例后，美国最终放弃了精确的防控措施。流行病学模型显示，一年内6000万美国人被感染，超过1万人死亡，疾控失败，不过守住了治疗效果。十年后，我们是否能做的更好呢？也许答案是: 不能。
2009年后，H1N1爆发成为了美国季节性流感的一部分，年年见 回想1月份发生的事件，我愈发感到，这次疫情并非黑天鹅，而是一个灰犀牛事件：圈内人在12月底就知道了新病毒的发现，但几乎所有人都低估了病毒传播的网络效应，也高估了（和盲目相信了）我们虚假的控制力：骨子里，我们都习惯了一切皆有安排的太平世道，都以为即便灰犀牛撞击过来，国家也会发射核弹把它炸掉。 试想一下，如果决策者穿越到1月初，这场疫情能否控制成茶杯里的风暴？ 我觉得不能，因为至今都没搞清最初的传播路径（华南海鲜市场并非初始病源），也不能在春运前强行锁住中国最核心的铁路枢纽。08年Tomba的一篇文章指出，即便降低90%的城际交通流量，也只会让疫情延后爆发2周左右，那也躲不过春运返程的高峰。在春运这一超大规模的网络重构面前，任何逐步添油的防疫措施，都会被直接碾压，对疫情扩散的影响会很小。 除非，你让传播网络彻底消失。 而这就是我们目前的处境：武汉封城，湖北冻省，听钟南山的话，全国人民都在家隔离14天。如果所有潜在的感染者，都被分割在一个个独立的集群里去zoom in，病毒就只能在小规模网络里腾转挪移，无从扩散，逐渐消亡。网络被降维到近邻连接的状态，再也没有弱连接，能够让超级传播者跨越山海，隔山打牛。 这不是最优解，但在复盘无数次后，这可能是唯一解。 但问题是，在解耦了正常的协作网络后，每一个小规模网络是否拥有足够的组织能力去运行？承平日久的时候，网络中每一个闭环都维持在够用就好的程度，每个人都依赖于系统的力量，只需要老成持国就能期待安全退休的未来。但当灰犀牛踏过，协作解耦，上面也无暇和无法发出指令时，谁能担负起阿特拉斯的臂膀？到了打仗的时候，方能见英雄本色。 一问三不知的黄冈卫健委主任，究竟是一个代表样本， 还是抽样误差？很多人指责500万人在封城前离开了武汉，但我觉得应该庆幸：封城发生在春运后期，否则在那种组织能力下，武汉将会是大型人道主义灾难现场。千里逃城和木盆渡江的这些人，做出了囚徒悖论下必然的选择：集体的悲剧，个体的聪明。 此刻我的窗外，上海的社区防疫正做的有声有色，令人赞叹。但有没有可能，只要有一个地方hold不住，病毒就会没完没了地传播下去，直到春暖花开？虽然此刻我们还在第一波疫情的最高峰，但这个国家的“超大规模网络”无法承受更长时间的解耦。在2月10日之后，我们势必要面对社会重启后，第二波冲击的风险。
SARS在中国之外，出现过多轮的传播。 我们能不能更具有选择性地解耦一个网络呢？异质性的复杂网络能够抵挡随机攻击，但如果对网络中的超级节点加以控制，它反而会变得更可控。所以，重要的是避免网络节点成为超级传播者的温床。 但问题是，我们是否真的知道中国这个“超大规模网络”的动态分布，而不是满足于液晶大屏幕上静态的数据可视化。我曾经相信这个国家在大数据监控方面有着强大的经验和能力，但现在我觉得，要么是这个能力被用在歪点子上了，要么这个能力的反应速度，依然不能突破哈耶克“社会主义计算”的诅咒。 如果我们并不知道传播网络的细节，还有什么方法去寻找并控制住传播网络中的超级节点呢？ 2 规则：自下而上 你并不需要知道整个网络的结构才能够去控制它。 我们无法预先看见传播网络的全貌，但这对病毒也是一样，如果他们只会用进化算法去随机探索，人类是不是能比这些“零细胞”生物更聪明一点？ 病毒的传播并不是中央控制的，我们同样能通过个体层面的行动，去控制病毒的传播。我们无需期待自上而下全知全能的指令，你需要的是一个分布式的交互规则，能够利用网络的局部特征，自下而上地控住网络中的传播行为。 举个例子，你有没有想过，你和你的朋友相比，谁的朋友更多？ 答案是：你的朋友比你拥有更多的朋友。 在真实的社交网络中，朋友的平均好友数一定高于你自己，这就是Scott Feld提出的友谊悖论。为什么会这样呢？因为人际关系不是随机网络，而是更偏向无尺度网络：少数人获得了绝大多数社会关系，拥有通向更广阔世界的链接。你总是会有几个特别来事的朋友，而他们则会交往有更多社会关系的人，逐层向上富集。
一个典型的人际网络地图 这个原理还可以推广到更多的地方，比如，你的朋友平均来说也比你更有钱，因为资产的分布也遵循相似的二八定律，呈现出幂律分布的状态。 对病毒传播来说这又意味着什么？意味着病毒更可能沿着社会关系感染上你的朋友，人缘好是有代价的。 如果随机选择100个人，然后在这群人的朋友圈里再随机选择100个人，这100个人平均来说，会比随机选取的100个人有更多的社会关系。如果再选取100个朋友的朋友，朋友的朋友的朋友，反复循环下去，重复出现最多的就会是超级节点。如果让这些最活跃的人加强隔离或者免疫，是否就能起到阻断网络传播的作用，控制住疫情的发展呢？ 2009年H1N1流感大流行时，Nicolas Christakis在哈佛做了一个实验：他随机选了400个学生，让他们报出首先想到的那个朋友，然后他发现，这些朋友比一开始随机挑的400人，平均早13天患上流感，也就是说，他们是流感传播中的早期节点。因此，如果这些“人缘更好”的朋友及时戴上口罩，其他学生就可能避免感染。[Christakis 2010] 
流感在哈佛学生关系网络中的传播 那些一开始就提醒周边人戴口罩的年轻人，你们做的很对。如果你说服了圈子里最会玩的朋友戴上口罩，这几天你就会更加安全。因为活跃的人，更可能是“行走的感染源”的人，让他们戴上口罩，保护自己，也保护他人。 从这个简单的方法出发，还有很多改进的方法更高效地寻找“关键传播节点”，这都是在不知道网络结构的情况下，从局部的节点出发，自下而上获取网络结构的信息，并用这种信息指导行动，积沙成塔，改变网络的效果。 本质上，这就是分布式计算的过程，而这个过程的产出，就是一些**“本地规则”：微观上小的特定行为，或是习惯**。遵循良好的本地规则，在群体的结构作用下，会汇聚成相当大的作用。从天而降的指令无法微操每一个节点该做什么，但是好的规则，会自动指引，发现最有效的行动逻辑。 你不能指望红十字会那二十几个公务员个个都是超人，把全国人民的救援物资都安排的妥妥当当。拥有相应社会资本的志愿者，会接力填上救援货源和一线医生之间的结构洞，用重复博弈和共同目标的方式进行协同，最终收敛到足够高效和信任的供应模式中。红十字会不应该占着茅坑不拉屎，非要在民间自组织的救援里插一脚，雁过拔毛。有些人没有老爷的德性，却很有老爷的架子，德不配位，必有灾殃。 所以我觉得，中央计算系统可能无法把每件交易都分配到最优解，但他们最该做的，是通过信息传播的方式培育起合适的本地规则，或者讲得俗套一点，激发人民群众的力量，而不是越俎代庖想要把任何事情都“管起来”。 当规则被调配到合适的状态，美好的事情就会自然发生。同样，如果规则已经被侵蚀到扭曲的状态，那么在大灾大难面前，丑陋的事情也会依次暴露。 也许这是我的一厢情愿，但这次的疫情是一次解耦，同时也是一次重启的机会。我们在2020年这个节点，再思考什么是真正的“稳定”，“效率”又真正来自哪里。群体的态度被改变，新的规则带来新的行为（比如春节社交习惯的强行更改，远程办公的元年），新世界会更好吗？我不知道，但它一定不一样。 Ref: Pastor-Satorras, Romualdo, and Alessandro Vespignani. “Immunization of complex networks.” Physical review E 65.3 (2002): 036104. Tomba, Gianpaolo Scalia, and Jacco Wallinga. “A simple explanation for the low impact of border control as a countermeasure to the spread of an infectious disease.” Mathematical biosciences 214.1-2 (2008): 70-72. Christakis, Nicholas A., and James H. Fowler. “Social network sensors for early detection of contagious outbreaks.” PloS one 5.9 (2010).
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公元七百零一年生于碎叶城2020-02-03 09:45:37
虽然上面说要依靠群众，但是依靠群众的前提是相信群众。但实际上，相信群众停留在口头上和纸面上，否则，近几年，也不会为了所谓这的那的安全而把民间NGO被消灭殆尽。而当中的从业者，光景好一点儿的被警告，差一点儿的被拘捕。至于为什么实际上不相信群众，也是个阶级问题，马克思那里有全套的答案。
陈旦琳2020-02-03 08:57:46
知识水平有限，无法判断对错。但很支持这种理性分析，学术性探讨的角度。学习方法论能真正沉淀成长。
nice2020-02-03 10:01:37
党内的搅屎棍真是不少，还爬的高高在上，在其职不履其位
陈啊宛2020-02-03 10:32:54
是自下而上寻找超级传播者，还是自上而下使用管控能力的问题。 是小规模转移，还是网络式弥漫扩散的问题。 现在回头来看，不一定要在了解整个病毒的网络结构才能去控制它。降维再降维，才是避免超级传播者疯狂散播的最佳方案。 又回到了局部和系统的问题： 代入疫情，似乎意味着控制局部比系统来得更快更有效。 但还须注意，局部之上还是系统 ，没有全局观，也就没有了控制超级节点的方法论。如果仅有局部观时，很难做出限制超级传播者的决定，因为当时无人预见此事的风险性。再加之以普通人情世故社会世俗影响，更无法作出准确判断。 既然如此，在既有宏观视角，又有微观视角的预见性之下控制疫情传播，说实话太难了。不必过于埋怨谴责当初为何不采用第一种自下而上的方案，这本来就是少数人会赞同的方案。在决策者和社会群众尚无法感知的危险的前提下，全局观无法塑造。这样看来，社会风险的评估，仅有科学依据不够，还须社会参与。可能当时最缺少做的事，就是小风险的新闻传播吧。
Phil2020-02-03 09:12:28
没办法描述想你那么理论，但我所见所思也认为。一个超大型城市自上而下的指挥式防控已经面临失控危险了。这时候应该创造条件让个体，自组织，小区社区单元充分发挥作用。zf提供足够信息，提供自组织和协作的条件（不要随意发布妨碍协作和城市内部运行的指令，过激的价格管控等等）。 每个个体，小区，楼栋都会趋利避害，会自行防护，自行调配物资，运送病人。
五月2020-02-03 11:36:28
两个字：分权
Zhangyh2020-02-03 10:43:54
一些读后感：1，中心节点需要分配足够的处理能力，不然就成了单点故障；2，分布式节点会产生可信认证的问题；3，一个疑问：分布式节点会不会产生物流方面的ddos“攻击”？；4，最近看局座谈美国的战时法律准备：包括协调媒体宣传，协调民间企业快速切换配合政府等等。总的来看还是必须要专业的人办专业的事。
船长2020-02-03 08:49:41
啰啰嗦嗦了一堆感想
精益2020-02-03 09:09:58
仁兄大才[抱拳]
Tiger2020-02-03 15:43:55
是不是还可以从信息传播的角度来进行探讨。病毒传播（病毒宿主人传人是宏观现象），本质上是病毒RNA携带信息的传播。把微观的信息传播阻断，目前需要靠生物医学，但在微观层面比较困难，那是不是考虑在病毒信息的宏观层面载体的信息传播阻断。如果微观层面解决了，宏观层面便不用考虑，传播的货物（病毒信息）都没有了，自然而然也就谈不上传染。 人与人之间的接触行为社交行为，是信息传播的宏观表达方式，如作者所说，是网络关系。但病毒传播超级节点不是按人的社交模式传播的，例如公共交通。所以并不能靠隔离超级节点来实现。这样的网络关系短时间也不能打破，以形成新的人类社交网络结构。那该如何阻断这样的信息传播呢？
和而不同2020-02-03 12:59:17
想起了王东岳先生的递弱代偿理论
薄然2020-02-03 10:55:20
问题其实在于：为什么网络的中央计算系统不去训练和培育合适的本地规则，而宁愿承受解耦时的风险把一切管控起来？在我看来，因为有另一个与社会网络A平行的网络B与A之间建立了某种类似级联关系，B要依赖A的奉养，而A中的本地规则不利于级联关系的长期维持，可能会瓦解网络B。（手动狗头）
施飞2020-02-03 09:35:37
最可怕的是人祸
Fusées2020-02-03 09:22:48
但愿超级传播者和超级节点不重合
偏爱有多爱胃2020-02-03 09:19:29
其实就是发现并阻断“超级传播者” 这个好找 可是传染源呢？这个目前还不确定，就无法对于事件给予充分认识
明心2020-02-03 09:13:45
看不太懂，只觉得写的很好[旺柴]
Mogician2020-02-07 12:56:48
中国要是超6000万染病，超1万人死亡，会是一个什么样的状态？教授的实验是好的，但是如何在大范围的高密度社会网络里实现？
黄豆2020-02-03 15:37:34
医疗资源是有限的，只要有千分之一的人（140万人）确诊，就直接崩溃了（没有医疗资源看病的），然后就是等着看病的人传染更多的人，这个时候要放弃效率和经济数据了，尽可能延后开工，或者实现岗位AB制（只让一半的人工作）
威斯特法伦的挂猪蹄2020-02-03 12:21:48
向病毒学习 从而阻断病毒的传播网络
清2020-02-03 09:33:39
最近深感世界的魔幻。不知现实社会的不确定性是不是太高了些