Page 60 - 綜合新聞560期04-18-2020
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Compact News / 綜合新聞                                    04-18-2020
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                  社交網絡洩疫情高風險區










                 新型冠狀病毒引發的肺炎（COVID-19，）                的分析工具，藉此讓研究人員能夠搜集兩個地                       網絡互動頻繁，但是那些地方的感染比例並沒
            疫情持續升溫。美國紐約大學（New  York  Uni-              區居民的Facebook好友關聯，得出兩處社交連                   有比較高。
            versity）近期研究發現，部分地區之所以疫情嚴                  結的密切程度。                                         洛迪與數個南部地區居民之間的Face-

            重，與居民的社交網絡（social  network）密切相                  以紐約的西徹斯特郡（Westchester  Coun-          book數據存在密切聯繫，這是因為有許多「工
            關。                                         ty）為例，當地沿海地區與城市中心居民的社交                     人和學生被送往工業重鎮倫巴底（Lombardy）
                 研究指出，當兩個地區居民的社交網絡                     網絡互動相當頻繁，而且也有較多人受到感染。                      地區」，不過「雖然部分地區出現幾宗確診病
            互動愈加頻繁，兩處的感染人數也就越多。因                            此外，西徹斯特郡的富裕居民的置產及                     例，卻不是大量感染，這也許反應出義大利政

            此，當一個地區爆發疫情，分析當地居民的臉書                      熱門度假地點也受到影響，如位於佛羅里達州                       府限制人口流動的努力」。
            （Facebook）好友數據，便能預測日後可能出現                  （Florida）沿海的邁阿密（Miami），以及科羅拉                    研究團隊提到，「社交連結指數」目前已
            疫情的高風險地區。                                  多州（Colorado）中南部的滑雪勝地和東北部地                  可供其他學術界及非營利組織進行類似研究。
                 疫情與社交網絡有關                             區。                                         儘管這在當前疫情急遽升溫的階段幫助不大，

                 《衛報》（The  Guardian）報導，研究團隊                 佛州和羅德島州（Rhode  Island）州長也皆            但在疫情早期或後期、病例數量較少或下降的
            針對兩個最早出現疫情的紐約郊區、義大利洛                       曾表示，有許多紐約地區的居民到訪，導致當地                      時候，若是某個地區突然出現大量感染，即可
            迪（Lodi）進行觀察，發現這些地方之所以疫情                    感染人數增加。                                    藉此預先判斷出哪些地區可能感染的風險因此
            嚴重，與居民的社交網絡（social  network）密切                  相較之下，部分地理位置與西徹斯特鄰                     較高。

            相關。                                        近、社交網絡較不密集的地區，如賓州（Penn-
                 研究人員發現，即使控制包括財富、人口                    sylvania  ）西部和維吉尼亞州西部（West  Vir-
            密度和地理鄰近性等重要因素，依然能夠證實                       ginia），受到感染的人數較少。
            社交網絡足以影響結果。該結果不僅能夠解釋                            提前預防地區疫情爆發

            病毒如何以何種方式散播，還能提供預防各地                            另外，以義大利洛迪地區為例，當地居民
            區日後疫情爆發的方法建議。                              的Facebook好友數據與里米尼（Rimini）疫情
                 連結密切地區感染人數多                           擴散也存在關聯。
                 研究團隊與Facebook共同開發一種稱為「                     但是「社交連結指數」並非在所有情況下

            社交連結指數」（Social  Connectedness  Index）      皆能成立，如洛迪與其他南部地區之間的社交
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