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超级疫情或再发！对抗下次疫情爆发，大数据成重要盾牌？

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疫情爆发_BBC Pandemic实验_传染病传播大数据模型

2016年，那场有全英国参与的“疫情预演”，将接近千万条普通人日常接触产生的数据，转变为对抗病毒的数学模型，四年之后新冠降临，这套体系使得英国科学家在48小时内便模拟出全国封锁的成效，数据并非冰冷的代码，而是能够提前看清死神的望远镜。

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一场提前四年进行的全英疫情彩排

传染病传播大数据模型_BBC Pandemic实验_疫情爆发

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2016年2月，BBC展开了一项名为“BBC大流行病”的实验，此乃英国历史上规模最大的传染病模拟演习，有超5万名英国民众自愿下载一款手机应用，于24小时内每5分钟上传一次GPS位置，还记录自己与多少人有过近距离接触，剑桥大学的研究团队获取了这些数据，他们并非在看地图，而是在看病毒会怎样行进。

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将这场实验里“虚拟病毒”的传染性设定为R1.8，即每个感染者平均会传染1.8个人。把数据输入模型后，屏幕上呈现出令主持人与医生当场陷入沉默的画面：在没有进行干预的情形下，新型病毒于英国爆发后的最初几周时间里，感染人数将会以百万作为单位来增长。这并非是科幻影片内容，而是依据真实人际接触数据计算得出的现实情况。

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小镇哈斯尔米尔成了病毒演练的沙盘

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第一站选择的实验地点是萨里郡名为哈斯尔米尔的小镇，其人口数量约为一万五千，宛如一个缩小版的英国。研究人员要亲眼目睹病毒于真实社区里是怎样“行走”的。他们设立了一个零号病人，所有人都正常进行生活，唯有经过足够长的时间以及足够近的距离接触才会被传染。

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戴着GPS设备的参与者，有人去往了超市，有人乘坐公交去上班，有人于酒吧和朋友交流了半小时。屏幕之上的点起始移动、交叉、重叠。48小时过后，模型表明小镇受感染的人数并非随机分布，而是依循人际网络如树根那般蔓延。此小镇实验致使科学家首次明晰：疫情可不是平整铺就的洪水，乃是顺着人缝钻行的细流。

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46个超级传染者改变了防疫的思路

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在小镇所做的实验得出的数据当中，研究相关的人员标记出了46个有着特殊状况表现的人，这些人感染他人的数量远远超过了平均数值，其中有的人甚至致使十几个人被传染，这便是所谓的“超级传染者”，并非是由于他们自身所呈现出的症状严重，而是因为他们与他人接触的数量过多，或者与他人接触的方式过于密集。

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有着后续研究的伦敦皇家理工大学，甚至发现了这样的情况，有些人天生在体内的病毒，其复制的速度是常人的几十倍。高病毒载量意味着具备更强的传播力。伦敦大学学院的科学家戈格教授，在模型里做了对比，即如果提前给那10%的“潜在超级传染者”接种疫苗，3天后全镇总的感染人数能够减少40%。防疫不再是进行撒胡椒面式的操作，而是精准地锁定那几条最容易起火的人链。

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洗手这个老办法被大数据重新证明

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在模型之中，进行反复推演之际，戈格教授输入了一个极为简单的变量，即假设每个人每日比平常多洗手五到十次，而且是在触摸过公共物品之后，模拟曲线随即便出现了肉眼能够看见的偏转。

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显示最终数据的时候，人们发现：仅仅依靠勤洗手这一行为，全国感染的总数就能够降低到原模型的四分之三。将其换算为真实人口数量，这表明近千万人能够避免感染。几十万条生命因为清水以及肥皂得以保住。这件事情使得很多人首次认识到：公共卫生从来就不单纯是医院所要负责的事情，而是每个人每天洗手次数的事情。大数据并没有创造新的道理，它只是给老道理配备了计算器。

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疫苗困境是旧外套永远配不上新病毒

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穆克帕迪亚医生，那位来自UCL的工程师，正在着手进行一件难度更高的事情，也就是研发“万能疫苗”。他所在的团队Holy Grail觉得，当下每当新病毒现身时都得重新开始研发疫苗，其速度根本赶不上需求。一旦病毒的蛋白质外壳稍有变化，以往的抗体就如同钥匙无法插入新的锁孔一般失效了。

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这便是为何流感疫苗每年都需重新接种，同样也是为何新冠疫苗要紧跟变异株的变化。穆克帕迪亚所构想的是寻觅到病毒身上那件无法脱掉的“内衣”，而非那件能够随时更换的“外套”。然而在这一天降临之前，人类依旧得依靠隔离措施以及洗手行为，还有预判病毒发展趋向的数据模型来保障自身生命安全。

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你的日常轨迹是留给未来的防火墙

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所有，参与BBC实验的，志愿者们，他们的数据，都在被匿名处理之后，送进了，剑桥大学的，服务器。每一段，移动轨迹、每一次，握手或者，擦肩，都在反复，训练那套，防疫模型。这并非，为了解释，过去，而是为了，下一次，未知病毒，敲门之时，英国能够，早一天，甚至于早一小时，知道该关哪扇窗。

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节目结尾时，主持人汉娜讲道，在大数据出现以前呢，防疫做出决策常常是等到死人堆积起来了才开始产生后悔情绪。然而到了现在呀，决策者能够在疫情刚开始有所发展的时候就去按下暂停的按键。这一套系统直至如今依旧在进行更新，它唯一所依靠的燃料，是普通民众愿意交出那么一点点日常。

倘若你身处那个小镇，你会乐意始终开启定位，将自身转变为模型之中的一个坐标点吗，欢迎于评论区谈谈你的抉择。

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