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疾病来了,计算机监测你的恐慌反应

有时人们对疾病爆发的反应只会让事情变得更糟。例如,当人们惊慌失措地逃离时,就有可能把疾病带到一个新的地方。当这种过度反应可能发生时,计算机模型的预测能力可以帮助公共卫生官员采取行动防止这种潜在的危险。

如何量化恐慌?

分析这些反应的一种方法是研究关于疾病爆发的新闻报道和社交媒体上发布的各种新闻,并将它们与医院的实际疾病发病率数据记录进行比较。

在大多数情况下,公众对疾病爆发的反应会比疾病本身造成更大的伤害。例如,研究人员说,限制旅行和减少货物分发会造成经济损失,甚至导致骚乱,其他行为也会加剧疫情的传播。研究人员补充说,对疫情的大肆宣传还会导致症状轻微的人过度滥用医疗设施,从而使真正感染这种疾病的人无法获得必要的医疗设施。为了研究这一现象,研究小组分别研究了2009年墨西哥和香港H1N1禽流感病毒爆发和2003年香港非典爆发的数据。研究小组开发的计算机模型可以准确地再现疫情爆发时的人群水平行为。

研究表明,在这种情况下,人们的反应往往与实际风险不相称。一般来说,人们并不经常关注疾病的爆发,这远远超出了真正的风险。例如,虽然H1N1禽流感的感染率比非典高数百倍,但公众对非典的反应比H1N1禽流感强得多。

但是这些数据并没有分析和处理在西非肆虐的埃博拉病毒数据。冈萨雷斯说,这再次证明公众反应的程度不是由疾病的程度来定义的。她说,目前的研究在埃博拉流行之前就已经开始了。该研究然后被用于分析社会和医学数据,这将使研究团队更容易分析疾病爆发后的公众反应。目前,冈萨雷斯和她的同事已经开始调查埃博拉疫情。

Gonzalez说:我希望在未来,如果我们能够预测那些会造成经济损失和人员伤亡,并对社会和经济产生有害后果的流行病,那么我们就可以提前采取措施来抵消这些负面影响。她还表示,媒体报道有时会在疫情爆发期间在一定程度上传播恐慌,因此准确的信息可能会产生相反的效果。