互聯網疫情攻防戰:信息應為“先行軍”

摘要:可以說,在互聯網時代下,我們能用以抗爭疫情的不僅是疫苗、醫學,更有我們日常接觸的互聯網技術、數據和信息等等,是互聯網攻防戰的關鍵。


2020的新春,全國人民正在面臨一場關于疫情、關乎生命的攻防戰。

身處互聯網時代,在疫情開始爆發的階段,我們也能看到,抗擊疫情蔓延的戰斗早已劃分為兩大戰場,即線下的一線和線上的網絡。

一方面,一線的正面戰場上,在新型冠狀肺炎病毒逐漸蔓延傳播之際,各地的醫護人員正在不斷奔赴武漢等疫情重災區,積極救治患者,與病毒斗爭;

另一方面,在網絡上,伴隨著疫情信息的傳播,一些不實、惡意的圖片、視頻和文字也在傳播,謠言使得人心惶惶,反而不利于疫情的控制和治愈。

為此,一場互聯網的疫情攻防戰也在打響,信息為先至關重要。我們可以看到,百度、微博、騰訊、抖音等互聯網媒體平臺都已經開通了疫情信息的“綠色通道”,積極配合官方進行公開信息傳遞和知識科普,向民眾普及疫情、辟謠,共同攜手應對。

為什么說信息傳播對疫情控制是至關重要的?

首先,不管是個人或是組織,在不懂專業醫學知識或不具備專業醫學素養的情況下,在一線的疫情抗爭上,也只能有心無力。

那么,或是做好后勤保障,為醫護人員提供充足的醫療物資;或是發揮好網絡效應,在傳播上協助控制疫情蔓延,是當前民眾、組織或企業力所能及的事情。

而對于本次疫情而言,信息做好“先行軍”無疑是重點之一。

為什么這么說?先來看一個研究模型。

根據華盛頓大學Louis Kim教授和Shannon M.Fast,Natasha Markuzon幾位科學家建立的一個疾病傳播模型顯示,當媒體的報道量增加十倍,此類疾病的感染數減少33.5%。

該模型分為兩部分,分別為疾病傳播概率的SIR模型,和媒體傳播影響力模型。在此,我們主要討論后者的媒體傳播影響模型,感興趣的朋友可以在網上查閱論文原文,標題為“Incorporating media data into a model of infectious disease transmission Article information”。

首先,在媒體傳播影響力的研究中,將時間t內每次接觸傳播概率定義為疾病初始傳播的基礎概率p0和媒體函數g的乘積。

其中,Mt是在時間t發布的新聞報道的數量;α與λ為控制參數,p0一般為專業研究確定的基礎初始定值。比如,在科學家常使用“基本傳染數R”這一數值來評估一種傳染病的初使傳染力,例如天花的R=3.5~6,小兒麻痹癥的R=5~7,水痘的R=7~11,麻疹的R=10~20。在此,P0和R的理解相似。

其次,我們再根據g(M0,...,Mt,...,MT,α,λ)的向量計算,得出

此處θ為新聞文章數量的指數加權移動平均值,不用太深入了解。我們只要知道,媒體函數g的模型大致等同于g=e-x函數模型,顯示為一個從左往右的遞減圖像,即隨著時間的增加,媒體報道數量增加,媒體函數是遞減的。

所以,代回第一條公式來綜合理解,得出隨著疾病傳播的媒體報道數量增加,疾病的傳播概率pt隨著時間變化而降低,從而減少疾病傳播。

那么,華盛頓大學的這項研究報道是否適用于中國的此次疫情抗擊呢?在現今發布有關的新型冠狀肺炎病毒資料和信息中,也可以再看到幾個關鍵的信息點。

其一,新型冠狀肺炎病毒人傳人是可以確認的。

因此,雖然此類病毒疑似來源于“野味”,但目前疫情蔓延的傳播更多是由人來感染。那么,在這種情況下,比起呼吁不要吃“野味”,當前更迫切的要求是呼吁隱藏的患者及時就醫,避免二次傳播,才是迫在眉睫的事情。

所以,增加媒體報道,向民眾傳遞正確的信息,引起重視,對于加速阻斷人傳人的傳播鏈來說,是打好此次疫情攻防戰的重點。

其二,不實、惡意的信息伴隨疫情蔓延,辟謠刻不容緩。

隨著疫情蔓延的,還有不實、惡意的信息在網絡范圍進行傳播和擴散,這對于疫情的控制而言,無疑是徒增負擔。

同時,在惡意信息的導向,我們也能看到一些不利于疫情控制的結果。

比如,此前李蘭娟院士在接受采訪時表示,75%的(醫用)酒精能夠消滅這個病毒,建議民眾在日常接觸的地方用酒精定期消毒。結果被誤傳為,引用高度酒可以治愈新型冠狀肺炎,不禁令人哭笑不得,同時也令人擔憂是否有患者或隱藏患者以此“自治”,耽誤治療時間。

為此,越是這個時候,越需要正確的聲音占據媒體主流,對民眾的錯誤認知進行引導和調整,避免錯誤治療,耽誤病情,造成二次傳播。

當前,在本次疫情戰役中,我們也能看到一個明顯的趨勢,根據百度指數對相關謠言的數據顯示,本次疫情中謠言的破除速度得到明顯提升,不少謠言的存活時間只有1天左右。

能達到如此效果,信息的傳播作用必不可少。不僅是官方重視辟謠,大部分的互聯網平臺也在積極配合,開通辟謠平臺,幫助民眾在短期內甄別信息的真偽。如百家號聯合專家推出百家號辟謠榜,百度上線了新型肺炎專題、疫情熱搜置頂,百度地圖上線“熱力圖”、疫情實時地圖等等,爭取在第一時間辟出謠言,傳遞正確信息。

綜述來看,在“人傳人”的病毒傳播下,“人”是影響疫情的關鍵因素。那么,媒體報道的增加是必要的,不管是需要引起民眾的重視,還是要傳遞正確的官方信息,這對于疫情控制而言都是避免二次傳播的一個可行方式。

畢竟中國是一個具有14億人口的大國,信息要做好“先行軍”的工作,為國明大軍提供正確的前進方向,才是關鍵。正如白巖松在直播中所說,在沒有特效藥之前,信息公開是最好的“疫苗”,大部分民眾需要的莫過于一份準確的信息,以安此心。

“魔彈論”與“反魔彈論”之下,信息“先行軍”如何布陣?

以信息為先,是互聯網疫情攻防戰的關鍵,而為了達到這個關鍵,也需要對民眾的信息獲取做出判斷,不可盲目。

那么,通過對用戶獲取信息的路徑判斷,我們可以看到當前兩大互聯網主要的傳播鏈,即被動的信息獲取和主動的信息獲取。

為此,若想要及時的向外界傳遞正確的疫情信息,不管是官方還是互聯網公司,便需要做要這兩大層面的信息傳播工作。

首先,被動的信息獲取是相對于用戶而言,即在平臺主動、用戶被動的情況下完成信息傳播。一般表現為平臺信息流的推送,服務于兩大目標。

其一,疫情相關信息及時通報。

為了幫助人們防患于未然,降低疫情傳播;或是為了更好的引起人們對疫情的重視,對疫情現狀有所了解,便需要媒體平臺實時向用戶推送疫情信息,這是保證疫情信息開放化的重要手段之一。

所以,在百度App上,我們基本都能看到百度推送的疫情信息報道,充分保障用戶在第一時間了解疫情局勢,避免錯誤引導。

其二,迅速辟謠。

在第一時間傳遞疫情信息之外,也是希望第一時間搶占用戶的認知高地,避免用戶被網絡上的各種惡意信息誤導,這也是當前互聯網疫情攻防戰下,信息為先的主要考慮。

辟謠,成為了官方或平臺主動向用戶推送信息流的目標之一。一方面,是為了科學的防范疫情,避免不知情的民眾在錯誤信息的誤導下造成不必要的損失;另一方面,也有出于穩定社會的考慮,消除民眾在錯誤認知下的恐慌心理。

同時,在大數據時代,辟謠的作用在百度指數上也是可以察覺的,呈現為波動下滑的曲線圖。百度數據顯示,在此次疫情中,在“謠言”的助推下,白醋、板藍根等關鍵詞的搜索數據均在短期內增長,形成熱詞高峰。

但是,值得注意的是,在經過官方或百度等互聯網平臺的辟謠之后,整體熱度往往又會呈現為斷崖式的下滑。

所以,當謠言出現-民眾進入搜索熱潮-媒體辟謠-民眾形成正確認知-搜索熱度下降的過程能以數據化圖像呈現,我們也能肯定迅速辟謠,對于疫情控制而言,是至關重要的。

簡單總結,在不同的謠言信息的影響下,平臺或官方都需要迅速、主動出擊,進行辟謠,避免謠言引起的惡性結果。這是不得不防的無奈,也是平臺和官方的責任。

著名的傳播學理論“魔彈論”認為,傳播媒介擁有不可抵抗的強大力量,它們所傳遞的信息在受傳者身上就像子彈擊中身體,藥劑注入皮膚一樣,可以引起直接速效的反應。

這個流行于20世紀20年代的理論,即便是今天也仍有實踐的可能。信息流的傳遞在一定程度上便是“魔彈論”的一個表現,而對于疫情信息的主動推送,更是希望其能向子彈一樣擊中用戶,引起用戶對疫情的警惕,減少疫情擴散。

但是,從另個層面來說,“魔彈論”并非完美,用戶另一種獲取信息的方式,即主動獲取,也恰是說明了只是“魔彈論”的踐行遠遠不夠,也要辯證的看到“反魔彈論”的存在。

通俗來說,不僅是平臺推送信息給用戶,用戶只是被動的接受,其也會主動的獲取信息,了解自己關注、關心的重點信息。在互聯網時代,通常表現為搜索。在重大事件發生時,搜索一般都是人們第一個想到的獲取信息和知識的渠道。

比起被動式的信息獲取,主動式的搜索對于用戶而言一般都具有兩個條件。

一是信息獲取的需求非常明確,或是怎么預防,或是臨床表現等等,基本上都是錨定目標信息點的定向獲取。

二是獲取的信息更加硬核,如果說被動的信息獲取只是停留在疫情情況等信息的了解,那么用戶在進行搜索時想要獲取的便不再局限于此,而是更加硬核的專業信息,比如預防方式、發病原因、傳播路徑,等等。

而這些信息的獲取,不僅僅是需要搜索工具的支持,也需要專業知識的編審。目前,百度搜索所滿足的便是用戶主動獲取信息的需求。在百度搜索框輸入新型冠狀病毒,便能獲取的由專業人士編審的百科醫典信息,其中包含了肺炎發病原因、臨床表現、預防措施等等。

為此,我們看到百度作為一個成熟的互聯網窗口,所展現的正是其作為媒體平臺和搜索工具的兩大屬性的表現。不僅是在信息被動獲取上的及時開放,也有其基于搜索所聚合的專業信息查詢,由面及點,雙向并行,也是百度作為重要疫情信息傳播平臺的底氣。

互聯網時代,最好的疫苗是更快、更公開的“信息傳遞”

今天,我們在華盛頓大學的研究報道,在白巖松的直播點評中,似乎都形成了一個共同的認知,即媒體報道的增加,信息的公開和快速傳遞對于疫情的控制,起到了值得肯定的作用。

事實上,通過信息獲取來應對傳染病在歷史上也不乏先例。1854年,英國倫敦爆發霍亂,當時的John Snow醫生正是通過統計每戶死亡人數的信息,統籌總結得出病源來于飲用水,以此移除病例爆發重點街區的水泵把手,最終使得霍亂得以控制。

可見,信息對于醫者而言,是尋根治療的關鍵。而對于普通民眾而言,信息也是穩定人心的重點。特別是在互聯網高度成熟的時代,我們更能看到,與17年前的SARS相比,如今人們看待新型冠狀肺炎病毒更加警覺,其中正是得益于在互聯網下,信息的公開與傳播促使人們認知的轉變。

同時,我們也能看到,運用互聯網技術,廣泛捕捉社會信息,以此判斷傳染病的傳播趨勢,在當前應用下也在持續發展。

谷歌曾在2008年基于其與CDC的研究,依賴數據挖掘記錄和計算機模型的結合開發流感趨勢系統,并取得了不錯的成績。但是在2009年,H1N1流行之際,錯誤低估了ILI的數量,預測未能如愿,也借此重新修改了算法。

但是,以信息為先,通過數據挖掘來預測傳染病的傳播,始終是人類不斷努力的方向。哈佛醫學院的流行病學家John Brownstein在2011年創建了“流感在你身邊”系統,通過普通民眾自愿參與,在網站報告自己或家人的患病情況,來建成“健康地圖”,預判傳播路徑。

今天,百度也在進行類似的行動,聯動百度地圖發布了“新型肺炎疫情地圖專題頁”。在百度的大數據支持下,用戶可以通過搜索“發熱門很”查詢到24小時發熱門診醫院、搜索“疫情地圖”實時查看全國疫情分布以及確診病例數,搜索“熱力圖”查看到區域實時人口流量密度,避免去人多的地方等等。

所以,我們有理由相信,在當前背景下,信息會是對抗疫情進一步傳播的重要手段,不管是在技術發展層面,還是在公眾情緒層面,只要不瞞報、不遲報、不媚報,及時且透明地向公眾傳遞信息,就一定能降低疫情蔓延的影響。

只有在信息作為“先行軍”,正確的指導下,國民大軍才能更好地配合官方抗擊疫情,做好疫情攻防工作。而這也需要更多百度等互聯網窗口,準確將信息觸達民眾,完成這一庚子年的新春使命。

可以說,在互聯網時代下,我們能用以抗爭疫情的不僅是疫苗、醫學,更有我們日常接觸的互聯網技術、數據和信息等等,是互聯網攻防戰的關鍵。

文 | 曾響鈴

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