人與人連結是傳播關鍵?科學家畫出人際「連通分支」,解密疾病擴散的路徑
人與人連結是傳播關鍵?科學家畫出人際「連通分支」,解密疾病擴散的路徑

西元1347至1352年間,肺鼠疫(俗稱「黑死病」)緩慢而持續地在歐洲蔓延。

罪魁禍首正是鼠疫耶氏桿菌,這種病菌透過跳蚤帶原,跳蚤吸食染病宿主的血液後,病原就進入跳蚤體內。這種病菌會阻塞跳蚤的腸道,導致牠們無法攝取營養而感到極度飢餓,變得飢不擇食,貪婪地尋找血源,進而感染更多宿主。

跳蚤極易寄生在老鼠、人類及其他動物身上;有些抵抗力較強的宿主不會發病,只是充當帶原者;但有些宿主一旦被叮咬感染,很快就會死亡。這種傳染病叫人聞風喪膽:一開始就像是流感,初期症狀只是發燒或感到虛弱,但很快地會惡化成大範圍出血。患者因為組織壞死而全身發黑,給了這場瘟疫「黑死病」(Black Death)的俗稱。

編按:從疫情蔓延、金融風暴、歷史事件和網紅效應都「人際網絡」息息相關,網絡科學重量級通俗讀物《人際網絡解密》,受諾貝爾經濟學獎得主、Google首席經濟學家極力推薦,為當代「網絡經濟學」大師馬修.傑克森(MATTHEW O. JACKSON)25年研究精華,《數位時代》獲先覺出版授權與讀者們分享。

病毒沿絲路西進,擴散緩慢而緊密

當時的衛生條件不佳,人畜居住環境緊鄰,加上人們對傳染病的認識不足,使得病菌如入無人之境,在中世紀的歐洲各大城市中橫行。幾年之間,巴黎與佛羅倫斯的人口減少了大約一半,在漢堡、倫敦等城市,死亡的人數甚至更多。

一般認為,疫情始於中國,沿著絲路傳播到君士坦丁堡,接著在1347年,隨著熱那亞商船進入西西里島,很快地奪走了島上將近一半的人口。

疫情繼續蔓延,先是在義大利部分地區開始流行,然後來到馬賽,接著在整個法國和西班牙境內擴散,幾年後北方的歐陸國家也相繼淪陷。據估計,這場瘟疫在歐洲奪走了超過40%的人命,在那之前,中國與印度已經有2,500萬人因此喪生。

黑死病 鼠疫 The_plague_of_Florence_in_1348,_as_describe
黑死病約在14世紀40年代散布到整個歐洲,在全世界造成了大約7500萬-2億人死亡,是人類歷史上致死人數最多的流行病。圖為藝術家根據薄伽丘《十日談》描繪1348 年佛羅倫薩的黑死病慘況。
圖/ Science Museum Group

從現代的視角來看, 這場瘟疫不尋常之處在於,疫情的擴散雖然緩慢,但卻彷彿經過計畫般,有條不紊地推進。 儘管這場瘟疫的傳播偶有長距離的躍進,像是沿著絲路或透過商船等貿易路線散播,但它在歐陸的推進,平均每天只有兩公里,就算以當時徒步的標準來看也是相當緩慢。

雖然鼠疫很少人傳人,但這種疾病卻是透過人際網絡傳播(隱藏在衣服中或是叮咬過船上老鼠、家畜、人類的跳蚤);人與人以及各種家畜所組成的接觸網絡,成為了病菌不斷向外蔓延的傳播途徑。

黑死病蔓延的緩慢過程告訴我們,中世紀人們的移動能力與交際範圍是多麼有限。現代的大流行就不是這麼一回事了:病菌的傳播速度非常快,通常在幾週甚至幾天內,疫情就可以延燒到其他大陸板塊。

涵蓋288個學生的「最大連通分支」

2014年,在南加州某主題公園通報麻疹與接觸案例後沒幾天,位在幾百哩外的學校,就爆發了麻疹疫情,許多未接種疫苗的成年人和兒童紛紛染疫。2015年,一名醫護人員在獅子山共和國確診伊波拉出血熱,之後僅僅一週的傳播,疫情就蔓延至歐洲以及北美洲的城市。
雖然現代的人際網絡樣貌已與中世紀大相徑庭,觀察特定類型的現代網絡,仍有助於了解中世紀的瘟疫傳播,何以如此緩慢卻又勢不可擋。

雖然大部分學生的交往對象只有一到兩人,但網絡已形成明顯可見的「最大連通分支」(giant component),即圖3-1左上角最大塊的相連區域,其中涵蓋288個學生,彼此透過層層關係鏈而相連在一起。

「連通分支」是指網絡中相連的部分,其上的任兩個節點可以找到一條相連的路徑,互相拜訪。如圖3-1所示,超過一半以上的學生座落於最大連通分支上,其餘的學生則散落在幾個較小的分支。另外有超過1/4的學生,沒有任何交往對象。(是的,我們都知道高中生活可以多麼孤單……)此處我們不加以繪出。

圖3-1
圖3-1的樣本來自一所美國高中,圖中網絡描繪了青少年間戀愛和/或性關係的網絡。學生列出了過去18個月曾交往過的對象。
圖/ 先覺

這張圖突顯了一件事: 即使大部分的人(平均來說)都只有少數性伴侶,仍有很高比例的人會感染性病。

圖中的每條連線,都代表一條潛在的疾病傳播路徑。如果最大連通分支上,有一個學生染病(例如接觸到校外的感染源),這個疾病就可能在分支內廣泛地傳播,引發校內流行。

舉例來說,HPV(人類乳突病毒)主要透過性行為傳播,可誘發子宮頸癌等多種癌症。HPV危險之處在於,初期通常沒有明顯症狀,患者很難意識到自己染病,因而繼續傳播給他人。據研究估計,約有超過40%的美國成人為HPV帶原者,其中很多人並不自知。大部分感染者的性關係並不複雜;他們只是剛好位於最大連通分支內。

如圖3-1所示,在每個人的接觸對象不多的情況下,傳染病的擴散可能很緩慢;然而,一旦疫情蔓延到最大連通分支內,就很可能引發大規模的感染,就像是中世紀的鼠疫。

這張圖告訴我們的另一件事是, 複雜的性關係或是性工作者的存在,並不是造成性病流行的主因。 的確,高點度的個體擴大並加速了疾病傳播的速度,但這些人並不是最大連通分支出現的必要條件。光是每個人有一個以上的性伴侶,就足以成形。網絡的連通程度才是疫情快速傳播的關鍵。

人際網絡的相變,竟是抑制病毒傳播的基礎?

熱力學中「相變」的概念,通常指物質狀態上的改變。例如,水從固態的冰轉變成氣態的蒸氣,可以視為經歷了一次相變。

網絡也可能出現相變,從幾個孤立的節點和小型連通分支,到形成涵納相當數量節點的最大連通分支,最終變成一個彼此相連的網絡,所有節點都能找到一條路徑,觸及彼此。網絡中的連結數量增加,就好比溫度提高,於是冰變成水,水變成蒸氣。

圖3-2
圖/ 先覺

相變的一個明顯特徵是,它可能在一瞬間突然發生。這一刻的溫度剛好低於冰點,你還能站在冰上,但下一刻你可能就落入水中,僅僅因為溫度升高了一度。同樣地,當連結增生的頻率有一點點微小變化,整個網絡分支的結構就可能有劇烈的改變。如圖3-2所示,當每個人的朋友從0.5個(如圖3-2(a))增加為1.5個(如圖3-2(b)),整個網絡就從彼此不相連的狀態,轉變為大多數人能夠聯繫彼此的狀態了。如果再增生一些連結(如圖3-2(c)和(d)),網絡不久就變成「路徑連通」(path-connected)的狀態,一般簡稱「連通」(connected)。所謂「連通」狀態,代表網絡內的任何人,都能找到一條路徑聯繫所有其他人(圖3-2(c)接近連通狀態,但還有兩個落單的節點)。

控制相變是抑制傳染病傳播的基礎。「基本再生數」(basic reproduction number)是一個重要的參考數字,它決定了疫情最終會在網絡內擴散或消散。這個數字代表,一個典型的感染者還會繼續感染多少健康的人。如果基本再生數大於1,則疫情擴散;如果小於1,則疫情消散。

網絡產生相變的臨界點,是在基本再生數達到1的時候,此時網絡將出現最大連通分支,如圖3-2。背後的道理簡單而意義重大:超過臨界值時,代表每個感染者會繼續感染超過一個人,此時傳染鏈將會擴張,同時這些新感染者還會繼續感染更多人,造成疫情持續蔓延;小於臨界值時,傳染鏈則逐漸萎縮。

以網絡的術語來說,如果每個人都擁有超過一個朋友,那麼連通分支就會不斷地向外擴張,形成最大連通分支;但如果每個人的平均朋友少於一個,則網絡內只會出現多個互不相連的分支以及許多孤立的節點。

責任編輯:張庭銉

本文授權轉載自《人際網絡解密》,先覺出版
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當AI開始幫消費者做決定,品牌怎麼做?iKala Connection Day揭企業轉型解方
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隨著代理式AI(Agentic AI)快速發展,人工智慧的角色也從被動問答的對話工具,轉變為能主動代為執行搜尋的商業介面;兩者根本的差異在於,前者仍須仰賴使用者逐步下達指令,後者則能自主完成任務。當AI代理為人類代勞搜尋、比價、甚至決策等任務,品牌競爭的對象便不再限於消費者,也涵蓋替消費者把關的AI代理。

因此,「Business to Agent」(B2A)成為當代企業必須面對的新命題,為了擁抱嶄新的思路,跨國AI轉型解決方案供應商iKala舉辦第二屆「iKala Connection Day」論壇,以「數據領航:AI時代的真實價值」為題,邀集Google Cloud、Google Ads等產業領袖,一同剖析企業如何從基礎建設走向市場端,搶佔AI先機。

不只SEO,還要GEO!企業如何讓AI認識你

回顧過往科技發展週期,新科技普遍需10至12年才能成熟。iKala共同創辦人暨集團董事長程世嘉引述AMD執行長蘇姿丰的比喻來說,若AI是一場棒球賽,目前僅走到第三局。這意味著,只要企業採用率持續攀升,尚且毋需擔憂AI泡沫化;反之,AI產業可能才正要邁入超級循環。

不過,程世嘉也提出「智慧通膨」的現象,他表示:「各大廠不斷推出新模型,資本支出也不斷提升,但使用成本並沒有因此下降,因為算力供不應求;不過長期來看,成本曲線一定會往下走,未來AI智慧會像水龍頭一樣,打開就有。」

隨著AI逐步普及,使用者尋找資訊的方式也隨之轉變。程世嘉強調,搜尋行為正從關鍵字轉向AI對話與生成式搜尋。企業除經營傳統SEO,更需布局GEO(生成式引擎優化),提高被AI引用與推薦的機會。這波版位重分配與十餘年前SEO興起時無異,及早掌握規則者,才能在新流量分配中卡位。

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iKala共同創辦人暨集團董事長 程世嘉
圖/ 數位時代

迎戰Business-to-Agent,如何搶進AI決策新戰場

要爭取AI時代的流量紅利,關鍵前提在於企業內部的基礎建設是否到位。「現在超過9成的企業都有AI焦慮症,大家都很急著導入AI工具,但背後缺乏整體的策略與架構。」iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang認為,AI專案應如培訓新進員工,結合商業策略與數據資產雙向評估,才能真正落地。

「如果沒有穩定的雲端基礎,企業的AI就會是空中樓閣。」他強調,雲端即是企業佈局AI的關鍵基礎建設之一。如多數企業選擇Google Cloud,看重的就是技術護城河、數據主權與總體擁有成本;而iKala推出的企業級AI代理平台iKala Nexus,定位為策略中樞與營運大腦,即立基於此。

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iKala AI服務事業部副總經理Gary Yang
圖/ 數位時代

然而,架構穩固只是起點。Google Workspace銷售總監Murray Chiang指出,全球僅約3%企業成功透過AI達成深度轉型,關鍵就在AI代理能取得多少企業資料與情境。因此,企業級Gemini Enterprise App結合個人級Google Workspace,構成Google所主張的「代理型工作轉型」(Agentic Workplace Transformation,AWT)主軸,讓AI從被動對話框升級為跨系統執行的代理,並恪守數據主權歸屬企業的原則,讓企業級AI能真正發揮效益。

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Google Workspace銷售總監Murray Chiang
圖/ 數位時代

當企業打穩內部地基,外部競爭也才能順勢轉向市場端。「Google Search全球年搜尋量達5兆次,近八成消費者認為AI讓購物決策更快、更有信心。」Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai指出,「B2A」(Business to Agent)的時代來臨,當AI代理主導決策時,看重的是API串接流暢度與數據結構化程度,企業必須從爭取「被看見」的SEO排名,走向爭取「被推薦」的AI清單,並進一步走向「被選擇」。其中,信任將成為AI時代品牌經營的關鍵。

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Google Ads廣告產品行銷資深總監Alvin Tsai
圖/ 數位時代

從洞察到執行,iKala全方位解方引領品牌佈局

這份信任要能落地,關鍵在於底層數據是否可信。對此,iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu提出的IMC整合行銷架構,正是iKala因應Agentic Commerce時代所提出的整體解決方案。

面對高度碎片化的行銷環境,品牌需要建立的,是一套能從市場洞察延伸至全通路執行、並持續優化的整合行銷系統。Ontix即時掌握消費者社群聲量與市場趨勢,代表品牌對人的理解;Kuroma則從AI搜尋視角,分析品牌在生成式搜尋中的能見度與引用表現,代表對AI的理解;兩者合力,讓品牌同時掌握人類與AI代理的決策脈絡。再透過Kolr行銷數據平台,將洞察轉化為具體行銷執行,使每一次決策都能以數據驅動、持續優化,協助品牌在AI時代建立長期競爭優勢。

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iKala行銷科技事業部總監Donna Hsu
圖/ 數位時代

最後,在論壇壓軸的高峰對談中,程世嘉強調,當前正是典範轉移的關鍵時機,如同過往率先布局SEO的業者得以享有紅利;他認為,這同樣是企業重生的契機,提早深耕者將在此波轉型中佔得先機。尤其,AI轉型已非單機運作所能達成,企業應優先建立基礎建設與治理架構;當自身能力有限,也須慎選合作夥伴、借助外部資源,並在安全可信任的前提下,實現共同成長。

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