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。

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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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從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式
從人、流程到工具:TVBS解構新聞業AI轉型方程式

在生成式 AI 驅動下,新聞產業正加速進入新一輪轉型。這股技術浪潮不僅改變了內容產製模式,也重塑了讀者獲取資訊的入口。面對這場產業變革,台灣科技媒體領導品牌TVBS 展現強勁的轉型動能,不僅積極布局 AI 應用,更憑藉創新專案獲得「nDX數位創新獎助計畫」肯定。

為加速經驗擴散並促進產業交流,日前,TVBS 攜手數位經濟暨產業發展協會(DTA)舉辦「AI in the Newsroom-TVBS轉型實戰分享」發表會,現場匯聚媒體與科技領域專業人士,從實務案例出發,深入剖析 AI 導入新聞現場的應用模式,共同見證 TVBS 如何以 AI 為核心引擎,重新定義數位時代的媒體影響力。

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圖/ 數位時代

從「人」出發:從超級個體到超級組織,啟動 AI 原生轉型

TVBS 集團成長長簡西村表示,早在生成式 AI 浪潮成形之初,TVBS 便已啟動轉型布局。不僅於 2023 年成立AI未來科技部,專責 AI 應用開發與轉型推進,更由董事長親自主持每週一次的 AI 策略會議,確保決策與執行節奏高度一致,並進一步盤點出「人、流程、科技(PPT)」三大轉型關鍵,逐步落實將 AI 導入各項營運環節。

從「人」的角度來看,TVBS 以 AI 提升效率與創造價值為目標,提出超級個體與超級組織的轉型藍圖。其中,超級個體指的是能善用 AI 工具的記者,例如:透過 AI 分析海量資料、自動生成初稿或經營個人品牌,透過與 AI 的分工協作,不僅提升產出效率,也讓記者得以回歸深度核實與現場採訪等核心職能。

當多個超級個體串聯,便進一步形塑出超級組織,透過 AI 全面提升團隊的數位戰力,成為 AI Native(AI原生)媒體組織。TVBS 的願景是,讓每一個議題皆能發展出專屬 AI Agent,負責資料處理與初稿生成,而人扮演總編輯角色,負責內容品質與倫理把關。如此一來,不僅能實現全天候、高頻率的內容更新,更可透過多 Agent 協作,同時產出文字、影音、Podcast 等不同形式的內容,實現一次生產、全平台分發的目標。

從「流程」出發:讓AI嵌入新聞產製,縮減 30% 作業時間

從「流程」的角度來看,AI 唯有真正嵌入新聞產製流程,才能發揮最大效益。然而,哪些環節最適合導入 AI、導入後流程該如何重塑,往往只有第一線新聞人最清楚。為此,TVBS 邀請新聞部同仁組成「文科種子」團隊,並由主管從日常工作情境出發,親自示範 AI 應用,讓記者實際感受到 AI 帶來的效率提升,進而翻轉「不好用」的既有印象,吸引更多資深同仁投入 AI 應用開發。

TVBS新聞部網路新聞中心總編輯楊致中強調,「AI不是要把新聞人變成工程師,而是要讓新聞人重新回到專業現場。」因此,這群橫跨編輯、記者、編譯等不同職能的種子成員,從使用者視角出發,與工程師並肩協作,以使用情境取代傳統規格書,讓技術團隊得以深入理解採訪流程中的真實痛點,進而開發出涵蓋多語翻譯、初稿生成、重點歸納、多稿比對、標題與內容優化等 AI 應用,整體作業時間平均縮短逾三成。同時,新聞部也與 AI 部門建立每週開會機制,持續提出痛點及回饋使用經驗,推動產品快速迭代。

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圖/ 數位時代

另一方面,TVBS 也連續三屆舉辦員工限定的「AI 黑客松」,各部門同仁由日常工作中的痛點出發,發想出更貼近第一線需求的 AI 解決方案,讓 AI 逐步成為組織共通的語言,不僅有效提升工作效率,也進一步形塑出 AI 驅動的創新文化。

從「科技」出發:打造混血系統 AI WIZE,讓AI真正貼近使用需求

從「工具」的角度來看,如何在滿足使用需求的同時兼顧技術快速迭代,成為關鍵課題。為此,TVBS 提出混血系統概念,由新聞人與 AI 部門協助,共同開發出專為媒體場景打造的 AI WIZE 平台。

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圖/ 數位時代

TVBS AI未來科技部副總監吳楨文說明,AI 技術迭代速度極快,若仍沿用傳統「使用者提需求、工程師寫程式」的開發模式,不僅溝通成本高、也難以快速及時優化,容易導致使用體驗不如預期。若是直接使用外部 AI 工具,在產出結果不穩定的情況下,使用者常常要反覆調整提示詞與修正細節,反而會增加時間成本,使 AI 應用淪為新的負擔。

為解決這樣的困境,TVBS 在開發 AI WIZE 時,結合系統化與人才混血兩大策略,由工程師在「深水區」把關系統架構、資訊安全與成本控管,而新聞人則在「淺水區」透過 AI Studio 等自然語言工具定義應用場景,並將新聞專業封裝成可重複使用的 AI Agent技能,同時透過持續回饋機制,讓 AI Agent 不斷學習與優化,使工具更貼近日常工作需求。

簡西村最後強調,人機協作不是選擇,而是必然路徑。TVBS 期望透過這場 AI 轉型,打造兼具速度、深度與可信度的新型媒體競爭力,並以自身實踐經驗為基礎,帶動台灣媒體在 AI 浪潮下強化整體產業競爭力,重新定義媒體的「真實」價值,開創新聞產業的 AI 新時代。

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