《传染》是一本由[英] 亚当·库哈尔斯基著作，中信出版集团出版的精装图书，本书定价：69.00，页数：416，特精心从网络上整理的一些读者的读后感，希望对大家能有帮助。
《传染》读后感(一)：传染
作为一名传染病流行病研究员，最开始看到这本书的时候脑子里觉得书里的东西我应该已经滚瓜烂熟，没什么新东西。打开这本书才知道我真的是大错特错，先不提那些和传染有关的非流行病概念，即使是我已经熟知的概念，作者也能弄通俗易懂的方式帮我更好地理解已经掌握的知识。更不用说那些传染病流行病模型在金融，社会学的相关应用了。如果你对下面任何一个学科，或是几个学科的交叉学科有兴趣，一定要看这本书！
Infectious disease, epidemiology, macroeconomic, public policy, psychology,communication, media, sociology, computer science, statistic modeling, even architecture or urban planning
如果你读懂了这本书里的概念，那么恭喜你，你已经完成了 introduction to epidemiology 101, Introduction to infectious disease epidemiology 101, 甚至一部分disease modeling methods 的课程！
《传染》读后感(二)：揭开“流行”二字的神秘面纱
2020年，一场新冠肺炎疫情席卷世界，至今没有消停。从病理学上这是疾病的传染，那么有没有思考过这样的疾病缘何就能够流行起来呢？《传染》一书试图帮助读者揭开这样的神秘面纱，带领我们走进“流行”世界的内部去窥视究竟。
“流行”，不仅局限于自然界的疾病，甚至在社会领域更是有流行风尚存在，甚至连打哈欠和肥胖等看似风马牛不相及的都可以能够流行起来。那么，它们背后到底有没有相似地方呢？而这正是作者试图诠释的内容所在。
流行即传播。传播即有传染源等细节。而从自然界的病例到社会领域的割裂，甚至将两个世界完全绝缘。这是过往的做法。而在该书中，作者却试图将两个世界磨合起来，打破自然和社会的割裂关系，建立一个超越自然和社会的分析框架，揭开流行的神秘面纱，这是该书的思路所在。
但需要警惕的是，关注事件的爆发，输入到数学模型中，揭示流行的内因，这些均是作为一次科学的尝试，到底成功与否，也仅仅存在于该模型之内。
如果逃离出作者构建的完美分析模型，已经不再适用。这对于任何科学分析来说均是一种缺陷所在。尽管如此，当《传染》这样的书籍来临时刻，人们又均从自然和社会两个割裂起来的领域，看到了所谓流行的共性，在不断分析的过程中，发现了自然界和人类社会的想通，这也算是可贵的吧！
疫情，风尚，还会再次流行起来，而在作者塑造的模型里，人们均能够找寻到源头所在，媒介所在，目的所在，这些都是需要科学进行诠释。
但需要警惕的是，任何诠释均为一种解释，而不是唯一解释。这也是该书带来的启迪。
《传染》读后感(三)：可控的传染
幼时自认运气不好，同学中有患流感、水痘的，总是第一个传给我。长大方知，自己就是流行病学中所谓的“易感人群”。看到英国流行病学专家亚当·库哈尔斯基的《传染》一书，自是急于一窥堂奥，而它的副标题又戳中方方面面的“易感人群”：“为什么疾病、金融危机和社会行为会流行”。 库哈尔斯基认为，很多问题的发展、传播、流行、控制都与传染病如出一辙：一家公司的崩盘可能蔓延至一堆公司，乃至引起金融危机；少数人的行为可能成为群起效仿的对象，愈演愈烈；甚至在我们生活中也会不自觉浸淫身边人的习惯，比如朋友的肥胖也能“传染”……我们大可以用研究传染病的方法来研究其他“传染”，拓宽思路。 我们能够系统地研究传染病，不过是近百年的事。在19世纪末，蚊子会传播疟疾的想法还只是一些医生的猜测，遑论厘清其中因果。英国微生物学家罗纳德·罗斯为印证这一猜想，让蚊子叮咬感染了疟疾的鸟，再解剖蚊子的唾液腺，从中发现了疟原虫。此举让他斩获了诺贝尔奖。然而库哈尔斯基在书中着墨更多的，是罗斯获奖之后的贡献。罗斯用模型思维对疟疾的传播趋势进行了分析，这一理论被称为“蚊子定理”。倘若蚊子是传播疟疾的帮凶，那么将蚊子控制在多少数量之下，可以有效减少疟疾的传染呢？罗斯假设，一群蚊子中有四分之一可以叮咬到人，这其中又只有三分之一能成功叮咬到下一个人。那么在一个1000人的村庄，出现一例疟疾患者时，需要有48000只蚊子才会出现第二例患者。当然，罗斯略去了现实中的复杂变量，但从中不难窥见，控制疟疾传染未必要将蚊子一网打尽，是付出适度的努力就可以实现的。 类比“蚊子定理”的思维方式，一个更广为人知的概念是再生数（R值），它指的是一个感染者预期导致的新发感染人数平均值。决定R值的关键因素有：疾病的传染期、传染机会数、传染概率、人群的易感性。控制传染往往从上述一个或多个变量入手，譬如灭蚊就是降低了疟疾的“传染机会数”，接种疫苗则是降低了“人群的易感性”。 库哈尔斯基指出，在其他领域，R值也颇有借鉴意义。在金融领域，就有人设想出预防金融危机的举措。如，让居于联结网络中重要位置的银行有足够资金，即降低其对“疫病”（被倒闭潮波及）的易感性；对风险较大的交易活动设置“隔离保护”；干预金融网络的结构，尤其是移除其中隐蔽而纵横交错的环形连接，以降低“传染机会数”。用传染的视角看待社会问题，会产生新解。书中举了暴力犯罪的例子：很多人会将暴力视作道德问题，简化成爱好和平的好人和诉诸暴力的坏人这类二分法。但有研究发现，产生暴力的最主要因素不是道德水平，而是之前发生的暴力事件，即便只是在媒体上报道自杀和枪击事件，都会导致局部地区同类事件发生率上升。这种“传染性”可以反过来作为突破口，反制暴力。名为“治愈暴力”的组织就从实施暴力者、被施暴者、双方身边的社交网络着手，锁定高危人群、阻断传播链条、对潜在的受害者提供帮助。 今天，各式各样的“传染”带来的挑战较之过去更为严峻，这与今人所建立的复杂的、实时的、远距离的联结有关：全球贸易建立起错综的经济网络，须臾不离的社交媒体提升了信息传播的速度，便捷的全球旅行让地理距离不再是疾病的屏障……然而“传染”的底层逻辑是不变的，无论是病毒还是金融工具，一个观点还是一组行为，都是加入了许多新变量的老问题，一样和传染期、传染机会数、传染概率、人群的易感性有关，一样可以针对这些因素来调控。同时，也新增了许多技术手段帮助我们解决问题。早发现早干预，洞悉传染链上的薄弱环节、缺失环节、特殊环节，传染未必不可控。
——庚子年读亚当·库哈尔斯基《传染》
《传染》读后感(四)：这本硬核的书，将颠覆你对社会的认识
流行病学调查，是今年疫情期间非常常见的一个名词。我们从一个出现病症的患者开始，沿着他可能接触的人，构建出关系网络，用技术手段排查关系网络中可能出现问题的节点，将传染范围控制在一定的人群中。
疾病问题和社会问题，看上去是完全不相干的两类问题，也应该用两种思路来解决问题，但《传染》这本书，开创性地将两者统一，同时考察模型和参数对两类不同问题的效果。在书中，我们可以惊讶地发现，社会传播的途径和效果在很大程度上与疾病一致，换个思路，可以说，疾病的传播，也是社会活动的一种体现方式。
《传染》封面从第一章讲解蚊子传播的流行性疾病开始，这本书就带读者进入研究者的视角，展现出当时的历史环境下，机制驱动的模型如何取代寻找统计数据的规律，走到人们视野中，随后，作者将视线转移到金融危机、网络传播等社会问题，模型也由原本理想化的“蚊子定理”，转而考虑更多社会因素导致的不确定性，提出流行病学家和社会学家在新的挑战下，设想的网格图、参数、变量……
在文字和理想化模型图的引导下，我们不难发现，原本复杂多变的社会问题，因为这些清晰的量化描述，变得能够让人把握发展脉络。跟随作者的讲述，我们也能够发现，模型在应对不同问题时考虑的重点不同，作者在最后也提出了模型的局限性，让读者不断反思，推翻已有的思维框架。
环衬，书中出现的模型图不难发现，近年来社会学调查很多会采用科学问题的研究思路，越来越依赖于数学模型。这本书考虑到适应大众，用了很多事实来支撑理论，叙述则采用讲解研究故事的方式，将理论融入到事件发展中，事例之间连接紧密，逻辑转换恰切。虽然阅读中仍然需要读者进行很强的逻辑思考，但在跟随研究者脚步的过程，读者看到事件的转折点以及重大突破口，会和研究者一样，有峰回路转的庆幸。再去翻阅前文，更有豁然开朗之意。
虽然不可能人人都去做社会学研究者，但在这本书的引导下，读者能够更加理性化地进行反思，认识到流行现象的运作规律，尝试去以各种角度分析现象背后的本质。读透这本书固然不太容易，不过，每读过一章，看待社会上各种现象，就会有一个新的思路，用完全不同的视角看待世界，思索世界。
《传染》读后感(五)：肥胖也会传染？这本书里多的是你不知道的事！
传染是什么？这个问题在今年以前，或许很多人还不知道该怎么回答。但在经历了今年的新冠疫情之后，想必现在所有人都知道传染意味着什么了吧。
可要是我们看一下亚当·库哈尔斯基的这本《传染》，或许不少人会猛然发现，对于“传染”这个词，其实人们依旧处于一知半解的状态。为什么这么说呢？
在多数人的想法中，传染基本只和各种疾病、细菌之类挂钩。难道传染只有这一种形态吗？传染只是一个医学概念吗？它会不会以其他形态影响甚至操纵我们的生活？传染过程又是怎么进行的？
这些问题正是《传染》一书重点讨论的。
01.什么是传染
既然要谈传染这个话题，那首先我们肯定得知道传染是什么意思。我们所理解的传染大多数时候特指传染病，这也是最容易被发现的传染形式。
但本书的作者在一开头就罗列了许多其他形式的传染：孤独会传染，打哈欠会传染，暴力行为会传染，自杀会传染，甚至肥胖也会传染！
通过这些例子，我们会发现，这本书绝不仅仅聚焦在医学概念上的“传染”，从传染病疫情到暴力行为，从艾滋病到自杀传染，从金融危机到网络谣言……
作者试图让我们重新认识“传染”这个词。它绝不仅仅只适用于医学范畴，我们所经历的传染，也绝不仅仅只发生在今年的新冠疫情当中。
将“传染”这一概念拓宽，是这本书的优点，同样也是这本书备受争议的矛盾点。从作者的描述我们也可以看出，其他形式的传染并不容易界定，就比如书里这个引人关注的话题：肥胖会传染。
有研究证实了这个论题，但同时也有很多研究者对此仍抱有异议。但不管真实结论如何，我们都必须承认，随着社会和科技的发展，传染这个词被赋予了更大的概念范畴，新技术不断产生，也就意味着新的传染形式不断产生。而且我们无法预料，这样全新形式的传染，会为我们带来福祉，还是将引发巨大的灾难。
在本书的理论当中，传染在很多时候等同于传播，这样一来，我们很容易联想到当下一个异常突出的问题——谣言的传播。
书里写到，新闻业的性质发生了巨大变化，由于具有“传染性”的观点更容易带来关注度，于是媒体们大开方便之门，无意甚至有意成为了谣言的传播者，谣言因此更加流行，这种“传染”我们几乎每时每刻都在经历着。
02.传染如何被推动
从艾滋病到埃博拉，再到今年的新冠，每一次传染爆发，人们总是乐此不疲地将责难的手指头戳向那些染病的人，继而引发歧视。被歧视的人群当中，艾滋病患者遭遇的困境尤为艰难。
然而本书当中却出现了一个让人惊讶的观点：传播更可能是特定社会群体的治疗被延误，而不是过高的性行为活跃度导致的。
舆论的污名化，人们歧视的目光将那些患病群体推到了世界的对立面，疾病因此更加难以控制，传染因此被变相推动。
政治手段的介入也会变相推动传染，这一点在美国新冠疫情的传播当中表现得淋漓尽致。从三月份开始，该不该戴口罩就成了美国民众甚至是相关专家讨论的话题，现在半年时间都过去了，这个本应该毫无置疑的问题依旧没有说服所有美国民众，政治手段让民众成了新冠疫情下的牺牲品，新冠在美国逐渐失控。
值得一提的是，类似于“戴口罩”的争议，在一百多年前也曾发生过一回。20世纪早期，苏格兰医师罗斯发现灭蚊有助于控制疟疾的传播，然而罗斯的这一发现在当时遭到了很多医生同行的质疑，这项卓有成效的疟疾防控措施直到很多年后才被接纳，然而罗斯并没有活到目睹疟疾患病人数大幅减少的那一天。
罗斯曾写过一句话，人类需要至少十年才能理解一个新的观点，不管这个观点多么重要，多么简单。美国人对于口罩的争端再度验证了罗斯的这句话。
03.无处可逃的传染
我们正处于一个技术革新的时代，新的技术通过各种形式影响着我们的生活，同时我们也在遭受着各种潜移默化的传染。
书里面提到了一个词，社会濡染，指的是日积月累，潜移默化，朋友之间会相互习得行为。传染以朋友关系进行，这种形式的传染让我们无处可逃，而且防不胜防。
肥胖、自杀、孤独，这些看似和传染病无关的概念，都可以通过社会濡染悄悄进行，我们全都生活在无处可逃的传染当中。
这些新形势下的传染方式，和曾经医学概念上的传染有一个显著的不同，那就是更难掌控。在这种形势下，我们会发现现在网络上会出现很多“莫名其妙”走红的人或事。
本书当中也提到了这样的一些案例，甚至总结出了一些能够引发传播的特征。但事实上，关于这些网络热点，我们所得出的大多数结论，几乎都是马后炮式的结论，我们只能在一个热点引发传播，走红之后，总结其中的经验和特征。有心人则会及时挖掘热点背后的财富密码。
各种网络热点的走红，通过我们每个人的社交网络影响到了我们自己的个人生活，我们也因此参与到了一次次的网络狂欢当中，被迫或主动。
于是我们会发现，“传染”这个词几乎成了我们无法回避的问题。更重要的是，我们根本无法预料，这个词带给我们的是蜜糖还是砒霜……我们或许能从各种热点中收获快乐，但同时也有可能成为压死别人的雪花。
网络让传染变得越来越容易，也让网络中的人越来越难置身事外，我们总是会猝不及防地被各种热点新闻轰炸，继而成为推动传播的一环。
那传播的尽头是什么？又是谁导演了每一次传播？被消费了热情的我们，该如何从传染中脱身？
这些问题你想好要怎么回答了吗？如果不确定，不如就从《传染》这本书当中寻找答案吧！
《传染》读后感(六)：在2020年的新型冠状病毒疫情期间，库哈尔斯基的团队是全球流行病学领域最活跃的研究团队之一，目前已在《柳叶刀》《自然–医学》等世界顶级医学期刊发表多篇论文。此外，他还为英国政府制定疫情防控政策提供专家
作者亚当·库哈尔斯基，伦敦卫生与热带医学院传染病流行病学系副教授，致力于使用数学模型研究传染病和社会行为的传播。他曾参与过对西非埃博拉病毒、南美寨卡病毒等疫情的流行病学研究，研究结果被BBC、《华盛顿邮报》等世界著名媒体广泛报道。
在2020年的新型冠状病毒疫情期间，库哈尔斯基的团队是全球流行病学领域最活跃的研究团队之一，目前已在《柳叶刀》《自然–医学》等世界顶级医学期刊发表多篇论文。此外，他还为英国政府制定疫情防控政策提供专家建议。
01用模型思维破译疾病传染
我们都知道，不管是现在我们全球面临的新型冠状病毒还是2003年的SARS，都给我们留下了惨痛的记忆。在过去的一百多年里，世界各地的联系越来越紧密，出现了更多重大的全球疫情，比如艾滋病、大流感等等。但是，很长时间以来，面对疫情人类能做的事情都很有限。每次新的疫情情况都不一样，病毒会变异、暴发的程度也都不同。
每次我们总结的经验，并不足以应对突然发生的疫情。所以，作者认为清楚传染病的特征，分析传播模型和数据，追溯传染病的源头，这些都对传染病的预防和控制至关重要。那我们还能怎么办呢？流行病学研究，也就从这里开始的 。
20世纪以前一直困扰人类的一种疾病，叫做疟疾。在温带地区，疟疾一直是常见的流行病。在20世纪以前，人们还不知道疟疾的病因，更不知道疟疾为什么会传染。一旦疫情暴发，除了治疗已经中招的病人，人们唯一能做的，就是等待它过去。 但19世纪末，英国有一位军医，叫罗纳德·罗斯，他下定决心，要破解疟疾传染的秘密。罗斯首先证明了疟疾传播的媒介是蚊子，还因此获得了诺贝尔奖。但罗斯没有止步于此。他还要证明疟疾的传播是可以阻断的，阻断的方法，就是控制蚊子的数量。可当时人们普遍的反应，居然是嘲笑罗斯。在他们看来，蚊子不可能消灭到一只不剩，既然不能，疟疾就还是会传播。但罗斯坚信，用不着消灭所有蚊子，只要控制蚊子的数量，就能防控疟疾。他是怎么证明的呢？
他说服一家机构在埃及的一座城市采取控蚊措施。那里每年都会暴发疟疾，大约会有2000人感染。结果，控蚊措施的效果不错，当年感染的人数下降到了100人以下。虽然有了现实的证据，但还是有同行质疑罗斯。 他们会说，就算疫情控制住了，也不能说明就是因为控蚊，没准是因为气候变了。那么如何证明这种干预是有效的？如果预测到会发生疫情，我们肯定会做各种干预，努力避免灾难发生。最终灾难没有发生，到底是预测错了，还是干预有效呢？1、蚊子定理
面对这道难题，罗斯决定求助数学。他设计了一个数学模型，用模型来模拟疫情。
首先，他要计算出特定地理区域内每个月的疟疾平均感染人数，这意味着将疟疾传播过程分解成不同的基本构成要素。比如这个地区有多少人，有多少只蚊子，你就得到了一个重要的指标“蚊子密度”。
然后，你可以设定其他参数，包括已经感染疟疾的人数，能够成功叮咬病人的蚊子占多大比例，还有能够再次传播疾病的蚊子占多大比例。这样，就能算出“蚊子密度”和感染人数，也就是疫情规模的关系。罗斯给自己的模型起了个名字，叫“蚊子定理”。
2、SIR模型
后来一个叫麦肯德里克的年轻科学家，他非常认同罗斯的思路，决心用这个思路，探索疾病传染更普遍的规律。他给自己设定的问题是：疫情结束的原因到底是什么？当时，对这个问题有两种常见的解释，有人说是易感人群逐渐减少直到没有了，也人说是病原体的传染性越来越弱。
麦肯德里克和同伴一起设计了一个数学模型，叫作SIR模型。SIR这三个字母，分别代表易感者、传染者和康复者。麦肯德里克发现，当易感者在人群中占的比例足够小的时候，疫情就会开始逆转。这才是疫情结束的真正原因。
换句话说，疫情会在所有易感者都被感染之前就结束。一个很有争议的概念，“群体免疫”，就是在这个研究的基础上得到的。SIR模型展现了疾病传染的普遍规律，但还无法解决疫情，那我们如何防患于未然呢？
3、R值和超级传播者
在有关疫情的新闻报道中，我们听过这两个概念：一个是R值，也就是再生数；另一个是超级传播者。这两个概念，就是如今流行病研究领域最核心的概念。它们揭示了传染发生的原因。
R值表示1个感染者平均能再感染几个人。比如R值为2，就是说1个初始病例平均会再传染2个人。R值大于1的时候，疾病才会持续传染。R值越大，传染的速度就越快，规模也越大。R值为2的疾病，暴发到第5代会有32起新病例；如果R值是3，第5代时就会出现243起病例。一般流感R值在1到2之间，影响相对比较小。2003年的SARS病毒，R值在2到3之间，所以会暴发疫情。 很显然，R值最大的优点就是直观。一种传染病会不会暴发，暴发的速度有多快，规模有多大，一目了然。它还能帮我们评估应该怎么办，比如需要多少人接种疫苗才能阻断疫情。如果R值为20，比如麻疹，每20个人中就需要至少接种19个人，或者说，接种率超过95%，才能阻断疾病暴发。那R值是怎么算出来的呢？影响R值的关键因素有4个，分别是传染期、传染机会数、传染概率和易感性。假设一个人得了流感，传染期就是说他在多长时间内会传染给别人；传染机会数是他每天有多大概率会传染给别人；传染概率是他接触到其他人的时候，发生传染的概率；易感性，就是其他人被传染的可能性。这样，我们就得到了R值公式：R=DOTS。DOTS就是那四个因素的首字母。
有了R值公式，我们就能明确应该如何防控传染病。流感暴发后，确诊病例和接触者要隔离一段时间，就是要错开传染期；流感期间最好少出门，是为了减少传染机会数；戴口罩是为了降低传染概率。易感性的问题因人而异，不过有些疾病，比如艾滋病，我们可以通过药物来降低人群的易感性。
当然，R值描述的不是现实情况，而是整体趋势。在现实中，感染人数并不是2个变4个、4个变8个，而是遵循“二八法则”。在很多传染病疫情中，都是20%的病例引发了约80%的传播。如果单个病例传染的人远远大于平均数，这个病例就是刚才说到的“超级传播者”。
比如，天花这种病的R值大约是5，也就是说1个初始病例能传染5个人左右。但1972年3月，一名塞尔维亚教师得了天花，随后有38起病例都跟他相关。这位教师就是“超级传播者”。罗斯开创的模型，帮助人类找到了应对疟疾、寨卡、艾滋病、埃博拉等各种疫情的方法，惠及全世界所有的人。但遗憾的是，当年罗斯提出用控蚊措施来阻止疟疾的想法，直到很多年后才被广泛采纳。到了1975年，疟疾才从欧洲大陆消失。
02传染的规律应用的领域
突然爆发的金融危机、效果显著的网络营销、广泛传播的政治谣言、劫持电脑并勒索高额赎金的电脑病毒，这些现象看似彼此无关，但却拥有一个共同的特 点：它们都是传染性事件。这并不只是一种通俗化的比喻，实际上，如果隐去标签，金融泡沫和麻疹的传播曲线几乎别无二致。
无论是疾病还是社会现象，传染的前提都是人际网络，而模型方法的核心正是对网络的深入理解和调控。如今的我们身处在一个个复杂并相互影响的人际网络中，如果传染规律能解决流行病的难题，它应该也能解决其他领域的难题。今天，越来越多的人认同罗斯的思路。他们尝试用传染规律解决各种问题，包括降低金融危机的风险，制造流行现象，减少暴力行为等等。
1、金融危机
金融危机的原因当然非常复杂，但是它蔓延的原因，大多是人的贪婪和恐惧导致的。所以交易行为，不管是买入还是卖出，也会传染。
比如，2008年的金融危机跟房贷衍生的金融产品有直接关系。在那之前，美国人对房价非常乐观。2005年的时候，有人问后来的美联储主席伯南特：全国房价都下跌会发生什么？伯南特的回答是：那几乎不可能，从来没有发生过全国范围内的房价同时下跌的情况。这种“对于上涨的错觉”是会传染的。 这就是所谓的“博傻理论”：人们虽然知道花高价买下某件物品是愚蠢的，但是却相信有一个更大的笨蛋，会花更高的价格从他们那儿把它买走。随着房价泡沫破裂，“对于下跌的恐惧”也同样会传染。2008年金融危机爆发后，《金融时报》的一位记者担心银行会倒闭，就来到曼哈顿的一家银行，想从账户中取些现金。他发现，银行里等候的人已经排成了长龙。这些衣着得体的华尔街精英，都是来取现金的。
现实的教训告诉我们，在金融网络中，交易行为会传染。从传染的视角来看，金融危机和传染病疫情遵循相同的规律。从曲线的形状上看，金融资产价格的上涨和接下来的暴跌，跟麻疹或其他传染病病例的出现和消退，几乎完全相同。
这个视角，彻底改变了人们思考金融危机的方式，也为应对金融危机提供了新的思路。2008年以后，各国央行都开始研究“网络结构如何扩大传播”。
这个理论是性传播疾病研究者在20世纪末提出的。银行也开始借鉴传染规律来预防金融危机。如果把金融危机看作“疫情”，我们就可以像防控疫情一样，通过控制公式里的变量，降低危机暴发的速度和规模。比如，如果让银行持有足够的资金，就可以降低它对危机的“易感性”。
但作者说，金融危机并没有完全可以预测。首先，因为数据有限，在研究危机发生的概率时，数据有微小的偏差，都会导致结果有巨大的误差。还有就是人类行为和想法太过复杂。
2、观念和行为
观念和行为到底是如何传染的呢？日常生活中，我们每一次购买产品、每一次转发消息，其实都可以看成一次传染。那么，有关增长和流行到底是怎么回事呢？
罗斯在研究疟疾传染的时候发现，传染现象有相通的趋势，会表现为一根拉长的S曲线。一般情况下，刚开始的时候，被传染的人会呈指数级增长，增长速度不断加快，随后，增长会逐渐慢下来，直到最终停止。到了20世纪60年代，S曲线被应用到社会学领域，研究传播现象，而且大受欢迎。
《创新的扩散》提出了一个观点：新理念和新产品在接受早期，普遍符合S曲线的趋势。随后，一位营销专家拓展了这个理论，并且成功预测了新产品的销售趋势。1966年，彩色电视机的销售大量增长。当时，整个行业对销售预期都很乐观，觉得销量会持续增长。但这位专家预测，销量会在1968年达到顶峰，然后呈下降趋势。事实证明，他的预测更接近现实情况。 2018年，研究者用同样的规律，分析了《纽约时报》畅销榜中的畅销书。他们发现，畅销书也会遵循固定模式。大多数畅销书的销量都是一开始增长很快，在出版后大约10周内达到顶峰，然后下降到很低的水平。平均而言，95%的销量都集中在出版后的第一年。而其他书籍绝大多数，根本不会流行。微软团队发现，在推特上，大约95%的推文根本就没人转发。剩下的推文，大多数也只是被转发了一次。其他在线平台的情况也基本如此。用传染规律来看，网络上的大多数内容R值都不到1，没有传染性。另一项研究指出，从2014年到2016年，脸书上那些最流行的内容，R值也就在2左右。但也不要灰心，作者说想让传染性不那么高的内容流行，也是有办法的。
比如，可以引入更多的“传染源”，也就是所谓的“广撒种营销”。如果给很多人都发一条传染性不高的内容，在随后的小规模传播中，它就会引起更多的关注。美国的新闻聚合网站BuzzFeed早期的许多内容，都是通过这种方式流行起来的。2013年，BuzzFeed已被评为脸书上“社交性”最强的发布者，它拥有评论、赞和转发分享，比其他任何组织都多。最后的话：
无论是疾病还是社会现象，传染的前提都是人际网络，而模型方法的核心正是对网络的深入理解和调控。如今的我们身处在一个个复杂并相互影响的人际网络中，从传染的角度去审视和应对各类问题，或许能为我们提供全新的启示。
《传染》读后感(七)：从“蚊子原理”到“网络钓鱼”
作者的工作与分析疾病暴发有关，所以当一次他在网上不经意的引发了一起“小规模传谣”事件的时候，他对这一事件产生了强烈的好奇心。
他感兴趣的是：为什么自己的推文会在一开始的时候传播的那么快？而后续的更正贴是否降低了原贴的热度？如果晚一点发现这个错误的话，将会是怎样一种情况？
这类问题在各个领域都会出现，传染，不只发生在我们熟悉的传染病或者疯传的网络内容上。实际上传染暴发的形式很多，既可能像恶意软件、暴力行为或金融危机那样带来危害，也可能像创新活动或文化那样带来好处。
有的暴发是以病原体或电脑病毒等有形的形式出现的，有的则是以抽象的观点和信念的形式出现的。暴发有时候发展迅速，有的时候则需要较长的时间。有的暴发呈现的模式超乎想象，能引起人们的兴奋、好奇甚至恐惧。那么为什么各种暴发的发生和消退会表现出不同的模式呢？
作者写作本书的目的，就是通过研究生活中各个领域事件的传播，找出事件传播的驱动力和爆发模式形成的原因。而传染病学的很多观念可以帮助我们解决其他领域的威胁。本书的另一个目的就是揭开和传染有关的疑云，告诉大家如何避免被一些简单的传闻所蛊惑，如何避免采取无效的应对方式。
不管是对观点的创新和传播感兴趣，还是对控制病毒和遏制暴力感兴趣，我们都需要弄清楚这些东西传播背后的原因是什么。
一切始于一个理念的创新，在对抗疟疾的过程中，罗纳德·罗斯设计了一个简单的疟疾传播概念模型，该理论的核心是：要控制疟疾的传播，无须将所有的蚊子都消灭，罗斯提出了关键蚊子密度（critical mosquito density）的概念，一旦蚊子数量降到该水平以下，疟疾就会自己慢慢销声匿迹。罗斯的理论被命名为“蚊子原理”
在罗斯那个年代，大部分研究使用的方法是根据描述性的信息来进行推理，从现实数据着手，归纳反推出可预测的模式。而罗斯才用的则是机制法，他首先找出影响疾病传播的主要过程，利用掌握的疟疾知识，对疟疾的感染途径、传播途径以及患者的康复时间进行了阐释。并用数学公式总结出一个疟疾传播的概念模型，用这个模型来分析和预测疫情未来的发展趋势。
罗斯成功地将自己的想法凝聚成了一个清晰、普遍的理论。他展示了如何运用动态方法来研究疫情，将疫情视作一系列相互作用的动态过程，而不是一些静态模式。
罗斯建议用“事件发生理论”（Theory of Happenings）来描述受到某种疾病或事件影响的人数随时间变化的规律。罗斯认为，事件主要可以分为两类，一类事件对人的影响是独立的，这类事件发生在你身上后，并不会增加或降低随后发生在其他人身上的概率，例如，没有传染性的疾病、事故或者离婚等。
另一类则是依存事件，这样的事件发生在一个人身上的概率取决于目前有多少其他人收到了该事件的影响。
罗斯希望最终能够解决“与统计学、人口学、公共卫生、演化理论，甚至商业、政治以及政治才能相关的问题”。
但他的理念在几十年后才在传染病研究领域流行起来，进入到其他领域，则用了更长的时间。
金融数学家伊曼纽尔·德曼曾经指出：“人的预见能力有限，但想象力却非常丰富，因此不可避免地，有的模型会被利用到连建模者本人也绝对料想不到的领域。”
2007年2月，信贷专家珍妮特·塔瓦科利写了一些文章，对债务抵押证券这类投资产品的崛起进行评论。她尤其对评估抵押贷款之间相关性的各类数学模型不以为然。塔瓦科利认为，这些模型一句的是与现实相去甚远的假设，因此得出的结论只是数学上的错觉，使高风险的接待看起来像是低风险的投资。“相关性交易就像一种具有高度传染性的思想病毒，已经传遍了金融市场，”
一个需要探讨的根本性问题是：“我们如何判断一种传染病或者一次危机是否会发生扩散。”数学家克劳斯·迪茨注意到了麦克唐纳论文章的一个开创性的理念，既不要研究蚊子密度，而是思考：”如果一名感染者来到一个群体中，会发生什么？会产生多少新发感染病例？“他将这一理念运用到自己的研究中，并最终将对事物流行的研究理论领入了公共卫生的广阔领域。
迪茨提出了后来广为人知的“再生数”——简称R值——的概念：R值指一个感染者预期平均可导致的新发感染的人数。可被广泛应用于多个暴发研究领域，包括枪支暴力、网络模因现象等。
R值与4个因素有关：
D：传染期（duration），指患者具有传染性的时间长短 O：平均机会数（opportunities），患者传染期内每天传播感染的平均机会数 T：每次接触时发生的传染概率（transmission probability） S：人群的平均易感性（susceptibility）
R值已经成为现代传染病暴发研究的核心，但是由于R值呈现的是传播的平均水平，因此无法捕捉并关注到传染病暴发期间可能发生的特殊事件。
在某些情况下，暴发是由“同源性传播”导致的。在同源性暴发事件中，病例经常在短时间内集中出现。
我们可以把疾病的传播看作一个“连续体”一种极端情况是，同一个人引发了所有病例，另一种极端情况是，疾病流行可以精确推算（就像时钟一样），大多数情况下，疾病暴发都位于这两种极端情况之间的某个位置。而许多暴发都是这样发生的：通常很难预测特定个体会在暴发中扮演什么角色。
1989年流行病学家苏内特拉·古普塔领导了一项研究，其结果显示，传染的动态特征取决于网络是数学家所谓的“同配性网络”还是“异配性网络”。在同配性网络中，连接数较多的人主要和其他连接数较多的人形成连接，在这样的网络中，暴发会迅速传遍这些高危个人，但很难传播至网络中那些联系松散的个体。相反，在异配性网络中，高危个体主要与松散存在的低危个体形成连接。因此，异配性网络中，感染在初期阶段的传播较慢，但最终会造成更大范围的流行。
很明显，银行网络属于异配性网络。有多项研究表明，在金融危机期间，资产持有多样化会对更广泛的网络的稳定性产生不良影响。监管部门不能只着眼于银行的体量，还应该关注到底是那些银行出于金融网络的中心，让居于网络重要位置的银行持有足够的资金，以降低其对“疫病”的易感性。
科学概念的传播启发了最早一批对思想传播的研究，20世纪60年代初期，威廉·戈夫曼提出，科学家之间的信息传递和疾病的传染很像。疟疾等疾病通过蚊子进行人际传播，科学研究则通常依靠学术论文在科学家之间流传，新概念会“传染”那些接触到它们的“易感”科学家。如果知名科学家在某个领域占据了话语权，就可能会阻碍具有竞争性的理论的发展。
传染源和易感人群要直接或间接发生接触，传染才会发生。不论是创新思维的传染还是疾病的传染，传播机会的大小都取决于接触的频率。因此如果我们想要了解传染的机制，就要弄清楚人们彼此之间是如何互动的。
通过研究有潜在“传染性”的行为，研究人员还发现了生物传染和社会濡染引起的“疫情爆发”之间的一些重要差异。
20世纪70年代，社会学家马克·格兰诺维特提出，与亲密的朋友相比，信息通过关系一般的熟人可能传播的更远。他把熟人的重要性称为“弱连接的力量”。这些”泛泛之交“的关联已经成为社交网络科学的核心部分。
在传染病暴发期间，疾病通常是经由一系列的单次接触扩散开始的。而对于社交行为来说，事情往往没那么简单，我们常常是在看到许多人都在做某事之后才开始模仿的。这种情况下，并没有明确的传播途径。这种行为模式被称为“复杂传染”（complex contagion），因为它的传播需要多次接触。
研究人员发现，从运动和健康习惯，到创新与政治行为，都存在复杂传染。复杂传染的发生可能有以下四种机制：1、已经有一些人参与的事情会更容易传播；2、多重暴露可以提升接受度；3、观点的接受程度也依赖于其社会合法性；4、情感放大效应也会促进复杂感染。
如果需要创新思维实现复杂传染，就需要使互动适当趋于集中，一推动这些思维的社会强化过程。如果人们反复看到团队中的每个人都在采取某项新的行为，那么他们就更可能去效仿。但组织又不能过于封闭，否则新的观点就无法突破小部分人的额团体而向外传播。
“贝叶斯推理”的基本思想是将知识或信息视作一种理念，人们对各种理念有着或多或少的信任，在接触新的信息后，你的理念是否会发生变化取决于两点：一是初始信念的坚定程度，二是新证据的强度。
斯特拉金作为一个公共卫生研究人员，在思考暴力是如何发生的这一问题是，注意到了一些似曾相识的模式：“美国城市的凶杀地图上观察到的地区聚集性，与孟加拉国的霍乱地图很相似。” 进一步对于“对暴力来说，最主要的影响因素是什么。”这一问题的思考，让他领悟到了，答案是“之前的暴力”。而这就很明显的体现了暴力的“传染性”。
斯特拉金不仅想到：“或许控制传染病的方法对暴力有用？”
2015年，美国四分之一的枪杀案都集中在占全国人口不到2%的社区。当斯特拉金和同事们开始以应对疫情暴发的方式应对暴力行为时，他们决定将这样的社区作为目标，这一项目最后衍生成为更大的组织：“治愈暴力”（Cure Violence）
“治愈暴力”的方法分三个部分：首先，研究团队会雇佣“暴力阻断员”，他们可以发现潜在的冲突，并进行干预，以阻断暴力的传播。其次，“治愈暴力”组织会识别出社区里暴力风险最高的人，然后通过外联工作人员来劝说他改变态度和行为。最后，“治愈暴力”团队还致力于改变社会中关于枪支的社会规范。其思路是通过一系列的呼吁来抵制保利文化。
“治愈暴力”的第一个项目始于2000年，在芝加哥的西加菲尔德公园启动。项目开始一年后，西加菲尔德公园的枪击案大约减少了三分之二。但由于项目资金时有时无，且多年来被多次消减，斯特拉金认为，“改变的速度慢的令人沮丧。”
因为《迪基修正案》规定：”疾病控制与预防中心用于预防和控制和伤害的资金不得用于倡导或促进枪支管制。“所以疾病控制与预防中心没有对枪支暴力做更多的研究。
21世纪初，沃茨和同事们开始探索互联网的网络关联，在这一过程中，他们将垫付人们长期以来秉持的一些有关信息传播的理念。当时营销人员中开始实兴起“影响者”的概念。然而实际上这一假说有着多重版本。而人们常会混淆不同版本的“影响者“理论。
这使我们有必要思考一个问题：我们是如何接触到在线信息的。为什么我们会接受一些观点二拒绝另一些？其中一个原因是竞争：观点、新闻和商品都在争夺我们的注意力。
在社交媒体上，影响我们阅读什么内容的主要因素有3个：我们的友邻是否分享了这篇文章，它是否出现在我们的动态栏中，我们是否点击了它。
研究发现，引发强烈情绪反应的文章更可能被分享，而其他外在属性也有一定的影响：一篇文章的受欢迎程度取决于它发表的时间，发表在网络的那个栏目，以及作者是谁。
线上社交网络的结构不利于用户形成发人深思的、较为复杂多元的观点。相比之下，那些简单、易消化的内容更容易在网上扩散。
现在我们拥有人类活动的大量数据。但即便如此，仍有很多东西是难以衡量的。乍看之下，用电计量来衡量人们对一篇文章的兴趣似乎很合理。但“当一个衡量标准成了目标时，它就不再是一个好的衡量标准。”
虚假信息的危害在于：它们的目的不是让你相信某些假新闻是真的，而是让你怀疑真相本身。通过混淆视听，它们使人无法确定真实情况。
网络滋事者揣摩出的最成功的的演化技巧之一，就是把模因变得荒诞或者极端，让人搞不清楚他们是在认真发言还是在开玩笑。这种反讽式的外壳有助于将不愉快的观点散播的更远。
我们需要反思应对恶意理念的方式，并思考当我们关注这些观点是，谁是真正的受益者。一个常见的论点是，即使没有媒体推波助澜，极端思想也会传播开。但对网络“传染”的研究发现，情况恰恰相反：如果没有广播事件的放大效应，这些极端思想很难传开。
与任何复杂的社会问题一样，不会有什么简单、明确的处理方案能够依据解决虚假信息问题。人的心理存在一定的弱点，是我们难免对事物产生错误解读。不过我们仍然可以努力，增强媒体、政治组织和社交平台——当然还有我们自己——对信息操纵的“抵抗力”
流行病学家卡洛琳·巴吉曾写道：“疫病预防需要我们长期致力于解决政治上较为复杂的多维度问题，而不是一味地对传统方法进行颠覆。”最大的挑战通常是防控中的那些现实问题，而不是计算机分析和模拟，毕竟能获取数据并进行分析是一回事，能发现疫情并有资源去应对是另一回事。
正如罗斯1916年希望的那样，现代版的“事件发生的理论”如今正在帮助我们分析从传染病道社会行为、从政治到经济等各个领域的问题。
在很多案例中，这意味着需要推翻有关暴发机制的流行观点，同时也意味着要为很多问题寻找新的解释。
在对暴发进行分析的过程中，最重要的并不是我们做出正确决策的那一刻，而是我们意识到自己错误的那一刻：在分析不太对时，会出现引人注意的异常模式，会出现打破先前规则的例外的情况。无论是希望创新迅速传播，还是希望疫情尽快消失，我们都必须尽快发生传染链，寻找薄弱的环节，缺失的环节以及特殊的环节，必须回顾国王，搞清楚暴发到底是如何进行的。
流行病学领域的一句名言是：”就算你见识过一次全球大暴发，那你仅仅是了解这一次全球大暴发而已。“
《传染》读后感(八)：肥胖、吸烟和幸福感之类的事物都具有“传染性”
“他们发现，在互为好友的人中，女性对男性的影响较女性之间的影响高出45%，而30岁以上的人比18岁以下的影响力高出50%。他们还指出，男性比女性更易受到影响，单身人士比已婚人士更易受到影响。”
01
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有趣的旁征博引型著作。书中的内容涉及多个领域的流行传播规律:传染病、流行病（包括肥胖）、观念、谣言、暴力犯罪、网络内容、思想。重要的结论是以上这些领域的事件传播传染可以有共同的模式。
书中涉及到的多个领域的信息与观点，作者尽量引用比较原始的资料。
书中重要观点与信息：
1：一旦蚊子数量降到该水平以下，疟疾就会自己慢慢销声匿迹；
2：肥胖、吸烟和幸福感之类的事物都具有“传染性”；
3：错误的理念常常能够被纠正，但效果却未必持久；
4：自杀是可以传播的；
5：其他类型的暴力事件也常常出现聚集现象；
6：大多数网上的传播链并不像大流行病那样，能产生病毒式传播，它们更像是20世纪70年代在欧洲断断续续暴发的天花疫情；
7：复杂传染——比如微妙的政治观点——在互联网上有很大的劣势；
8：对许多人来说，分享比阅读更开心；
9：虚假消息的内核不是让你相信某些假新闻是真的，而是让你怀疑真相本身；
10：收到密友真情实感的讯息似乎能提高用户的幸福感，但收到随意的反馈——比如点“赞”——却不会；
11：当格林兄弟编撰传统的“德国”童话故事集时，他们注意到，从印度到阿拉伯，许多不同文化背景的故事都有相似性。
总体评价4星，不错。
以下是书中一些内容的摘抄：
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导言
2009年英国流感大流行
多数事物并不会成功经历散发期：每当有一种流感病毒成功从动物传到人身上并引发全球大流行，就有数百万种病毒没能成功感染人类；每一条火爆的推文背后，肯定会有更多的推文被淹没在网络信息的海洋中。
在中世纪，人们将疫情的零星暴发归因于星象的影响，“influenza”（流感）这个词在意大利语中便是“影响”的意思。
第1章 蚊子定理
这便是罗斯理论的核心。要控制疟疾的传播，无须将所有蚊子都消灭。他提出了关键蚊子密度（critical mosquito density）的概念，一旦蚊子数量降到该水平以下，疟疾就会自己慢慢销声匿迹。
灭蚊措施直到很多年后才被广泛采纳，罗斯没能活到目睹疟疾患病人数大幅下降的那一天。直到20世纪50年代，疟疾才从英格兰销声匿迹，直到1975年才从欧洲大陆消失。
基于SIR模型的流感疫情模拟
2013—2014年法属波利尼西亚寨卡病例和吉兰-巴雷综合征病例
第2章 性病、网络和金融危机
20世纪90年代中期，“金融传染”（financial contagion）这个新出现的短语逐渐在银行家中流行起来。“金融传染”是指经济问题从一个国家扩散至另一个国家。亚洲金融危机便是一个典型的例子。
金融泡沫的4个阶段
将这4个因素综合到一起，就能得到具体的R值：R=传染期×传染的机会数×传染概率×易感性
在小世界网络中，大部分连接都是局域化的，但也存在少数长距离的连接。沃茨和斯托加茨发现，这类小型网络随处可见：电网、昆虫脑中的神经元网络、电影演员表中的联袂主演明星，甚至埃尔德什的学术合作者等。
同配性网络和异配性网络改编自Haoetal.,2011
这充分说明，监管部门不能只着眼于银行的体量，还应该关注到底是哪些银行处于金融网络的中心。这不仅仅是银行“规模很大所以不能倒闭”的问题，更重要的是它们“居于核心所以不能倒闭”。
第3章 社会濡染
科学概念的传播启发了最早一批对思想传播的研究。20世纪60年代初，美国数学家威廉·戈夫曼（William Goffman）提出，科学家之间的信息传递和疾病的传染很像。
在克里斯塔基斯和福勒最初的数据分析发表后的10年中，科学家们积累了许多社会濡染的证据。其他一些研究团队也发现，肥胖、吸烟和幸福感之类的事物都具有“传染性”。
而对于社交行为来说，事情往往没那么简单，我们常常是在看到许多人都在做某事之后才开始模仿的。这种情况下，并没有明确的传播途径。这种行为模式被称为“复杂传染”（complex contagion），因为它的传播需要多次接触。
在对5年的数据进行分析后，研究者发现，那些不太活跃的跑步者的跑步行为往往更容易影响活跃的跑步者，而非相反。这意味着，热衷于跑步的人不希望被那些不怎么跑步的朋友超越。
2019年，他们发表论文指出，对唐纳德·特朗普竞选演讲中提出的事情进行事实核查，能够改变人们对他某些具体主张的看法，但却无法改变他们对特朗普的整体看法。看上去，政治理念中的某些方面会比其他方面更难改变。奈恩感叹道：“还有很多东西需要我们深入研究。”
这项研究发现，错误的理念常常能够被纠正，但效果却未必持久。“如果有人纠正了你的某个错误观念，一开始，你可能不那么相信它了。但随着时间的推移，你又会再度相信那个错误的观念。”
第4章 用环形接种遏止暴力
斯诺更新的苏豪区霍乱疫情图
1974年，大卫·菲利普斯（David Phillips）发表了一篇里程碑式的论文，考察了媒体对自杀事件的报道。他发现，当英国和美国的报纸在头版刊登有关自杀的报道后，局部区域的自杀人数往往会随即增加。后续研究发现，媒体其他形式的报道也会出现类似情况，表明自杀是可以传播的。
其他类型的暴力事件也常常出现聚集现象。2015年，美国四分之一的枪杀案都集中在占全国总人口不到2%的社区。
预测疫情时，我们面临着一个悖论。悲观的天气预报不会影响风暴的规模，但对疫情的预测却可能会影响最终的病例数。如果模型表明某种疫情极具威胁，卫生机构可能就会做出重大反应。
1854年苏豪区的霍乱疫情状况
2017—2018年孟加拉国科克斯巴扎地区的白喉疫情
在流行早期阶段，减缓“疫情”发展的最佳方法之一是减少易感人群的数量。对于药物成瘾问题来说，这意味着要加强教育和宣传。
事实上，最近的一项研究发现，学者们总共提出了24种不同的理论，来解释美国20世纪90年代犯罪率的下降。这些理论引发了诸多关注和批评，不过相关研究者都承认，这是一个复杂的问题。实际上，犯罪率的下降很可能是多种因素共同作用的结果。
第5章 R值支配网络热度
2012年，锡南·阿拉尔（Sinan Aral）和迪伦·沃克（Dylan Walker）研究了一个人对手机应用的选择如何受其脸书好友的影响。他们发现，在互为好友的人中，女性对男性的影响较女性之间的影响高出45%，而30岁以上的人比18岁以下的影响力高出50%。他们还指出，男性比女性更易受到影响，单身人士比已婚人士更易受到影响。
我们谈论网络“传染”时，很容易只关注那些流行的东西，而忽略一个事实：绝大多数东西并不会流行开来。微软的团队发现，大约95%的推文根本就无人转发。在剩下的推文中，大多数也只是被转发了一次。
即便如此，网络内容的潜在“传染性”似乎也是有极限的。2014年至2016年间，脸书上最流行的一些信息的“再生数”都在2左右。
大多数网上的传播链并不像大流行病那样，能产生病毒式传播——它们的传播量不会呈指数级增长。实际上，它们更像是20世纪70年代在欧洲断断续续暴发的天花疫情。这些疫情中虽然偶有超级传播事件，引发了大量聚集性病例，但最后基本上都消退了。
这意味着，复杂传染——比如微妙的政治观点——在互联网上有很大的劣势。线上社交网络的结构不利于用户形成发人深思的、较为复杂多元的观点。相比之下，那些简单、易消化的内容更容易在网上扩散。因此，人们倾向于在网上发布这种内容，也就不奇怪了。
哥伦比亚大学和法国国立研究所（French National Institute）的研究人员考察了推特用户提到的主流新闻，发现这些新闻报道的链接有近60%从未被点开过。但这并没有阻止一些消息的传播：这些未被点开过的链接常常有成千上万的转发。显然，对许多人来说，分享比阅读更开心。
冷战期间，当克格勃培训安插在国外的特工时，会教导他们如何在舆论中制造矛盾，打击人们对新闻媒体的信心。这正是虚假消息的内核：它们的目的不是让你相信某些假新闻是真的，而是让你怀疑真相本身。通过混淆视听，它们使人无法确定真实情况。
伯克发现，收到密友真情实感的讯息似乎能提高用户的幸福感，但收到随意的反馈——比如点“赞”——却不会。“和线下交流时一样，与你关心的人互动可能是有益的，”金斯伯格和伯克指出，“而仅仅在一旁围观可能让你的心情变得更糟。”
第6章 病毒“变异”威胁网络安全
在一次重大的网络攻击中，网飞、亚马逊和推特等网站全体瘫痪，而进行攻击的是水壶、冰箱和烤面包机等智能家居设备。2016年，一款名为“Mirai”的病毒软件感染了全球数千台智能家用设备。
在left-pad事件发生后不久，软件开发员大卫·黑尼（David Haney）指出，npm上的另一个代码工具——仅由一行代码组成——已经成为其他72个程序的重要组成部分。他还列举了其他几款高度依赖简单代码片段的软件。
第7章 用达尔文的思想追溯源头
SARS病毒在不同宿主中的简化版系统发生树
当格林兄弟编撰传统的“德国”童话故事集时，他们注意到，从印度到阿拉伯，许多不同文化背景的故事都有相似性。系统发生分析证实了故事借用（story borrowing）的现象究竟有多普遍。特拉尼说：“其实没有哪个国家的口述传统拥有多少特别之处，它们是高度全球化的。”
他们发现，相较于那些内容中立的故事，包含生存或社会信息的故事更容易被记住，而包含社会信息的故事又比包含生存内容的故事更容易被记住。
其他因素也可以促成故事的成功传播。较早的“传话筒”实验发现，随着不断传播，故事会变得越来越短，越来越简单：人们记住了要点，但忘记了细节。令人惊讶也有助于故事的传播。有证据表明，如果包含一些反直觉的内容，故事会更令人难忘。
第8章 在烂摊子上寻找问题
爱丽丝·斯图尔特在其追踪辐射和癌症关系的著作中提到，流行病学家很难得到完美的数据集。她写道：“我们所做的不是在一幅完美的幕布上寻找问题，而是在一个烂摊子上寻找问题。”
全文完
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