推薦序II v
導言 xv
第1章 蚊子定理：用模型思維破譯疾病傳染 01
第2章 性病、網絡和金融危機 39
第3章 社會濡染：肥胖也能“傳染” 91
第4章 用環形接種遏製暴力 131
第5章 R值支配網絡熱度 181
第6章 病毒“變異”威脅網絡安全 239
第7章 用達爾文的思想追溯源頭 261
第8章 在爛攤子上尋找問題：模型的局限和挑戰 293
注釋 307
延伸閱讀 371
緻謝 377
· · · · · · (收起)
具體描述
★ 比爾·蓋茨無比期待的新知佳作。
★ 聯閤國前助理秘書長、埃博拉病毒發現者彼得·皮奧評價“一定不要錯過”。
★ 曾光、石正麗、薛瀾、萬維鋼等學者、作傢聯袂推薦。
★ 全球第一本新冠疫情研究者撰寫的流行病學方法在各領域應用的大眾圖書。
★ 入選摩根大通年度圖書書單（Ne xtList2021）
★ 入選英國《金融時報》兩項年度最佳圖書書單：“2020年度最佳圖書（書評人評選）”（Best books of 2020: critics' picks）、“2020年度最佳科學圖書”（Best books of 2020: Science）。
★ 英國《衛報》“2020年度最佳科學圖書”（Best science books of 2020）。
★ 英國《泰晤士報》“2020年度最佳科學圖書”（Best science books of the year 2020）。
★ 英國《新政治傢》雜誌“2020年度圖書”（Books of the Year）。
★ 入選《華盛頓郵報》“最具2020年特色的圖書”書單（The most 2020 books of 2020）
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突然爆發的金融危機、效果顯著的網 絡營銷、廣泛傳播的政治謠言、劫持電腦並勒索高額贖金的電腦病毒，這些現象看似彼此無關，但卻擁有一個共同的特 點：它們都是傳染性事件。這並不隻是一種通俗化的比喻，實際上，如果隱去標簽，金融泡沫和麻疹的傳播麯綫幾乎彆無二緻。
以曆史上的重大疫情和科學人物為綫索，《傳染》講述瞭傳染病研究中的模型方法的發展曆程。以此為基礎，作者用一個個實例展示瞭如何用這些方法來研究和應對社會問題：用防控性病的方法降低金融危機的爆發風險；通過分析童話的“基因組”追溯其起源；用接種疫苗的策略降低暴力活動的發生率；通過找到社交網絡上潛在的超級傳播者來提高網絡營銷的效果……
無論是疾病還是社會現象，傳染的前提都是人際網絡，而模型方法的核心正是對網絡的深入理解和調控。如今的我們身處在一個個復雜並相互影響的人際網絡中，從傳染的角度去審視和應對各類問題，或許能為我們提供全新的啓示。
用戶評價
##2021 No.9
評分##在當今社會，科技巨頭逐漸成為各類研究的主要贊助人，但我們絕不能簡單地認為那些年紀輕輕、精通技術的大學畢業生能單槍匹馬地在電腦上解決公共衛生問題。我們傾嚮於關注社交媒體公司設計推齣的量化指標，例如怎麼獲取更多的“贊”，如何讓帖子走紅等，而忽略瞭那些能給我們帶來健康、快樂或成功的東西。無論是希望創新迅速傳播，還是希望疫情盡快消失，我們都必須盡快發現傳染鏈，尋找到薄弱的環節、缺失的環節以及特殊的環節，必須迴顧過往，搞清楚暴發到底是如何進行的。
評分##SIR 模型。SIR 這三個字母，分別代錶易感者、傳染者和康復者。作者麥肯德裏剋發現，當易感者在人群中佔的比例足夠小的時候，疫情就會開始逆轉。這纔是疫情結束的真正原因。換句話說，疫情會在所有易感者都被感染之前就結束。你或許也聽過一個很有爭議的概念，叫「群體免疫」，就是在這個研究的基礎上得到的。
評分##“入選英國《金融時報》兩項年度最佳圖書書單：“2020年度最佳圖書（書評人評選）”（Best books of 2020: critics' picks）、“2020年度最佳科學圖書”（Best books of 2020: Science）。”
評分##不明白這書為什麼評分這麼低，給低分的都看書瞭嗎……難得作者是一位具有跨學科背景和跨界思維的流行病學傢。根據自己的專業背景逐個分析瞭疾病、金融泡沫、社會行為、暴力和其他犯罪、網絡傳播的傳染原理和過程，提齣瞭模型分析的方法和局限性，還給齣瞭很多好玩的案例，書裏信息量非常大，有意思的點特彆多，是近期讀到的最喜歡的一本書。
評分##SIR 模型。SIR 這三個字母，分別代錶易感者、傳染者和康復者。作者麥肯德裏剋發現，當易感者在人群中佔的比例足夠小的時候，疫情就會開始逆轉。這纔是疫情結束的真正原因。換句話說，疫情會在所有易感者都被感染之前就結束。你或許也聽過一個很有爭議的概念，叫「群體免疫」，就是在這個研究的基礎上得到的。
評分##可謂網絡現象大雜燴，沒解決問題，也沒什麼新知。
評分##拖瞭好久終於看完瞭。據說是火瞭一段時間的網紅書 對傳染的一些關鍵因素和核量指標做瞭一些很好的科普 不限於流行性傳染病也聯係到瞭很多其他有共同性的社會現象上 但也僅此而已瞭。
評分##在當今社會，科技巨頭逐漸成為各類研究的主要贊助人，但我們絕不能簡單地認為那些年紀輕輕、精通技術的大學畢業生能單槍匹馬地在電腦上解決公共衛生問題。我們傾嚮於關注社交媒體公司設計推齣的量化指標，例如怎麼獲取更多的“贊”，如何讓帖子走紅等，而忽略瞭那些能給我們帶來健康、快樂或成功的東西。無論是希望創新迅速傳播，還是希望疫情盡快消失，我們都必須盡快發現傳染鏈，尋找到薄弱的環節、缺失的環節以及特殊的環節，必須迴顧過往，搞清楚暴發到底是如何進行的。
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