馮媛

通常，黑天鵝飛行的軌跡是呈冪律分布的，拖著一條長(zhǎng)長(zhǎng)的尾巴，然而越是小概率，越是極具沖擊性。

很多時(shí)候人們常會(huì)把“黑天鵝”和“不確定性”混淆，比如有人會(huì)把美國(guó)大選的結(jié)果視為“黑天鵝”，特別是各種機(jī)構(gòu)的報(bào)告里“黑天鵝”這個(gè)字眼用得太多，以至于讓人們神經(jīng)漸漸麻痹而忽略了真正的風(fēng)險(xiǎn)。當(dāng)真的黑天鵝來(lái)的時(shí)候，立時(shí)慌了手腳。通常，黑天鵝越是小概率，越是極具沖擊性。而我們常說(shuō)的“不確定性”是一種隨機(jī)游走的曲線，而隨機(jī)性的最大熵分布是鐘形的正態(tài)分布，可以通過(guò)均值和方差來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。說(shuō)的再直白些，不確定性是可以預(yù)測(cè)和管理的，而“黑天鵝”是不可預(yù)測(cè)也難以預(yù)先管理的。

被高估的“黑天鵝”和被低估的“黑天鵝”

納西姆·尼古拉斯·塔勒布在他所著的《黑天鵝》一書(shū)里指出，“黑天鵝”是無(wú)法避免的，因?yàn)椤拔覀兯恢赖氖?，比我們所知道的事更重要，這才是黑天鵝事件出現(xiàn)的真正原因”。他用了三個(gè)特征去描述“黑天鵝事件”：稀有性、極大的沖擊性、事后的貌似可預(yù)測(cè)性。黑天鵝是太罕有的小概率事件，即便有一些蛛絲馬跡，也常常會(huì)被忽略。一旦過(guò)了臨界點(diǎn)爆發(fā)在所難免，而那沖擊性就異乎尋常的難以抗拒。

在塔勒布眼中有兩種“黑天鵝”：“無(wú)人提及的黑天鵝現(xiàn)象”和“敘述中的黑天鵝現(xiàn)象”。現(xiàn)實(shí)中，敘述中的黑天鵝現(xiàn)象的發(fā)生概率通常被高估，而真正的黑天鵝的風(fēng)險(xiǎn)常常被低估。真正的 “黑天鵝”之所以“無(wú)人提及”，是“因?yàn)樗▊儯┎环先魏文Ｊ?，在公共?chǎng)合談?wù)撍鼈儠?huì)讓你覺(jué)得羞愧，因?yàn)樗鼈兛瓷先ゲ缓侠怼薄?/p>

然而伴隨著小概率惡性事件產(chǎn)生的輿情就成了“敘述中的黑天鵝”， 塔勒布把這只黑天鵝稱(chēng)為“敘述謬誤”，而“事后”（而非事前）和“貌似可預(yù)測(cè)”恰恰是敘述的動(dòng)因。似是而非的信息、夾雜著復(fù)雜情緒的評(píng)論和各種事后諸葛亮的批判迅速把人的注意力和情感反應(yīng)全部調(diào)動(dòng)起來(lái)，因?yàn)槿祟?lèi)的天性就是熱衷于把現(xiàn)象、想象、認(rèn)知、記憶、情緒和感受混在一起，人們通常更喜歡傳播自己不完全確認(rèn)的信息，包括更夸張的描述，特別是佐以一些看似深?yuàn)W的專(zhuān)家論證和有限的數(shù)據(jù)支撐。

世界衛(wèi)生組織傳染病危害管理部門(mén)主管畢萊安德（Sylvie Briand）博士將重大災(zāi)害后的輿情稱(chēng)之為 “信息疫情”（Infodemic）。信息疫情是指過(guò)多的信息（有的正確，有的錯(cuò)誤）反而導(dǎo)致人們難于發(fā)現(xiàn)值得信任的信息來(lái)源和可以依靠的指導(dǎo)，甚至可能對(duì)人們的健康產(chǎn)生危害?！靶畔⒁咔椤庇蓙?lái)已久，歷史上，伴隨著每個(gè)傳染病的爆發(fā)，“信息疫情”都會(huì)同時(shí)爆發(fā)。尤其在傳染病爆發(fā)的初期，由于對(duì)新的疾病威脅很多信息未知，導(dǎo)致大量謠言和不實(shí)信息的出現(xiàn)。萬(wàn)物互聯(lián)的時(shí)代，借助網(wǎng)絡(luò)和社交媒體，“信息疫情”以迅雷不及掩耳之勢(shì)傳遍世界的每個(gè)角落。然而，“信息疫情”并非橫空出世，它出現(xiàn)的原因是人們內(nèi)心各種各樣真實(shí)的憂慮甚至恐慌。而在疫病爆發(fā)之初，相關(guān)真實(shí)信息嚴(yán)重匱乏，信息“真空”讓窒息的人們急不可待通過(guò)各種渠道捕獲信息，于是謠言和不實(shí)的信息就會(huì)乘虛而入。疫病的擴(kuò)散和信息疫情傳播有著相似之處，又有些不同，但不管怎樣，其路徑都是植根于現(xiàn)代的社會(huì)人際網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

朋友圈、隨機(jī)朋友和超級(jí)傳播者

1967年美國(guó)社會(huì)心理學(xué)家斯坦利· 米爾格蘭姆（Stanley Milgram）在《今日心理學(xué)》雜志上提出了著名的“六度分隔”理論。通過(guò)六度分隔理論我們知道，在現(xiàn)代社會(huì)，每個(gè)人都可以利用關(guān)系網(wǎng)與陌生人搭上關(guān)系，而路徑長(zhǎng)度約等于六。在小世界網(wǎng)絡(luò)中包括兩類(lèi)朋友，“朋友圈”（Clique friends）和“隨機(jī)朋友”（Random friends），盡管隨機(jī)朋友是一種“弱關(guān)系”，而能夠?qū)⒌厍蛏先魏蝺蓚€(gè)人在六度內(nèi)建立聯(lián)系，恰恰是因?yàn)檫@些隨機(jī)朋友的存在。

接下來(lái)我們看看傳染病和信息疫情如何利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在人際之間傳播和擴(kuò)散。首先，我們把全部人口劃分為兩類(lèi)：知道或擁有某樣事物（比如，疫病和信息）的人與不知道或不擁有該事物的人。隨著時(shí)間的推移，該事物會(huì)在這兩類(lèi)人之間遷移，其發(fā)展的曲線往往是凹性（R形）或S形的，而這個(gè)分布曲線的形狀是由人們通過(guò)怎樣途徑獲得信息或染上疫病決定的。假如人們是從某個(gè)單一來(lái)源知悉信息或罹患疫病，就呈R形，而這之后通過(guò)隨機(jī)接觸傳播使疫病擴(kuò)散就呈S形曲線。

來(lái)自流行病學(xué)的關(guān)于傳染病傳播采用的是SIR模型（S表示易感者、I表示感染者，R表示痊愈者，如圖2）。如果將SIR模型嵌入到網(wǎng)絡(luò)中，就會(huì)觀察到度的分布對(duì)傳染病傳播至關(guān)重要。通常SIR模型會(huì)產(chǎn)生一個(gè)臨界點(diǎn)，流行病學(xué)定義其為“基本再生數(shù)R0”，也就是接觸概率乘以擴(kuò)散概率與痊愈概率之比。某種傳染病，如果R0大于1，那么這種傳染病就可以傳遍整個(gè)人群，而R0小于1的傳染病則趨于消失。通常疾病控制中心正是依據(jù)對(duì)R0的估計(jì)來(lái)指導(dǎo)政策制定（圖3）。

在臨界點(diǎn)上，傳染病性質(zhì)的微小變化，就意味著失敗與成功之間巨大分野。只要R0超過(guò)1，其擴(kuò)散就會(huì)表現(xiàn)出凸性，呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。當(dāng)?shù)谝粋€(gè)感染者感染了之后，他作為中心節(jié)點(diǎn)首先通過(guò)中心輻射型網(wǎng)絡(luò)連接到所有其他節(jié)點(diǎn)。假設(shè)傳染病會(huì)隨機(jī)發(fā)生在某個(gè)節(jié)點(diǎn)上，在下一個(gè)時(shí)期，傳染病可能以一個(gè)與傳染病毒力相對(duì)應(yīng)的給定概率，獨(dú)立地?cái)U(kuò)散給每個(gè)鄰居。通過(guò)鄰居隨機(jī)進(jìn)入到新的中心輻射型網(wǎng)絡(luò)，可能作為中心節(jié)點(diǎn)，也可能是外圍節(jié)點(diǎn)。如果作為中心節(jié)點(diǎn)就可以將傳染病傳播到任何一個(gè)其他節(jié)點(diǎn)。如果是外圍節(jié)點(diǎn)染病，他將可能感染中心節(jié)點(diǎn)。一旦新的中心節(jié)點(diǎn)被感染，傳染病也會(huì)不可避免地蔓延開(kāi)去。流行病學(xué)家們將位置很高的中心節(jié)點(diǎn)（高度數(shù)節(jié)點(diǎn)）上的人稱(chēng)為“超級(jí)傳播者”（Superspreaders）。對(duì)于傳染病而言，超級(jí)傳播者不一定是社交明星或“人脈”特別廣的人，而可能是從事“一對(duì)多”的某種特定的職業(yè)，比如收銀員、老師、醫(yī)生等，這類(lèi)職業(yè)使他會(huì)隨機(jī)與屬于不同社交網(wǎng)絡(luò)的人接觸。高度數(shù)節(jié)點(diǎn)不但能夠更快地傳播傳染病，而且會(huì)更快地患上傳染病。如果一個(gè)人朋友的數(shù)量是另一人的3倍，那么他染病的幾率也是后者的3倍，同時(shí)傳播疾病的可能性也是后者的3倍。因此，他對(duì)傳染病傳播的總貢獻(xiàn)就將是另一個(gè)人的9倍。

比病毒傳播還要迅速的是信息疫情

認(rèn)識(shí)、理解和控制“信息疫情”有助于人們對(duì)疾病疫情的響應(yīng)。現(xiàn)代社會(huì)信息首先以R形廣播，接著以S形擴(kuò)散，而和病毒的擴(kuò)散最大的不同是信息擴(kuò)散可以不需要通過(guò)接觸。世界衛(wèi)生組織提出，病毒之外，“信息疫情”同樣會(huì)危害健康。首先，是大量令人悲傷的信息會(huì)帶來(lái)“共情傷害”，讓人們過(guò)度被情緒左右，喪失理性和邏輯。其次，是在信息中混雜著大量的謠言，謠言作為未經(jīng)證實(shí)的信息可以影響我們的道德判斷，也可以讓我們受到欺騙而付出有形或無(wú)形的成本?；ヂ?lián)網(wǎng)逐漸代替?zhèn)鹘y(tǒng)媒介成為信息傳播的主要路徑，這讓信息疫情更加防不勝防。

社會(huì)人際網(wǎng)絡(luò)以小世界網(wǎng)絡(luò)為主，而互聯(lián)網(wǎng)更像是無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)。小世界網(wǎng)絡(luò)與隨機(jī)網(wǎng)絡(luò)的度分布相似，點(diǎn)與點(diǎn)之間的連接是隨機(jī)的。小世界網(wǎng)絡(luò)具有大的聚類(lèi)和小的Hub（中心節(jié)點(diǎn)），隨著密度增加，小世界網(wǎng)絡(luò)遷移進(jìn)入高度聚類(lèi)網(wǎng)絡(luò)，而無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)遷移進(jìn)入高度Hub網(wǎng)絡(luò)，使無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)具有大的Hub和小的聚類(lèi)。無(wú)標(biāo)度網(wǎng)絡(luò)是具有少量高度節(jié)點(diǎn)和大量低度節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的網(wǎng)絡(luò)，具有高度的少量節(jié)點(diǎn)稱(chēng)為Hub，是呈現(xiàn)冪律分布的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)。大的Hub的傳播模型首先是廣播模型。一個(gè)信息源通過(guò)政府、組織、企業(yè)或媒介甚至有影響力的個(gè)體傳播信息的過(guò)程，仍然是R形曲線。當(dāng)廣播模型遇上冪律分布，大Hub的廣播會(huì)在極短的時(shí)間導(dǎo)致知情者的人數(shù)快速增加，而擴(kuò)散概率（Diffusion probability）是接觸概率（Contact robability）和分享概率（Sharing probability）的乘積。打個(gè)比方，流行歌星賈斯汀·比伯（Justin Bieber）作為大Hub的R0估計(jì)為24，也就是說(shuō)，他的傳染“毒力”比病毒更強(qiáng)。當(dāng)知情人在人際網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生隨機(jī)混合（Random mixing）（相關(guān)群體中任何兩個(gè)人接觸的可能性都相同），信息就開(kāi)始以S形擴(kuò)散模型繼續(xù)傳播，一定時(shí)間內(nèi)，相關(guān)人群中的每個(gè)人都會(huì)掌握信息，而網(wǎng)絡(luò)傳播的速度讓擴(kuò)散極速完成。直到幾乎每個(gè)人都成了知情者時(shí)，新知情的人數(shù)才減少，從而形成了S形的頂部（臨界點(diǎn)）。

傳播與控制

在社交領(lǐng)域，由于接收本身也是一種選擇，面對(duì)“信息疫情”，人是有知情選擇權(quán)的?，F(xiàn)代社會(huì)面對(duì)的挑戰(zhàn)是有太多的信息，值得信賴的傳播渠道在信息流通中可以起到“放大器”的作用，在很多與瘟疫相關(guān)的信息未知的時(shí)期，也是控制疫病爆發(fā)的關(guān)鍵時(shí)期，如果等到信息完備時(shí)才與大眾溝通，通常為時(shí)已晚。媒體需要澄清的是哪些方面是科學(xué)研究已經(jīng)證實(shí)的，哪些還是未知的，并且基于證據(jù)提供幫助人們保護(hù)自身和家人的建議。

從人類(lèi)的歷史上看，世界從未因?yàn)椤昂谔禊Z”的到來(lái)而真的停下腳步，可以想見(jiàn)的是當(dāng)黑天鵝飛走的時(shí)候，太陽(yáng)依舊照常升起，而人們比平時(shí)更加忙碌了。黑格爾說(shuō)：人們從歷史中得到的唯一教訓(xùn)是，人們無(wú)法從歷史中得到任何教訓(xùn)。