这款疫情模拟器预测了我们在疫情期间行为的奇怪变化

2018 年，佛罗里达州萨拉索塔军事学院预科学校爆发致命疫情。一群群身穿防护服、戴着口罩的中学生聚集在一起，分发药品，互相检查健康状况，有时还会用担架将感染者抬进隔离区。

回想起来，这种情况是有先见之明的，即使不是完全真实的。到处跑的学生是基于应用程序的教育模拟的一部分，他们所面对的病原体是通过近距离感应蓝牙通信传播的虚拟病原体。其他所有元素都不过是舞台道具。

这个体验式教育平台名为 Operation Outbreak，最初只是佛罗里达州西南部前教师托德·布朗 (Todd Brown) 的一项简单课程计划。他回忆说，该平台始于 2015 年，当时一名七年级学生提出了一个问题。从那时起，它“发展到我们现在所做的规模”，布朗说。

问题是：如果类似埃博拉的病毒来到美国会怎样？这一调查引发了一场讨论，并随后制定了为期两周的课程计划，深入探讨了谁将负责什么、资金来自哪里、实地情况如何以及不同团体如何相互汇报等细节。从那时起，他们推出了模拟的早期模拟版本，病毒通过近距离接触贴纸系统传播。他们将学生分成医生、分诊人员、流行病学家、媒体、政府和普通民众等小组。

然后，同年，布朗一时兴起，联系了哈佛大学计算遗传学家兼教授帕迪斯·萨贝蒂 (Pardis Sabeti)。

Sabeti 之前曾研究过埃博拉病毒等传染病。从 2014 年到 2016 年，她和实验室的计算研究员 Andrés Colubri 一直在研究可以支持诊断、预后预测和数字接触者追踪的应用程序。Sabeti 说：“这是任何经历过疫情的人都知道需要的东西。在 COVID 期间，全世界都开始关注它，[但] 我们在埃博拉疫情之前和期间以及腮腺炎疫情期间也开始关注它，因为我们清楚地知道它是通过接触传播的。”

当 Sabeti 了解 Brown 的工作时，她和 Colubri 正在讨论如何获取优质数据并模拟疫情的不同方面。他们被从 Brown 那里听说的校园项目所吸引，因为他们认为这是一个让学生的体验尽可能引人入胜和超现实的机会，同时也能获得高质量的见解，了解真实的人类如何应对疫苗接种或隔离等缓解方法。“那时，这些部分就拼凑在一起了，就像等一下，最好的办法就是模拟疫情，”她说。“最好的模拟方法是在手机上 [通过应用程序]，你可以制作所有这些部分，让模拟更逼真，并收集数据。”

2017 年末，Colubri、Sabeti 和 Brown 推出了 Operation Outbreak 智能手机应用程序及其配套网络平台的首个版本。

工作原理如下

Operation Outbreak 是一个面向学校和教育机构的项目。所有参与者必须下载 Operation Outbreak 应用程序（可在 iOS 和 Android 应用商店下载）来设置模拟。

虽然 Operation Outbreak 主要与学校合作（学校可以联系团队获取激活应用程序的代码），但他们正在努力采用更分散的方法，任何学校或组织都可以创建模拟并使用该应用程序。Operation Outbreak 的项目经理 Kian Sani 说：“我们正在研究可能需要或不需要的最佳监督水平。”Operation Outbreak 现在是哈佛大学和麻省理工学院布罗德研究所运营的一个外展项目。

虚拟病原体通过蓝牙在手机间流动。每个用户的应用程序都会显示一个显示其健康状况的头像（以笑脸表情符号或病脸表情符号表示）。该应用程序使用 p2pkit、Herald 和 Estimote 等软件来检测与附近设备的距离和接触。它以一秒的分辨率记录相距不到 10 英尺的用户之间的所有互动。

如果手机靠近感染者，虚拟病原体就会传播，并且模拟参数中会提前预设一定时间内的传播概率。该应用程序还可以模拟干预措施的效果，例如诊断测试、疫苗、口罩或个人防护设备。学生通过扫描二维码获得这些，从而降低感染病毒的概率。例如，在激活无症状传播的版本中，用户可以拥有携带病毒时看起来健康的化身，他们只有通过扫描诊断测试二维码才能发现自己被感染了，Sani 说。

模拟过程中发生的每一次互动和接触都会被记录到网络服务器中，该服务器可用于实时观察正在发生的事情或分析模拟后的模式（就像视频游戏中的“上帝视角”功能一样）。该门户网站还允许组织者获取病例数量和每个参与者健康状况的数据，以及调整疫情的不同参数，包括用户数量、持续时间、症状、恢复时间、病毒传播性、资金和资源分配等。它创造了一个微观世界，公共政策、经济和个人决策都在技术范围内发挥作用。

“每次疫情 [模拟] 都会产生更多现实世界应对的见解，”Sabeti 说。“从本质上讲，这些疫情可以模拟你可能经历的一切，从警察紧张局势到政府不信任，再到疫苗护照和人们欺骗系统。”

尽管该团队在新冠疫情期间仍在进行模拟，但他们注意到的一些令人震惊的相关见解源自 2018 年和 2019 年初进行的试验。例如，在新冠疫情之前的一次试验中，被分配政府角色的参与者决定向普通民众撒谎，以让他们做某些事情。然后，一名举报人将其泄露给媒体，媒体又将其报告给普通民众。

“一切都变得一团糟，”布朗说。“我们看到这些孩子都有这样的行为。”

在另一次活动中，孩子们因健康状况而被限制前往某些地方。“总有人不遵守规则，这样他们就能得到他们个人想要的东西。所以他们会截屏健康表情符号来伪造护照，然后进入某些区域。”

模拟中还内置了一个金融系统，可以随机分配家庭获得的援助金额，而且财富分配并不均匀。布朗指出，在这些情况下，尽管一些拥有“巨额”资金的人决定帮助那些没有钱的人，但也有一些人利用他们的额外资金购买口罩等物资，并试图以更高的价格转售，尽管“你最终并没有因为富有而得到任何东西”。

“看到这些事情，看到人们抗议政府的决定，看到人们互相愤怒……这太不真实了，”布朗说。他看到了模拟和现实生活之间事物变化的“宇宙奇异性”。在美国宣布进入紧急状态的前一年，该团队在 2019 年撰写了一篇专栏文章，解释了为什么他们不应该等到大流行发生后才让人们为可能的情况做好准备。同年，他们开始运行一种无症状传播的 SARS 病毒版本，以增加参与者的挑战性。在 COVID 大流行期间，他的前学生甚至给他发电子邮件，说成年人的行为几乎和他们在中学时一模一样，这真是太奇怪了。“这就像《阴阳魔界》里的场景，”布朗说。

最初，模拟中学生的目标是生存下来。但他们一直在测试其他衡量集体获胜的指标，例如具体的生存百分比。“我认为随着应用程序添加一些疫苗接种策略和掩蔽功能，情况会发生变化，”布朗说。在最近与杨百翰大学合作的 2021 年活动中，他们甚至使用模拟来探索激励更多疫苗接种的想法。

真实流行病的模型

除了利用这项技术为学生创造更具沉浸感的环境外，Operation Outbreak 团队还希望他们的模拟数据能够帮助创建更好的预测模型，以预测现实生活中的流行病如何发展。该团队已经在Cell评论和medRxiv上的预印本文章中发表了关于这一主题的一些初步发现。

一个好处是，这些模拟疫情可以让团队的研究人员完全了解正在发生的一切——谁感染了谁——这在真正的疫情中很难追踪。“在真正的疫情期间，我们总是对事情有片面的看法。我们需要对每个人进行测试——这是不可能做到的，”Colubri 说。“有了这种模拟的数据，我们就有优势获得地面源数据，也就是发生了什么的答案。”

然后，他们可以利用这些数据来推断人群之间如何互动并在社区中传播病原体，并构建暴露风险模型或新算法，以预测实际疫情爆发时的情况。

另一个特点是，Operation Outbreak 的模拟得益于人工输入。Colubri 说：“使用基于代理的模型运行疫情模拟有一整套方法，这本质上就像运行《模拟城市》模拟，其中计算机模拟每个代理。但在这里，个人是真实的人，他们可能会做出你意想不到的事情。我们在这个模拟中拥有的不可预测行为元素使它有别于其他模型，因为其他模型中的所有内容都已编入系统。”

从这里开始，这类研究有很多有吸引力的可能性，尽管目前很多仍处于推测阶段。首先，“疫情行动”可以作为试验公共政策或干预技术的试验场。或者，他们可以使用模拟得出的模型作为构建实时风险计算器的基础，该计算器可以从现实世界的蓝牙联系人中获取数据（它可能看起来类似于苹果和谷歌在 2020 年 4 月合作创建的系统）。

他们并不是唯一一个考虑将社会关系纳入流行病模型的团队。一些研究小组已经研究了社会接触的动态、文化对行为的影响以及限制和疫苗推出速度等因素如何影响公众对此类新出现的公共卫生威胁的反应。

康涅狄格大学应用统计学家、助理教授冉旭没有参与“疫情行动”，但他表示，这种模拟演习很有价值。

“疾病模拟已广泛应用于政策规划和教育目的，”他说。“这个看起来特别有趣，因为用户可以在疾病爆发期间发挥作用，并观察他们的行为如何影响疾病传播。许多文章都指出了人类行为在流行病学中的重要作用。”他和他的同事上个月在PLOS Computational Biology上发表了一篇论文，指出详细说明疾病如何影响行为以及反之亦然对于建立更好的流行病预测模型非常重要。但他表示，任何行为洞察都应该在事后用现实世界的数据进行更严格的测试。

还有一些局限性需要考虑。徐指出：“这可能不能完全代表下一次疾病爆发时会发生什么，这取决于人们对此的重视程度。”“但这适用于任何模拟。”

疫情展望

除了 Operation Outbreak 之外，Sabeti 还在开展许多其他与疫情相关的项目，其中大部分涉及遗传学、流行病学和技术的交叉领域。此外，Sabeti 和她的同事一直在开发一款名为 Scout 的 COVID 感染症状追踪应用程序，他们已经在科罗拉多梅萨大学进行了测试。

Sabeti 认为，能够追踪接触者、监测健康状况和追踪病毒的数字平台对于控制和管理新型感染的传播至关重要。但隐私问题仍然是一个障碍。“令我着迷的是，在这些疫情中，每个人都对自己的隐私如此担忧，”她说。“我们在 TikTok 上分享我们的每一个个人想法。但不知何故，那些可能拯救你免于致命病毒的数据是你想要保护的东西。”

“人们的信任度非常低，而且在疫情期间情况变得更糟，”萨贝蒂补充道。“我们要克服很多困难才能让这些技术发挥作用，让人们不再感到害怕，这真是太疯狂了。”

Sabeti 估计她在 Operation Outbreak 上花费的时间比实验室里的其他项目都要多。这段时间分为调整应用程序和制定模拟计划，以及编辑有关疫情科学的教科书（预计明年某个时候出版）。“这可能是我能做的最重要的事情——教育一代了解这些技术并理解要点的人，”她说。

事实上，教育仍然是 Operation Outbreak 的核心任务。Colubri 说：“你可能会说，人们已经经历了两年多的疫情，为什么还要用应用程序来应对呢？答案是，我们通过新闻和社交媒体收到的信息往往相互矛盾，充斥着大量错误信息，这真的没有帮助。通过创建这些沉浸式模拟场景，我们可以帮助理解发生的事情。”

该项目的目标是，除了提出有关灾难发生时人类行为的引人注目的问题之外，它还可以让下一代科学家、公共卫生官员和卫生应急人员思考他们在这些情况下的立场，了解他们的角色如何与社会其他部分协同发挥作用，并了解他们作为个体或集体的行为会如何影响其他人。

“我问过一群老师：有多少人对美国整体的应对措施感到满意？几乎没有人举手，”布朗补充道。“如果街上普通人对疫情科学、意识和应对措施有更好的了解，这场疫情会有什么不同？与现实情况相比，目前的结果会如何？”

“同理心”因素

此次模拟的一个关键部分是疫情爆发后的练习，布朗在项目开始时就加入了这项练习，为学生提供了一个机会来反思自己或他人为什么会采取这样或那样的行动，并讨论他们的决定是否对他们自己或团队中的每个人最有利。

“我们曾经遇到过这样的情况：沟通、政府信任、信仰或对基本科学原理的理解，我们看到的这些东西总是处于决策链的底层。正因为如此，它改变了人们的行为方式，”布朗说。“但孩子们会学习。他们意识到这可能不是做某事的最佳方式。”

往往通过反复的练习，学生们会变得更加体贴，学会合作，学会表达自己的需求，最终，他们会更善于战胜病原体。

“有趣的是，在某种程度上，它让学生们对别人的处境感同身受，尤其是在风险不是很高、不稳定的情况下，”萨贝蒂补充道。

“疫情行动”项目的研究人员强调，当前迫切需要正确地教育年轻一代如何应对这些紧张而混乱的全球卫生紧急情况，而这在大多数学校课程中都缺乏，尤其是当统计数据显示，类似新冠肺炎的疫情只会变得更加普遍和严重时。

目前已有有效疫苗可预防的新冠病毒已导致美国上百万人死亡。但令人惊讶的是，它仍不是萨贝蒂认为的“大病毒”。

“这是非常可怕的时刻，”萨贝蒂说。“如果我们真的遭遇了某种‘大灾难’，可以立即杀死任何年龄段的任何人，我们该怎么办？这一切将如何解决？”