Towards a participatory European social contact observatory

为了了解病毒如何在人群中传播，科学家必须首先了解人们是如何在生活中活动的。仅仅知道病原体的存在是不够的；研究人员需要绘制出承载病原体从一人传递到另一人的那张无形的互动网络。这些互动通常被称为社交接触，即人们站得足够近以共享呼吸空气的时刻，无论是在拥挤的办公室、教室还是家庭住宅中。几十年来，绘制这张网络最好的方法是要求成千上万的人记录详细的日记，记下他们遇到的每一个人，包括相遇的时间、地点和年龄。虽然这些调查为预测疫情爆发提供了坚实的基础，但它们成本高昂、组织困难，且通常每十年才进行一两次。这意味着当新的危机（如大流行病）袭来时，数据往往显得过时，无法捕捉到人们为了保持安全而迅速改变行为的方式。

来自欧洲各地的研究团队现在测试了一种不同的方法，这种方法将报告疾病的日常行为转化为追踪社交生活的一种方式。通过利用一个现有的志愿者网络——这些人已经会在网上报告自己的流感样症状——科学家们要求这些志愿者同时也记录他们的日常接触情况。其目标是观察这种持续的、低成本的方法是否能产生可靠的人类互动图谱，使其既能像旧有的、高强度的调查那样准确，又具备实时更新的能力。这项研究分析了来自意大利、比利时和荷兰的超过1.8万名志愿者的11万多份接触报告，结果表明这种方法是行之有效的。研究发现，这些数字报告中关于“谁与谁见面”的模式与传统研究中观察到的模式高度吻合，同时还揭示了诸如发烧或度假等因素如何改变人们的互动方式。

研究人员将他们的研究建立在 InfluenzaNet 之上，这是一个长期存在的数字平台，来自欧洲十二个国家的公民会自愿在该平台上报告他们的健康状况。多年来，这些志愿者一直通过发送关于咳嗽和发烧等症状的每周更新，帮助公共卫生官员追踪呼吸道疾病的传播。团队意识到，可以要求这群积极参与的公民再做一件事：记录前一天他们见过谁的简单日记。从2023年底开始并持续到2024年，三个国家的志愿者受邀每两个月填写一次接触调查。他们报告了与之交谈或处于近距离接触中的人数，并将这些人数按年龄组和场所（如家庭、工作场所或学校）进行分类。因为这些志愿者已经是该系统的一部分，研究人员可以将他们的接触报告直接与其症状史和个人细节联系起来，从而描绘出一幅健康与行为如何交织在一起的丰富图景。

当团队将这些志愿者生成的接触图谱与过去的“金标准”调查进行对比时，结果令人放心。新数据展示了科学家长期以来观察到的基本结构：人们倾向于最频繁地与同龄人交往，且学校、职场和家庭中的互动模式看起来非常熟悉。数字志愿者的情况与旧有的纸质研究一样，显示出儿童和年轻人拥有最多的接触，而老年人的接触较少。研究还证实，这些模式会随着日历的变化而发生可预测的偏移：人们在假期和周末报告的接触显著减少，而在工作日则更多。这种与既有数据的一致性表明，尽管该方法依赖于志愿者而非全人口的随机样本，但它捕捉到了社交生活的真实形态。

除了证实该方法有效外，研究还揭示了特定的健康状况如何改变社交行为。通过将接触日记与志愿者的症状报告相结合，研究人员可以观察到当某人感到不适时会发生什么。他们发现，报告流感症状的人（尤其是发烧者）的接触次数往往比感觉良好的人要少。这种社交频率的降低在比利时和荷兰最为明显，在那里的个体在发烧时报告的互动显著减少。然而，这种关系并不总是那么简单直接。在某些情况下，患有虽未达到完全流感程度但仍有轻微症状的人，依然报告了较高的接触次数，这表明轻微的疾病并不总是能阻止人们继续日常活动。这种细微差别是传统的、一次性的调查难以捕捉到的，因为后者无法轻松地随时间追踪同一个人的健康与行为。

该研究还强调了这种方法在追踪变化方面的力量。由于数据是持续收集的，研究人员可以观察人群的“传播潜力”如何随时间变化。他们观察到，社交接触的密度会发生波动，其起伏反映了季节和公共卫生条件的改变。这种能够近乎实时监测社交景观的能力，为公共卫生官员提供了一种新工具。他们不再依赖于一张可能已有数年历史的静态互动图谱，而是可以潜在地获取一个展示“当下”行为变化的实时数据流。这有助于预测在新的疫情爆发期间病毒传播的速度，或者一项新政策（如节假日封控措施）在减缓病毒传播方面是否有效。

虽然该研究指向了一个充满希望的数字化监测未来，但作者也谨慎地指出了其局限性。参与这些在线网络的志愿者并不是普通人群的完美镜像；他们往往比平均水平更关注健康，且受教育程度更高。研究人员使用了统计调整来纠正这些差异，但数据仍然反映的是这一特定积极参与群体的习惯，而非社会的随机抽样。此外，该研究依赖于人们对自身互动的记忆和报告，这可能并不完美。尽管存在这些限制，研究结果仍表明，数字参与式监测是收集高质量数据的可行途径。它提供了一种让追踪人类互动的地图保持更新的方法，从而为驱动疾病传播的社交潮流提供一个更清晰、更及时的视角。