前言

 

传染病与人类一直如影随行。14世纪的“黑死病”夺走了2500万欧洲人的性命，为什么却没有翻越沙漠高原入侵东边？因为那是一个“慢时代”。

 

如果说传统社会的传染病病毒是“步兵”，现代“快时代”的病毒都已“装甲化”“空军化”。人类与病毒的距离不以公里计，而以飞机、高铁、轿车的跨越交通节点的时间算：相对于武汉华南海鲜（野味）市场来说，北京比河南鹤壁近很多，广州比湖南张家界近很多，上海比安徽滁州近很多。

 

面对正汹汹而来的病毒，人类切务刚愎，更不要等到身边有了病例才警戒，我们连夜计算的城市暴露指数会告诉你，哪些地方的人们应该改变过年方式，哪些城市的人们不串亲访友才是给亲友最好的春节礼物。

 

天佑这个国家，这负重前行的人民。

 

除夕安康。

 

 

开始敲这篇文稿的时候，我手有点颤抖。痛恨自己作为一个学者的后知后觉。我们团队研究人口流动和人口迁徙好几年，很清楚中国人口的流动性是被低估的，但是12月武汉爆出新冠肺炎疫情的时候，可能这些年思维有惰性了，对“结论”过于轻信，失去了一个好学者对“事实”和“真相”的敏锐度和天然质疑，我们居然一个多月完全没有想过将武汉的人口流动和迁徙方向做点分析。

 

我是到1月21号看到病例数字的发展趋势悚然一惊的：1月17日是62例，18号翻倍，21号破400，呈现出指数级上升的趋势。

 

 

常识告诉我，这个曲线的斜率变化不对，一个可能的解释是前期数字不准确，不管是人为瞒报还是病毒潜伏缺乏症状无法确诊。马上看了一下铁路，航空的公开数据。今年因为春节早的缘故，大约在1月10号就算进入“春运”。

 

根据武铁和天河机场的公开信息，春运日均列车席位和日均客流量大约是54万和8万。看完这些信息又是一身冷汗，心里知道扩散是在所难免了。再看地方政府从12月以来的所有措施，想起了2017年社科院张斌教授在北大给讲座说的“最大短板是公共配套服务”，再想到中央党校郭强教授曾经一再讨论的“社会治理成本”，忽然明白了这些“套话”在现实世界里的高昂价格。

 

22号到京马上和团队小朋友们开线上会，都知道书生无用，但无论如何，作为这片土地上活着的我们，就做点力所能及的事。团队小朋友开始通宵连夜整理数据和文献，希望能提供哪怕是一点点的帮助和信息。由于时间关系，这份报告不讨论任何观点，只陈述数据和事实，一共分为两个部分：

 

从人口迁流动角度看防止新冠肺炎扩散的重点区域

 

用百度搜索指数分析的各地知情及主动防疫情况

---

 

Part 1 从人口流动角度看新冠肺炎的防控

 

1. 武汉市有大量流动人口

 

根据移动设备等互联网大数据信息，武汉是重要的人口流入地：统计局公布的常住人口1108万，户籍人口883.73万，而活跃的移动设备/账号有近1751万, 即使扣除各种多号多机的情况，武汉的流动人口也是个巨量数字，这些人口春节期间很大概率会有大范围迁移活动———有个空城指数：互联网企业奇虎360大数据中心所发布2017年春节“空城指数”，武汉排名全国第九。这个“空城指数”是360基于9亿用户春节前夕至除夕的迁徙态势分析而来。据统计，2018年春节全国空城率最高的十大城市分别是东莞、佛山、广州、深圳、长沙、上海、苏州、北京、武汉、郑州。武汉空城率48.18%，也就是说，近一半人口离开这座城市外出过年。

 

2. 春节返乡潮，常住武汉的外地人流向哪里？

 

那么最需要判断的是，常住武汉的“外地人”会流向哪里？

 

移动互联网数据为此提供了较为准确的画像。基于这两年的研究，我们仔细分析了武汉常住人口的家乡地分布。在春节返乡潮中，居住在武汉的外地人很可能返回家乡，客观上可能会造成疫情扩散。

 

我们发现，排名前14的城市都是湖北省地级市，此外，还包括北京、上海、深圳、广州、重庆以及湖北省周边的河南省南部（信阳、南阳、驻马店等）、湖南省北部（岳阳、长沙、常德等）、江西省西北部（九江、宜春、南昌等）、安徽省西部（安庆、阜阳等）。

 

这种扩散模式与SARS期间的路径相似，在2002年12月至2003年2月，SARS主要在广东省内部传播，广东省21个地级市中，15个地级市有病例报告。珠三角城市广州、佛山、深圳、中山等均有大量病例。2月，春运的大量人口流动导致了疫情的扩散，SARS开始传播到广西、四川、湖南等地。3月，北京接报第一例输入性非典病例。

 

但是，目前的新型肺炎病例报告存在反常的疑点，截至22日晚上22点，湖北省共报告444个病例，但集中在武汉市（425例），另有黄冈报告12例，荆州报告6例，其他高危地级市，例如孝感、襄阳，尚未报告确诊病例（已有疑似病例）。相反，医疗水平较高的一线城市北京、上海、深圳均已有10多例确诊病例。这说明武汉市周边的三四线城市，很可能存在疫情漏报的情况。

 

3. 武汉人到哪里走亲访友或旅行过年？

 

同时，春节期间，武汉人也可能到外地走亲访友，因此我们也研究了常住外地的武汉人的常住地分布。

 

我们发现，湖北省各地级市也是武汉人走亲访友的重心，同时，深圳，广州，北京等一线城市、以及长三角、珠三角大城市也成为热点地区。其中要注意的是上海，上海是离湖北最近的最佳医疗资源集聚点，所以大量湖北人口会涌入上海。所有一线城市都需要拉想警报。

 

 

4. 全国各个城市与武汉密切接触的等级

 

结合武汉外来人口家乡地分布、常住外地武汉人的常住地分布和春节期间热门旅游目的地排行，我们总结了全国各个城市的“与武汉密切接触等级”。一级、二级、三级分别包括57，50、和100个城市。下面的图显示的是各个区域和武汉人口交互的程度（红色一级，黄色二级，绿色三级）。所有城市名单都在表格中供参考。

 

Part 2 用百度搜索指数分析的各地知情及主动防疫情况

 

现在的情况，大概可以用“战时”来形容了。尤其57个被列入一级的城市，真希望地方政府都不要有任何侥幸心理，应该迅速和铁路、航空、公路、移动、联通等机构进行最大限度合作，掌握人口流动信息，严格防控，避免病毒持续扩散。

 

必须知情，才能严格防控。眼下是极度考验各地政府的公共治理能力的时刻。我们尽量利用市面上的公开数据分析（百度搜索指数）对各地民众的知情和主动防疫情况做了个简单分析

 

1. 民众滞后知道真实情况，错过了防疫最佳时期。

 

我们从多个关键词条（“新冠肺炎”、“口罩”等）看百度搜索指数[1]，发现民众直到1月20日，才大面积地享有了知情权，意识到事情的严重性。2019年12月30日，武汉多位医生在微信群爆出了不明原因肺炎的消息，和《关于做好不明原因肺炎救治工作的紧急通知》文件一起，曾经让民众紧张了一把，所以在12月31日，关于“新冠肺炎”和“口罩”有一个搜索小高潮。但随后武汉市卫健委的通告，各种信心文，以及全网的部分消息封锁，让民众对此的关注度迅速降低。

 

对于传染病，研究表明民众知情对于疾病防疫有重要帮助，媒体关注能够增加个体进行自我保护。用真实数据模拟，美国学者的研究发现，媒体的关注能让公众注意防护，大幅度降低传染病的感染[2]。

 

 

2.低线城市主动防疫意识较弱，除武汉之外的其他湖北城市民众主动防疫意识较弱。

 

从整体来看，一线城市民众的主动防疫意识较强，二线城市次之，三线城市以及其余下线城市的防疫意识较弱：在一线城市，1月22日居民“口罩”搜索指数是肺炎事件大规模暴发前七日均值（1月12-18日均值）的36.14倍，二线城市是28.05倍。但是在三线城市，只有17.29倍，四线及以下城市仅14.75倍[3]。

 

 

令人揪心的是，湖北各省市，除了武汉之外，其他地级市当前的主要防疫意识较弱。通过民众主动搜索行为测算的各个城市1月22日主动防疫情况，武汉取值26.24，襄樊、宜昌、孝感、黄冈较为靠前，其他地区的民众进行主动防疫行为的意识较弱。

 

作为对比，到1月22日当天，北京、上海、深圳、广州的取值为45.84、38.66、31.25、和28.82，甚至超过沦陷的武汉。

 

一线”代表的是生态演进的能力，放在当下，即是现代性的最前线，包括现代性危机和现代性自觉的最前线。面对SARI，“一线”代表的暴露的一线、战备的一线、决战的一线。

 

 

3.中青年意识较强，老年人意识较弱：对于疫情了解及防控，20-39岁年轻人的警觉性最高，30-39岁组别人口是50岁以上人群的8倍。当然这个和互联网使用人口的结构有关。但是确实值得引起重视，有什么途径可以让老年人群以他们熟悉的方式获得有效信息，是未来我们社会将要面临的重大问题。

 

写在最后

 

今天是除夕，犹豫半天是否应该在这么阖家团圆的日子里推送这样一篇沉重的文章，最后决定，即使是残酷的真相也远比粉饰的太平珍贵。

 

截止搁笔一刻，武汉封城，湖北几个市封城，北京、上海、广州等地的医护人员已经奔赴一线。没有忍住鼻子一酸，这个国家有很多民众从来都将责任背负在肩上，他们，她们，值得更被温柔以待。

 

希望大家保护好自己，严格防护。

 

希望天佑这个国家，这些人民。

 

2020鼠年，希望“年”来了，驱散阴霾。

 

*本文感谢中央党校郭强教授的指导

 

注释：

 

[1]百度搜索指数以网民在百度的搜索量为数据基础，以关键词为统计对象，科学分析并计算出各个关键词在百度网页搜索中搜索频次的加权。根据数据来源的不同，搜索指数分为PC搜索指数和移动搜索指数。百度搜索指数、谷歌指数反应了民众对于事件的主动关注行为（Da et al., 2010; Chen, Tang等人，2016）。

 

[2]Kim, L., Fast, S. M., and Markuzon, N. (2019). Incorporating media data into a model of infectious disease transmission. PloS one, 14(2).

 

[3]通过“口罩”百度搜索行为测算。以2020年1月12-18日的平均数为参照值，1月19日-1月22日各城市取值相对参照值的倍数，显示了各城市民众主动防疫行为的变化。