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第3章 传播星座和交汇（第1页）

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第3章传播、星座和交汇

在我们着手研究经济叙事如何像病毒般传播之前，可以先思考一下细菌和病毒是如何蔓延传播的。流行病学领域宝贵的经验教训也许能够帮助解释比特币的故事（以及其他很多经济叙事）是如何像病毒般传播的。

我们先来看看由真正的病毒引起的疾病。在2013—2015年间席卷西非——几内亚、利比里亚和塞拉利昂——的埃博拉重大疫情就是其中一例。埃博拉是一种病毒性疾病，目前还没有有效的疫苗或疗法，感染者大多会丧命。埃博拉是通过体液在人与人之间传播的。通过住院治疗、隔离检疫以及妥善处理埋葬死者，可以降低其传染性。

在图3.1中，我们可以看到利比里亚一个社区的埃博拉疫情情况，这是一条典型的流行病曲线。请注意，埃博拉新增病例数呈驼峰模式。疫情先是上升，然后再下降。上升期为传染率（即新感染者增长率）超过康复率与死亡率之和的时期。在上升期，因传染导致的感染者人数增加的速度超过了因康复或死亡导致的感染者人数下降的速度。而在下降期，这个过程出现了反转。也就是说，由于康复或死亡导致的感染者数量下降的速度超过了由于传染导致的感染人数增加的速度，从而让感染人数稳定下降，这也标志着疫情的终止。

疫情开始之后，埃博拉病毒的传染率最终因各种原因下降，这其中尤其要感谢无国界医生组织、一百多个非政府组织以及冒着生命危险的个人为了降低非洲的传染率做出的不懈努力。根据世界卫生组织的数据，医护人员感染埃博拉的可能性是当地一般人群的21~32倍，截至2015年，已有815起医护人员感染埃博拉的确诊和疑似病例。他们中的大多数人都去世了。

图3.1流行病曲线示例（2014年6月8日至11月1日利比里亚洛法县）

注：每周新增的埃博拉病例数量。后面我们将会看到很多经济叙事，它们在数字化数据库中的盛行程度也遵循类似的驼峰模式。

资料来源：美国疾病控制和预防中心。

传染、康复和衰退

通过避免与病人接触降低传染率的做法算不上什么新举措。隔离措施的历史至少可以回溯至1377年，当时，威尼斯在瘟疫期间对海上抵达者实施了30天的隔离期，然后又对陆地旅行者实施了40天的隔离期（“隔离”这个词起源于拉丁语的“四十”）。我们偶尔也会看到旨在加剧传染的战争行为，比如在1346年围攻卡法一役中，就曾有过将瘟疫死者的尸体弹射到一座设防城市的做法。

传染率下降的另一个原因是易感人群的减少。这一人群之所以会随着时间的推移减少，是因为感染过疾病的人现在产生了免疫力（或者已经死亡）。即使没有医护人员采取行动控制疾病，这一机制也会生效，附录对这一机制进行了建模；在现代医学出现之前，过去的流行病就是这种情况。最终，这些流行病在所有人都被感染之前结束了。

在传染率低于康复率和死亡率之和时，疾病并不会立即消失，传染率并不会降至零。要想战胜流行病，唯一需要做的就是将传染率降到康复率以下。除非传染率为零，否则新的病例仍会出现，但病人总数在下降，并逐渐减少至零，此时疫情也就告一段落。

我们在此所说的是多人的平均传染率和平均康复率。但是，不同携带者的传染率和康复率可能会有很大差异。即使所占比例相对较少，超级传播者仍有可能传染很多人。一个世纪前的“伤寒玛丽”——玛丽·马龙（MaryMallon）就是这样一个超级传播者，她在几年的时间内将伤寒传播给了至少122人。就叙事而言，如果没有这些超级传播者，我们大多数人的传染性可能都不足以引发一场流行病。一小部分的超级传播者就有可能让平均传染率远高于标准传染率。如今可以使用加速分析进行营销，从而实现叙事的超级传播，比如近来英伟达公司（NVIDIA）或超威半导体公司（AMD）提供的那类分析，而这种营销是我们大多数人看不到的。因此，我们不能总是通过自己对叙事的着迷程度准确判断它的传播力。

流行病为何会在某一时间和地点出现？它在高峰期之后为何会出现下降？这两点往往都难以解释。很多因素影响着传染率和康复率，而这些因素可能难以记录在案。比如，康复的最终原因可能是天气变化，这是比较容易记录在案的，也可能是导致疾病传播的人际接触减少了，而这是很难记录在案的；也可能它是两者结合起来导致的结果。要想造成这样的结果并不需要极大的或明显的变化。

我们可以将同样的模型应用于经济叙事的流行。无论是面对面还是通过电话或社交媒体，传播都是通过谈话在人与人之间发生的。传播也可以发生在新闻媒体和脱口秀节目之间，因为他们会观看和阅读对方的故事。和刚才一样，这种传播的最终原因可能并不那么一目了然。幸运的是，大多数经济叙事不会致人死亡，但基本过程是一样的。医学模型中的“康复加死亡”变量在我们构建的经济模型中仅表现为恢复，即对叙事失去兴趣，或者遗忘。经济叙事遵循的模式与疾病传播的模式是一样的：先是越来越多的感染者向外传播叙事，持续一段时间之后，就是遗忘叙事以及失去谈论的兴趣。

在医学和叙事流行中，我们看到了相同的基本原理：要想让流行蔓延起来，传染率必须超过康复率。比如，当我们发现埃博拉病毒在一个城镇感染了数百人而在另一个城镇几乎没有感染任何人时，可能是某个不起眼的因素导致1号城镇的埃博拉病毒传染率高于2号城镇，从而使得1号城镇在疫情开始时的传染率高于康复率。同时，2号城镇没有出现疾病蔓延是因为传染率不够高，无法抵消康复率。同样，叙事流行中也可能存在两种不同的叙事，其中一种叙事的繁枝细节使它比另一种叙事更具传播力。繁枝细节使第一种叙事而非第二种叙事成为流行叙事。我们可以将这一结论应用于比特币叙事。

比特币叙事的传播

图3.2绘出了“金银复本位制”和“比特币”这两个词在新闻和报纸中的出现频率。这幅图不是价格图，而是公众关注度指数。“金银复本位制”或“比特币”都代表了要求货币本位制转型的激进思想，两者都号称会让经济受益无穷。这两个词各自代表着一个叙事星座，星座中不仅包含了理论故事，也包含了人文故事。这两个词的走势图看起来非常相似，也都类似于图3.1中的典型感染曲线。我们还没有像金银复本位制那样看到比特币叙事的明确终点，只有时间才能给出答案。

图3.21850—2019年新闻和报纸中提到“金银复本位制”或“比特币”的文章占比（按年统计）

注：这两个相隔一个多世纪的货币创新流行叙事有着惊人相似的流行模式，两者与图3.1中的疾病流行曲线也很相似。

资料来源：作者根据ProQuest的数据计算得出的结果。

我们将在第12章详细讨论曾经风行一时的金银复本位制流行以及其他叙事流行。眼下我们只需要知道金银复本位制和比特币都诉诸货币理论就足够了。在这两种情况下，很多人都开始将一项特定的创新视为绝妙的、时尚的或是走在时代前沿的创新。两者的传播都呈现与流行病曲线相似的驼峰形曲线。相比之下，图3.2中的曲线看起来更尖（也就是说，左右被压缩了），这是因为该图绘制了一个多世纪的数据，因而超出了病毒感染的恶性期。事实上，金银复本位制和比特币的叙事持续了多年，而不是像埃博拉那样只持续了数周，但同一流行病理论适用于所有这三种情况。就金银复本位制而言，我们还会在20世纪30年代的大萧条时期看到一次规模较小的继发流行，但并没有达到太大的规模。这就像是疾病的一次继发性传播。

所以，叙事流行真的很像疾病流行，而且还不止如此。同样值得注意的是，疾病和叙事会有同时流行的情况。2018年埃博拉疫情暴发期间，刚果的医学研究人员发现该病的高度传染性与当地人口接触的叙事是相互关联的。超过80%的受访者表示他们听说过“埃博拉病毒并不存在”“埃博拉病毒是为了获取经济利益捏造出来的”“埃博拉病毒是为了破坏该地区的稳定捏造出来的”等错误信息。对每一种说法，都有25%以上的受访者表示他们相信相关叙事。这些叙事阻碍了预防措施并扩大了疾病范围。这两种流行相互汲取力量，进而发展壮大。

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