為什麼有人就是不打疫苗？不相信疫苗效力的人有共通處嗎？

針對高影響力人士的相關論辯顯示，我們必須思考自己是如何接觸網路資訊的。對於一些想法，為什麼我們會捨此從彼？原因之一就是競爭：各類論點、新聞、產品全面競相爭取關注。生物的傳染現象也有異曲同工之妙：流感和瘧疾等疾病的病原體，事實上都由多株組成。這些病原株不斷競爭，搶著侵入有受感染風險的人體。

反疫苗團體是聲量浩大的網路社群。麻疹、腮腺炎、德國麻疹（MMR）三合一疫苗會導致自閉症一說廣為流傳，卻又沒有根據。反疫苗團體時常擁護這項說法。謠言開始於1998年的一篇科學論文，研究由安德魯‧維克菲爾德（Andrew Wakefield）主導。論文遭到質疑和撤回，維克菲爾德也從英國醫事人員名冊中除名。不幸的是，英國媒體挑出維克菲爾德的主張，並大書特書。此舉導致三合一疫苗接種率下降，而後未接種者回到各級學校，在校內與人密切接觸。數年後，英國便爆發數波大型麻疹疫情。

2000年代初期，MMR三合一疫苗的謠言固然在英國甚囂塵上，歐陸國家的媒體報導倒是另一番光景。這一廂，英國對於MMR三合一疫苗有愈來愈多負面報導；那一頭，法國媒體則是針對B型肝炎和多發性硬化，揣測兩者之間未經驗證的連結。時間拉到近期，日本媒體對人類乳突病毒（HPV）疫苗展開負面報導，而在肯亞，一則流傳二十年的謠言再次浮出檯面。

民眾對醫學持疑也非新鮮事。數百年來，人一直在質疑疾病的預防方法。1796年，愛德華‧詹納醫師（Edward Jenner）發明天花疫苗；在此之前，有的人會使用稱為「人痘接種」（variolation）的技術，減少罹病風險。這項技術起始於16世紀中國，透過讓健康的人接觸天花病患的結痂或膿液，刺激人體形成溫和的感染反應，藉此針對病毒產生免疫能力。儘管人痘接種術的操作仍有風險（致死率約2%），但相較於天花動輒三成的死亡率，仍是小巫見大巫。

英國於18世紀開始流行人痘接種術，但風險效益比是否值得？據法國作家伏爾泰（Voltaire）觀察，其他歐洲人認為英國人又笨又瘋，才會採用人痘接種。「之所以說他們笨，因為他們為了避免孩子染上天花，索性先讓小孩得到天花；之所以說他們瘋，是因為他們想將某種可怕的瘟病傳給他們的小孩，目的只是預防一種未知的禍害。」伏爾泰指出英國的批評也是一面倒。「海峽另一邊的英國人說英國人以外的歐洲人膽小，又違逆自然。說膽小，是因為他們害怕讓小孩忍受一點點痛苦；說違逆自然，是因為他們讓自己一次又一次死於天花。」（伏爾泰本身則是罹患天花後痊癒，支持英國人的防疫法。）

1759年，數學家丹尼爾‧白努利（Daniel Bernoulli）決定試著讓爭議畫下句點。為了釐清天花染疫風險是否大於人痘接種風險，白努利設計了第一個疫情分析模型。他根據天花傳播的模式，推估出只要人痘接種的致死風險低於10%（符合真實數據），便能延長預期壽命。

在現代社會，疫苗接種與否，通常不是難題。一方面，MMR三合一接種等疫苗非常安全有效，而麻疹等傳染病又有可能致死。因此，有疫苗還普遍拒絕接種，往往是奢侈行為；有的地區因為打了疫苗，數十年來感染率低，反而會有這種現象。

一直以來，疫苗相關謠言都只是特定國家才有，但現代人的數位連結程度與日俱增，情況有了變化。今日網路資訊傳遞快速，自動翻譯功能跨越了語言藩籬，使得疫苗接種的迷思從而傳開。人們對於疫苗接種的信心因而下降，而這可能對兒童健康帶來可怕的後果。由於麻疹傳染力極強，需至少有95%人口接種疫苗，才有望預防疫情傳播。在反對接種觀念深植人心的地方，疫情隨之而來。近幾年來，歐洲已有數十人死於麻疹。如果接種率更高，原本能防患於未然。

由於出現反疫苗社群運動，人們開始注意線上同溫層的可能性。然而，在存取資訊時，有多大程度受到社群媒體演算法的實質影響？畢竟，現實生活中，我們與他人分享信念，而在網路上也不例外。線上的資訊傳播，會不會只是反映早就存在的同溫層？

在社群媒體上，有三大因素會影響我們的閱讀內容：聯絡人是否有分享文章？該文章是否出現在動態消息（feed）上？我們有沒有點閱？根據Facebook數據，這三大因素都會影響我們吸收資訊。Facebook數據科學團隊曾針對2014至2015年間的美國使用者，探討他們的政治觀點，研究發現使用者傾向於接觸相近的觀點，程度會遠高過隨機挑選朋友時的情況。Facebook演算法會決定使用者動態新聞（News Feeds）的內容，在好友張貼的內容中，演算法又會過濾掉5%至8%相左的政治觀點。同時，使用者看到呈現內容時，又較不會點選與本身政治立場相左的貼文。使用者極為偏好點選顯示於動態新聞頂端的文章，這證明為了搶占關注，內容競爭會有多激烈，也表示如果Facebook存在著同溫層，則同溫層會先從好友圈開始形成，但隨後可能因動態新聞演算法受到誇大。

來自其他管道的資訊又如何呢？會同樣兩極化呈現嗎？2016年，牛津大學、史丹佛大學和微軟公司研發單位Microsoft Research以5萬名美國人為對象，檢視他們的網路瀏覽習慣。

這似乎是矛盾的：相較於傳統新聞來源，如果社群媒體豐富了我們接觸的資訊範圍，又為何無法減少同溫層形成呢？原因可能在於我們對線上資訊的反應。杜克大學（Duke University）多位社會學家以美國志願受試者為對象，請他們追蹤持相反觀點的Twitter帳戶，結果發現受試者隨後會撤回到符合本身政治立場的領域。平均而言，共和黨支持者變得更加保守派，而民主黨支持者變得更加自由派。這與第三章探討的「逆火效應」並不完全相同，因為民眾並非讓特定信念受到挑戰，但這確實代表要減少政治立場極化，不如建立新的網路人際連結那樣簡單。和現實生活一樣，我們在網路上也可能討厭接觸到我們不同意的觀點。展開有意義的面對面對話，雖然能幫助改變態度（就像改變偏見和暴力的實驗），但若透過線上動態新聞閱讀觀點，不見得會有相同效果。

※ 本文摘自《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》一書，由行路出版授權刊載。

《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》

作者：亞當･庫查斯基

譯者：高子璽

出版社：行路

出版日期：2020/11/04

《傳染力法則：網紅、股災到疾病，趨勢如何崛起與消長》書封。

圖／行路提供