许多公共健康的领导人认为，社会网络学的研究可以应用到一些更广泛的社会领域中去，比如通过对社交网络的信息进行分析，来跟踪和预测早期疫情。

尼古拉斯·克里斯塔基斯(Nicholas Christakis)是哈佛医学院一位从事医学和社会学跨界研究的教授。近日，他和加州大学圣地亚哥分校医学院的一名教授詹姆斯·福勒(James Fowler)在科学杂志《PLoS One》上发表了一项研究成果，通过研究2009年流感对744名学生所产生的影响，他们找到了一种早期检测感染性疾病爆发的新方法。这种方法从称之为“友情悖论”的理论而来。

受欢迎的人更容易生病

“友情悖论”是社会学家斯考特·费得(Scott L.Feld)1991年观察到的现象。“友情悖论”认为，在一个朋友“等级”的排位上，你最先想到的朋友，“等级”往往都高于你本人，也更接近社交网络的中心。

于是克里斯塔基斯和他的同事们推断，处于社会网络中心的这些人会比边缘地带的人更早感染(流行性)疾病。这通过常识很容易理解：社交“花蝴蝶们”接触病源的可能性当然比普通人高。在2009年流感季节临近时，克里斯塔基斯和费得设计了一个实验，验证他们的推断。他们联系了319名哈佛大学的学生，让他们列举出425名朋友，以这425个人作为“朋友组”，与另一个“随机组”做对照，通过自报症状和哈佛大学健康服务中心提供的数据进行对比、检测。

结果在他们意料之中。“朋友组”和“随机组”相比，提早两周出现了流感症状。而通过另一种检测方法，克里斯塔基斯甚至观察到“朋友组”疫情流行出现高峰期的时间，比“随机组”早了整整46天。克里斯塔基斯认为这对公共卫生而言可能具有重要意义。“通过简单地询问一个随机人群，让其列举自己朋友的名字，然后追踪并比较两组人群，我们就能够在疫情攻击社会整体人口前预测出疫情的走向，从而允许相关政府部门采取一种更早、更有力，也更有效的措施。”他说。

目前疾病控制与预防中心主要依靠有流感症状病人的就医情况和实验室测试的流感病人来确定流感情况。美国联邦卫生官员所使用的监测系统，往往需要两周或者更长时间，才能确定流感是否已经传入一个州或地区。

尽管理论上，分析社会网络病检测其中心成员的健康状态，是预测疫情暴发的理想方式，但要获取这样相近的信息必然费时耗资耗力，代价高昂。