“信息流行病”又称“信息疫情”（infodemic），主要指在疾病流行期间，对个体健康行为和公共卫生措施产生干扰的虚假不实信息的迅速传播，由美国学者在2002年首次提出^[1]，主要应用于公共卫生领域。相关研究将虚假信息、错误信息或谣言等不实内容作为信息流行病的传染源^[2-3]。2022年，高福院士提出“信息病毒”（information virus，即inforus）的概念，它是指正确信息与错误或虚假信息、甚至谣言混合后形成的全新信息^[4–6]，这一概念将信息流行病的传染源从不实信息拓展为真实与虚假的集合体，也将其应用范围从公共卫生领域拓展至更广泛的社会治理领域中。

“信息流行病”从2002年提出至今，主要应用于公共卫生领域，在2019年新型冠状病毒（COVID-19）引发的全球大流行事件中，信息流行病的传播速度和危害不亚于实体病毒产生的传播速度和危害，也让人类社会深刻意识到了信息流行病对科学成果及公共卫生实践的破坏性影响。

首先，学术信息遭到误读，影响了公众的判断能力。例如2020年初有媒体称中药制剂双黄连口服液可以抑制新冠病毒，此消息一经曝光，全国多地市民纷纷涌入线下药店排队购买。一夜之间，各大药店的双黄连口服液被抢购一空。很快《人民日报》发表声明：抑制不等于治疗，请勿抢购并自行服用双黄连口服液^[7]。此消息的发布不仅无助于疫情防控，人群的无序聚集还增加了病毒在人群中的传播风险。其次，信息流行病使公众对政府和卫生机构的信任度下降，影响了公共卫生政策的依从性。西非埃博拉疫情期间，当地公众不信任隔离措施，藏匿生病的家人^[8]；新冠大流行期间，有传言称新冠疫苗中的铝佐剂纳米颗粒会透过血脑屏障，危害人体健康。这种说法看似是专业解读，实际上却是对基本概念的严重误解^[9]，容易导致公众产生“疫苗犹豫”^[8]。

在社会治理智能化转型过程中，大数据与人工智能等技术被广泛应用于风险预警、舆情分析等领域，显著提升了治理效率^[10]。这些技术虽然促进了信息反馈与调节效率的提升，但也加速了不实信息大范围内地无序、迅速扩散。信息流行病不仅会误导公众认知，还可能诱发社会恐慌甚至暴力行为，对现有社会治理体系造成威胁。例如，疫情期间出现了关于5G信号塔导致或加剧COVID-19症状的阴谋论，欧洲、北美、澳洲等地的多处手机信号塔被人为纵火破坏，危及生命和财产安全^[11]。更有甚者，俄罗斯出现了网络自动程序^[12]，以有意散播的信息病毒为媒介放大对立情绪，进一步造成社会分裂。

信息流行病为公共卫生和社会治理带来的风险日益突出，亟需开展深入研究，为科学治理提供理论依据。已有研究多聚焦于虚假信息，在传播学、社会学、心理学和计算机科学等多个学科领域取得了一系列的研究成果。例如，传播学在虚假信息源识别^[13-14]和传播路径^[15-16]方面积累了经验，社会学更多探讨虚假信息在群体中传播的行为模式理论^[17-18]，心理学强调个体对于虚假信息的易感性^[19-20]，计算机科学则擅长虚假内容识别与算法干预，开发了虚假信息识别工具^[21-22]。然而，这些研究在应对高度复杂、快速演化的信息流行病时，仍存在明显局限。一方面，已有研究对象多局限于虚假信息，较少关注真实信息与虚假信息在传播中相互交织的情况。另一方面，现有研究在量化信息传播轨迹方面仍显不足。

信息病毒不同于虚假信息，它具有两个关键特征。一是真假信息混合。如同生物病毒用“衣壳”来保护遗传物质，帮助其入侵宿主细胞，信息病毒以真实信息为外壳，包裹虚假内容，从而更容易获得公众的关注。比如2021年《芝加哥论坛》这一公信力较高的传统报纸发表了一则题为《一名健康医生在注射新冠疫苗2周后死亡》的新闻。尽管确有其事，但报道中缺乏确凿科学证据来建立疫苗接种与死亡之间的直接因果关系。这种极具误导性的新闻被转载到网络媒体上，浏览量超过了5000万次，加剧了公众对疫苗安全性的担忧。二是信息的“真实性”与“虚假性”并非一成不变，而是随时间推移及新知识的涌现而发生动态变化^[1]。比如，新冠疫情初期有研究指出非甾体抗炎药，尤其是布洛芬，可能会加剧新冠病毒感染者的病情^[23]。然而，随着后续研究的深入与证据积累，科学界逐渐达成共识，认为布洛芬的使用与新冠病情恶化之间并无直接关联，新冠患者仍可安全使用布洛芬以缓解相关症状^[24]。我们需要深刻认识到，真实世界的信息往往鱼龙混杂，难以简单地用真实或虚假进行定义，既往研究多针对虚假信息的传播，忽略了真假信息混合的独特传播形式。在信息构成方面，虚假信息内容单一，缺乏真实信息的伪装，易被平台拦截，传播范围和影响力有限。而信息病毒具有更高的迷惑性，借助社交媒体等网络平台，可以在短时间内实现指数级扩散，表现出与生物病毒相似的极强感染力。不仅如此，在面对审查、辟谣等干预手段时，虚假信息一旦被揭穿，平台能够对其采取屏蔽、限流等措施，抑制传播。而信息病毒可以快速改变表现形式，绕过原有识别机制，表现出高度的适应性。以“全球变暖是骗局”主题为例，尽管主流科学界有大量证据支持全球变暖的真实性，但“骗局论”仍以多种变体形式被传播，比如被包装成“地球正常的气候周期波动”，或将全球变暖归因于阴谋论^[25]。由此可见，与虚假信息相比，信息病毒更不易被识别和治理。

当代信息传播具有非线性、自组织与不可控等特质，这些特征与生物学病毒的特征高度相似。传统线性传播理论在解释此类复杂传播现象时有一定的理论局限。针对这一问题，信息流行病研究借鉴传染病流行病学方法能够提供另一种解释路径，将信息病毒的传播过程比作传染病的传播过程，并通过“传染源、传播途径和易感人群”三要素模型，使用基本再生数R₀对信息传播能力进行量化分析^[1]。R₀指在全员为易感者情况下，平均每位感染者可以感染的人数。当R₀>1时，病例数将以指数方式增长，可能导致信息流行病的出现；当R₀<1时，感染人数下降，信息流行病逐渐消失^[1]。

基于该框架整合既往研究，发现信息病毒的传播具有以下特点：（1）传播速度快^[26]。研究发现Youtube上超过25%的新冠高点击率视频中包含不实信息，总点击量高达6000多万次，而政府和专家们的视频虽然“干货满满”，但是点击量却仅有200多万次^[27]。（2）存在超级传播者^[28]。在社交平台Twitter上对2016年的总统选举内容进行分析发现，1%的用户贡献了80%的假新闻浏览，0.1%的用户贡献了近80%的假新闻分享^[29]。（3）存在信息茧房。一项针对美国5400万Facebook用户的定量分析表明，在接近980万的阴谋论信奉者群体中，仅有不到12万用户与辟谣文章产生过互动^[30]，反映出人们倾向于选择性接收与自身既有信念相契合的信息，形成了一个个信息茧房，阻碍了辟谣信息的有效传播。信息病毒的易感人群具有以下特点：首先，当生命遭遇危机的时候，所有人都是相关信息的易感人群^[31]。其次，研究发现低数学运算能力、低逻辑分析能力、认知能力下降、对数字技术不熟悉、极端政治倾向等因素，都能够增加易感人群的信息病毒易感性^[1,32]。

基于“三要素”模型，上述少量研究对公共卫生领域的信息流行病进行了初步探索，但是信息流行病的内涵和外延尚未得到充分探讨。针对社会治理领域信息流行病问题的研究尤为缺乏。数字时代的信息流行病防控是一个跨学科的问题^[33,34]，亟需融合社会学、公共卫生、信息科学、传播学与心理学等多学科视角进行系统化应对。然而现有研究多停留在单一学科视角，缺乏跨学科的交叉融合。此外，要实现有效治理，还需推动多学科合作，制定切实可行的防控路径。

在数字时代社会治理过程中，信息流行病产生的风险和危害日益增加。信息流行病的防控对于推动社会治理体系与治理能力现代化具有重要意义^[35]。2024年，世界卫生组织（World Health Organization，WHO）总干事谭德塞·阿达诺姆（Tedros Adhanom Ghebreyesus）针对“X疾病”潜在暴发的风险发出了预警，强调新型病原体与流行病的出现仅是“时间问题”^[36]。高福院士在《国家科学评论》的采访中发出了同样的预警^[37]。疾病大流行往往伴随着一个如影随形的“双生姐妹”——信息流行病的肆虐。面对随时可能发生的重大突发公共卫生事件，如果放任这些信息病毒传播，将直接导致医疗资源乃至其他关键社会资源的过度挤兑，并引发广泛公众恐慌情绪。通过构建信息流行病防控机制，有助于健全数字社会的风险治理体系，促进社会治理智能化发展。

目前信息流行病的防控已引起了全球政策制定者与专家学者的高度关注。2020年，世界卫生组织召开首届信息流行病学大会，正式提出“信息流行病学”作为一门研究、管理和控制信息流行病的科学，应加强跨国合作，共同预防、监测并阻断虚假信息的传播^[38]。2021年5-12月，泛美卫生组织（Pan American Health Organization，PAH0）启动“反信息流行病虚拟中心”项目（Anti-Infodemic Virtual Center for the Americas，AIVCA）。尝试开发人工智能工具，协助各国卫生部门快速响应和干预信息流行病^[39]。在中国，信息流行病治理同样被提上政策议程。2020年2月，习近平总书记在北京调研新冠肺炎疫情防控工作时指出，“要及时发布权威消息，公开透明回应群众关切，增强舆情引导的针对性和有效性”^[35]。同年8月，中国互联网联合辟谣平台的客户端和小程序正式上线，为公众提供谣言查证服务，集中曝光和辟谣全国范围内的典型虚假信息^[40]。2023年8月，香港大学举办“严重健康威胁下社交监听的治理模式”国际学术研讨会，深入探讨社会监听在识别信息病毒过程中的应用与操作范式^[6]。

紧急公共卫生事件中的信息流行病问题已经引起了学界的广泛关注，并采取了多种措施进行信息流行病的防控，但是其在更广泛的社会治理领域还没有得到足够的重视。

本文引入的传染病学“三要素模型”，从信息病毒源头把控、传播机制剖析和易感人群识别三方面，建构起一个融合社会学、医学、计算机科学、传播学与心理学的跨学科研究框架。尤其是信息病毒这一概念的提出，标志着信息流行病学领域的一次创新。基于此框架，本文从“传染源”“传播途径”与“易感人群”三方面提出了综合防控路径。

首先，控制信息源是防控的关键。信息源包括科研人员、医学专家、媒体等多方主体，他们的信息发布行为关乎研究结果的准确传递，即涉及到科研诚信与传播责任等跨学科问题。例如在新冠疫情期间，研究人员发布未经同行评议的预印本，虽然有利于加速知识传播，促进学术交流，但是许多研究还存在缺陷。媒体未能准确理解其中的不确定性，对研究成果进行错误报道，引发了公众误解和信息失真^[41]。因此，研究者应恪守诚信原则，全面、客观地呈现研究成果，确保数据的真实性与可靠性。同时，媒体及相关社交平台，需与专业团队合作，依据循证医学标准，对医学信息进行证据等级标识，并确保信息的时效性与准确性。本框架将信息源纳入防控环节，有助于明确真实与虚假信息的来源，从源头提高对信息病毒的识别能力。

其次，借助信息技术手段切断传播途径。信息病毒的传播途径主要依托于搜索引擎、短视频等数字媒介，深受算法的影响，呈现出流行病学、计算机科学与数据科学学科交叉的特征。社交平台方可以与科研机构在数据公开和透明度方面加强合作^[6]，以便研究者借助大数据和人工智能技术，模拟信息病毒传播轨迹，精准预测潜在的信息流行病暴发点。结合早期预警系统与风险预测模型，即时识别扩散风险高的信息病毒，精准定位超级传播者。社交平台还可以利用算法将权威信息优先呈现给用户，削弱信息茧房效应。

最后，针对易感人群，需要实施精准干预。在信息流行病中，降低人群对于信息病毒的易感性可以从医学、社会学与心理学等多个学科视角展开探索。针对易感人群，需结合预测模型识别此类人群，建立桥梁，使公众与科研工作者、政策制定者之间建立一种全面、交互性的信息接触渠道。一方面，采取“治疗”策略，政府应联合互联网平台，建立辟谣机制和科普平台，有效驳斥虚假信息，提升公众信息甄别能力；另一方面，广泛开展科普教育，相当于接种“社会疫苗”。随着我国经济实力与科学技术水平的提升，人们的生活质量逐渐提高，对健康的关注日益增加，健康科普的需求也愈发旺盛。2024年12月，新修订的《中华人民共和国科学技术普及法》颁布，将每年9月设立为全国科普月，让大众接触到更丰富、更深入、更稳定的科普活动，提高人们的科学素养^[42]。这有利于建立有效的信息防护体系，使群众能够更加理性地应对信息病毒，降低信息流行病带来的社会危害。心理学实验表明，用户在观看完信息操纵手法的科普视频后，对后续遇到的误导性内容有更强的识别能力^[43]。在科普活动的实践环节中，科普工作者应当高度重视传播形式与内容的创新性发展，避免传统、呆板的讲授方式，以适应新时代对科普工作的新要求。具体而言，一种有效的策略是预先向广大公众展示经过适当“弱化版”的信息病毒样本，这一举措旨在模拟真实情境而又不至于引发恐慌或误解。与此同时，配套提供条理清晰、论据充分的逻辑反驳与事实依据，旨在通过增强公众的理性思维能力和信息辨识能力，在认知层面上构建起对未来潜在信息病毒的“免疫体系”。

SI Jia-hui¹, ZHENG Xing-yue², GAO Fu^1,2