媒體在流行病暴發事件中的干預作用：基于傳染病模型理論和新型冠狀病毒疫情案例的分析

劉肖凡， 吳 曄， 許小可

一、引言

傳染病是由各種病原體引起的能在人與人、動物與動物，或人與動物之間相互傳播的一類疾病，是人類在自然界最大的敵人之一。在過去20年間，我國經歷了SARS、H7N9甲流等多次大規模傳染病流行。2019年底到2020年初，一種可能引起急性感染性肺炎的冠狀病毒(下稱新冠病毒)在湖北和全國各地區大規模暴發，全球感染人數達數萬人。2020年3月11日，WHO(2020a)宣布此次公共衛生事件升級為全球大流行(pandemic)。

作為最有效的大眾傳播渠道，媒體在抗擊疫情中擔當了重要的角色。袁舟(2003)以2003年SARS期間的新加坡為例，指出媒體可以協助政府以公開、透明的方式披露疫情信息，阻止傳染病傳播。趙飛(2009)用美國的甲流案例說明，互聯網和自媒體中疫情信息的自由傳播在事件中起到了安撫公眾情緒的作用。中國學者也對互聯網在中國重大疾病控制中的傳播功能給予了肯定(劉瑛，2006)。但是，媒體同樣也可能對疫情造成負面影響。2003年SARS期間中國媒體在疫情早期的“失語”行為和過于自信的報道延誤了防控疫情的最佳時機(吳元棟，2003；賈亦凡，2003)，甚至給予流言、謠言以滋生的時機(喻國明等，2003)。Yang(2018)也批評了2015年MERS期間韓國政府因缺乏面向公眾的對話能力而導致政府威信下降，對疫情控制造成了潛在的威脅。除了“失語”之外，媒體有時也會對疫情過度報道(賈亦凡，2003)。李希光(2010)認為對疫情的過分夸大報道容易造成社會恐慌。

盡管一般都認為媒體會對突發衛生事件的發展起到干預作用，但是其效果卻通常難以深入評判(Glik，2007)。由此帶來的后果是雖然每次疫情過后媒體都會進行反思和總結以期在下一次疫情來臨時表現得更好(吳宜蓁，2001；Veil et al.，2011；張薇等，2015)，但是這些經驗教訓似乎并沒有轉換為媒體的長期記憶和工作的指導思想：有時即使同一地區在同一年先后暴發兩次相同的大規模流行病，媒體的行為都無法做到前后一致(Kim et al.，2019)。因此，如何在突發公共衛生事件等社會危機中擔當好應急響應的角色，對于媒體來說仍然是一個全新挑戰(Glik，2007)。

突發公共危機中的媒體行為可以用科學理論進行指導。Seeger et al.(2009)認為應當為每種危機量身打造應對的傳播方案，針對危機發展過程中的不同階段制定和執行相應的應對措施。對于大規模傳染病的暴發，流行病學家一般用倉室模型來建模疾病傳播的過程(Kermack & McKendrick，1927)。在模型中加入額外條件和參數來模擬媒體的干預行為，可以從理論層面分析媒體對疾病傳播速率和范圍的干預效果(Liu et al., 2007；Collinson & Heffernan, 2014)。本文延續這個思路，首先介紹流行病學中常用的刻畫流行病傳播過程的數學模型，分析模型中的基本要素和可能干預影響疾病傳播速率和范圍的關鍵環節。然后，我們結合2020年新冠病毒暴發事件中的幾個案例，分析媒體在不同環節中可能產生的正面和負面影響。

二、傳染病模型關鍵要素和干預環節

圖1 一個典型的流行病傳播過程中染病人數的增長趨勢曲線

圖1所示的S形曲線是流行病傳播的典型趨勢：疾病早期在人群中緩慢醞釀，中期迅速暴發，直到最后染病人數不再增加。2003年SARS病毒(WHO，2020b)和2013年、2014年H7N9流感病毒感染的累計病例數量(WHO，2020c)均符合該趨勢曲線。這條曲線雖然看似簡潔明了，但是疾病傳播的過程實際上受到現實世界中的多種復雜因素影響。

流行病學家常用的刻畫傳染病暴發復雜過程的方式是基于倉室的動力學模型。以疾病在人體內發展的不同階段而把人分為若干群體，即“倉室”，再用微分方程表示不同人群受多種因素導致的狀態轉變。這種建模方法最早可以追溯到20世紀20年代的Kermack-McKendrick模型(Kermack & McKendrick，1927，1932)。此模型隨后逐漸演變為基準的疾病傳播模型，如SIS、SIR、SEIR、MSEIR等。在這些模型中，典型的倉室包括免疫(maternally derived immunity)人群、易感(suspectable)人群、暴露(exposed)人群，即雖然已攜帶病原體，但是疾病仍在潛伏期的人群、感染(infected)人群、治愈或死亡(recovered/removed)人群等。在這些模型里，倉室中每個個體的狀態可以按順序變化。根據病原體病理特性的不同，暴露人群、感染人群、治愈人群都有可能向易感人群傳播病原體。這些模型在經典教科書中有詳盡描述(Bailey,1975; Hethcote,1989)。

SEIR模型是一個通用性極高的基準模型(如圖2所示)，可以用來描述具備潛伏期的疾病暴發過程。這個模型中的易感個體(S)攜帶病原體轉變為暴露個體(E)后，癥狀一般需要經過一段潛伏期才能夠顯現出來。癥狀顯現后暴露個體轉變為感染個體(I)。隨后感染個體自愈、接受治療或死亡后變為治愈/死亡個體(R)。假設疾病在潛伏期也有傳播性，即暴露和感染人群都可以將病原體轉移到易感人群中去，并且治愈人群不再攜帶病原體，那么描述這種病原體傳播的SEIR模型的動力學過程(即各狀態人群數量隨時間t的變化)可以用下面的微分方程組表示。

圖2 SEIR傳染病模型圖示

其中，S、E、I、R分別代表處在不同狀態的人群大小，N代表有可能患病的總人口，并且S+E+I+R=N。在這個方程組中，每個有潛伏期的傳染病都有一個固定的病理學參數α，代表每個時間單位有多少比例的暴露人群會轉變為感染人群，也就是說α-1代表了潛伏期長度。這個參數越大，則病原體在人類不知情的情況下可以傳播的時間越長。β代表處在潛伏期的暴露人群對易感人群的感染能力。這個參數越大，則疾病傳越有可能在潛伏期傳播給易感人群。γ代表已感染的人群對易感人群的感染能力。這個參數越大，則疾病在感染期的傳播概率越高。μ代表感染人群向治愈/死亡人群轉化的速率。這個參數越大，則感染人口的自然下降速率越快，疾病傳播的可能性越低。圖3中的實線曲線顯示了一個SEIR模型中感染人數占總人口比例隨時間變化的曲線。這個模型的參數設置為S0=0.998，E0=0.002，I0=0，α=0.2，β=0.2，γ=2，μ=0.5。

傳染病暴發過程的控制目標是減慢感染速率、降低感染人數。在SEIR模型中，這兩個目標可以通過對三個環節的干預來實現。

關鍵環節一：降低疾病的傳染率β和γ。這個環節主要控制病原體從已患病人群向易感人群的轉移。β是控制處于潛伏期的暴露人群對易感人群的傳染速率的主要參數，γ是控制感染人群對易感人群的傳染速率的主要參數。如圖3所示，將參數β或γ設置為0，可以有效減緩疾病傳播速度、縮小疾病傳播范圍。一般來說，這兩個參數的調控可以由增強易感群體個人的防護措施來實現。

圖3 傳染病擴散曲線及在各環節的干預效果

關鍵環節二：控制易感染人群基數S。直接減小易感人群基數也是控制易感人群向暴露和感染人群轉換的重要防控手段。如圖3所示，一旦將易感人群基數減小，疾病的最終傳播范圍也會相應減小。傳統公共衛生手段中的接種疫苗、大范圍隔離易感人群等都是控制易感人群基數的方法。

關鍵環節三：增大感染人群向治愈人群的轉換率μ。加快治愈感染個體可以縮小感染人群向易感人群傳播病原體的時間窗口，并最終減小疾病傳播范圍(如圖3所示)。加速研發解藥可以增大該轉換速率。如果考慮一旦發現有個體感染疾病后能夠立刻將其隔離也算做治愈，那么盡可能完全收治和隔離已感染人群也有助于增大該轉換率。

在上述的三個環節中，媒體均可以扮演重要的角色，輔助醫療手段調控關鍵參數。2020年初，在湖北武漢暴發的新冠病毒疫情擴散之后，全國各級政府采取多項應對措施以期控制疾病傳播。本文以下章節將結合此次抗擊疫情過程中媒體的表現來討論媒體可以在上述關鍵環節中做出哪些干預措施，并評價這些措施對疫情防控可能產生的干預效果。

三、媒體行為對疾病傳染率的干預及效果

過往文獻對傳染病模型的分析表明媒體如能降低暴露人群對易感人群的傳染率β和感染人群對易感染人群的傳染率γ，則有能力控制疾病傳播的速率和范圍。對于一個具有潛伏期且潛伏期也有傳染能力的疾病，由于暴露人群并未發生癥狀，無法與易感人群做出有效區分，疾病會在“隱性”狀態中進行傳播，危險性極強。Liu et al.(2007)提出的傳染病模型假設充分的信息公開有助于喚起易感人群的自我保護意識，降低疾病從暴露人群向易感人群的傳染率β，就能降低疾病大規模傳染的可能性。Cui et al.(2008)和Liu & Cui(2008)提出的模型假設媒體如實報道感染人群數量有助于公眾衛生行為的改變，降低感染人群向易感人群傳播疾病的速率γ，就可以達到縮小疾病傳播的最終范圍的目的。

以上模型的假設都是信息的公開會導致公眾做出防護措施，從而減小參數β和γ的值。這里我們通過新冠病毒疫情中的一個案例來檢驗信息公開的實際效果。我們收集了1月21日至2月2日全國衛健委系統通過官方網站、微博、微信公眾號等渠道公開的3475例確診個案的詳細信息。典型的詳細個案信息如下所示。

L某某，女，××歲，現住址TH縣YQ鎮，1月18日發病，1月19日從WH乘坐D××××次列車(×號車廂××座)到HFN站轉G××××次列車(×號車廂××座)到FY市，1月24日至TH縣××人民醫院隔離治療，1月29日轉診至FY市××人民醫院，1月30日確診，目前為重癥病例。

數據搜集的具體過程是先從丁香園網站查到具有新冠肺炎病例的城市名單(地級區域，不含直轄市轄區，包括省直管縣)。接下來查詢該城市的政府網站、衛建委官方網站以及當地的官方微博和公眾號，并搜集病例的詳細個案信息。截至2月2日，全國共有348個地市報道出現新冠肺炎案例，其中31個省的254個地市報道過詳細個案信息，占疾病出現的地市數量的72.98%。

詳細個案信息包括個人的基本情況、居住區域、活動軌跡等公眾的關注焦點。結合這些焦點，我們制定了19個觀測指標(如表1所示)，由兩名編碼員對采集的信息進行編碼打分，公開的信息如涉及一個觀測點則計1分，以此來梳理分析不同地區疫情信息公開的充分度。通過統計，全國262個地市確診病例信息公開程度平均得分為9.93，平均得分率為62.1%，得分中位數10分。有2座城市得分是16分，分別是安徽省合肥市和宿州市。

表1 確診病例信息公開程度的19個評價指標

公眾對疾病的認知和防范程度可以由對相關信息的主動獲取行為反映出來。百度搜索指數是百度公司提供的一項數據服務，代表了互聯網用戶對關鍵詞搜索關注程度及持續變化情況(百度，2020a)。我們獲取了1月21日至2月2日間各省/自治區/直轄市網民對“疫情”“口罩”“隔離”“武漢加油”四個關鍵詞的平均搜索指數。這四個關鍵詞分別代表了公眾對了解疫情知識(“疫情”)、加強防護措施(“口罩”與“隔離”)和表達與同胞共度時艱(“武漢加油”)的意愿。由于百度搜索指數根據當地搜索總量進行計算，我們將這些指數除以該省/自治區/直轄市的總人口進行加權。

信息公開度對公眾情緒和認知的影響可以由以上兩個指標計算相關性得出。我們以省/自治區/直轄市為單位，計算每個單位的平均信息公開度，并計算該平均信息公開度與該地區加權百度搜索指數的相關性。結果顯示，政府對疫情信息披露的公開程度與“疫情”加權搜索指數的相關性為-0.46，說明疫情信息越公開，則公眾在替代渠道上獲取信息的意愿越少；信息公開程度與“口罩”和“隔離”加權搜索指數的相關性分別為0.44和0.36，說明疫情越公開，越能夠加強公眾的防范意識；信息公開程度與“武漢加油”加權搜索指數的相關性為0.38，說明政府通過公共平臺對疫情信息進行披露有助于設置正確的公眾議程，緩解公眾的恐慌情緒，激發公眾積極向上的抗疫情緒。這些結果都表明信息的公開確實能夠引導公眾產生自我保護意識，并保持理性的思維。如公眾能夠進一步采取理性的防范措施，則可以降低自身接觸病原體的風險，有效減小傳染病模型中的兩個傳染率β和γ，抑制疾病暴發的速率和范圍。

新出現的暴發型疾病對于普通公眾而言意味著不確定的風險，此時公眾對疫情信息的需求度也會顯著提升(Freberg et al.，2013)。我們認為，疫情中媒體應向公眾及時公布疾病潛伏期的傳染性、傳染途徑、潛伏期和疾病傳播實時狀態等信息，并設置正確的公眾議程：普及正確的醫療防護措施，激發積極向上的情緒，以引導公眾的自我保護行為，降低易感人群被有傳染能力的暴露和感染人群傳染的概率。相反，如果媒體瞞報、謊報疾病的潛伏期特征和疾病暴發的真實情況，就無法對公眾行為做出指導，無法干預疾病的傳染率，最終放任疾病自然流行形成可怕的后果。

四、媒體行為對易感人群基數的干預及效果

對傳染病模型的分析表明媒體能夠協助控制并減小易感人群基數。Li et al.(2008)和Sahu & Dhar(2015)提出的模型假設對易感類S個體進行疾病意識宣傳可以誘發警惕意識，使他們采取接種疫苗、大規模隔離等措施切斷自身與傳染源間的關系，可以達到減小感染范圍的目的。在媒體效果的研究中，也有文獻肯定了正確宣傳公共健康知識有助于公眾提高疫苗的接種率(Lin & Lagoe，2013)。Misra et al.(2011)提出的傳染病模型則將具有警惕意識的易感者定義為一個新的倉室，并通過計算說明處于這個狀態的人群數量越大則疾病傳播范圍越小。因此，媒體如果能通過傳播手段，提高疾病未流行地區的警惕性，促進人群提早做出適當的隔離措施，就可以在控制易感人群基數S的環節中起到重要的作用。

一種極端的對易感人群基數的控制方法是通過大規模的交通管控抑制疫情期間人口的流動。事實證明，在2020年新冠疫情中，大規模的交通管控確實起到了控制疾病傳播范圍的作用(Chinazzi et al.，2020)。但是需要注意的是，這種管控方式極其容易制造恐慌。一旦公眾恐慌激發了人口流動，就相當于變相造成易感人群基數的增大，極有可能使得疫情加速擴散(Pastor-Satorras & Vespignani，2001；Tchuenche et al.，2011)。

2020年1月23日凌晨2點，武漢市新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控指揮部宣布自10時起無特殊原因，市民不要離開武漢，機場、火車站離漢通道暫時關閉。恢復時間另行通告(武漢市新型冠狀病毒感染的肺炎疫情防控指揮部，2020)。然而，武漢“封城”之前還是有500萬人離開武漢，僅有900萬人留在城中(財新網，2020)。

圖4 武漢市交通管制前后的百度遷徙指數變化以及與2019年農歷同期的對比

我國的主要大型互聯網公司，如騰訊、百度等都提供基于地理位置的服務，這些服務可以讓用戶自行實時報告其所在的地理位置。地理位置服務提供商，如百度遷徙等，通過對比用戶位置的變化，可以得出用戶在世界范圍內的遷移模式。我們通過百度遷徙服務獲取了2020年1月17日至26日從武漢遷出人口的遷徙規模指數(百度，2020b)。如圖4所示，較2019年農歷同期，21日至23日武漢市的遷出指數分別增長了23.30%、23.33%和20.82%。尤其是1月23日凌晨2時從武漢市疫情防控指揮部宣布關閉離漢通道到10點正式關閉的這8個小時，涌出人流遠遠高于常年的數量。

實際上，武漢“封城”的消息并不是1月23日凌晨才被公眾所知。1月20日國家衛健委高級別專家組組長鐘南山院士在接受央視新聞采訪時透露了病毒“人傳人”的特性之后，網絡上就已經出現了關于武漢“封城”必要性的討論。1月22日，武漢市長周先旺回答新華社記者對“封城”一說的看法時表示：“我理解的武漢‘封城’，是指對體溫異常、可能被新型冠狀病毒感染的人群，不讓進出城，而不是對生活在武漢的1000多萬人不準進出。”(新華網，2020)也就是說在交通管制正式宣布前的2～3天內，官方渠道并沒有對坊間的“封城”傳聞作出明確的肯定或否定的回應。

在這個案例中，我們發現雖然媒體盡到了及時公布疫情的責任，但是卻引起了部分公眾的恐慌。由于對公眾恐慌的處理不力，1月21至23日武漢地區人口遷出數量相比同期大幅增長。這種潛在感染人群在疫情暴發期從聚集地的大規模遷出活動極有可能迅速增大易感人群的基數S，進而大規模擴大疾病傳播范圍。我們認為，媒體應當把握報道的時機和尺度，在安撫群眾心理的前提下提高公眾警惕。對于有可能導致疾病擴散范圍惡化的坊間消息和謠言，媒體需要及時作出澄清，政府機關也需要及時作出回應或實施政策。當然，這些尺度和時機的把握是非常微妙的，需要媒體與政府在充分預案的前提下通力配合才能夠完成。

五、媒體行為對治愈/收治率的干預及效果

在傳染病模型中，治愈/死亡率μ代表了感染人群向治愈人群的轉換率，該轉換率高，則感染人群向易感人群傳播病毒的時間越少。從醫學角度來說，這個轉換率主要取決于疾病自身的特性和醫療救助手段，因此過往的研究中較少涉及媒體對該參數的影響。但是如果認為暴露或感染個體病人進入醫院后即已不具備傳染性，那么可以認為此時病人的狀態已等同于治愈或死亡。此時，暴露人群和感染人群被收治率越高，等價于治愈/死亡率μ越高，則易感人群被傳染的風險越低。這一節中我們結合新冠疫情中媒體對病人收治率的干預的一個案例，探討媒體在這個環節上可以起到的效果。

1月中旬開始被自媒體廣泛報道的一則研究報告，引起了自媒體的廣泛轉發和全社會的廣泛關注。武漢衛健委公布的1月12日新冠病毒感染人數為62人，但是1月17日英國倫敦帝國理工學院全球傳染病分析中心發表研究結果，估計截至1月12日，武漢本地的新型肺炎確診病例應多達1700人，遠遠高于官方通報的數字(Imai et al.，2020a)。1月22日，該中心發布了對武漢市潛在病例人數的第二次估計，推算出截至1月18日，武漢市共有4000例新冠肺炎病例出現癥狀，感染者數量的上限和下限擴大到為1000例和 9700例，置信區間95%(Imai et al.，2020b)。

此消息中新冠病毒潛伏期的中位數/平均時間為3—5天，潛伏期為12—24天，潛伏期中患者僅有較為微弱的癥狀(Li et al.，2020；Guan et al.，2020)。帝國理工的報告認為從病毒開始潛伏到醫院確診的時間大約為10天，足夠讓被感染者從武漢出境并且在境外才被確診感染。那么如果假設從武漢出境人群的患病比例與武漢市內相同，就可以反推出武漢市人口的感染數量。運用同樣的方法，我們也通過武漢與國內50個城市的交通流數據估算了武漢市病例數。部分結果如表2所示。

表2 根據部分國內交通流估算的截至1月24日武漢市感染人數

通過這些城市的患病率估計武漢截至1月24日感染人數，平均值為3507人，中位數為2120人，同樣高于湖北省衛健委1月24日公布的1905例確診數。從同期的新聞報道我們可以知道，武漢市內確實出現了因醫療資源有限，病人無法及時確診、入院的情況。雖然大規模傳染病暴發早期數據報告的不全面和滯后性并非本次疫情獨有(Shen et al.，2020)，但是推斷數據與官方公布數據的巨大差異依舊體現出了疫情處置工作的滯后。

草根媒體的干預無疑起到了提高病患收治率的作用。自媒體對于科學推斷結果的轉發、機構媒體對于疫情中心實地情況的報道最終引起了全國乃至全世界人民對此次疫情的注意，影響了政府決策過程。1月23日武漢市政府宣布興建新型冠狀病毒專門收治醫院、2月13日國家衛健委調整病毒感染診斷標準(當天湖北省衛健委公布新增感染人數超過1萬人)、2月17日武漢市政府開展“拉網式”疑似病患排查，都屬于提高患病人群的收治率的具體措施。這些措施對防止疾病進一步擴散有至關重要的作用。

監督是媒體最重要的功能之一。我們認為在疫情暴發期間，媒體應該充分發揮對政府行為的監督作用，政府也必須給予足夠的空間允許媒體的監督。在突發公共衛生事件發生時，關鍵問題得以揭露可能意味著挽救更多生命的機會。

六、結論和討論

媒體在抗擊傳染病暴發等公共衛生緊急情況時可以發揮較強的干預作用，但是媒體的行動也需要科學理論的指導。本文從傳染病傳播動力學的角度，基于經典的SEIR傳染病模型分析了控制疾病傳播速率和范圍的幾個重要環節，包括降低疾病傳染率、減少易感人群基數和增加收治率等。隨后，我們結合2020年抗擊新冠病毒疫情過程中的幾個案例，分析了媒體行為在各個環節中對疫情防控產生的正面和負面的干預效果。

從降低疾病傳染率的環節來看，提高公眾對疾病的認識、加強防護意識，有助于減少易感人群在病原體中暴露的機率，降低疾病的傳染風險。伴隨著新傳播技術對政府機構的賦能，政府部門通過自建網站和社交媒體賬號走向前臺，成為全球電子政府(e-government)化趨勢的重要標志(Criado et al.，2013)。在新冠病毒疫情暴發期間，政府通過各種渠道公開信息，這些信息加強了公眾對疾病的認識，喚醒了公眾自我防護的意識，也起到了鼓勵民心的作用，對防控疫情產生了正面的干預效果。

從控制易感人群基數的環節來看，減少易感人群數量是控制疾病傳播范圍的重要因素。然而，在新冠病毒暴發期，疫情中心民眾由于從媒體渠道獲知疾病的危險性而發生猜疑和恐慌，并在缺乏官方渠道的適當撫慰和疏導的情況下形成了一股逃離疫情的趨勢。疫情期間的這種大規模人群遷徙極有可能造成疾病傳播范圍失控的風險。而這種公眾恐慌和非理性行為是由信息公開與管控措施的配合不當造成的。因此，在未來的工作中，媒體必須把握好報道的尺度，在安撫公眾情緒的前提下充分報道疾病實情。政府部門也必須學會與媒體配合，在披露消息的同時采取合適的應對措施避免引起公眾恐慌。

從提高治愈率和收治率的環節來看，疾病的治愈率越高則疾病傳播的速度越慢。媒體雖然無法干預治愈率，但是可以影響病患的收治率。在我國的官方媒體和草根媒體共存的生態中，可以看到很多專業的社會力量，如丁香醫生、今日頭條、騰訊、阿里巴巴、百度以及各類自媒體賬號等，在疫情信息傳播、謠言阻斷的前沿，為權威、及時、充分的信息公開提供極為重要的支持。在新冠病毒暴發期間，草根媒體通過描述疫情中心地區的民生情況、傳播對公開數據的分析，提醒公眾初期疫情形勢可能遠比報道的更為嚴峻，對政府的決策過程和風險管理行為產生了重大的正面影響。政府隨后的一系列措施提高了患病人群的收治率，降低了暴露和感染人群向易感人群傳播疾病的風險。

當大規模流行病暴發時，全社會都會被動員起來對抗疫情。在這個復雜的過程中，媒體的效果實際上非常難以測量和評價。本文中列舉的這些案例的測量都不甚嚴謹，如需嚴格測量媒體的真實效果，還需要使用調查問卷、個體行為等多種類型的數據作為補充。但是，從傳染病學理論的角度出發審視媒體行為，確實更有利于理解媒體在干預疫情中扮演的角色，分析媒體產生的效果，指導媒體的工作。

總之，媒體作為人類社會的重要組成部分，在全社會抗擊疫情的過程中可以扮演至關重要的角色。無論是專業媒體、機構媒體還是自媒體，在疫情到來之時都能夠充分做好預案迎擊病魔。媒體需要對流行病傳播的關鍵環節有清醒的認識，并且明確在各個關鍵環節中正確和錯誤的具體干預措施。只有在科學的指導下，才能充分發揮媒體對緊急公共衛生事件的干預作用，協助社會戰勝病魔。

感謝王成軍博士在本文撰寫過程中提出的寶貴意見和建議。