中國人民警察大學本身可以說和疫苗是八竿子打不著的，但是其網絡輿情治理研究中心剛剛在BMC Public Health（IF=3.5）發表了一篇名為《在線搜索與疫苗接種的共生效應——百度指數與疫苗接種數據的非線性相關分析》的論文。

隨時間變化的Pearson相關系數動態趨勢該期刊專注于公共衛生領域的研究，涵蓋了多個重要主題，包括：

? 疾病流行病學（epidemiology）

? 健康的社會決定因素（social determinants of health）

? 健康政策（health policies）

而非公衛領域院校發表公衛相關內容并不罕見，但值得關注的是其創新性：

? 研究方法：這是首次有研究者結合Logistic增長模型和雙向影響函數，通過數學化描述在線搜索與疫苗接種的共生關系；
? 研究目的：該研究通過預測公眾對疫苗的興趣變化，優化疫苗接種策略，提高接種率，并且非?！翱缃纭保?br /> ? 應用意義：這個模型的實際意義是能夠應用于多種疫苗接種項目，例如流感疫苗、HPV疫苗等，甚至可以推廣到其他公衛領域，如傳染病預警和健康干預策略優化

甚至，可以通過數學模型預測未來疫苗接種趨勢，為公共衛生管理提供支持。


整個數據周期的部分預測長度該研究發現，線上檢索與疫苗接種的演變符合S型增長曲線（即：Logistic增長模式），兩者互相影響并形成“共生”關系。

除此之外，在某些階段，模型預測的趨勢與實際數據高度吻合，表明該模型可以用于公共衛生管理中的早期預警系統。

而這項研究的真正作用，就是可以通過在線搜索數據預測公眾對疫苗的興趣和可能的接種趨勢，幫助政府制定更有效的宣傳策略提高疫苗接種率，并且還可以通過搜索趨勢發現公眾對疫苗的疑慮（例如不良反應、疫苗供應等信息引發的疫苗猶豫）信息及時調整科普宣傳內容。

有更多領域的專業人員關注疫苗接種，好事。

來源: 鹵煮疫苗