怎样看待北京「西城大爷」准确回忆两周内所有接触者对本次疫情防控有多重要( 二 )


大家考试的时候想必都有过类似的经验:对于考察概念记忆的题目,选择题比论述题容易。
这就是因为,论述题需要全凭你自己主动回忆完整「再现」整个概念的全貌;而选择题,是提供好了几个全貌,你只需要确认哪一个是你背过的,也就是更简单的「再认」。
其次,人的记忆是需要线索来提取的。
直接张嘴让一个人说出他昨天从早到晚的行程,确实是件很难的事情。
但如果你给他一个引子,比如问他:「你早上几点起的床呢?起床之后在做的第一件事是什么呢?做完这件事之后你又做了什么呢?」,那么这个人最后给你的信息,甚至能详细到他几点钟在哪上了厕所。
这些经验套用到调查上,就是:
流行病学调查员不能只依赖受访者主动回忆,而是应当设计结构化的行程体系,然后辅助受访者一点点充实填写。
这个「结构化」,主要体现在四个方面:
一个是访问的时候需要有确定的时间框架,二是回顾行程的时候需要各个类别都能照顾到,三是询问具体行程的时候可以通过空间、品类等逻辑结构辅助回忆,四是可以通过各类客观记录证据辅助回忆。



有确定的时间框架,是指访问的时候不能东一榔头西一棒子,受访者想到哪就说到哪;而是应该有一个确定的时间顺序来回忆。
比如,可以先从受访者记忆清晰的今天开始问起,今天问完了开始问昨天,昨天问完了问前天;每一天里,从早上几点几分睁眼开始,到晚上几点几分闭眼结束。只要能够保证时间上每一段活动都能接得上,那么遗漏的可能性就会小很多。
行程的类型需要逐个确认则是指,调查员不能指望受访者想起自己每一个类型的行程,而是应当根据受访者的身份将当地生活日常常见的行程全都确认一遍。
比如家庭主妇和老人就要询问:
是否去过菜市场或者超市?是否去接送孩子?是否去逛街?是否去郊游?是否去为家里人买药?……与之对应的去程和回程的交通工具是什么?小孩子就要询问:
是否去玩具店?是否去文具店?是否去运动场?是否使用交通工具?……没有封城的时候,还必须照顾学校和课外辅导班。而询问行程的时候可以使用逻辑结构辅助回忆,这里直接举例。
比如询问受访者在菜市场的经历,如果受访者回忆有困难,且对菜市场的细节的回忆有专业需要,那么可以结合菜市场的空间和品类结构询问:
这一天您去过菜市场买菜吗?这个菜市场大概的摊位分布是什么样呢?菜摊、肉摊、杂货摊、水果摊是怎样排列的呢?您第一个去的是什么摊点,买的是哪些菜?除了菜,您还买过生畜禽肉、海产、熟食和水果吗?


使用客观证据辅助回忆,则是通过在征得受访者同意的前提下,让受访者调出各类客观证据,如:
各类票证:收银条、购物小票、车票、机票等各类电子记录:微信/支付宝/银行卡支付记录,出行app出行记录(打车/租车/拼车记录、单车app骑行记录),购物app购买记录(如淘宝快递记录、外卖app点单记录等),手机照片等然后通过这些记录来辅助回忆。
一个受过训练的调查员,通过综合运用前面提到过的记忆提取的技巧,能问出的精确细节,能够让支付宝微信这类大数据自愧不如,能够让你赞叹人类记忆能力震撼人心。
比如,以我经验最多的膳食调查为例。
完全没有受过训练的调查员,可能除了一句泛泛的“昨天我吃了火锅”之外,什么有用的都问不出来。
受过训练的营养流行病学膳食调查员,做24小时回顾的时候,不仅能问出像“昨天吃的火锅里有三根葱”这样的关于火锅的细节,还能问出:
「昨天下午喝了自己泡的300ml枸杞菊花茶,里面放了五块指甲盖那么大的冰糖,续了两遍水」「昨天半夜起夜偷吃了四颗鱼皮花生」这巨大的差异,也是流行病学调查研究在方法部分都会报告「一对一访谈由受过训练且具有相关专业背景的调查员进行」的原因。
也因此,早些时候全国各地曝出的一些「十秒钟传染」、「五分钟传染」的案例,从专业角度来讲,也许首先需要排除的原因也更可能是对接触史的询问不够到位。
总之,流行病学调查是门技术活。受访者的记忆只能打底,具体能问出多少东西来,全靠调查员的专业素养。
而且,和很多人想象的不一样的是,微信和支付宝的收付款数据,并未向公共卫生部门开放。我们能用的最好的数据,只有三家通信运营商基于基站的定位数据,精度只有几百米。



示意图,不代表真实数据也就是说,光靠大数据,我们撑死了只能知道你去过比如王府井那一大片。而你去的是协和医院还是APM购物中心,中途接触了谁,时长几分钟,全都只能靠问。
是的,就目前而言,一切详细的接触史,都必须也只能靠公共卫生工作者用嘴问。
大爷记忆清晰是基础,但能把这些记忆系统地提取出来,绝不是光靠大爷一个人就能做到的——更重要的,是疾控工作者的流行病学调查专业素养。
希望大家赞叹大爷的记忆的时候,也能顺手给这篇回答点个赞,或者分享给朋友,给流行病学调查背后专业的疾控工作者们一些认可和掌声。

更新:
评论区惊现负责为大爷做流调的疾控工作小组中的一位@不二,介绍具体流调过程如下:



感谢前辈们的工作!!


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