城市接触追踪遗漏感染者比遗漏单次接触更危险，首尔模型约 4% 即跨失效阈值

学术圈重大事件 · 发布 2026-08-15T14:40:00+08:00 · 更新 2026-08-15T14:40:34+08:00

核心结论

Scientific Reports 8 月 15 日论文以韩国大都市社会人口结构构建随机代理模型，区分两类接触追踪缺失：感染者完全未进入追踪流程，以及已识别感染者的部分接触事件未记录。前者会更强、更突然地改变传播结构；模型中首尔约 4% 的感染者遗漏率即可使追踪效果失效，人口较少的釜山约为 10%。两类缺失都会拉长传播网络直径。结果支持按城市结构设置数据完整性门槛，但阈值来自仿真，不能直接替代现实疫情校准。

Scientific Reports 8 月 15 日发表一项城市接触追踪数据缺失研究。接触追踪是新发传染病早期常用措施，但现实系统不可能获得完整信息：有些感染者从未被识别或进入追踪流程，有些人虽被识别，特定接触事件却没有被记录。两类缺失表面上都表现为“少了一部分数据”，对传播控制的破坏方式可能完全不同。

研究者使用纳入韩国大都市社会人口特征的随机代理模型，构建两种信息损失情景。感染者遗漏 IO 指感染个体整体缺席于追踪流程；接触遗漏 CO 指感染者已被找到，但其部分接触事件未通知或未记录。模型分别提高两类遗漏率，观察传播规模、网络结构与接触追踪效果怎样变化。

结果显示，IO 对疫情动力学的影响明显更强，也更容易出现突然转折；CO 的影响相对渐进。追踪效果跨过失效阈值的速度还取决于城市：首尔模型中，感染者遗漏率约 4% 时效果即出现崩塌，而人口较少的釜山约为 10%。这意味着全国统一的“可接受缺失率”可能忽略人口密度和流动结构。

两类遗漏增加时，传播网络直径都会扩大，说明感染链条变得更深、更难截断。反过来，较小的网络直径可以作为接触追踪限制传播深度的结构性信号。对公共卫生团队而言，研究提示应优先监测“感染者是否整体漏网”，并把数据完整性、补报速度和城市网络结构纳入系统压力测试。

但这些阈值来自代理模型，不是现实城市的固定红线。检测可及性、症状比例、行为遵从、数字工具覆盖、病毒代际间隔和流动模式都会改变结果；模型也不能完整表示隐私政策与人工追踪能力。下一步需用多轮真实疫情数据回测，并报告阈值对参数、变异株和干预组合的敏感性，再决定具体城市的预警门槛。

信息来源

• Scientific Reports 论文
• 论文 DOI

可信度说明

来源为 Scientific Reports 同行评议论文，可核验 IO/CO 两类缺失、首尔约 4% 与釜山约 10% 阈值及网络直径变化。阈值来自韩国城市社会人口结构上的随机代理模型，不是通用现实红线；检测、行为、病毒参数和追踪资源变化仍需实证回测。

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