[บทสรุปนี้อาจจะไม่ได้ครอบคลุมทุกๆหัวข้อจากหนังสือนะครับ ขอบคุณครับ]
ในตอนนี้นะครับ สถานการณ์โควิด ก็ยังมีการระบาดในหลายประเทศ และบางประเทศก็เคยได้ประสบกับการเพิ่มจำนวนการติดเชื้ออย่างรวดเร็ว แต่หลังจากนั้นเมื่อถึงจุดจุดหนึ่งการระบาดก็ลดลง
คุณเคยสงสัยไหมครับว่ามันเป็นเพราะอะไร?
บทความนี้จะเล่าเกี่ยวกับปัจจัยที่อยู่เบื้องหลังการระบาดหรือการเผยแพร่ในหลายๆด้านนะครับ
หนังสือจะมาสรุปว่าชื่อว่า The Rules Of Contagion: Why Things Spread and Why They Stop ระเบียบแห่งการระบาด
หนังสือเขียนโดย Adam Kucharski เขาเป็นนักคณิตศาสตร์และนักระบาดวิทยาระดับโลก และเป็นศาสตราจารย์ที่ London School of Hygiene and Tropical Medicine
ที่น่าบังเอิญมากๆนะครับ คือหนังสือได้ถูกตีพิมพ์เพียงไม่กี่เดือนก่อนที่ covid จะระบาด ทำให้หนังสือได้รับความสนใจมากขึ้น
การระบาดที่เป็นเอกลักษณ์
แน่นอนว่าถ้าพูดถึงเรื่องการระบาดนะครับ สิ่งแรกที่จะคิดถึงก็คือโรคระบาด ซึ่งก็ไม่น่าแปลกใจเพราะมันกำลังเกิดขึ้นในตอนนี้
การระบาดแต่ละสถานการณ์ในอดีต จะมีความเป็นเอกลักษณ์ และโดยรวมแล้วก็จะมาใน 4 ขั้นตอน
(1) Spark จุดประกาย
(2) Growth การเติบโต
(3) Peak จุดพีค
(4) Decline การลดลง
ในบางกรณี แต่ละขั้นตอนอาจจะเกิดขึ้นมากกว่า 1 ครั้ง อย่างที่เห็นกับสถานการณ์ covid ที่มันมาเป็นระลอก
ถึงแม้ว่าการระบาดจะมีหลายขั้นตอน แต่คนส่วนมากก็ยังโฟกัสกับตอนจุดประกาย เพราะอยากรู้ว่ามันเกิดขึ้นได้อย่างไร? ทำไมมันถึงเกิดขึ้น? และใครเป็นคนรับผิดชอบ?
ถ้ามองกลับไปนะครับ มันก็ไม่ยากที่จะสร้างเรื่องราวและคำอธิบาย ที่ให้ดูเหมือนว่าการระบาดหลีกเลี่ยงไม่ได้ และอาจจะเกิดขึ้นแบบเดียวกันอีก
แต่การคิดแบบนี้ มันจะไม่ได้ดูภาพรวม และต้องคิดด้วยว่าหลายสิ่งหลายอย่างไม่เคยถูกจุดประกาย และถึงแม้มันเกิดขึ้น ก็ต้องดูอีกว่ามันระบาดเร็วขนาดไหน? ทำไมมันถึงระบาดเร็ว? และมันจะจบเมื่อไหร่?
แทนที่จะดูว่าอะไรเป็นตัวจุดประกาย เราควรจะหาวิธีวัดและคาดเดาจะดีกว่า
ยกตัวอย่างเช่น การระบาดของ ebola ในแอฟริกาตะวันตกในปี 2014 เขาคาดการณ์ได้ว่าการระบาด จะเพิ่มขึ้นเป็นเท่าตัวทุกๆ 2 อาทิตย์ ซึ่งทำให้เจ้าหน้าที่สาธารณสุขวางแผนได้ว่าควรจะรับมืออย่างไร
แต่การระบาดเร็วอย่างเดียว อาจจะไม่ทำให้เกิดการระบาดที่กว้างขวาเสมอไป ซึ่งทำให้การศึกษาภาพรวมของการระบาดมีความสำคัญ
การศึกษาด้านการระบาด ก็ได้พัฒนาอย่างมาก และครอบคลุมไปถึงการเผยแพร่ข้อมูล ที่ทำให้ข้อมูลบางข้อมูลกลายเป็น viral ในอินเทอร์เน็ต จนถึงการแพร่กระจายของความคิดและไอเดีย ซึ่งอาจจะมีทั้งด้านดี และความเข้าใจในด้านนี้ก็จะเป็นประโยชน์อย่างมาก
คณิตศาสตร์การระบาด
เครื่องมือสำคัญที่ช่วยในการวิเคราะห์การระบาด ก็คือการสร้างแบบจำลองทางคณิตศาสตร์
หนึ่งในผู้บุกเบิกที่นำคณิตศาสตร์มาใช้ในการวิเคราะห์การระบาดคือ Dr Ronald Ross
ในปี 1883 Dr Ross ได้ประจำการอยู่ที่เมืองบังกาลอร์ประเทศอินเดีย
เขาสังเกตว่ารอบบ้านเขามีปัญหาเรื่องยุง และคิดว่ามันน่าจะมาจากแหล่งน้ำนิ่ง ที่ทำให้ยุงเพาะพันธุ์ได้ง่าย
เขาเริ่มสนใจในเรื่องมาลาเรีย และหลังจากได้ปรึกษาแพทย์คนอื่นๆ ก็เริ่มจะเชื่อว่ายุงเป็นพาหะของการระบาดโรคมาลาเรีย
เขาพิสูจน์ทฤษฎีของเขาโดยการให้ยุงกัดนกที่มีโรคมาลาเรีย และเมื่อยุงไปกัดนกตัวอื่นก็ทำให้มันติดเชื้อด้วยเช่นกัน
Dr Ross ได้รางวัล Nobel ในปี 1902 และในปี 1910 ได้เขียนหนังสือที่เสนอว่า ถ้าต้องการควบคุมโรคมาลาเรีย ก็จะต้องลดจำนวนยุงภายในพื้นที่
จาก data ที่เขาได้รวบรวมมา เขาคาดว่าเฉลี่ยแล้วยุงทุกๆ 48,000 ตัว จะทำให้คนติดเชื้อ 1 คน ฉะนั้นถ้าควบคุมแหล่งน้ำนิ่งให้ได้เพื่อจะลดการติดเชื้อ
รูปแบบ SIR model
ที่สำคัญนะครับ เขาได้ใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์เพื่อคาดการณ์การระบาด
ในการระบาดนะครับ เราสามารถแบ่งคนได้เป็น 3 กลุ่ม
(1) Susceptible (S) กลุ่มที่ติดเชื้อได้ง่าย ซึ่งในสถานการณ์โควิด ก็เรียกว่าเกือบทุกคน
(2) Infectious (I) กลุ่มที่ติดเชื้อแล้ว และแพร่เชื้อได้
(3) Recovered (R) กลุ่มที่รักษาหรือฟื้นตัวแล้ว
ทั้ง 3 กลุ่มนี้ ทำให้รูปแบบการจำลองเรียกว่า “SIR model“
จากรูปแบบนี้นะครับ ทำให้เห็นว่ามี 3 ปัจจัย ที่จะทำให้เกิดการระบาด
(1) เชื้อโรคที่ติดเชื้อได้ง่ายเพียงพอ
(2) มีการคลุกคลีกันระหว่างกลุ่มคนหลายๆกลุ่ม
(3) มีจำนวนคนมากพอที่จะติดเชื้อได้
ในช่วงแรกของการระบาด จะมีคนอยู่ในกลุ่ม S จำนวนมาก เพราะสามารถติดเชื้อได้
เมื่ออัตราการติดเชื้อเร่งขึ้นเรื่อยๆ กลุ่ม I ที่ติดเชื้อแล้วก็เพิ่มขึ้น และกลุ่ม S ก็เริ่มลดลง
เมื่อมีคนรักษาหายแล้วจำนวนหนึ่ง กลุ่ม R ก็เพิ่มขึ้นและโดยทั่วไปแล้วพวกเขาจะมีภูมิคุ้มกัน และเมื่อไหร่ที่อัตราการรักษาหายมีมากกว่าอัตราการติดเชื้อ การระบาดก็จะลดลง ซึ่งทำให้เห็นว่ามันไม่จำเป็นที่ทุกคนจะต้องติดเชื้อก่อนที่การระบาดจะหยุดลง
เมื่อมีจำนวนคนที่มีภูมิคุ้มกันมากพอที่จะไม่ให้เกิดการติดเชื้ออย่างกว้างขวาง ก็เรียกว่าประชากรได้สร้าง “herd immunity” หรือ “ภูมิคุ้มกันหมู่” ซึ่งน่าจะเป็นคำที่ทุกคนได้ยินบ่อยในช่วงนี้นะครับ
สิ่งที่หลายคนเข้าใจผิด คือมันยังเป็นไปได้ที่จะมีคนติดเชื้ออยู่ แค่ประชากรโดยรวมแล้วสามารถหยุดยั้งการระบาดได้
นี่ก็คือเหตุผลที่ในหลายๆประเทศต้องการผลักดันให้ประชากรฉีดวัคซีน เพราะต้องการจะลดจำนวนกลุ่ม S ที่ติดเชื้อได้ให้น้อยลง เพื่อที่จะสร้างภูมิคุ้มกันหมู่ให้เร็วที่สุด
แต่การเปลี่ยนแปลงใน 3 ปัจจัยการระบาดที่พูดไปแล้ว ก็อาจจะทำให้ระดับภูมิคุ้มกันหมู่เปลี่ยนแปลงได้เช่นกัน
แบบจำลองการระบาดนี้ ก็ได้เป็นเครื่องมือสำคัญในการต่อสู้โรคระบาด ไม่ว่าจะเป็น zika ebola และ covid ในตอนนี้
Theory of Happenings ทฤษฎีอุบัติการณ์
ถึงแม้ว่า Dr Ross จะได้รับรางวัล Nobel เกี่ยวกับผลงานของเขาในเรื่องโรค Malaria แต่เขาเห็นว่าผลงานสำคัญของเขา คือการสร้างหลักการที่อธิบายการระบาดโดยรวม
เขาได้เสนอทฤษฎีที่เรียกว่า Theory of Happenings หรือ “ทฤษฎีอุบัติการณ์” เพื่ออธิบายว่าคนเราจะถูกกระทบด้วยเหตุการณ์ใดเหตุการณ์หนึ่ง และมีการเปลี่ยนแปลงในระยะยาวได้อย่างไร
เหตุการณ์ที่พูดถึงแบ่งเป็น 2 ประเภท
ประเภทแรกคือ independent happenings เป็นเหตุการณ์ที่เมื่อเกิดกับใครสักคนนึงแล้ว มันไม่ได้กระทบกับโอกาสที่เหตุการณ์เดียวกันจะเกิดขึ้นกับคนอื่น
ยกตัวอย่างเช่นโรคที่ติดต่อไม่ได้ หรือเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นส่วนตัว
ประเภทที่ 2 คือ dependent happenings ซึ่งเป็นการที่โอกาสที่เหตุการณ์จะเกิดขึ้น จะขึ้นอยู่กับจำนวนคนที่ประสบกับเหตุการณ์นั้น
ตัวอย่างที่ดีคือการใช้เทคโนโลยีใหม่ ซึ่งจะมาในรูปแบบ S curve
ในช่วงแรกของการเผยแพร่เทคโนโลยีจะมาจากผู้สร้างนวัตกรรมและคนที่นำมาใช้กลุ่มแรก ซึ่งก็จะเริ่มอย่างช้าๆ และถ้าเป็นที่ยอมรับมากขึ้นเรื่อยๆพอไปถึงจุดหนึ่งก็จะเร่งตัวอย่างรวดเร็ว และในตอนท้ายก็จะชะลอตัวและคงที่ เพราะว่าคนจำนวนมากได้ยอมรับสิ่งนั้นแล้ว
R number
คราวนี้ก็ต้องถามนะครับ ว่าเราจะรู้ได้อย่างไรว่าการเผยแพร่หรือการระบาด จะเกิดขึ้นหรือไม่?
ในยุค 70 นักคณิตศาสตร์นามว่า Klaus Dietz ได้เสนอ Reproduction number สั้นๆก็คือ R number ในการคาดการณ์ว่าในสถานการณ์โรคระบาด คนที่ติดเชื้อแล้ว จะทำให้คนอีกกี่คนติดเชื้อโดยเฉลี่ย
ยกตัวอย่างเช่นถ้า R number เท่ากับ 2 หมายความว่าคนที่ติดเชื้อ คาดว่าน่าจะทำให้คนอีก 2 คนติดเชื้อ
R number มีบทบาทสำคัญในการคำนวณจำนวนการฉีดวัคซีนให้กับประชากร
อย่างเช่นถ้า R number เท่ากับ 5 ก็ควรจะฉีดอย่างต่ำ 4 ใน 5 ของจำนวนประชากร
มันมี 4 ปัจจัยด้วยกันที่กระทบ R number
(1) ระยะเวลาของการติดเชื้อ
(2) โอกาสที่คนที่ติดเชื้อจะแพร่เชื้อได้ในแต่ละวัน
(3) ความเป็นไปได้ที่โอกาสนั้น จะทำให้เกิดการติดเชื้อจริง
(4) ประชากรติดเชื้อได้ง่ายขนาดไหน
ปัจจัยเหล่านี้ ก็เป็นสิ่งที่ต้องคำนึงถึงในการควบคุมการระบาด
หลักการทั้งหมดที่พูดไปแล้วก็ไม่ได้เจาะจงที่โรคระบาดอย่างเดียวนะครับ เพราะมันก็ช่วยให้เข้าใจการเผยแพร่ในหลายๆด้าน อย่างเช่นการเผยแพร่ความคิดและไอเดีย
การตื่นตระหนกในระบบเศรษฐกิจ
ในสมัยนี้โลกเรามีความเชื่อมโยงกันอย่างมาก และก็รวมไปถึงเศรษฐกิจและการเงิน
ปัญหาเศรษฐกิจที่เกิดขึ้นในอีกฝั่งหนึ่งของโลก ก็จะกระทบอีกฝั่งนึงได้ ทำให้เกิดคำว่า “financial contagion” หรือ “การระบาดทางการเงิน”
วิกฤตเศรษฐกิจครั้งใหญ่ที่เกิดขึ้นก็คือในปี 2008
ธนาคารในสหรัฐได้ใช้เครื่องมือทางการเงินที่ซับซ้อน และทำให้พวกเขาคิดว่าเขาควบคุมความเสี่ยงได้ ซึ่งความคิดนี้ก็ถูกเผยแพร่ไปกับกลุ่มนักลงทุนมืออาชีพ ทำให้พวกเขามีความมั่นใจเกินความเป็นจริง และก็ยิ่งลงทุนในเครื่องมือการเงินพวกนี้ ทำให้การระบาดขยายตัวไปเรื่อยๆ และในที่สุดเมื่อมันไม่ใช่เป็นอย่างที่คิด ฟองสบู่การลงทุนก็เกิดขึ้น ทำให้หลายสถาบันการเงินต้องล้มละลาย
สิ่งที่น่าสนใจของปัญหาในระบบเศรษฐกิจนะครับ คือรูปแบบ network ที่ทำให้ปัญหามันแพร่กระจายได้อย่างง่ายดาย
โดยทั่วไปแล้วนะครับ ลักษณะ network ที่เห็นได้ในโลกความจริง ไม่ว่าจะเป็นเครือข่ายไฟฟ้า ไปถึงความสัมพันธ์ในสังคม จะเป็นรูปแบบที่เรียกว่า “small-world network” ก็คือความเชื่อมโยงส่วนมากจะอยู่ใกล้ชิดกัน แต่จะมีส่วนน้อยที่จะเชื่อมโยงกับเครือข่ายที่อยู่ไกล
ยกตัวอย่างง่ายๆนะครับ คนส่วนมากจะมีกลุ่มคนที่มีปฏิสัมพันธ์เป็นประจำ แต่ก็จะรู้จักคนอื่นที่อาจจะไม่เจอกันบ่อยด้วยเช่นกัน
แต่มันก็ยังมีอีก 1 ลักษณะของ network ที่ยิ่งทำให้การแพร่กระจายเพิ่มขึ้นไปอีก
จากหลักการด้านคณิตศาสตร์ network แบ่งได้เป็น 2 ประเภท
(1) Assortative คือการที่จุดที่มีการเชื่อมโยงกว้างขวาง จะเชื่อมโยงกับจุดอื่นๆที่มีการเชื่อมโยงกว้างขวางด้วยเช่นกัน ลักษณะนี้ทำให้จุดอื่นๆที่มีความเชื่อมโยงต่ำ จะถูกกระทบได้ยาก
(2) Disassortative ซึ่งเป็นตรงข้ามกัน เพราะจุดเชื่อมโยงกว้างขวางจะเชื่อมโยงกับจุดที่มีความเชื่อมโยงต่ำ ทำให้กลุ่มที่ไม่ควรจะถูกกระทบก็ถูกกระทบไปด้วย
ลักษณะ network ของสถาบันการเงินก็เป็นแบบที่ 2 เพราะนอกเหนือจากธนาคารจะต้องเชื่อมโยงกับธนาคารอื่นแล้ว ยังต้องเชื่อมโยงกับลูกค้ารายย่อย และสถาบันการเงินก็ต้องลงทุนในแหล่งเดียวกัน ซึ่งทำให้เกือบทุกส่วนของระบบถูกกระทบ
การระบาดในสังคมส่วนตัว
นอกเหนือจากการระบาดทางการเงินแล้วนะครับ ก็ยังมีการระบาดที่เรียกว่า “social contagion” หรือการระบาดทางสังคม ไม่ว่าจะเป็นความคิด ความเชื่อ ข้อมูลหรือลักษณะการกระทำอะไรก็ตาม
ในหลักการการระบาดนะครับ ถ้าจะให้สิ่งไหนเกิดการเผยแพร่ได้ มันจะต้องมีโอกาสในการเผยแพร่ ไม่ว่าจะทางตรงหรือทางอ้อม ซึ่งในด้านสังคมส่วนตัวมันก็จะเกี่ยวกับการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างกันและกัน
เราทุกคนนะครับจะมีลักษณะและความคิดคล้ายๆกับคนที่เรารู้จัก ซึ่งอาจจะมี 3 คำอธิบายด้วยกัน
(1) เราได้อิทธิพลมาจากคนใกล้ชิดจึงทำมีลักษณะเหมือนกับพวกเค้า
(2) เรามีความเหมือนกันอยู่แล้วเลยสนิทกันได้
(3) หรือเราอาจจะอยู่ในสภาวะแวดล้อมเดียวกันเลยมีความคล้ายกัน
ความเป็นจริงแล้ว มันยากที่จะแยกทั้ง 3 ปัจจัยนี้ออกจากกัน และก็ไม่รู้ว่าปัจจัยไหนมีความสำคัญมากกว่ากัน แต่เราควรคำนึงถึงอยู่ตลอดว่ามันเป็นไปได้ที่พฤติกรรมหรือความคิดจะเผยแพร่ได้ในกลุ่มคน
ก่อนหน้านี้ก็พูดถึงการระบาดทางการเงินที่เกิดขึ้นจากลักษณะเครือข่าย และรูปแบบเดียวกันก็เกิดขึ้นได้ในความสัมพันธ์ส่วนตัว
เราทุกคนนะครับจะมีความสัมพันธ์กับคนอื่นใน 2 รูปแบบ
(1) Strong ties ก็คือคนที่เราสนิทด้วยและพบปะอยู่ประจำ อย่างเช่นเพื่อนสนิท ซึ่งโดยทั่วไปแล้ว ก็จะมีความคิดและทำสิ่งคล้ายๆกัน
(2) Weak ties ก็คือคนที่เรารู้จักและเจอกันเป็นบางครั้งบางครา คนกลุ่มนี้สามารถนำความคิดหรือข้อมูลใหม่ๆมาให้เราได้
แต่แค่คนเราได้รับรู้ข้อมูลหรือความคิดเพียงครั้งเดียวอาจจะไม่เพียงพอ และการเผยแพร่ในด้านนี้ก็มีความซับซ้อนมากกว่านั้น
นักสังคมวิทยาได้เสนอ 4 ขั้นตอนด้วยกัน
(1) มันจะเป็นประโยชน์มากกว่าถ้ามีกลุ่มคนยอมรับความคิดนั้นอยู่แล้ว
(2) ถ้าได้รับรู้ความคิดนั้นจากหลายๆแหล่งก็จะยิ่งผลักดันให้ยอมรับ
(3) การรับรู้ข้อมูลอย่างเดียวอาจจะไม่เพียงพอ คนเราอาจจะต้องเห็นคนอื่นใช้มันในโลกความจริงด้วย ยกตัวอย่างเช่นถ้ามีสัญญาณเตือนไฟไหม้ แต่คนรอบข้างไม่มีปฏิกิริยา คนส่วนมากก็จะทำตามเช่นกัน
(4) ท้ายสุดนะครับ คนเราจะยอมรับความคิดนั้น ถ้ามีแรงผลักดันด้านอารมณ์จากคนจำนวนมาก ตัวอย่างที่ดีคือพิธีทางศาสนา
เมื่อเข้าใจขั้นตอนเหล่านี้ เราก็ต้องประเมินวิธีการเผยแพร่ข้อมูลที่ต้องการ ยกตัวอย่างเช่น ถ้าต้องการให้นวัตกรรมได้เป็นที่ยอมรับ การปฏิสัมพันธ์จะต้องมีการเกาะกลุ่มเพื่อที่จะให้เกิดการผลักดันทางสังคม และจะต้องสร้างความสมดุลในการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างภายในและภายนอก เพื่อที่ความคิดและไอเดียจะถูกพัฒนาและแพร่กระจายออกไปอย่างกว้างขวางได้
ติดตามการระบาด
ถ้าพูดถึงข้อมูลหรือความคิดที่เผยแพร่ได้รวดเร็ว ก็คงไม่พ้นในโลกโซเชียลมีเดีย
ความเป็นจริงแล้ว content ใน social media น้อยมากๆที่จะ viral ได้ และก็มีหลายองค์กรที่พยายามศึกษาเพื่อจะสร้างลักษณะ content ที่คนจำนวนมากต้องการจะเผยแพร่ต่อไป
Viral content ที่ถูกเผยแพร่จะมีลักษณะคล้ายๆกับไวรัส เพราะมันเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา
ยกตัวอย่างเช่น โรคไข้หวัดมีการเปลี่ยนสายพันธุ์เป็นช่วงๆ มันถึงอยู่รอดต่อไปได้เรื่อยๆ ซึ่ง meme ในโลกอินเตอร์เน็ตก็คล้ายๆกัน คือต้นแบบของมันถูกปรับเปลี่ยนอยู่ตลอดและก็ยังถูกแชร์ต่อไป
กลุ่มคนที่น่าจะสามารถผลักดันให้บางสิ่งถูกเผยแพร่ไปอย่างกว้างขวาง ก็คือ influencer ที่มีคนติดตามจำนวนมาก ซึ่งถ้าเรียกตามภาษาโรคระบาด พวกเขาก็คือ superspreaders
แต่จากการวิเคราะห์แล้ว อิทธิพลของ influencer ก็มีข้อจำกัด และสิ่งที่พวกเขาเผยแพร่ก็อาจจะไม่ viral เสมอไป
โซเชียลมีเดียก็ยังมีด้านมืด เพราะข้อมูลผิดๆถูกเผยแพร่ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งก็เป็นปัญหาด้วยเช่นกัน
เครื่องมือสำคัญในการรับมือกับการระบาด คือ data
การพัฒนาในเทคโนโลยีด้านพันธุกรรม ก็ช่วยให้วิเคราะห์ DNA ได้อย่างรวดเร็ว และมีส่วนช่วยชะลอการระบาดของโรคร้าย
บริษัทอย่าง Google และ Facebook ก็ยังมี data ข้อมูลผู้ใช้งานอย่างมหาศาล ซึ่งก็จะมีบทบาทในการคาดเดาการระบาดในอนาคต
อย่างไรก็ตามมันก็ยังมีข้อจำกัด เพราะ data จะได้หลังจากที่มันเกิดขึ้นแล้ว และบริษัทเหล่านี้ก็ไม่จำเป็นจะต้องแบ่งปันข้อมูลหรือขั้นตอนการวิเคราะห์ จึงไม่สามารถมั่นใจได้อย่างแน่ชัด
นอกเหนือจากนั้นแล้ว ก็ยังมีปัญหาทางด้านความเป็นส่วนตัวเกี่ยวกับการรวบรวมข้อมูลอีกด้วย
ท้ายสุด
ท้ายสุดนะครับ การพัฒนาความรู้ในด้านโรคระบาด ทำให้เห็นว่าการระบาดของโรคร้าย มีความคล้ายกับการเผยแพร่ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นความคิด ความเชื่อ หรืออะไรก็ตาม ซึ่งถ้าเราพัฒนาต่อไปเรื่อยๆ เราก็จะเข้าใจพฤติกรรมของคนเราได้มากขึ้น และจะช่วยหยุดยั้งพฤติกรรมที่มีผลกระทบในด้านลบต่อสังคมได้
สำหรับท่านใดที่อยากจะอ่านเวอร์ชั่นเต็ม ก็สามารถสั่งซื้อได้ตามลิงค์ล่างคลิปเลยนะครับ
ผมหวังว่าทุกคนจะได้รับประโยชน์จากการบทความนี้นะครับ
ถ้ามีอะไรผิดพลาดก็ขออภัยด้วยครับ
ขอบคุณทุกท่านที่เข้ามาอ่านบทความและชมคลิปรีวิวหนังสือของผมนะครับ
Pop (ป๊อป) BooksDD
—
