大數據拆解疫苗猶豫成因 (醫衞大數據深析實驗室 林冠華博士)

原文刊於信報財經新聞「StartupBeat創科鬥室」

除了新冠肺炎疫苗，近年亦有不少家長基於種種原因，拒絕讓子女接種卡介苗、水痘等疫苗。今次請來「InnoHK創新香港研發平台」旗下的醫衞大數據深析實驗室（D²4H）研究項目總監林冠華，探討「疫苗猶豫」（Vaccine Hesitancy）的成因，並解釋如何利用人工智能（AI）及大數據，有效降低「疫苗猶豫」對於公眾安全的負面影響。

主持：（陳）陳施敏 《信報》科技記者

嘉賓：（林）林冠華博士 醫衞大數據深析實驗室研究項目總監

倫敦衞生與熱帶醫學院Vaccine Confidence Project 聯席總監

陳：什麼是「疫苗猶豫」？如何利用AI及大數據，改變疫苗猶豫人士的態度？

林：根據世衞定義，「疫苗猶豫」是指儘管在有疫苗提供下，公眾仍延遲或拒絕接種疫苗的現象。箇中成因複雜，包括接觸錯誤訊息、文化和宗教差異、過去經驗與信任、健康教育等，可能危害、逆轉疫苗預防疾病所取得的成果。在2019年，世衞把疫苗猶豫列為全球健康面臨十大威脅之一。

智能識別關鍵字做分析

我們必須找到根本原因，才能對疫苗猶豫作精準干預。團隊主要從社會聆聽角度着手，首先是大數據收集，透過網絡、問卷、訪談及行為實驗4種方式調查。網絡數據主要來自社交媒體的公開資訊，包括Facebook、Twitter、微信及微博等平台。

收集網絡數據前，團隊會先由專家決定關鍵字，人工分析並測試精準度後，再交由AI學習；即使網民以諧音字，如「打email」代稱打疫苗，AI亦能從中識別。

團隊之後再利用所收集的數據，分析公眾對疫苗的信心或猶豫程度，並以Vaccine Confidence Index（VCI）工具，把過去十年、持續收集及分析的全球檢測數據作判斷指標，繪製全球信心圖作綜合分析。

陳：現時研究進度如何？有什麼研究成果？有哪些應用場景？

林：團隊曾在香港、新加坡、泰國及日本等地區，於不同的社交平台上測試語音機械人。此舉除了解決人力不足的問題，亦能及時向公眾傳遞正確的新冠疫苗資訊。同時，團隊亦有意採用ChatGPT技術，開發第二代語音機械人，主打人類乳頭瘤病毒（HPV）疫苗資訊。

研瀏覽器插件辨不實內容

有見語音機械人相對被動，需要公眾提問後才能解疑，團隊正開發網頁瀏覽器插件，當用戶進入一個網站後，如出現不實資訊，該插件就能主動將之識別，並標註正確資訊及出處，方便公眾參考。現正以微博等平台測試，料最快今年上架，暫計劃提供中、英、韓文版本。

陳：疫情令疫苗備受關注，導致「疫苗猶豫」浮上水面。作為世衞顧問之一，你預見全球衞生防控將有何轉變？

林：新冠以後，全球愈趨關注「疫苗猶豫」。以往的世衞應急專家組，大部分來自醫療或其他醫藥領域，甚少包括行為學、社會科學的專家。往往只有經濟學研究，才會涉及社會科學，而是次新冠疫情，促使世衞成立專門的社會科學小組。疫苗開發只是起點，就算花再多資金研發疫苗，倘若公眾拒絕接種，都只是徒勞無功。如何讓市場接受，屬於社會科學問題，而非醫療、科技的層面。是次新冠疫情，讓大家開始理解行為學與風險溝通的重要性。

陳：你來自倫敦衞生與熱帶醫學院，相比英國，香港的科研氣氛如何？

林：與英國相比，香港是一個很活潑的地方。就我所接觸的研究團隊，他們的國際觀、對外界資訊的接受度等非常開放。我曾在英國、美國工作很長時間，香港則是我在亞洲的首個工作地方，未有遇到太多樽頸及困難。就工作而言，彈性相對較大，這亦是我非常欣賞的部分。

註：以上嘉賓訪問均屬個人意見，與本報立場無關。

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