鍵盤防疫，遊戲玩起來！一分鐘體驗新冠病毒的傳播及預防

  看不見摸不著的新冠病毒，是如何快速傳播的？ Fatih Erikli 創作了一個小遊戲（連結在此）。這個小遊戲是依據SIR模型所設計，目的是讓大眾更容易理解新冠肺炎的傳播，詳細設計邏輯在網頁下方有說明。SIR本身是一個簡化的傳染病模型，探討在一個封閉的空間範圍裡，如果存在著感染者，何時所有人會都得病？流行高峰會在何時出現？全體免疫會在何時出現？ 在遊戲畫面中，Susceptible 表示易受感染者，目前雖然健康，但處於可能受感染的風險中。在畫面中以「灰色」表示。Infected 表示已受感染者，目前有報告指出新冠病毒感染者在無症狀的情況下可能也具傳染力。在畫面中以「紅色」表示。Recovered 表示曾受感染但已康復。在畫面中以「綠色」表示。如果受感染後死亡，則以骷髏表示。 要提醒大家的是，為了簡化以方便理解，在遊戲中預設康復後就不會再受感染。然而目前醫學上還沒有足夠的證據來告訴我們，新冠肺炎的患者在康復後是否能夠對這個病毒永遠免疫哦。 以下是操作方式介紹：   操作界面的左半邊是可以調整的參數，詳細說明如下： Initial sick agents：一開始有多少感染者 Agents per building：每棟建築物中的人數 Houses：住宅總數 Bus stations：公車站總數 Hospitals：醫院總數 Supermarkets：超市總數 Temples：宗教建築物總數 操作界面的右半邊是一張自動生成的圖表，橫軸代表時間（天），縱軸代表人數，圖表上方有當前的統計數字，Population是這個模型的人口總數，也就是把"Houses"乘以"Agents per building"；Dead表示當前的染病後死亡總人數，以黑線表示；Recovered表示當前的染病後康復總人數，以綠線表示；Sick表示當前正在受感染的人數，以紅線表示。 設定好畫面左邊參數後，按下"Restart the simulation"，上方頁面的模型就會依你的設定開始跑，圖表也會將這些數據的變化即時記錄下來。例如這就是我依照上圖中的參數設定跑出來的結果，即使起初的感染者只有1人，感染者還是增加超快的，最後導致將近五分之一的人口死亡。   如果變數太多有點讓人無所適從，可以先把Initial sick agents、Agents per building、Houses這幾項固定不動，只改動後面四項，來看環境對疫情傳播的影響。每次改了設定後，先自己預測看看這次的曲線跑起來會長怎樣，然後看看跟你預測的相差多少。 熟悉操作方式之後，可以做各種嘗試，調整各個參數並比較結果跟預測的差異。 ..

有沒有方法可以確保不受感染？