2021年5月，美国总统乔·拜登宣布了他的目标，即至少要让70%的美国人在当年7月前接种COVID-19疫苗。然而，政府记录显示，截至2022年9月，仍有超过31%的美国人没有完全接种疫苗。证据表明，这并非由于疫苗供应不足，而是某些人群的疫苗犹豫造成的。

为什么有这么多的美国人对COVID-19疫苗持有疑虑？

这就是南加州大学Viterbi工程学院的研究人员希望回答的问题。南加州大学信息科学研究所（ISI）的研究主管Mayank Kejriwal和他的团队对社会人口学变量进行了分析，他们的研究论文《使用条件推理来量化美国COVID-19疫苗犹豫的社会人口统计因素的交互效应》最近发表在PLOS Global Public Health上。他们希望通过这项研究，为未来对抗疫苗犹豫的大流行疾病做好准备。

Kejriwal对来自COVID-19横断面的Gallup调查中的数据进行了回顾性分析。这项调查对美国的代表性样本进行了在线调查，自2020年3月开始，包括对美国成年人的每日随机抽样。

“我们想看看我们能否根据社会人口学变量，预测出哪些特定群体可能比其他人更犹豫接种疫苗，”Kejriwal解释道。他进一步指出，"如果我们能预测出这一点，那么我们就可以针对性地进行沟通。我们可能知道，哪些社区需要提高对疫苗的认知度。

通过对16,322名受访者的反应进行分析，Kejriwal研究了不同人口统计变量类别对疫苗犹豫的相对影响。这些变量包括：年度家庭收入、种族/族裔、政党、就业状况、性别、教育程度和“对特朗普政府的信任”。

Kejriwal对这些变量如何以及在多大程度上影响疫苗接受度有两个目标：1）找到变量与疫苗接受度之间的关联；2）量化并可视化这些变量与疫苗接受度之间的交互。例如，不信任特朗普政府的非黑人男性民主党人对疫苗的接受度高，而信任特朗普政府、年龄在57岁以下的女性对疫苗的接受度非常低。

然而，这样的观察并不新颖。令人振奋的是，如今，科学家们可以通过条件推断树来量化并可视化变量的相对重要性，以及变量之间的影响。这种精准度可以让沟通策略更有针对性，也更有效。Kejriwal发现，在美国，不同社会人口群体对疫苗接受度之间存在明显的模式，并希望他的方法可以用于预测我们面临另一次大流行疾病时的疫苗犹豫情况。

未来，当我们再次面临大流行疾病时，这项研究可能会帮助我们制定更加有效的疫苗推广策略，特别是针对那些可能对疫苗持有疑虑的社区。同时，这也提醒我们，即使在公共卫生紧急事件中，也需要尊重和理解不同社会人口群体的观点和需求，以达到更好的防疫效果。