唔搞你前度的現任的前度 ── 從同性戀者感染 HIV 的風險談起

寫在前面 ── 與本文無關的網摘：

1. 可以繼續不斷重述六四事件，但不用再支持陳一諤了；Ticklish blog.
2. 圖；1-555-CONFIDE blog.
3. 有問無答的菜園村答問大會；eg9515（香港獨立媒體）。
4. 袁易天：菜園村的半農半X – 港府愚人自愚政策﹝不遷不拆 我們的菜園村──廣深港高鐵特刊文章﹞；朱凱迪（香港獨立媒體）。
5. 書中自有鯪魚肉；Fight for a Better Life blog.
   
6. 在水中央的大仙打醮；imjoy（香港獨立媒體）。我想起神學家潘霍華有次說某些神話人物有趣得令他想求上帝將他們接納為神祇。
7. 逛超市學中國地理、逛超市學中國地理（二）；Read and Eat in the Big Wide World 無書不歡，無食不樂。
8. 毛主席和套套、中國施壓 刊登毛澤東精蟲廣告被撤下；好康雜誌。
9. 沉淪的國土；史話綿綿。
   

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可能有感於蘇穎智牧師的怪論，同屬播道會的黃國棟醫生最近於《時代論壇》撰寫《同性戀與感染HIV的風險：流行病學分析》一文，說明有關的科學研究概況。不出所料，一些明光派人士立即以其一貫的歪論手法反駁黃文，詳見相關連結。這裏我不重覆明光派的論調，簡單來說，他們連一些基本的研究方法（例如 holding other factors constant）都不懂，便大放厥詞。

HIV 與性網絡
不過黃醫生的文章確有問題，例如他兩次提及一些數字會呈幾何級數上升：

生活方式，特別是曾經有過的性伴侶（同性或異性）數目、轉換性伴侶的次數、和現在有幾多個性伴侶，都會幾何級增加感染HIV的風險，這些是已經被證明的事實。

性行為對像群體中HIV的「盛行率（或稱分布率）（prevalence – 已受感染的人口比率）」上升，感染的風險會幾何級增加。

這裏「感染 HIV 的風險」應該是指機會率。由於機會率是介乎 0 與 1 之間的數字，它不可能不斷以幾何級數上升。就算黃醫生指某些參數於某個範圍內增加時，感染 HIV 的機會率會呈幾何方式上升，亦不全對。一般而言，感染 HIV 的機會不單取決於一些參數（例如性伴侶的數目、轉換性伴侶的頻率），還取決於社羣的性網絡結構。以下圖 (a), (b) 為例，紅點代表受感染者，白點代表未受感染者，連線代表二人在某段時期曾有性關係。雖然 (a), (b) 有同數人口，各成員亦有同數的性伴侶，但圖 (b) 的社羣分隔為兩個不相連的部落，因此 HIV 不會傳遍整個社羣。

圖一

另一個例子，圖中 (c), (d), (e) 三個社羣都有同數人口，但成員的性伴侶數目不同。假若各人性交的頻率相同，而且每相處一段時間 ── 譬如十週 ── HIV 從受感染者傳到未受感染的性伴侶的機會率為 p，那麼不難證明，三個社羣頭十週的平均受感染人數分別為 1+p, 1+2p, 1+3p，而二十週後的平均受感染人數為 1+2p−p², 1+4p−p⁴ 及 1+3p+3p²q(1−q²+2q)，其中 q=1−p。因此，當成員的性伴侶數目從一增加到三，HIV 盛行率並非以幾何方式上升。

上述兩例說明，我們不能單憑某些參數（如黃醫生提及的性伴侶數目及轉換性伴侶次數等等）來估計 HIV 盛行率或感染 HIV 的風險如何變化，原因是後二者都與社羣的性網絡結構尤關。此外，黃醫生說：

因為同性戀者的人口比異性戀少得多，他們之間的關係也緊密得多（在任何社會，小數社群成員之間的關係都會特別緊密，因為更需要互相之間的支持，這在外國華人社群中就很清楚，華人愈少的城市，華人之間就愈多接觸），所以就算其他參數（生活方式、肛交和陰道性行為的風險）完全一樣，他們的整體HIV感染機會也會比異性戀者高。這等於普通感冒，在一條小農村中，整條村是一個單位，如果1% 的人有感冒，最後很容易影響到村中大部分人。在香港的一個屋邨，人口多很多，但是卻是分為無數沒有甚麼接觸的小單位，如果也是 1% 的人有感冒，因為相對的接觸少，受影響的人數反而沒有農村那麼多。

這樣就做成了一個惡性循環﹕同性社群的人口少，所以感染率比異性社群高，這引至高盛行率，而高盛行率又再引至更高的感染率。這未必是道德問題，是傳染病的基本原理。任何地區的少數民族都會面對同樣的情況，在美國，乙形肝炎就在亞裔社群中特別嚴重。

這個感冒/農村譬喻我覺得不是太好。一來同性戀者的性網絡是否比較緊密，沒調查過實在不知道，二來它容易令人混淆人口跟關係緊密兩個概念（雖然同志人口少的確可能令他們之間關係較緊密），三來感冒的散播模式又與性病不同。感冒極容易傳播，又不分對象，數學上，若要研究感冒的盛行率，可以假設整個社羣的「感冒病毒交換網絡」比較均一，各成員之間比較隨機地散播病毒。這種情況下，一些傳統的盛行率數學模型（例如 SIR model；由於感冒患者可以不帶病徵，要嚴謹一點的話應該用 SEIR model）仍能派上用場。HIV 卻不同，它以性交為主要傳播方式。我們不能假設帶病毒者能夠任意將病毒傳給陌生人，因此不能忽略社羣的性網絡結構。

黃醫生說同性戀者的相互關係較異性戀者緊密，即使其他參數相同，同志的整體 HIV 感染機會也比異性戀者高。此話雖然沒錯，但所謂關係緊密，指累積的性伴侶數目較多。這是否如黃醫生所講，乃跟同志人口較少有關，應該未經證實。1994 年芝加哥大學的 Sex in America 研究（Time Magazine 報道）結果顯示美國異性戀者平均一生有四位性伴侶，但同性戀者卻有五十個。單是人口因素，未必能造出如此巨大的差異。

現實中的性網絡錯縱複雜，我們很難掌握其結構，更難控制網絡結構這個因素，因此要評估某些參數（例如社羣人口、性交方式）對感染 HIV 風險的影響，實在異常困難。香港連一些關於同性戀者的基本統計數字都缺乏（例如一段時間內的平均性伴侶數目），更遑論性網絡結構。就算如明光派所言，肛交的風險比陰道交高，但除非前者風險極高，否則難言兩者差別是否具決定性。

人類網絡研究
有關人類網絡的研究不知是從何時開始。Stanley Milgram 的 small world experiment （後來所謂「六度分隔」理論就是由此而來）算是萌芽時期的產物，但當時學界應該仍未意識到網絡結構在某些社會問題中可能有關鍵影響。印象中 Sante Fe Institute 的研究人員應該算最先有意識地涉足這個領域。現時這方面的研究十分活躍，我只稍為涉獵過這個研究範疇，講不出最新發展，不過感覺此類研究好像仍只停留在意念層次，未能實用化。

從網絡結構去研究現實問題，其實早有先例，譬如早年已有交通擠塞研究，近年有電腦網絡負載研究（廣義來說也算是交通擠塞研究），這兩者都比較容易製作網絡圖和搜集數據，而且研究方向亦與一般的人類網絡研究不同。人類網絡不容易調查，網絡中人甚至未必知道網絡的局部結構。舉例說，你未必認識朋友的朋友，更未必知道你的性伴侶有甚麼其他性伴侶。若用抽樣調查，可能抽不中網絡之中的關鍵角色（例如連接兩個部落的成員），以致誤解了真正的結構；若用追蹤調查，受限於人力物力，只能找出局部結構，對全局一樣缺乏認識。

掌握網絡結構，即使不能直接幫助衛生部門制訂傳染病防治策略，也可以澄清我們的一些偏見。然而性網絡的實地調查少之又少。2004 年，一篇刊於 American Journal of Sociology 的文章 Chains of Affection: The Structure of Adolescent Romantic and Sexual Networks 記述了美國某中學的性網絡結構，其結果令人耳目一新。此文章寫得十分淺白，但我也不妨作一下文抄公。

圖二

文章說，之前的文獻一般認為性病傳染網絡有三種模式（圖二）。第一種是 core infection model，它假設網絡中有一羣特別活躍的核心人物（例如共用針筒者或擁有眾多性伴侶的人），這班人不止相互之間較多接觸，他們還與另一班互相無接觸、較不活躍的成員有關係。這個核心往往會成為令性病不能撲滅的溫床。

第二種是 inverse core model，它也假設網絡中有核心，但各核心成員互無接觸，只影響核心外另一班互無接觸的成員。性工作者就是典型的核心，他/她們互無性關係，卻是互無性關係的嫖客的性病傳播橋樑。

第三種是 bridge model，它假設一個高危圈子可以靠一個橋樑角色將性病傳給一個本來低危的圈子，例如吸毒者可以因共用針筒而將 HIV 傳給另一名吸毒者，而後者又因性交而將病毒傳給他並不吸毒的性伴侶。

這三種模型在特定情況都很有用，但對一般人而言，性病可能以另一種模式傳播，就是圖論 (graph theory) 中的所謂支撐樹 (spanning tree)。這種網絡結構的特色是成員之間的關係並不緊密，但卻可以構成一大串連鎖關係。Chains of Affection 一文最重要的研究結果，是發現現實中的支撐樹似乎不是任意生成，而是要遵從某些潛規則。

唔搞前度的現任的前度
文章所研究的中學，化名為 "Jefferson High"，它約有一千名學生，其中 832 位願意接受調查。研究調查的是某十八個月內可能傳播性病的性關係，這未必一定是性交，也包括其他可能造成體液交流的性接觸。

圖三

圖三是校內學生分成互無（性）接觸的子網絡後的關係圖，例如圖右下角顯示該校有 63 對學生只有一位性伴侶，而圖右上角可見有一名女生與六名男生有性關係，其中兩名男生又跟另外三位女生有性接觸，但這十名學生在研究的十八個月期間並無其他性伴侶。總括來說，該校約 75% 的學生在研究期間曾與同學發生性關係，而其中的 35% 的性伴侶數目都是三個或以下。然而，這個研究有兩個驚人的結果：

1. （圖三左上）學校有過半的學生竟然都屬於一個連通區 (connected component)，意即這五百多個學生可以通過連鎖式的性關係傳播性病。這個連通區雖然龐大，但其成員的關係並不緊密（也就是說他們並非一班雜交的學生），而是呈現類似支撐樹的結構。他們當中關係最遠的兩名成員，相隔 37 人。
2. 最令人訝異的，是整個網絡中幾乎完全沒有循環。該校絕大部份都是異性戀者（圖三上右二的連通區有例外），對他們來說，理論上最小的是四循環（four-cycle，即是長度為四的循環連結），但圖三卻完全沒有這種結構，也就是說該校的學生絕不與前度性伴侶的現任性伴侶的前度性伴侶有性接觸。這也許是刻意避忌，也可能是因潛意識害怕被他人議論而形成的潛規則。

圖三那個巨大連通區看似很駭人，但文章的作者卻認為它很脆弱。若 A 曾經將性病傳給 B，而 B 與 C 後來成為性伴侶，那麼 C 會成為高危一族。從這個角度看，我們可以將圖三之中只相隔一步或兩步的成員連起來，結果形成多個較小而幾乎不相連的部落（圖四）。若性病要從一個部落傳至另一個部落，擔任部落橋樑角色的成員要恰好受感染。由於該橋樑角色的性伴侶關係是十八個月之內的累積結果，而未必是短期內同時發生，因此他/她又要恰好從較先從屬的部落感染性病之後，再感染後來才從屬的部落，才能令性病廣泛傳播，所以圖三的連鎖關係未必如想象中具殺傷力。

圖四

文章除了分析 Jefferson High 的性網絡結構之外，還探討為甚麼會形成這種結構。這些潛在因素對模擬性網絡十分重要，不過文抄公已做得太久，讀者還是自己找文章來讀吧。

結語
回看黃醫生與明光派的筆戰，我們可以說甚麼呢？

我不是明光派中人，不敢妄自代他們解釋撰文反駁黃醫生的動機，但從旁觀者的角度看，我覺得他們似乎因為佔領道德高地失敗，因而想將同性性交講成一種本質上比異性性交危險的行為。然而明光派的論理方法太過粗疏，不能服眾。我想起那些說大陸因為用簡體字，所以文盲才大量減少的人。我同意簡體字較傳統中文字容易學，但是要科學地檢驗「用簡體字可大大掃盲」這個命題，就不得不考慮到底教育普及還是使用簡體字才是大陸文盲減少的主因。由於我們不能做實驗剝削別人受教育的機會，所以要區分「普及教育」與「用簡體字」甚或其他因素的影響，殊不容易。

研究因肛交而感染 HIV 風險一樣，風險的來源有多個，我們卻不能做實驗控制這些因素的影響，因此很難有決定性的研究結果證明肛交真的比陰道交危險（不過我個人是相信此說的）。退一步想，即使肛交的風險真的比較大，但它跟陰道交的風險差異，是否就是同性戀者的 HIV 盛行率較高的主因？若風險主要源自同志的生態（例如擁有較多性伴侶），即使他們全部改用口交或手淫，亦未必有用。

反過來說，若肛交真的較危險，這又不單是男同志的事。

儘管同性戀者可能覺得明光派居心可測，但從科學角度來看，同性性交是否比較危險的確是一個值得探討的課題。異性戀者的性網絡理論上最小只能有四循環，但同性戀者卻可以有三循環，這會否有決定性影響，言之尚早，況且我們亦不知道同志的性網絡究竟較接近支撐樹的模式，還是類似 core infection model 的模樣。無論如何，前述的 Sex in America 研究亦顯示同性戀者有較多性伴侶，而他們的性網絡也比較封閉，鮮有與異性戀者的性網接觸，因此研究報告表示政府不應擔心同志會將 HIV 傳給異性戀者，而應該集中應付同志感染 HIV 的風險。

圖五

香港的情況似又與美國不同。根據衛生處資料，可將 1984-2008 年同性及異性戀者感染 HIV 的宗數點列如圖五（縱軸是感染宗數的對數，衛生署自 84 年起記錄有關數字）。假設延遲通報或漏報的問題不大，那麼異性戀者的感染宗數的對數起初呈直線上升，後來穩定下來。這可以有多項解釋，例如預防感染 HIV 的策略在異性戀者奏效，或者社羣中的核心傳染者已被傳染得七七八八之後，每年感染約莫同數的人。由於解釋不止一個，因此我們必須小心，不要將想見的解釋當成真相。

相比之下，同性戀者的感染宗數的對數一直都大約呈直線上升，也就是說感染宗數以幾何方式上升。若性網屬關係緊密的部落模式，每年感染宗數應穩步下降（因為盛行率在部落中趨於飽和），或者突然上升（因為感染了另一個部落）。因此圖五有可能顯示同性戀者的性網絡有類似支撐樹的結構，而且他們每年平均都有多位性伴侶。若然這猜測屬實，那麼問題似乎不在於肛交的風險比陰道交高，而在於同性戀者的性伴侶較多。當然，這也是憑空臆測，不應當成真相，更不應以為圖五必然表示同志的 HIV 感染宗數一定上升得比異性戀者的快。下圖是英國的情況，以 HIV 盛行率計，當然仍是同志的情況比較嚴重，但以感染宗數的增長速度來說，來自異性性交的宗數近年已增長得比男男性交的快。

（閣下竟然可以堅持看到這裏，佩服！佩服！）

後話：我自己也做過一次某個人類網絡的研究，不過與流行病學無關。流行病學不是我的研究範疇，所以上文可能有一知半解的毛病，但相信讀者至此該明白單憑少量數字，不加思索便說甚麼交必然比甚麼交高風險是多麼不穩妥。

相關連結

1. 黃國棟：同性戀與感染HIV的風險：流行病學分析 、 妖言惑眾！──回應鄒賢程 、 數字、詮釋、演繹──再回鄒賢程
2. 方圓：回應黃國棟醫生〈同性戀與感染HIV的風險：流行病學分析〉 、 「政治正確」與「政治不正確」
3. 鄒賢程：研究、數位與詮釋──回應黃國棟醫生〈同性戀與感染HIV的風險：流行病學分析〉 、 研究、數字與詮釋（二）──讓數字自己說話
4. 張國棟：對方圓君回應黃國棟的文章的評議分析
5. Quinn et al. (2000), Viral load and heterosexual transmission of human immunodeficiency virus type 1, New England Journal of Medicine, 342(13): 921-929.
6. Gray et al. (2001), Probability of HIV-1 transmission per coital act in monogamous, heterosexual, HIV-1-discordant couples in Rakai, Uganda, The Lancet, 357: 1149-1153.

伸延閱讀 ── 如果有人閱讀的話

1. Newman, M.E.J. (2003), The structure and function of complex networks.
   
2. Kretschmar, Mirjam (2000), Sexual network structure and sexually transmitted disease prevention: a modelling perspective, Sexually Transmitted Diseases, 27(10): 627-635.
3. Eames, Ken T.D. and Keeling, Matt J. (2002), Modeling dynamic and network heterogeneities in the spread of sexually transmitted diseases, Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America, 99(20): 13330-13335.