文摘

它已经表明,信息的传播和意识对于一种疾病可以协助包含流行疫情的爆发。以往这个共同进化通常介绍了模型的依赖这两个进程之间通过设置较低但长期有效的感染率为个人意识。然而,现实的情况更复杂,作为单独的警惕和采取防护措施的程度可能取决于讨论疾病,而个人可能是非理性或缺乏相关知识,导致的不当措施。这些可以引入时变流行病动力学和意识之间的依赖患病率和可能削弱传播意识包含大流行的影响。为了更好地理解这种效果,我们引入一个非线性依赖艾滋病感染率的流行意识,关注的影响不同形式的共同进化动力学的依赖。我们证明可以提高警惕和意识之间的正相关流行信息在抑制传染病传播的影响。然而,这种增强可以削弱如果有些人是非理性的。我们的结果证明理性行为的重要性包含流行病的传播疾病的策略信息。

1。介绍

打一场流感大流行是一个主要的挑战。因此,理解流行病传播的动力学和确定一个有效的策略包含一个大流行在复杂网络引起了相当大的关注1]。讨论了各种因素和效果,从网络拓扑结构和病毒之间的竞争人类行为和卫生系统的鲁棒性2- - - - - -12]。随着现代技术的快速发展,流行病传播的模式也发生了变化。例如,现代航空运输的发展促进了长途旅行;然而,它也促进病原体的传播,如非典疫情(13- - - - - -15甲型流感(H)和这本小说₁N₁)[16- - - - - -18]。高速列车intermediate-distance在几个国家旅行是最好的选择;然而,这些列车上的乘客密度高也可以加速病毒的传播(19]。冷链物流已经成为最重要的一个技术,确保食品供应。最近,COVID-19大流行期间,发现这种食品运输技术可以携带病原体和引起局部流行事件(20.]。因此,越来越要求更现实的模型来更好地理解流行病蔓延。

现代生活的特点之一是无所不在的信息。阅读新闻,浏览网页,和参与在线社交网络已经成为我们日常生活的重要部分。通过这些活动可以接收到的消息影响我们的决策,可以改变我们的行为,因此,也可能影响流行病传播的模式(21- - - - - -24]。因此,了解信息传播的影响疾病的传播吸引了越来越多的关注。提出了模型探讨抑制传播意识对传染病传播的影响,关注不同的机制,如非线性耦合(22,23,25- - - - - -29日和竞争30.- - - - - -33]。

最近的研究信息和疾病蔓延之间的共同进化动力学通常假定个人消息的反应是独立的时间,和响应信息体现了个人意识的感染率相对较低。然而,现实的情况更复杂:一个人可能不会立刻采取最高水平的保护措施当他/她收到有关艾滋病的信息。防护措施的程度通常是升级当个人变得更加警惕或害怕。最近,它已经表明,这种警惕(或害怕)的患病率有关公共讨论流行病[34- - - - - -36]。因此,它是可能的,个人变得更加警惕和升级他们的保护措施当他们收到更多的信息关于大流行。之间,可能存在正相关的流行疾病的传播意识和个人采取的防护措施。为了更好地说明这一点,我们收集的数据在中国COVID-19 (37)和相应的在线讨论新浪微博在中国最大的微博系统。图1现有的病例数的显示了一个阴谋COVID-19(红线),代表了传染病的流行,和讨论流行的数量新浪微博(绿线)。作为消毒是一种主要由个人防护措施防止流行病的传播,讨论消毒的患病率可以反映流感大流行的警戒水平或恐惧。因此,我们也表示讨论消毒的患病率新浪微博(蓝线)。如图1讨论的热变化一般传染病的流行;即热的讨论迅速增加,当流行开始流行后,逐步减少。然而,短期波动并不完全反映了流行的趋势。例如,有一个峰值在热火朝天的讨论新浪微博在2020年4月开始,当现有的感染病例的数量不断减少。这个峰值是由于清明节,在中国传统的清明节。这一天举行了追悼会;因此,增加讨论新浪微博出现了。然而,讨论消毒,它可以代表个人水平的警惕,遵循讨论流行的热。这表明个人警惕并不总是遵循的发展流行的热的讨论。因此,依赖的影响个人警惕和讨论的患病率之间的共同进化动态信息和流行病传播值得调查。

先前的研究的共同进化动态信息和流行病传播通常假设人是理性的,可以采取适当的保护措施。然而,在大流行期间,并不是所有的人都是理性的。非理性的行为,如不合理的信念(38),非理性的抗菌处方(39),和抢购40),不能保护个人免受流行病。相反,这些非理性的行为可以通过诱导促进流行病的传播个人采取防护措施不当。因此,疾病的传播意识可以抑制疫情当个人可以采取适当的保护措施。然而,它也可能有助于疾病的传播,如果个人非理性并采取措施不足。这将导致个人防护措施的效率之间的负相关和非理性的个人讨论的患病率。

在这项研究中,基于该框架的共同进化的动态信息和疾病蔓延在两层网络中,我们考虑的影响依赖个人警惕和流行之间的讨论。使用简短的分析和数值模拟,我们证明了一个积极的依赖可以协助包含流行病的传播。在某些情况下,强大的个人警惕性可以抑制最终爆发的规模即使没有增加的人口意识。然而,非理性的个人可以削弱这种抑制效应。在一些极端情况下,当大多数人是非理性的,信息的传播不再能抑制疫情。

本文的其余部分组织如下。节2,我们引入了动态模型。节3,我们简单地提供一个理论分析。提出了各种场景的结果部分4。中给出的结论部分5。

2。模型

模型包含两个组件,如图2。unaware-aware-unaware (UAU)动力学描述信息传播。一个人可以意识到(我)他/她是由疾病或感染(2)通过沟通和了解的邻居(概率 )。在每一步,每个人就不知道概率 。在网络蔓延,susceptible-infected-susceptible (SIS)模型是用来描述疾病的传播。感染率是和分别对个人有或没有意识。作为一个个体将采取保护措施时,他/她就意识到疾病,我们假设 ,在哪里 有关个人警惕。SIS模型的回收率 。

将个体之间的依赖警惕疾病的普遍意识,我们现在调查两个特定形式的依赖,人口的比例与意识:依赖1: ,与 依赖2: ,与

值得注意的是,模型的动力学相似的模型(30.]。之间的区别是,我们引入一个依赖保护个人和效率意识的患病率。因此,参数不是常数,而是变化的传播意识。

3所示。模型分析

在模型中,每个可以不知道(U)或意识到(一个)和敏感(年代)或感染(我)。根据动态,系统中三个州是可能的:我们,作为,人工智能。我们注意到,用户界面状态是错误的,因为一个人将立即意识到这种疾病时,他/她被感染。在这里,我们只包括之间的相关性和 ;可能状态的过渡的树木在我们的模型中是相同的30.),如图3。因此,我们也可以应用微观马尔可夫链方法(MMCA)之间的共同进化动力学分析信息传播和疾病蔓延30.,41- - - - - -43]。

我们表示和信息和传播疾病网络的邻接矩阵,分别。节点的概率在三个州的一个时间吗用 , ,和 。节点的转移概率从知道知道 。从易受感染的概率和分别为节点和没有意识。可以将这些概率估计 在哪里 。因此,根据过渡树如图3和过渡概率计算使用方程(1)- (3),微观动力学的马尔可夫链可以获得每个节点

可以估计系统的定态方程的定态(4)。感染节点的数量和意识被定义为节点 和 ,分别。

4所示。结果

定量研究的影响,不同形式的依赖个人警惕和讨论的患病率之间的传播流行,我们现在专注于两种功能的形式通过比较仿真结果与理论估算方程(4)。仿真结果的平均结果30独立实现,基于Erdos-Renyi (ER)随机网络 节点,平均程度 对网络和信息 疾病网络。将恢复率 和 。理论估计是通过迭代方程(4),直到达到静止状态。为简单起见,我们定义的 。的繁殖率 是关键因素,决定了疾病的传播。因此,我们关注的是不同的传播模式 。

所描述的模型中,个人意识会采取保护措施,导致降低感染率 与 。因此,繁殖率个人意识也减少了。作为单独的警惕性可以改变讨论流行的流行,我们引入了一个函数之间的依赖和 。图4(一)显示了第一个函数的一个阴谋 。作为的增加,减少与增加更快 ,表明个人警惕更快的增长。因此,一个更大的导致感染节点的比例较低,以及与感知节点的比例较低,如图4 (b)- - - - - -4 (d)。值得注意的是,对于大 , 饱和烃和不增加;然而,更大的可以抑制疫情的传播由于增加个人警惕。数据4 (e)和4 (f)的依赖至关重要的感染率在和 。在[30.),增加了信息的传播速度抑制的爆发流行。此外,一个更小的也能明显延迟的爆发流行,表明之间的正相关个人警惕和讨论的流行的确可以抑制疫情的爆发。

关于第二种形式 ,图5(一个)表明,警觉的程度也会增加 ,与第一个表单,如图4。因此,一个更大的也会导致感染人口的比率越低(数字5 (b)- - - - - -5 (d))和一个更大的关键的感染率(数据5 (e)和5 (f))。结合结果之间的不同形式的依赖和(数据4和5),我们可以得出结论,个人警惕和流行之间的正相关关系包含流行的讨论可以显著帮助。此外,当饱和烃为大 ,增加个人警惕性可以进一步抑制疫情。

数据4和5显示一个十字路口在中间的范围 。对小 ,人口与意识高警惕(大在数据4和5)低于低的警惕,当它翻转变得大。这意味着高警惕抑制效应较强,但并不总是导致疫情的传播的比例较低由于疫情的控制。对小 ,高警惕可以抑制疫情和信息的传播,而对于大型 ,高警惕可以抑制流行但可以促进信息的传播。这个可以理解的第一个方程方程(4)。静止的状态 收益率 。在感染率较低的情况下,受感染的人口很小 ,和 导致 。这个词分母是一个高阶小量与分子相比,变动主要取决于的波动和 。提高警惕,会减少,导致更高和(估计方程(3))。因此,更高的警惕性会导致更高的水平 ,导致下降因为关系 。对于高感染率, 因此 ,的波动主要取决于的波动 。对于更高的警戒级别,会减少,导致下降,从而增加 。对小型和大型这些不同的行为观察到的十字路口的背后不同的警戒级别的中间范围的感染率。

我们已经证明了的依赖在可以帮助抑制疫情的传播,假设所有人rational-higher讨论疾病患病率导致更高层次的警惕。然而,在现实中,不是所有人都是理性的。非理性的行为,如不合理的信念(39),非理性的抗菌处方(39),和抢购40),可以通过诱导促进流行病的传播个人采取防护措施不当。因此,我们现在考虑的情况下,人口的一部分是非理性的。的非理性行为会导致相反的效果的理性行为,在我们的模型中,这两种类型的个人定义如下:依赖1: 理性的个人, 非理性的人依赖2: 理性的个人, 非理性的人

因此,疾病意识可以减少感染率为理性的个人但增加非理性个体的感染率。

图6显示了非理性的影响个人在流行病的传播形式的依赖。随着非理性的人口的增加,最终感染人口增加,而关键的感染率降低。这表明非理性的个人可以促进流行病的传播通过引入警惕和意识患病率之间的负相关。在极端情况下,非理性的个人成为大多数系统,信息的传播不再能抑制疫情。如数据所示6 (d)和6 (f),如果大多数人是非理性的,措施不当,一个更大的人口意识会导致更严重的疫情的暴发。一个类似的结论也可以获得第二的依赖形式,如图7。真正的蔓延网络异构性是一个重要的特点,以及不同空间分布的影响可能会影响非理性的个人。因此,我们在BA网络上也进行了数值模拟。图8显示的结果的第一个形式的依赖三个不同的感染率: ,2.5和3.75。非理性的人分布在节点最高的学位,学历最低的节点,节点随机选择。它可以得出结论,在第二种情况下,疫情没有显著恶化的一小部分非理性的个人。当非理性个体随机分布或放在节点高度,最终被感染的人口增长。这种非理性的个人的影响更明显的较小值 。图8 (d)显示了依赖的关键感染率比非理性个体的各种场景。再一次,我们观察到非理性的比率增加个人可以促进流行病的传播。类似的效应是独立的观察第二形式如图9。

这些结果表明包含流行病中保持理性的重要性,作为诱导策略的效率的个人意识到疾病和采取防护措施的比例取决于个人可以采取适当的措施。如果大多数人不能采取适当的保护措施,意识的传播不能包含流行的协助。因此,非理性的人口也是一个因素可能影响的传播流行。

5。结论

在现代社会,网络交流和社交媒体已经成为重要的信息来源。因此,相关的信息可以传播更快的大流行期间。个人可以成为警惕疾病的传播和采取防护措施。因此,信息传播的过程,可以在一定程度上抑制疫情。在一个更现实的场景中,警惕疾病的人都知道不是常数。水平的警惕和保护措施可能会改变意识盛行。因此,调查的影响依赖个人的警惕意识患病率可能导致更深的理解之间的共同进化动力学流行病传播和信息传播。

在这项研究中,我们调查的影响之间的各种形式的依赖个人警惕和意识的传播的疾病。理性的个人、警戒和保护措施的程度与讨论的患病率增加。我们证明了这个积极的依赖可以加强在抑制疫情信息传播的效果,如图4和5。然而,个人可能不合理,不得采取适当的防护措施。这些非理性行为可能削弱的影响信息传播的控制流行病。在极端的情况下,大多数人是非理性的,信息传播甚至可能促进疾病的传播,如图6- - - - - -9。因此,我们的结果表明含有流行理性行为的重要性。信息传播可以有效地抑制传染病只有当大多数人保持理性,可以采取适当的防护措施。

数据可用性

的数据支持本研究的发现可以从相应的作者在合理的请求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项研究得到了国家社会科学基金,“在公共危机沟通和效能评估风险”(20 axw008)。