流行病学和数码流行病学的非线性传播动力学旨在揭示进化与紧急行为传播的疾病,行为,和信息网络化的社会技术系统。这些传播动力学很少互相独立,但他们共同进化,并有很强的相互作用。

最近,发现和理解互动机制、时空演变模式,关键的现象,和相变的网络共同进化是一个热门话题在网络科学传播。这个问题的重要性,为什么它吸引了越来越多的关注在于三个方面。共同进化传播广泛存在于流行病学和社会制度有重要实用的相关性,例如,艾滋病导致较低的免疫的病毒载体,因此更容易受到传染性疾病如肺结核、肝炎。另一个积极的例子是疾病传播的信息在社交媒体可以很大程度上降低相应传染病的蔓延。共同进化动力学中复杂的相互作用导致丰富的相变和新颖的物理现象,如阈值造成的竞争共存互动和一阶相变引起的合作互动。多尺度结构、multiplexity和暂时性的网络非常影响传播的临界动力学,不仅阈值的值,而且关键指数和相变的类型。

这个特殊的问题旨在提供理论和实证调查关于共同进化的复杂网络上的传播动力学。我们热烈鼓励原始相关研究论文从不同的学科从生物学、物理学、计算机科学、数学、和社会学。此外,高质量的评论文章描述当前状态的艺术也邀请。

潜在的主题包括但不限于以下:

• 确定性/随机模型的共同进化蔓延
• 数据驱动模型共同进化蔓延
• 生物系统共同进化的疫情蔓延
• 共同进化在社会制度社会风潮
• 共同进化的epidemiological-social蔓延
• 共同进化的进化和紧急行为传播与不同的互动机制
• 源识别和影响力最大化共同进化蔓延
• 共同进化的新理论方法蔓延
• 关键在共同进化现象和相变扩散
• 动力学分析和控制共同进化的蔓延
• 造型在共同进化的扩散、多层、多路复用、互联和世俗的复杂网络
• 造型共同进化传播与独特的互动机制