通过具有媒体和移动性效应的多路复用网络上的反应-扩散过程来建模耦合的流行病-信息动态

《IEEE Transactions on Network Science and Engineering》：Modeling Coupled Epidemic-Information Dynamics via Reaction-Diffusion Processes on Multiplex Networks with Media and Mobility Effects

多网络耦合模型下疫情传播机制与干预策略研究，综合考虑媒体影响、高阶交互和人口流动，揭示协同传播机制及亚群体间连接对疫情遏制的作用，提出定向迁移策略优化疫情控制效果。

　　

摘要：

为了更好地捕捉现实世界中的流行病动态，开发能够纳入多种现实因素的模型至关重要。在这项研究中，我们提出了一个基于多重网络的疾病信息传播模型，该模型同时考虑了三个关键维度：媒体影响、高阶交互作用以及人口流动性。这一综合框架使得在实际情况的约束下系统地分析协同传播机制成为可能，并有助于探索有效的流行病控制策略。研究结果表明，大众媒体传播和高阶网络结构都能通过提高公众意识来抑制疾病传播。然而，随着单纯形的阶数增加，高阶交互作用的控制效果会减弱。我们还探讨了亚群体特征的影响，发现在一个相互连接的集合种群网络中增加亚群体间的连通性可以在疾病传播率中等的情况下降低疾病流行程度。此外，引导个体迁移到较难到达或较为孤立的亚群体中已被证明可以有效减缓流行病的传播。这些发现为在复杂的流行病环境中设计有针对性和适应性的干预策略提供了宝贵的见解。