社会经济不平等作为影响人类对疫情发展不同行为反应的决定因素

《npj Digital Medicine》：Socioeconomic inequality as a determinant of divergent human behavioral responses to epidemic evolution

　　

摘要

了解疫情爆发期间群体行为如何演变，对于准确预测和设计有效干预措施至关重要，但目前在不同社会经济背景下对此的研究仍不够充分。我们提出了一种行为耦合的物理信息神经网络（BC-PINN），该框架具有灵活性且以数据为驱动，能够用于分析不同社会经济环境中的多元行为反应。在通过BC-PINN进行训练后，我们进一步运用符号回归方法来揭示影响行为演变的机制函数，从而实现可解释的学习与模式识别。将这一框架应用于58个国家的COVID-19数据后，我们发现了两种与社会经济发展水平密切相关的行为演变模式。具体而言，当人类发展指数达到0.8左右时会出现明显转变：指数高于此值的国家表现为利益驱动型行为，而低于此值的国家则呈现障碍抑制型行为。模拟结果表明，如果那些表现为障碍抑制型行为的国家转变为利益驱动型行为，多个国家的疫情高峰值以及高峰时的累计感染人数都会显著下降。此外，在利益驱动型行为群体中，行为反应的强度与人均GDP呈正相关关系。这些发现凸显了经济不平等在疫情期间的群体行为反应中所起的重大作用，为针对不同社会经济背景制定个性化的公共卫生策略提供了宝贵的见解和实用指导。