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Updated: Jan 8, 2026

The HoneyComb Paradigm for Research on Collective Human Behavior
Published on: January 19, 2019
了解infodemics的机制:基于方程的与基于代理的模型
Cristian Berceanu1, Francesco Bertolotti2, Nadia Arshad3,4
1Complex Systems Laboratory, Department of Automatic Control and Systems Engineering, University Politehnica of Bucharest, Bucharest, Romania.
综合心理社会因素和网络的基于代理的模型 (ABM) 比基于方程式的模型 (EBM) 更好地捕捉了传染病的动态. 增强的ABM显示出卓越的现实世界数据,适合了解卫生危机期间传播的错误信息.
科学领域:
- 计算流行病学计算流行病学
- 网络科学 网络科学
- 公共卫生建模公共卫生建模
背景情况:
- 数字通信加速了错误信息和虚假信息的传播,影响了公共卫生和政策.
- 了解这些传播机制至关重要,尤其是在COVID-19流行病等全球卫生危机期间.
- 传统的基于方程的模型 (EBM) 往往忽视了关键的心理社会因素和通信网络结构.
研究的目的:
- 引入一种新的增强型基于代理的模型 (ABM),整合心理社会因素和通信网络,以研究错误信息和虚假信息的传播.
- 为了比较增强ABM,简单ABM和EBM在模拟传染病动态中的性能.
- 用真实世界的疫苗接受数据来评估模型匹配.
主要方法:
- 开发了一种增强的基于代理的模型 (ABM),包括心理社会元素和网络结构.
- 开发了一个简单的ABM来模拟EBM结构进行比较分析.
- 进行了11110次比较ABM和EBM参数范围内的实验.
- 利用多目标优化程序将模型与36周的真实世界疫苗接受数据相匹配.
主要成果:
- 在ABM和EBM之间发现了微弱的整体等价性,在特定条件下具有相似的结果.
- 与EBM (r=0.78,NRMSE=0.418) 和简单的ABM (r=0.95,NRMSE=0.103) 相比,增强的ABM显著更好地适应现实世界的传染病数据 (r=0.99,NRMSE=0.055).
- 模型结构极大地影响了传染病动态模拟的准确性.
结论:
- 基于代理的模型 (ABM) 在捕捉复杂的传染病现象方面比基于方程的模型 (EBM) 更有效.
- 心理社会因素和网络互动是准确建模虚假信息和虚假信息传播的重要组成部分.
- 增强的ABM为公共卫生政策和卫生危机期间的沟通策略提供了强大的框架.
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