A geospatial bounded confidence model including mega-influencers with an application to Covid-19 vaccine hesitancy
我们引入了一个地理空间有界的信心模型与超级影响者，Hegselmann和Krause的启发。地理的包容性产生了大规模的地理空间模式演变的随机初始数据，也就是说，空间集群的志同道合的代理出现，无论初始化。超级影响者和随机性放大了这种影响，软化了当地的共识。作为应用，我们考虑了各国对新冠疫苗的看法。对于特定的一组参数，我们的模型产生的结果与2020年底疫苗犹豫的实际调查结果相当。
2022-10-14 cs.SI math.DS physics.soc-ph
Understanding hesitancy with revealed preferences across COVID-19 vaccine types
许多国家获得的COVID-19疫苗数量超过了其民众愿意接受的数量。这种丰富多样的疫苗创造了一个历史性的时刻，以更好地理解疫苗犹豫。以前从未有过更多类型的疫苗可用于疾病，与疫苗相关的公共话语的强度也是前所未有的。然而，迄今为止，疫苗类型的犹豫异质性一直被忽视，即使已知事实或相信的疫苗特征和患者属性会影响接受。我们利用匈牙利第三波COVID-19大流行结束时进行的全国代表性调查收集的信息，分析五种疫苗类型的接受度和评估情况，以解决这一问题。我们的特殊情况使我们能够量化不同疫苗类型的偏好，因为人们可以评估疫苗不可接受，甚至可以拒绝指定的疫苗以等待另一种类型。我们发现，受访者信任的信息来源的特点，他们对疫苗类型的态度不同，并导致不同的疫苗犹豫。阴谋论的信徒更有可能评估mRNA疫苗（辉瑞和Moderna）不可接受，而那些遵循政治家建议的人评估基于载体的疫苗（阿斯利康和Sputnik）或全病毒疫苗（国药集团）可接受的可能性更高。我们说明，拒绝不需要的和重新选择的首选疫苗片段的人口的mRNA与其他类型的疫苗，而它通常提高了评估所接受的疫苗。这些结果突出表明，可用疫苗类型的更大差异和个人自由选择是可以扩大疫苗在社会中的接受度的理想条件。
2022-01-04 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Reinforcement Learning Dynamics of Network Vaccination and Hysteresis: A Double-Edged Sword for Addressing Vaccine Hesitancy
引入Q-learning动力学模型研究社交网络中的疫苗接种行为，揭示了个体有限理性与远见性在决策中的双刃剑效应及滞后与双稳态现象，为应对疫苗犹豫提供跨学科视角。
2025-10-31 physics.soc-ph
A behavioural modelling approach to assess the impact of COVID-19 vaccine hesitancy
在本文中，我们引入了一个描述非强制性疫苗接种情况下COVID-19疾病传播的房室流行病模型。该模型考虑了疫苗接种的犹豫和拒绝。为了这个目的，我们采用信息指数，它模仿的想法，个人采取他们的决定接种疫苗的基础上，不仅是现在，而且在过去的信息有关的疾病的传播。理论分析和模拟结果表明，自愿接种疫苗固然可以降低疾病的影响，但不能完全消除疾病的影响，同时也说明了信息相关参数对疾病动态的影响。特别是在信息覆盖面大、记忆特征时间小的情况下，更好地遏制了疫苗接种的犹豫和拒绝。最后，季节性的可能影响也进行了研究。
2021-06-22 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Overcoming vaccine hesitancy by multiplex social network targeting: An analysis of targeting algorithms and implications
将社会因素纳入疾病预防和控制工作是行为流行病学的一项重要任务。疾病传播与人类健康行为（如疫苗接种）之间的相互作用导致了生物和社会传染的复杂动态。通过基于网络的目标定位算法，通过利用社会传染力来改变行为和态度，最大限度地提高干预措施的采用率，这在很大程度上仍然是一个挑战。在这里，我们通过考虑多路复用网络设置来解决这个问题。个体处于两个网络层：疾病传播网络层和同伴影响网络层。疾病通过直接密切接触传播，而疫苗观点和接种行为在潜在的虚拟网络中人际传播。我们的综合模拟结果表明，以亲疫苗支持者为初始种子的基于网络的目标定位显着影响疫苗采用率，并降低了流行病爆发的程度。网络定向干预措施通过选择在意见网络中处于中心地位的个人比那些聚集在社区或专业联系的人更有效。我们的研究结果为基于网络的干预措施提供了深入见解，以提高疫苗的信心和需求。
2023-02-15 physics.soc-ph q-bio.QM
Covid-19 vaccine hesitancy and mega-influencers
新冠肺炎疫苗在美国广泛使用，但我们的新冠肺炎疫苗接种率仍远低于100%。不仅如此，CDC的数据显示，即使在新冠疫苗接种工作开始时疫苗接受率较高的地方，这种意愿也不一定会在随后的几个月里转化为高疫苗接种率。我们模拟了这种转变是如何产生的，使用的参数与阿拉巴马州的数据一致。模拟结果表明，在阿拉巴马州，当地的互动有利于围绕最初的多数人观点形成紧密的共识，即接受新冠疫苗。但事实并非如此。因此，我们在我们的模型中加入了大型影响者的影响，如大众媒体，州长等。我们的模拟表明，一个单一的疫苗犹豫不决的大型影响者，达到人口的很大一部分，确实可以导致共识从根本上转变，从接受到犹豫。令人惊讶的是，即使超级影响者只接触那些已经有点倾向于同意他们的人，并且在保守的假设下，个人对超级影响者的重视程度不会超过他们对他们的朋友或邻居的重视程度。我们的模拟还表明，一个持相反观点的竞争性超级影响者可以将平均人口观点转变回来，但无法恢复围绕该观点的共识的紧密性。我们的代码和数据分布在ODyN（意见动态网络）库中，可在https://github.com/annahaensch/ODyN上获得。
2022-04-15 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
Hesitancy, Awareness and Vaccination: A Computational Analysis on Complex Networks
考虑到2019冠状病毒病（COVID-19）的全球大流行，世界各地正在开发几种疫苗。到目前为止，这些疫苗是减轻全球卫生基础设施沉重负担的最有效方法。然而，公众对疫苗接种的接受度是卫生当局面临的一个关键和紧迫的问题。本研究旨在确定影响普通个人对COVID-19疫苗决策的参数。在我们的研究中，使用房室模型和网络模拟的平台，我们将人们分类，并观察他们的动机接种疫苗的数学社会传染过程。在我们的模型中，我们认为同伴的影响是一个重要因素，在这种动态，并研究个人如何相互影响接种疫苗。疫苗接种过程的效率是通过对总人口的相当一部分进行疫苗接种所需的时间来估计的。我们发现了这种动态的主要障碍和驱动因素，并得出结论，需要由医疗保健工作者制定具体的策略，这对尚未决定和疫苗犹豫不决的人群可能更有效。
2023-02-21 physics.soc-ph
Design of Targeted Community-Based Resource Allocation in the Presence of Vaccine Hesitancy via a Data-Driven Compartmental Stochastic Optimization Model
提出融合流行病学仓室模型与多阶段随机规划的数据驱动框架，在疫苗犹豫下动态配置医疗资源，并基于阿肯色州COVID-19数据量化部署时机、呼吸机供给与公平代价。
2024-05-09 math.OC physics.soc-ph
Evaluating the Impact of Vaccine Hesitancy on the Allocation of Vital Resources During COVID-19 Pandemic
本研究改进SEIR模型纳入疫苗犹豫和资源可用性，模拟不同疫苗犹豫情景，发现减少疫苗犹豫和保障关键资源能显著降低死亡并遏制疫情传播。
2024-03-12 math.OC physics.soc-ph q-bio.PE
COVID-19 Vaccine Misinformation Campaigns and Social Media Narratives
University of Southern California（南加州大学）
COVID-19疫苗的犹豫增加了人们对克服大流行和保护公众健康所需的疫苗接种的担忧。与反疫苗态度相关的一个关键因素是社交媒体上分享的信息。在这项工作中，我们调查了可能导致COVID-19疫苗犹豫的错误信息社区和叙述。疫情期间，社交媒体上反科学和政治错误信息/阴谋猖獗。因此，我们调查了收集的关于COVID-19疫苗的Twitter数据中的错误信息和阴谋集团及其特征行为。我们确定是否存在任何可疑的协调努力，以促进疫苗的错误信息，并发现两个可疑的团体-一个促进“大重置”阴谋，这表明大流行是由世界领导人精心策划的，以控制经济，与疫苗有关的错误信息和强烈的反疫苗和反社会信息，如没有封锁;另一个促进生物武器理论。被宣传的错误信息主要来自反疫苗和极右翼社区，在转发图的3个核心中，其推文中阴谋和可疑来源的比例要高得多。与主流和健康新闻相比，右倾社区更受反疫苗和极右翼社区的影响，这也反映在美国左翼和右翼各州截然不同的疫苗接种率上。除了其他行为差异外，错误信息社区在疫苗或其他讨论中也比其他社区更有发言权。
2022-04-01 cs.CY cs.LG cs.SI
Assessing the influence of French vaccine critics during the two first years of the COVID-19 pandemic
当COVID-19的威胁被广泛认可时，许多人希望这一流行病将粉碎“反疫苗运动”。然而，当疫苗于2020年底开始抵达富裕国家时，即使在这种重大流行病的背景下，疫苗犹豫也可能是一个问题。这是否意味着社交媒体上对疫苗持批评态度的活动家的动员是这种对接种COVID-19疫苗的沉默的主要原因之一？在本文中，我们希望通过研究可能导致对疫苗保持沉默的许多机制之一，为当前在COVID-19疫情期间对疫苗犹豫不决的工作做出贡献：疫苗关键活动家在社交媒体上影响更广泛公众的能力。我们分析了法国推特圈在疫情爆发的头两年关于COVID-19疫苗的争论的演变，特别关注疫苗关键网站的传播能力。我们要解决两个主要问题：1）疫苗关键内容在这一时期是否得到了普及？2)谁是传播这些内容的主要角色？虽然在此期间关于疫苗的辩论激增，但这些辩论中疫苗关键内容的份额保持稳定，除了与特定事件有关的有限的短期内。其次，通过分析转发超图的社区结构，重构了信息流的中尺度结构，识别并刻画了用户的主要社区。我们分析了他们在信息生态系统中的作用：最大的右翼社区有一个典型的回声室行为，收集所有来自外部的疫苗关键推文，并在社区内循环。规模较小的左翼社区对疫苗关键内容的渗透性较低，但一旦采用，就有很大的传播能力。
2022-02-22 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Improving Vaccine Stance Detection by Combining Online and Offline Data
关于COVID-19的不同意见导致了关于疫苗的各种在线话语。由于COVID-19大流行的不利影响和规模，检测疫苗立场变得尤为重要，并日益受到关注。大流行期间的沟通通常通过在线和离线来源进行，这为检测疫苗立场提供了两个互补的途径。因此，本文旨在（1）研究整合在线和离线数据对疫苗立场检测的重要性;（2）识别影响个体疫苗立场的关键在线和离线属性。我们将疫苗犹豫作为识别在线和离线因素重要性的替代模型。借助可解释的人工智能和组合分析，我们得出结论，在线和离线因素都有助于预测疫苗立场。
2022-08-09 cs.SI physics.soc-ph
Preferences for COVID-19 vaccine: Evidence from India
由于疫苗犹豫不决的程度很高，印度的大规模疫苗接种工作进展缓慢。这项研究使用了来自1371名受访者的在线离散选择实验的数据，严格审查了该国形成疫苗偏好的因素。我们发现，疫苗的有效性，副作用的存在，保护时间，距离接种中心和接种率在社交网络中发挥关键作用，在确定疫苗的需求。我们应用非参数模型来揭示这些因素影响的异质性。我们从这一分析中得出两个新的见解。首先，尽管平均而言，国内开发的疫苗是首选，但约30%的样本青睐外国开发的疫苗。其次，大约15%的样本对疫苗的偏好对同龄人中副作用的存在和疫苗接种率高度敏感。这些结果为印度正在进行的关于疫苗采用的政策辩论提供了见解。
2021-08-18 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling opinion polarization on social media: application to Covid-19 vaccination hesitancy in Italy
SARS-CoV-2大流行提醒我们，疫苗接种可能是一个引起分歧的话题，公众对话中充斥着误导性的说法，思想往往会两极分化，尤其是在在线社交网络上。在这项工作中，最近的自然语言处理技术的动机，系统地提取和量化的意见，从文本消息，我们提出了一个差分框架的双变量意见形成动态，再加上一个房室模型假新闻传播。由于平均场分析，我们表明，由此产生的福克-普朗克系统允许重现双峰分布的意见，观察到的极化动力学。然后将该模型应用于来自意大利社交媒体平台的情感分析数据，以分析关于新冠疫苗接种的意见演变。我们通过数值模拟表明，该模型能够正确地描述在疫苗犹豫数据集中观察到的双峰意见结构的形成，这是封闭的在线社区内发生的已知极化效应的见证。
2023-02-02 cs.SI physics.soc-ph
Political Context of the European Vaccine Debate on Twitter
本文基于覆盖17个欧洲国家的多语言纵向Twitter数据，分析用户政治取向与疫苗犹豫内容认可之间的关系，发现右翼、威权及反欧盟立场关联更强，而政客整体影响并不突出。
2024-03-02 cs.SI physics.soc-ph
From Pro, Anti to Informative and Hesitant: An Infoveillance study of COVID-19 vaccines and vaccination discourse on Twitter
本研究通过大规模带地理标签的Twitter数据集GeoCovaxTweets Extended，分析38个月内COVID-19疫苗话语，发现多数推文与疫情无关，且话语随接种进展转向支持与信息性，为公共卫生传播提供洞见。
2024-03-14 cs.SI physics.soc-ph
Optimal governance and implementation of vaccination programmes to contain the COVID-19 pandemic
自最近推出数种可行的SARS-CoV-2疫苗以来，接种疫苗已成为决定我们能否成功控制COVID-19大流行的关键因素。我们认为，应使用博弈论和社会网络模型来指导有关疫苗接种计划的最佳结果的决定。在引进疫苗后的几个月里，许多国家的疫苗供应和执行疫苗接种方案所需的人力资源都很稀少。一些公众也对接种疫苗犹豫不决。我们强调，决策的不确定性和不完美的信息下，只有条件最优的结果，是一个独特的优势建立博弈论建模。因此，我们可以使用这种方法来获得建模和模拟疫苗接种优先级和接种的最佳框架，该框架将随时可用于为COVID-19大流行的最优控制的重要政策决策提供信息。
2021-06-09 cs.GT physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling the amplification of epidemic spread by individuals exposed to misinformation on social media
Luddy School of Informatics, Computing, and Engineering, Indiana University（印第安纳大学卢迪信息、计算与工程学院）；Department of Electronics, Information and Bioengineering, Politecnico di Milano（米兰理工大学电子、信息与生物工程系）
本文通过构建传染病模型，研究社交媒体上的虚假信息如何放大传染病传播，评估不同场景下疫苗接种率和感染人数的影响。
2025-01-29 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Vaccination, life expectancy, and trust: Patterns of COVID-19 vaccination rates around the world
我们估计了2021年7月和2022年2月146个国家的COVID-19疫苗接种率与一组广泛使用的人力、社会和经济资本指标之间的协变模式。全球范围内COVID-19疫苗接种率的变异性中，约有70%可以用人类发展指数（HDI）的差异来解释，特别是在首次接种后一年的出生时预期寿命。对医生和护士的信任增加了人类发展指数以外的预测价值，澄清了人类发展水平和疫苗供应水平相似的国家的疫苗接种率之间存在的争议性差异。心血管疾病死亡人数是一般卫生系统有效性的一个指标，婴儿麻疹免疫覆盖率是国家一级免疫有效性的一个指标，也是COVID-19疫苗接种成功的重要预测因素，尽管较弱。经济不平等、腐败感、贫困和卫生系统投入等指标与COVID-19疫苗接种具有很强的双变量相关性，但在控制人类发展指数时不再具有统计学意义。我们的分析确定了维持生命的社会结构的轮廓，并通过这一过程进行复制。COVID-19疫苗已被证明是马太效应的一部分，即积累大流行对世界各地社会和社区造成的优势和加剧的劣势。与此同时，疫苗接种成功率的其余可变性无法通过这些指标来确定，这表明在危机时期集体和个人机构有相当大的空间。动员和协调公民、医疗专业人员、科学家、记者和政治家等的疫苗接种运动，至少是克服疫苗犹豫和不平等的部分原因。
2022-03-01 physics.soc-ph q-bio.PE
Impact of the Covid 19 outbreaks on the italian twitter vaccination debat: a network based analysis
本研究构建了2019-2022年意大利语疫苗讨论推文数据集TwitterVax，通过41个月度转发网络的社区检测，分析了反疫苗与支持疫苗群体的演化极化特征，识别了舆论关键节点与讨论趋势。
2023-06-05 cs.SI math.DS physics.soc-ph
