Online misinformation is linked to early COVID-19 vaccination hesitancy and refusal
广泛接种疫苗对于实现群体免疫是必要的。然而，在COVID-19疫苗接种计划的前六个月，美国各州的接种率各不相同。错误信念可能在疫苗犹豫中发挥重要作用，需要了解错误信息，信念，行为和健康结果之间的关系。在这里，我们调查了COVID-19疫苗接种率和疫苗犹豫与网上有关疫苗的错误信息水平的相关程度。我们还寻找从网上错误信息到疫苗犹豫的方向性证据。我们发现错误信息和疫苗接种率之间存在负相关关系。网上的错误信息也与调查数据中的疫苗犹豫率有关。考虑到政治、人口和社会经济因素，疫苗结果和错误信息之间的关联仍然很大。虽然疫苗犹豫与共和党的投票份额密切相关，但我们观察到，在线错误信息对犹豫的影响在民主党县而不是共和党县最强。格兰杰因果关系分析显示，从网上的错误信息到疫苗犹豫的方向关系的证据。我们的研究结果支持需要采取干预措施来解决错误信念，使个人能够做出更明智的健康决策。
2022-07-12 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
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
Vaccination strategies against COVID-19 and the diffusion of anti-vaccination views
错误信息通常会被调整以适应不同的叙述，并能在利益群体中迅速传播，这些利益群体就像回音室一样，会导致强化并助长确认偏见。错误的信念一旦被接受，就很少被纠正。在COVID-19危机中，否认大流行的人和反对戴口罩或口罩的人已经成为大流行发展的一个重要方面。随着COVID-19疫苗的出现，不同的反疫苗叙事将被创造出来，并可能被大量人群所采用，从而产生严重后果。在这里，我们分析了传染病传播和最佳的疫苗接种策略，测量的平均寿命损失，在两个网络拓扑结构（无标度和小世界）假设完全遵守疫苗管理。我们认为在网络中的传播的反疫苗的意见，使用类似的扩散模型中使用的流行病，这是通过基于一个说服力参数的反疫苗的意见。结果表明，即使反疫苗的叙述具有很小的说服力，但很大一部分人口将迅速接触到它们。假设所有个体在暴露后都有同样的可能性采取反疫苗观点，网络中更多的中心节点暴露得更多，因此更有可能采取这些观点。与失去的生命年数相比，反对疫苗的观点可能不仅对那些分享这些观点的人造成重大损失，因为有限疫苗接种战略的核心社会效益（减少易感宿主，网络中断和减缓疾病传播）大大缩短。
2020-09-28 cs.SI physics.soc-ph
Interplay between cost and benefits triggers nontrivial vaccination uptake
遏制传染病传播是科学界的一项重大挑战。只要有可能，接种疫苗是预防传播的最佳方法，因为它最终会使个人免疫。然而，疫苗并不完美，不能保证完全免疫。不完善的免疫接种推动了反疫苗运动的出现，完全改变了对流行病发病率的预测。在这里，我们提出了一个数学上可解的平均场疫苗接种模型来模拟自发采用疫苗对抗流感样疾病，以及预期的流行病发病率。结果与广泛的蒙特卡罗模拟的流行病和疫苗接种的共同进化过程。有趣的是，结果揭示了疫苗接种覆盖率的非单调行为，随着疫苗的不完善而增加，然后减少。从所提出的数学模型的稳定性原理分析和理解这种明显的违反直觉的行为。
2018-03-20 cs.GT physics.soc-ph
Interplay of epidemic spreading and vaccine uptake under complex social contagion
本研究通过SIR模型和阈值疫苗接种策略，在年龄分层多层网络上模拟，揭示复杂社会传染下疫苗接取态度与流行病传播的相互作用。
2024-12-16 cs.SI physics.soc-ph
Covid19 Vaccine Acceptance and Deprivation in US Counties
本报告利用开源数据研究美国社会经济地位对Covid19疫苗接种率的影响，发现地区剥夺指数与接种率呈负相关，并使用随机森林、线性回归和KNN模型验证了相关特征对疫苗接受度的预测效果。
2024-01-04 cs.SI physics.soc-ph
Multiple outbreaks in epidemic spreading with local vaccination and limited vaccines
如何预防人类疾病的传播是科学界面临的一个巨大挑战，到目前为止，已经有许多研究制定了免疫策略。然而，此类策略通常没有考虑医疗机构可用的疫苗资源可能有限。在这篇文章中，我们探讨了易感-感染-传播（SIR）模型与局部动态接种，并考虑有限的疫苗。在该模型中，与受感染个体接触的易感者接种疫苗-概率为$ω$ -然后被感染-概率为$β$。然而，当免疫个体的分数达到阈值$V_L$时，疫苗接种停止，之后仅可能发生感染。在稳态下，除了临界点$β_c$和$ω_c$，从一个流行病阶段的非流行病，我们发现的$V_L$的另一个过渡点，$β^*>β_c$和$ω^*<ω_c$，这对应于一个新的不连续相变的范围。该临界值将疫苗量充足的阶段与疾病强度足以耗尽所有疫苗接种单位的阶段分开。对于具有固定的$β$的疾病，可以控制接种概率$ω$，以便有效地使用可用的疫苗来大幅减少感染个体的数量。此外，接近$β^*$或$ω^*$的系统的时间演化表明，在感染高峰之后，系统进入准稳态，只有少数感染病例。但是，如果没有更多的疫苗，这些少数感染者可能会引发第二次爆发，即第二次感染高峰。这种表面上的平静状态可能是危险的，因为它可能导致误导性的结论和放弃控制这种疾病的战略。
2018-08-21 physics.soc-ph q-bio.PE
Potential benefits of delaying the second mRNA COVID-19 vaccine dose
目前，许多国家正在使用最近批准的mRNA疫苗BNT 162 b2（BioNTech/Pfizer）和mRNA-1273（Moderna）接种针对COVID-19的疫苗。然而，高发病率和迅速传播的SARS-CoV-2变异令人担忧。再加上2021年初欧洲出现严重供应短缺，人们不禁要问，尽管存在疫苗功效较低、可能出现逃逸突变、增强、免疫力减弱、社会对标签外疫苗接种的接受度下降以及责任转移等相关风险，但扩大疫苗接种范围（例如推迟第二剂）是否能为预防死亡做出重大贡献。对非标准疫苗接种方案的风险和益处的定量流行病学评估仍然难以捉摸。为了澄清这种情况，并提供一个定量的流行病学基础，我们开发了一个随机流行病学模型，该模型将特定的疫苗推广协议集成到一个风险组结构的传染病动力学模型中。使用德国的情况和条件作为参考系统，我们表明，如果发病率再次上升，推迟第二剂疫苗预计将防止4至5位数的死亡。我们表明，这一可观的公共卫生效益依赖于两种mRNA疫苗在首次接种后12至14天开始对严重COVID-19和死亡提供实质性保护的事实。如果疫苗依从性大幅下降，方案变更的益处就会减弱。为了量化方案变更对疫苗接种依从性的影响，我们进行了一项大规模的在线调查。我们发现，在德国，改变疫苗接种方案可能会导致疫苗接种意向的小幅下降。总而言之，我们预期策略改变的效益将保持稳定及可观。
2021-02-26 physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal COVID-19 vaccine prioritization by age depends critically on inter-group contacts and vaccination rates
本研究通过分析西班牙9个年龄组在6种疫苗接种率和两种接触情景下的362,880种排列，发现中高接种率下年龄优先策略仅微优于年长优先，而显著减少社会接触（如封锁）能大幅改善效果，强调接触减少与疫苗接种结合的重要性。
2025-02-26 nlin.AO physics.bio-ph physics.soc-ph
Safe reopening of university campuses is possible with COVID-19 vaccination
我们构建了一个基于代理的SEIR模型，以模拟2021年秋季学期期间一所16000名学生（大部分为非住宿城市大学）的COVID-19传播。我们发现，mRNA疫苗覆盖率超过80%，可以安全地重新开放给亲自指导。如果疫苗覆盖率为100%，那么我们的模型表明口罩的使用是不必要的。我们在疫苗覆盖率低于70%的情况下进行的模拟显示，整个学期的总感染率呈右偏，这表明高水平的感染并不罕见，校园社会关系是主要的传播途径。有效性较低的疫苗或新变异的发生可能需要额外的干预，如筛查测试，以安全地重新开放。
2021-06-08 physics.soc-ph q-bio.PE
Interrupting vaccination policies can greatly spread SARS-CoV-2 and enhance mortality from COVID-19 disease: the AstraZeneca case for France and Italy
由于怀疑阿斯利康疫苗会导致深静脉血栓形成，欧洲多个国家已经暂停接种阿斯利康疫苗。在这封信中，我们报告了使用随机模型进行的一些费米估计，旨在对阿斯利康疫苗在法国和意大利的交付中断进行风险效益分析。我们的研究结果清楚地表明，即使在疫苗副作用的频率和严重性的最坏情况下，由于疫苗接种活动注射中断而导致的额外死亡也大大超过了由于血栓形成而导致的死亡。
2021-03-27 physics.soc-ph q-bio.PE
Optimal vaccination program for two infectious diseases with cross immunity
经常有多种具有交叉免疫的疾病竞争疫苗接种资源。在这里，我们研究的最优接种计划在两层易感-感染-删除（SIR）模型，其中两种疾病的交叉免疫在同一人群中传播，两种疾病的疫苗是可用的。我们确定了最佳疫苗接种计划的三种情况，以最低的成本防止这两种疾病的爆发。我们解析地推导出一个标准，以指定最优方案的基础上，不同的疫苗的成本。
2020-11-29 physics.soc-ph q-bio.PE
Analysis of COVID-19 in India using vaccine epidemic model incorporating vaccine effectiveness and herd immunity
尽管我们手头有一些疫苗，但COVID-19将继续对人类构成威胁，直到我们通过自然群体免疫和通过全民接种实现全面免疫达到地方病状态。然而，疫苗作为一种实用工具，可减少持续的COVID-19疫情在全球范围内造成的大规模公共卫生问题和新出现的经济后果，而疫苗效力正在减弱。本文提出并分析了一个考虑疫苗接种率和疫苗衰减率的SEIRV流行病模型。研究了该模型的动力学性质，得到了无病平衡态的条件。此外，该分析扩展到研究COVID-19在印度的传播，考虑疫苗的可用性和相关的关键参数，如疫苗接种率，疫苗有效性和疫苗对决定这一流行病的新兴命运的影响减弱。我们还讨论了人民中接种疫苗的个人产生群体免疫的条件。我们的研究结果强调了疫苗的重要性，加强疫苗接种在保护人们免受感染方面的有效性，以及它们在流行病和大流行病建模中的重要性。
2022-08-25 nlin.AO physics.soc-ph q-bio.PE
Statistical mechanics study of the introduction of a vaccine against COVID-19 disease
到2020年底，即报告首例新冠病毒感染病例一年后，隧道尽头出现了一丝曙光。几家制药公司在开发针对新冠病毒的有效疫苗方面取得了重大进展，该病毒已在全球夺去了100多万人的生命。另一方面，有越来越多的证据表明，该病毒会再次感染，这可能导致进一步的疫情爆发。在本文中，我们应用统计物理学工具来研究三种不同疫苗效率情景下控制大流行所需的疫苗接种率。此外，我们研究了时间限制/救济对大流行爆发的影响，假设再感染是可能的。当检查一般人群的疫苗接种率在预防疾病额外爆发方面的效率时，我们发现需要高疫苗接种率（每天至少0.3%的人口接种疫苗，相当于美国每天约100万剂疫苗）来控制病毒的传播，而无需进一步限制。由于对疫苗接种率的可行限制，在大多数人口接种疫苗之前，疫苗接种过程应伴随着普遍的限制。
2020-12-14 physics.soc-ph q-bio.PE
Evolution of the public opinion on COVID-19 vaccination in Japan
疫苗是控制COVID-19传播的有效工具。有效的疫苗接种运动需要政府政策和社区参与，分享经验以获得社会支持，并表达对疫苗安全性和效率的关注。越来越多地使用在线社交平台使我们能够跟踪大规模的通信并实时推断民意。我们收集了800万用户发布的超过1亿条与疫苗相关的推文，并使用潜在狄利克雷分配模型在日本疫苗接种活动期间对推文文本进行自动主题建模。我们确定了15个主题，分为4个主题：个人问题，突发新闻，政治，阴谋和幽默。主题受欢迎程度的演变揭示了公众舆论的转变，最初对个人问题（个人方面）的关注，从新闻（知识获取）和政府批评中收集信息，一旦建立了对疫苗接种运动的信心，就转向个人经历。一项中断的时间序列回归分析显示，东京奥运会对公众舆论的影响大于其他关键事件，但不是疫苗接种过程。公众对政治的看法受到各种事件的重大影响，在疫苗接种运动的早期阶段积极地转移了注意力，后来则消极地转移了注意力。当疫苗接种到达年轻人群时，有关个人问题的推文大多被转发。疫苗接种运动阶段与推文主题之间的关联表明，公众参与社交平台有助于通过社交学习和支持减少焦虑，从而加速疫苗接种。
2022-07-22 cs.SI physics.soc-ph
Optimizing COVID-19 vaccine distribution adding spatio-temporal criteria
本文针对已确定优先人群后的疫苗分配问题，提出基于SEIR模型和时空准则的启发式优化方法，并以西班牙瓦伦西亚自治区为例验证其减少感染人数的效果。
2023-11-29 math.OC physics.soc-ph
Abrupt transition of the efficient vaccination strategy in a population with heterogeneous fatality rates
在大多数国家，有效的SARS-CoV-2疫苗供应不足，需要有效的疫苗接种策略，以尽量减少疾病造成的损害。目前，许多国家按年龄递减顺序（即死亡率递减顺序）为其人口接种疫苗，以尽量减少疾病造成的死亡;然而，需要对这一战略的有效性进行定量评估。我们采用可治愈-感染-恢复-死亡（SIRD）模型来研究各种疫苗接种策略。我们构建了一个具有异质接触率和病死率的集合种群模型，并研究了疫苗接种策略对降低流行病死亡率的有效性。我们发现，目前在许多国家采用的基于死亡率的策略，是更有效的传染率高，疫苗供应低，但接触为基础的方法优于基于死亡率的策略时，有足够高的疫苗供应。我们确定了一个不连续的过渡的最佳疫苗接种策略和路径依赖类似的滞后。这种过渡和路径依赖意味着，结合基于死亡率和基于接触的战略是无效的，在减少死亡人数。此外，我们证明了这种现象发生在现实世界的流行病中，如结核病和COVID-19。我们还表明，即使考虑到复杂的流行阶段、疫苗功效和再感染，本研究的结论也是有效的。
2022-09-02 physics.soc-ph q-bio.PE
Vaccine allocation to blue-collar workers
接种疫苗可能是解决大流行病引起的健康危机的办法，但疫苗的分配是一项复杂的任务，其中经济和社会考虑可能很重要。核心问题是利用一国有限的疫苗数量，降低感染风险，同时缓解经济不确定性。在本文中，我们提出了一个简单的经济模型，疫苗分配在两种类型的工人：白领可以在家工作，而蓝领必须在现场工作。这些工人类型是相互补充的，因此，对任何一种工人的供应的负面冲击都会减少对另一种工人的需求，从而导致失业。使用蓝领和白领劳动力供应的参数，他们的感染风险，在家庭办公室封锁期间的生产力损失，以及可用的疫苗，我们表达了分配给蓝领的疫苗的最佳份额。该模型指出了蓝领疫苗接种的主导地位，特别是在他们的相对感染风险增加和可用疫苗数量有限的情况下。从28个欧洲国家的劳动力供应数据中，我们量化了蓝领疫苗分配，最大限度地减少了蓝领和白领感染风险水平的失业率。在疫苗稀缺的情况下，该模型支持欧洲各国的蓝领接种疫苗。随着越来越多的疫苗变得可用，在家庭办公室容纳大量员工的经济体将越来越多地为他们接种疫苗，以防蓝领感染风险降低。我们的研究结果强调，疫苗接种计划应包括工人，并按职业类型对他们进行排名。我们建议，在感染浪潮期间优先考虑蓝领工人和早期接种疫苗，除了帮助那些可能传播更多感染的最脆弱群体之外，还可以有利于经济。
2021-04-09 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
Algorithmic Detection and Analysis of Vaccine-Denialist Sentiment Clusters in Social Networks
世界许多地区的疫苗接种率正在下降，可预防疾病的爆发往往发生在接种率特别低的地区。许多研究致力于提高我们对疫苗接种决策背后的动机以及向怀疑者提供的各种信息的影响的理解，但尚未对在线疫苗接种话语的结构进行大规模研究。在这里，我们提供了一种方法来定量研究疫苗的话语在一个在线系统中，以Twitter为例。我们使用训练深度神经网络来预测推文疫苗情绪，超越了最先进的性能，达到了$90.4\%$的两级精度和$0.762$的三级F1。我们确定的配置文件，始终产生强烈的抗和亲疫苗的内容。我们发现，强烈反疫苗的个人资料主要是张贴链接到Youtube，和商业网站，赚钱出售替代健康产品，代表利益冲突。我们还可视化的网络中的反复相互作用的演员在疫苗的话语，并发现它是高度分层的，与$r = .813$的重复系数。
2019-05-30 cs.SI physics.soc-ph
Optimal Scheduling of Anticipated COVID-19 Vaccination: A Case Study of New York State
本研究旨在通过将广泛认可的称为SEIR的传染病模型转化为最优控制问题，确定COVID-19大流行治疗中疫苗调度的最优控制策略。通过增加药物和疫苗的限制来适应现实世界的情况，这个问题更加严重。两个版本的问题制定，以尽量减少感染的个人在同一时间提供最佳的疫苗可能减少易感人群到一个相当低的状态。最优控制问题的求解采用径向基函数-伽辽金方法。这些问题是测试与基准数据集，以确定所需的参数。在此步骤之后，使用美国纽约州的最新数据对问题进行测试。关于所提出的最优控制问题的结果提供了一组证据，当COVID-19疫苗可用时，可以从中选择疫苗调度的最优策略。
2020-08-24 physics.soc-ph q-bio.PE
SIR Simulation of COVID-19 Pandemic in Malaysia: Will the Vaccination Program be Effective?
自2019年底以来，COVID-19严重影响了世界各地人民的生活。接近2020年底，数种疗效相对较高的COVID-19候选疫苗已进入临床试验的最后阶段。疫苗被认为是开放社会和经济活动的重要工具，从而减轻这一疾病对社会的影响。本文介绍了在马来西亚的几个地区，即那些COVID-19病例相对较高的城市或州，如吉隆坡，槟城，沙巴和沙捞越，在疫苗干预下，使用修改的易感-感染-清除（SIR）模型模拟COVID-19传播。结果表明，在不同的疫苗效力水平（0.75、0.85和0.95）下，活动性感染曲线略有不同，表明效力高于0.75的疫苗将产生使曲线水平化所需的群体免疫力。此外，实施或不实施疫苗接种计划之间的差距很大。模拟结果还表明，降低繁殖数，R 0是必要的，以保持感染曲线平坦，尽管接种。这是由于假设疫苗接种大多是以假设的固定速度逐步进行的。该声明基于我们的模拟结果，其中R 0的两个值为1.1和1.2，表明社交距离降低了R 0。较低的R 0显示较小的峰值幅度，约为R 0 =1.2时模拟值的一半。总括而言，模拟模型建议采取双管齐下的策略以对抗马来西亚的COVID-19疫情：接种疫苗及遵守世界卫生组织颁布的标准操作程序（例如社交距离）。
2021-01-19 physics.soc-ph q-bio.PE
Modeling the Effect of Observational Social Learning on Parental Decision-Making for Childhood Vaccination and Diseases Spread over Household Networks
提出融合贝叶斯观察性社会学习与疾病传播的双层网络模型，揭示网络拓扑、疫苗条件及社会学习文化如何影响父母接种决策、观点趋同和疾病传播。
2023-10-05 physics.bio-ph 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
Optimal Vaccine Allocation to Control Epidemic Outbreaks in Arbitrary Networks
我们考虑通过在网络中分配疫苗接种资源来控制任意接触网络中流行病爆发的传播问题。我们分析了网络版本的易感-感染-易感（SIS）流行病模型时，在网络中的个人呈现不同程度的易感性的流行病。在这种情况下，控制流行病爆发的传播可以写成一个谱条件，涉及依赖于网络结构和模型参数的矩阵的特征值。我们研究的问题，在整个网络中找到疫苗的最佳分布，以控制流行病爆发的蔓延。我们提出了一个凸框架，以找到成本最优的疫苗接种资源的分配时，允许不同的疫苗接种水平。我们还提出了一个贪婪的方法，质量保证的情况下，全有或全无疫苗接种。我们说明了我们的方法在一个真实的社会网络的数值模拟。
2013-03-16 cs.SI math.OC physics.soc-ph
Writing about COVID-19 vaccines: Emotional profiling unravels how mainstream and alternative press framed AstraZeneca, Pfizer and vaccination campaigns
University of Turin（都灵大学）；University of Exeter（埃克塞特大学）
自二零二零年十一月宣布以来，COVID-19疫苗在媒体及社交媒体上引起广泛讨论。由于大多数研究都集中在社交媒体中的COVID-19虚假信息上，因此很少有人关注主流新闻媒体与其他来源相比如何构建COVID-19叙述。为了填补这一空白，我们使用认知网络科学和自然语言处理来重建5745条意大利新闻的时间演变语义和情感框架，这些新闻在Facebook和Twitter上被大量转发，关于COVID-19疫苗。我们发现，在主流来源构建“疫苗/疫苗”的总体概念的方式中，信任/预期水平一直很高，而厌恶程度较低。这些情绪在替代来源构建COVID-19疫苗的方式中至关重要。在疫苗的具体情况下发现了更多的差异。其他新闻包括用强烈的悲伤情绪来框定阿斯利康疫苗的标题，这在主流标题中是不存在的。主流新闻最初将“辉瑞”与“阿斯利康”相比，与副作用有更多的负面联系。随着后者在2021年3月15日的暂时暂停，我们发现了语义/情感上的转变：即使是主流文章标题也将“阿斯利康”框定为语义上更丰富的副作用负面关联，而“辉瑞”则经历了积极的效价转变，主要与其更高的疗效有关。“血栓形成”与可怕的概念联想一起进入了疫苗的框架，而“死亡”经历了情感上的转变，在替代标题中转向恐惧，在主流标题中失去了希望的内涵。我们的研究结果揭示了媒体对COVID-19疫苗的情感叙述的关键方面，强调了了解替代媒体和主流媒体如何报道疫苗接种新闻的必要性。
2022-01-19 cs.CL cs.CY cs.SI
Impact of network assortativity on epidemic and vaccination behaviour
麻疹的重新流行主要是由于疫苗采用率下降和流动性增加。虽然麻疹疫苗很容易获得并且非常成功，但目前的采用不足以预防流行病。疫苗的采用直接受到个人疫苗接种决策的影响，并与潜在的流动（旅行）网络形成的疾病空间传播有着复杂的相互作用。在本文中，我们将旅行连通性建模为无标度网络，并研究网络的传染性与由此产生的流行病和疫苗接种动态之间的依赖关系。在这样做的时候，我们扩展了SIR网络模型与博弈论的组件，捕捉下的模仿动态的自愿接种疫苗计划。我们的研究结果表明，流行病的动态和网络的传染性之间的相关性，强调具有高传染性的网络往往在某些条件下抑制流行病。在高度收敛的网络中，这种抑制会持续下去，从而产生一个早期收敛到平衡的过程。然而，在高度分散的网络中，由于非接种节点的分散以及动态的主要接种和非接种阶段之间的频繁切换，抑制效果随着时间的推移而减弱。
2020-06-01 physics.soc-ph q-bio.PE
Network-Based Multi-Layer Model Using Machine Learning for Optimal Vaccine Prioritization in Heterogeneous Populations
University of Idaho（爱达荷大学）；Utah State University（犹他州立大学）
本研究通过整合人群异质性、网络结构和机器学习决策策略，提出基于图神经网络和强化学习的疫苗优先级方法，在真实网络中显著优于传统中心性策略。
2026-06-12 physics.soc-ph q-bio.PE
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
Revealing the unseen: Likely half of the Americans relied on others' experience when deciding on taking the COVID-19 vaccine
本研究通过拟合 COVID-19 疫苗接种机制模型，区分基于他人满意度的学习者与关注即时收益的短视理性主义者，估计后者占美国人口的 47%，并揭示其地区差异及与接种率、政治倾向和教育水平的相关性。
2023-08-11 physics.soc-ph q-bio.PE
Interplay between COVID-19 vaccines and social measures for ending the SARS-CoV-2 pandemic
COVID-19疫苗的开发和授权为消除社区传播提供了最清晰的途径，从而结束了持续的SARS-CoV-2大流行。然而，疫苗接种的有限速度引发了一个问题，即我们必须在多大程度上继续坚持戴口罩和保持社交距离等社会干预措施？为了解决这个问题，我们开发了一个新冠肺炎传播的数学模型，其中包括疫苗动力学和社会流行病学参数。我们使用该模型研究了疾病控制和根除的两个重要指标，有效生殖数$R_t$和重症监护病房（ICU）病例量峰值，以及三个关键参数：社会措施依从性，疫苗接种率和疫苗接种覆盖率。我们的研究结果表明，由于疫苗接种速度缓慢，社会措施必须由大部分人口维持，直到有足够比例的人口接种疫苗，以消除大流行病。相比之下，随着社会措施的减少，医院重症监护室的病例将大大超过容量，导致可避免的生命损失增加。这些发现强调了疫苗接种和社会保护措施之间的复杂相互作用，并表明在疫苗规模扩大以允许发展可持续地结束或控制SARS-CoV-2所需的群体免疫力的同时继续采取一定程度的社会措施的实际重要性。
2021-03-06 physics.soc-ph q-bio.PE
Dynamics of epidemic spreading with vaccination: impact of social pressure and engagement
在这项工作中，我们考虑了一个模型的传染病传播加上一个观点动力学在一个完全连接的人口。关于观点动力学，个体可能处于两种不同的状态，即赞成或反对疫苗接种运动。反对接种疫苗的个人遵循标准SIS模型，而支持疫苗的个人也可以处于第三个区室，即已接种疫苗。此外，意见的变化，根据多数规则的动态群体与三个人。我们亦认为疫苗可为个别人士提供永久或暂时的免疫力。通过分析计算和计算机模拟，我们表明，观点动力学可以极大地影响疾病的传播，和亲疫苗的个人的参与可能是至关重要的，以阻止传染病传播。模拟模型的完整数值代码可以从作者的网页上获得。
2016-10-03 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Echoes through Time: Evolution of the Italian COVID-19 Vaccination Debate
Twitter是该国最受欢迎的社交媒体平台之一，但大流行前的疫苗接种辩论已被证明是两极分化和孤立的回声室。因此，必须了解这种话语的性质，特别关注疫苗接种犹豫不决的个人，他们的医疗保健决定可能会影响他们的社区和整个国家。在这项研究中，我们问，在COVID-19大流行期间，意大利关于疫苗接种的讨论发生了怎样的变化，2020-2021年前所未有的事件是否能够打破围绕这一主题的回音室？我们使用2019年9月至2021年11月的Twitter数据集来研究疫苗接种的两极分化状态。我们提出了一个层次聚类的方法来找到最大的社区在不同的时间段的背书网络，并手动说明，它产生的用户共享的立场社区。研究这些网络的结构，以及它们相互作用的文本内容，我们发现支持者和犹豫不决的个人之间的鲜明分歧，在整个疫苗接种运动中继续存在。然而，我们发现疫苗支持者和疫苗犹豫者关注的话题越来越多，这表明双方可能会同意一系列共同的事实。尽管如此，我们发现犹豫群体表达了一系列担忧，从毫无根据的阴谋（疫苗中的微芯片）到公共卫生政策讨论（疫苗护照限制）。我们建议对这一辩论进行持续监测，特别是在公共卫生决定和官方信息公布之前发现对疫苗接种的担忧。
2022-04-27 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Misinformation and Polarization around COVID-19 vaccines in France, Germany, and Italy
本研究分析法国、德国和意大利推特上关于COVID-19疫苗的讨论，揭示极化现象和回音室形成，并发现低可信度信息通过Telegram和YouTube传播，导致新闻可信度下降。
2024-02-06 cs.SI physics.soc-ph
Effectiveness of vaccination and quarantine policies to curb the spread of COVID-19
流行病，即疾病在世界范围内的传播，可以从社会和生物学角度威胁人类，并使现有的生活习惯瘫痪。为了避免更大的灾难并恢复正常生活，人们在从个人到全球的多个层面上做出了巨大的努力：注意手部卫生，制定戴口罩、社交距离、隔离等社会政策，以及发明疫苗和补救措施。就目前严重的疫情，即2019冠状病毒病，我们探讨采取上述措施时的传播抑制效果。特别是考虑检疫和疫苗接种，因为它们是政府层面上阻断传播和预防的代表性主要治疗方法。我们建立了一个由易感（S）、接种（V）、暴露（E）、感染（I）、隔离（Q）和恢复（R）等部分组成的房室模型，称为SVEIQR模型。我们调查了首尔的感染病例，并考虑了三种疫苗，辉瑞，Moderna和阿斯利康。相关参数的值是从首尔的经验数据和疫苗的临床数据中获得的，并通过贝叶斯推断进行估计。在确认我们的SVEIQR模型是合理的之后，我们通过在当前值附近调整与检疫和疫苗接种政策相关的参数来测试各种场景。从我们的模型中获得的定量结果可以为有效的疫苗接种和社会政策的政策制定提供指导。
2022-07-20 physics.soc-ph q-bio.PE
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
Dynamic Vaccination Game in a Heterogeneous Mixing Population
长期以来，反对接种疫苗一直是一个不可忽视的公共卫生现象，这是由于人们对接种疫苗的不同看法（例如，疫苗恐惧症）。本文研究了流行病爆发期间异质人群的自愿疫苗接种行为，其中每个人都做出自己的疫苗接种决定，以最大限度地减少疫苗恐惧症和感染风险带来的预期负效用。这样的问题被称为疫苗接种游戏，因为人们的疫苗接种决定不仅会影响他们自己的非效用，还会通过概率性疾病传播影响所有其他人的非效用。为了研究疫苗接种博弈，将传染病传播过程推广到一个新的传染病动力学模型中，使得异质混合种群可以动态接种疫苗和激活免疫.提出了一种有效的计算方法来评估动态传染病系统的最终状态。在此基础上，建立了一个经典的博弈均衡模型，考察了人们的疫苗接种行为对疫情爆发总体风险的影响。一个假设的案例研究是用来验证的动力学模型和推导的结果，并进行了广泛的数值实验，以确定影响人们的疫苗接种决策和爆发的风险的关键因素。此外，还研究了三种替代疫苗接种方案，以分别检查早期和非差异性疫苗接种治疗的效果。
2019-01-26 math.OC physics.soc-ph
Vaccination Dilemma in the thermodynamic limit
疫苗接种博弈是一种社会困境，指的是当人群暴露于传染病时，个体面临的难题（是否接种疫苗）。由于公众对疫苗的看法在疾病动态中起着重要作用，该模型最近因COVID-19大流行而获得了很大的吸引力。本文从一维伊辛模型出发，利用纳什均衡映射的分析方法，研究了热力学极限下的疫苗接种博弈。关于疫苗接种的个人困境来自内部冲突，其中一个人试图平衡他们通过不同的新闻媒体听到的与疫苗接种相关的明显风险。我们比较纳什均衡（NE）映射到其他一维伊辛为基础的模型，即达尔文进化和基于代理的模拟的结果。这项研究的目的是分析一个无限的人口行为，关于有多少人选择接种疫苗或不接种疫苗。虽然纳什均衡映射和基于代理的模拟基本一致，但达尔文进化论与这两个模型相去甚远。它不能合理地预测群体中参与者的均衡行为。我们应用我们的研究结果来分析阿斯利康（AZ）COVID-19疫苗风险与疾病死亡的争论，无论是通过NE映射还是基于代理的方法。尽管存在风险，但两者都预测40岁以上人群的AZ疫苗覆盖率接近100%。与此同时，年轻人表现出轻微的不情愿。我们预测，虽然政府通过疫苗接种任务和广告活动的干预对于老年人是不必要的，但对于年轻人（年龄：20-39岁），政府通过媒体活动和疫苗接种任务的一些鼓励可能是必要的。
2023-02-23 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-bio.PE
Sudden transitions in coupled opinion and epidemic dynamics with vaccination
本文研究了一个带有观点动力学和接种疫苗的传染病模型。我们的目标是研究疾病风险认知如何影响对疫苗接种的看法，从而影响疾病的传播。从以前的作品中，我们考虑了连续的意见。传染病传播是由一个额外的接种疫苗的状态的SIS类模型。在我们的模型中，个体接种疫苗的概率与他们的意见成正比。在两两互动中，由于同伴的影响，观点会发生变化。对观点动力学的流行病反馈充当增加疫苗接种概率的外部场。我们在完全连接的人群中进行了蒙特卡罗模拟。有趣的是，我们观察到一个一级相变的出现，除了通常的主动吸收相变中提出的SIS模型。我们的模拟还表明，在一定的参数组合下，支持疫苗的初始群体比例的增加具有双重效果：它可以在短期内导致较小的流行病爆发，但它也有助于长期感染链的生存。我们的研究结果还表明，更有效的疫苗可能会降低长期疫苗覆盖率。这是一个违反直觉的结果，但它符合经验观察，即疫苗可能成为其自身成功的受害者。
2018-04-19 cond-mat.stat-mech cs.MA physics.soc-ph
Effects of infection fatality ratio and social contact matrices on vaccine prioritization strategies
该研究通过基于真实数据的仓室流行病模型，分析感染致死率与社会接触矩阵对疫苗优先级策略的影响，明确了不同流行病学场景下的策略有效性规律及相关影响因素。
2022-08-07 physics.soc-ph q-bio.PE
Pursuing equitable access to vaccines for the next epidemic
本文利用耦合SIRD模型研究两国间疫苗分配时机与大流行持续时间的关系，证明及时共享疫苗对双方均有利，表明自利与利他并不矛盾。
2024-03-29 physics.soc-ph q-bio.PE
Mutation and SARS-CoV-2 strain competition under vaccination in a modified SIR model
COVID-19疫情在全球范围内引发的危机，令人日益关注可能逃避疫苗提供的免疫反应的SARS-CoV-2变种的不断出现。由于突变而出现新的变异，随着病例的积累，出现令人担忧的变异的可能性增加。在这篇文章中，我们提出了一个修改后的SIR模型与减弱的免疫力，捕获竞争的两个菌株类的传染病的疫苗接种的影响下，一个高度传染性和致命的菌株类出现在以前的菌株由于突变。当这些菌株争夺有限的易感个体供应时，疫苗效率的变化可能会以一种重要的方式影响疾病的行为，导致复杂的结果。我们构造了包含疾病内在参数的参数空间，并使用疫苗效率作为控制变量。我们发现不同类型的跨临界分岔地方病不动点和无病平衡，并确定一个区域的应变竞争，两个应变类共存在一个短暂的时期。我们表明，一个菌株可以被消灭，无论是由于应变竞争或疫苗接种，我们得到的临界值的疫苗，以消除疾病的效率。使用公开报道的数据估计的参数的数值研究同意我们的理论结果。我们的数学模型可以作为一种工具，定量评估疫苗接种政策的竞争和新兴菌株使用的传染病流行的动态。
2022-10-13 nlin.CD physics.soc-ph q-bio.PE
Adaptive and optimized COVID-19 vaccination strategies across geographical regions and age groups
我们评估了用于分配COVID-19疫苗的各种启发式策略的效率，并将其与使用最优控制理论发现的策略进行了比较。我们的方法是基于一个数学模型，跟踪疾病在不同年龄组和不同地理区域之间的传播，我们引入了一种方法，结合特定年龄的接触数据的地理运动数据。作为一个案例研究，我们利用移动数据从一个主要的电信运营商在芬兰大陆的人口流行病模型。我们的方法可以确定哪些地理区域和年龄组应该首先成为目标，以尽量减少死亡人数。在我们测试的情景中，我们发现按人口统计学和年龄降序分配疫苗对于最大限度地减少死亡和疾病负担并不是最佳的。相反，通过使用强调高发地区和向多个年龄组平行分发疫苗的战略，有可能挽救更多的生命。对高发病率地区的重视程度取决于人口中的总体传播率。这一观察结果强调了当由于一般接触模式改变和新病毒变异体进入而导致有效繁殖数发生变化时更新疫苗接种策略的重要性。
2021-12-03 physics.soc-ph q-bio.PE
The Evolutionary Vaccination Dilemma in Complex Networks
在这项工作中，我们分析了自愿接种疫苗在网络化人群中的演变，通过将流感样疾病的传播动态与每个流感季节结束时发生的进化框架相纠缠，以便个人根据他们以前的经验服用或不服用疫苗。因此，我们的框架将无标度网络的两个众所周知的动力学性质：疾病的快速传播和合作行为的促进置于竞争之中。我们的研究结果表明，当疫苗是完美的无标度网络增强疫苗接种行为与均匀连接模式的随机图。然而，当不完美出现时，我们发现了交叉效应，使得感染（接种）的个体数量相对于同质网络增加（减少），从而显示了无标度图的上述性质之间的竞争。
2013-09-10 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
COVID-19 vaccination strategies on dynamic networks
由SARS-CoV-2引起的冠状病毒病（COVID-19）已成为全球公共卫生问题。世界上很大一部分人需要接种疫苗，以阻止疾病的迅速蔓延。除了优先考虑人群中的弱势群体接种疫苗外，理想的基于学位的疫苗接种策略还使用细粒度的联系网络来优先考虑疫苗接种者。由于需要大量的具体联系信息，这种策略成本高昂且不切实际。它也没有捕获间接饥荒或基于气溶胶的传播。我们最近提出了一种新的疫苗接种策略，称为基于个人运动的疫苗接种（IMV），它考虑到直接和间接传播，并基于人们访问的地方类型。IMV在流感样疾病中显示出成本效益。本文研究了IMV在COVID-19中的应用，使用其记录的传输参数。我们进行大规模的计算机模拟的基础上，全市范围内的经验流动数据集，以评估该战略的性能和实用性。实验结果表明，该策略的效率是随机接种的近5倍，与基于度的策略相比具有更高的效率，同时显著降低了数据汇集的需求。
2021-03-02 cs.SI physics.soc-ph
Assessing Vaccination Sentiments with Online Social Media: Implications for Infectious Disease Dynamics and Control
人们对社交网络中健康行为的动态以及它们如何影响集体公共卫生结果非常感兴趣，但随着时间和空间的推移测量人口健康行为需要大量资源。在这里，我们使用近六个月内收集的101，853名在线社交媒体用户的公开数据来衡量对新疫苗的时空情绪。我们通过确定在线表达的情绪与CDC估计的各地区疫苗接种率之间的强相关性来验证我们的方法。对固执己见的用户网络的分析表明，信息在具有相同情感的用户之间流动的频率更高，而在不具有相同情感的用户之间流动的频率更低。我们还发现，大多数社区对新疫苗的态度要么积极，要么消极。传染病传播的模拟表明，如果消极疫苗情绪的集群导致未受保护的个体的集群，疾病爆发的可能性将大大增加。在线社交媒体提供了前所未有的获取数据的途径，使人们能够利用廉价而有效的工具来确定干预工作的目标领域并评估其有效性。
2011-07-30 cs.SI physics.soc-ph q-bio.PE
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
Working with Large Language Models to Enhance Messaging Effectiveness for Vaccine Confidence
Dartmouth College（达特茅斯学院）；Geisel School of Medicine at Dartmouth（达特茅斯盖泽尔医学院）
针对疫苗犹豫及小卫生部门信息制定能力不足问题，通过调查对比ChatGPT增强与原始疫苗信息的说服力，发现前者评分略高且无显著信任顾虑，为公共卫生传播的人机协作提供参考。
2025-04-14 cs.AI cs.CY physics.soc-ph
Modeling vaccination campaigns and the Fall/Winter 2009 activity of the new A(H1N1) influenza in the Northern Hemisphere
2009年秋季甲型H1N1流感大流行在北半球的发展仍不确定。疫苗接种运动和疫苗试验的计划正在进行中，第一批疫苗预计将于10月初上市。几项研究指出，预期的大流行高峰可能会破坏疫苗接种战略的有效性。在这里，我们使用一个结构化的全球流行病和流动性集合种群模型来评估2009年秋季/冬季大规模疫苗接种运动的有效性。根据预测的大流行演变和预期的疫苗供应之间的相互作用，探讨了缓解效果。该模型使用最近对新型甲型H1N1流感传染性的估计进行校准。结果显示，如果不采取额外的干预策略来推迟大流行高峰期的时间，即使早在10月中旬就开始大规模疫苗接种运动，疫苗接种也可能无法大幅减少累计病例数。优先接种疫苗对于减缓大流行演变和减轻其负担至关重要。
2010-02-04 physics.soc-ph q-bio.PE q-bio.QM
Agent based network modelling of COVID-19 disease dynamics and vaccination uptake in a New South Wales Country Township
本研究构建基于智能体的接触网络模型，模拟NSW乡镇COVID-19传播与Pfizer疫苗接种，发现三剂疫苗可遏制疫情但难根除，且感染节点平均度可预测感染高峰。
2024-01-07 cs.MA cs.SI physics.soc-ph
