COVID-19 Vaccine Hesitancy and Information Diffusion: An Agent-based Modeling Approach
尽管针对Cov-SARS-2的几种有效疫苗的快速开发取得了前所未有的成功，但全球疫苗接种推广工作受到疫苗分配不平等和疫苗接受程度的影响，导致疫苗产品提供的公众免疫力不足。虽然目前疫苗接受研究的一个主要焦点是如何根据社会人口参数对疫苗接受进行建模和通报，但疫苗接受的特征尚未得到很好的理解，特别是不知道信息传播是否以及如何影响疫苗接受。本研究探讨如何信息扩散可以改变疫苗接受开发一个全面的计算模型与基于代理的模拟技术，以克服建模和量化的复杂性与社会人口统计，疫苗类型，人口统计和信息扩散。我们的分析，从加拿大各省和地区的疫苗接受调查数据校准，提供了明确的证据表明，信息的传播可以极大地影响疫苗接受率。研究结果表明，有关COVID-19疫苗的负面信息的传播可能会导致对疫苗的重大犹豫，这对疫苗提供高公众免疫力的目标构成挑战。我们的发现可能有助于解决疫苗犹豫问题，更多地关注个人的意见和行为。
2021-09-02 cs.MA cs.SI 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
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
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
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
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
To Give or Not To Give: Pandemic Vaccine Donation Policy
本研究针对大流行期间的疫苗分配问题，采用含病毒突变的流行病学模型分析发现，部分场景下捐赠国先捐赠疫苗反而能减少本国死亡，疫苗分配并非零和博弈，可为未来大流行的公平疫苗分配提供指导。
2023-09-27 math.OC 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
Social Imitation Dynamics of Vaccination Driven by Vaccine Effectiveness and Beliefs
本研究构建了包含疫苗规避型与中立型竞争信念的疫苗接种社会模仿动力学模型，发现固定信念会加剧疫苗接种困境，而信念与行为的共同演化能实现自我修正，为克服疫苗犹豫提供了见解。
2025-03-06 physics.soc-ph q-bio.PE
Mean field control problems for vaccine distribution
随着COVID-19疫苗的发明，运输和分发对于控制大流行至关重要。本文建立了一个空间域上的平均场变分问题，通过疫苗配送的最优运输策略来控制流行病的传播。在这里，我们将疫苗分布到我们以前的论文arXiv：2006.01249中设计的平均场SIR模型中。数值算例表明，所提出的模型提供了实用的策略，在空间域上的疫苗分配。
2022-07-10 math.OC physics.soc-ph q-bio.PE
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
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
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
Pandemic modeling and the renormalization group equations: Effect of contact matrices, fixed points and nonspecific vaccine waning
在本文中，我们发现用于流行病或流行病建模的方程和用于高能物理的重整化群方程之间的共同特征。其中一些特征包括传染病建模中接触矩阵的关系和重整化群方程中的算子混合。另一个共同的特点是在流行病建模和重整化群方程下的进化中使用流程图和研究不动点。我们通过研究当前COVID-19大流行的一些感兴趣的病例来说明这些关系。这些包括不同年龄组之间混合的流行病建模以及与国家之间接触相关的接触矩阵。对于最后一个例子，我们研究了非特异性疫苗对死亡率的影响，这些疫苗旨在对抗不同的病原体，但可能会降低COVID-19感染的严重程度和死亡率。
2020-08-03 physics.soc-ph q-bio.PE q-bio.QM
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
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
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
Collective infectivity of the pandemic over time and association with vaccine coverage and economic development
本研究通过时变分析和图论方法，发现疫情期间群体传染性在后半段显著增加，且疫苗覆盖率与经济发展指标间呈先降后升的集体一致性模式。
2023-10-10 physics.soc-ph q-bio.PE q-bio.QM
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
Population heterogeneity in vaccine coverage impacts epidemic thresholds and bifurcation dynamics
人群异质性，特别是个体接触网络的异质性，在传染病传播动力学中起着重要作用。对于疫苗可预防的疾病，疫苗犹豫和疫苗供应等突出问题进一步导致各群体之间的覆盖率不一致，更不用说疫苗的功效和各群体之间的混合模式了。随着持续的COVID-19大流行转变为地方性流行，了解上述人群异质性对流行病的出现和持续的影响具有重要意义。在这里，我们分析了流行阈值和分叉动力学的特点，占异质性所造成的群体依赖性的特点，包括疫苗接种率和有效性以及疾病的传播。我们的分析表明，群体之间疫苗接种覆盖率差异的增加可以使疾病负担的多重均衡存在，即使总体基本生殖比低于1（也称为后向分叉）。其他异质性因素的存在，如疫苗效力、传播、混合模式和群体大小的差异，都可能对分叉产生微妙的影响。我们发现，疫苗效力的异质性可能会破坏向后分叉的条件，而同质性往往会加剧疾病的流行。我们的研究结果具有实际意义，通过解决人口异质性在疾病传播和控制中的作用，改善公共卫生工作。
2022-12-28 physics.soc-ph q-bio.PE
The Distribution of Vaccine among Countries in the Case of a Pandemic
针对大流行下单一疫苗生产商跨国分配效率低、供需不均的问题，提出结合饱和回归函数与MIP模型的分配框架，可控制短缺程度与时长，实现公平高效分配，可应用于未来全球大流行。
2024-08-03 physics.soc-ph
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
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
Challenges of Equitable Vaccine Distribution in the COVID-19 Pandemic
COVID-19大流行导致需要广泛和快速的疫苗开发。由于几种疫苗最近已被批准用于人类使用或处于不同的开发阶段，世界各国政府正在制定疫苗分配和监测的全面指导方针。在这篇早期的文章中，我们确定了物流，健康结果，以用户为中心的问题，以及与疾病相关，个人，社会，经济和隐私后果相关的通信方面的挑战。主要挑战包括难以公平分配、疫苗有效性、免疫持续时间、多剂量依从性和以隐私为中心的记录保存以符合HIPAA。虽然其中许多挑战以前已经确定和解决，但有些挑战尚未得到全面承认，因为挑战与特定人群之间的互动前所未有。必须彻底检查和说明在不同人口和不同经济、种族和文化体制的国家中公平广泛分配疫苗的后勤工作。我们还描述了疫苗在特殊人群（包括儿童、老年人和免疫功能低下者）中的有效性方面的独特挑战。此外，我们报告了未充分研究的药物-疫苗相互作用的可能性，以及某些疫苗平台可能增加对HIV的易感性的可能性。鉴于这些复杂的问题，以隐私为中心，以用户为中心的疫苗教育和激励系统以及政府，组织和学术机构的明确沟通至关重要。这些挑战并非不可克服，但需要认真关注，以避免在与疾病有关的个人、社会、经济和安全领域产生影响。
2022-04-27 econ.GN physics.soc-ph q-fin.EC
How COVID-19 has Impacted the Anti-Vaccine Discourse: A Large-Scale Twitter Study Spanning Pre-COVID and Post-COVID Era
本文通过大规模 Twitter 研究，提出判别式与生成式两种推文分类方法，将反疫苗担忧细分为 11 类，揭示 COVID-19 大流行使反疫苗话语更复杂，并导致对 COVID 疫苗的担忧被投射到非 COVID 疫苗上。
2024-04-02 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
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
The alternative fact of probable vaccine damage A typology of vaccination beliefs in 28 European countries
背景：尽管缺乏科学支持，但疫苗犹豫是普遍存在的。虽然疫苗损害作为一个科学事实在统计上是非常罕见的，但新兴的社会和技术力量已经将可能的疫苗损害转化为另一种事实。研究方法：使用Eurobarometer 91.2对2019年3月采访的具有统计学代表性的欧盟27国-英国样本进行调查，我们记录了对疫苗风险的看法，并通过探索性聚类分析确定了关于疫苗有效性，安全性和有用性的三种信念配置。结果：公众对疫苗风险的信念是常见的。大约十分之一的欧盟27国-英国人口认为疫苗在授权前没有经过严格的测试，三分之一的人认为疫苗会使免疫系统过载或削弱免疫系统，并且会导致他们所保护的疾病，近一半的人认为疫苗会导致严重的副作用。我们确定了三种信念配置：怀疑，自信和权衡集群。怀疑型（大约。11%的欧盟27国-英国受访者）的定义是认为疫苗是相当无效的，受可能的疫苗损害的风险，没有经过良好的测试，和无用的;自信型（约11%）。59%）是由疫苗有效，安全，经过良好测试和有用的信念定义的;而权衡型（大约59%）是由疫苗有效，安全，经过良好测试和有用的信念定义的。29%的人认为疫苗是有效的，经过充分测试和有用的，同时认为疫苗可能会造成损害。结论：目前，疫苗可能造成的损害作为一种替代事实存在于公众的想象中，广泛的公众，包括那些信任医学科学的人，都可以感知到。
2021-01-29 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
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
Dynamical evolution of social network polarization and its impact on the propagation of a virus
本文研究社交网络极化的动态演化及其网络结构变化，并通过基于智能体的模型比较选择性接种与均匀接种，发现极化网络会显著加剧病毒传播。
2024-06-12 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
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
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
Modeling and prediction of COVID-19 in the United States considering population behavior and vaccination
COVID-19摧毁了整个国际社会。疫苗提供了一个缓解大流行的机会;然而，疫苗接种的效果与人群的行为反应还没有得到很好的理解。我们提出了一个模型，结合了两个重要的动态变化的人口行为：谨慎和安全感的水平。随着感染病例的增加，谨慎的程度也会增加，而随着疫苗接种的增加，安全感的增加会降低预防行为。据我们所知，这是第一个可以有效重现美国各地区COVID-19感染完整时间历史的模型，并提供了人口行为和疾病传播率动态变化的相关指标。我们提出了一个参数d_I作为一个直接的措施，人口的谨慎对传染病，可以从正在进行的新的传染病病例。该模型提供了一种方法来定量测量的关键传染病属性的人口，包括最高的疾病传播率，有效的疾病传播率，疾病相关的预防行为。我们预测美国未来COVID-19大流行趋势，包括疫苗推广和行为反应。尽管高疫苗接种率对迅速结束大流行至关重要，但我们发现，由于疫苗部署期间安全感的增加，恢复到大流行前的社会行为可能导致感染人数激增。我们的研究结果显示，按目前的疫苗接种速度，美国的新冠肺炎感染病例将于二零二一年八月底接近零。该模型可用于预测未来的流行病和大流行的动态之前和期间接种疫苗。
2021-03-01 physics.soc-ph q-bio.PE
The illicit trade of COVID-19 vaccines on the dark web
早期分析显示，暗网市场（DWM）开始提供COVID-19相关产品（例如，我们在2019冠状病毒病大流行开始时，就立即购买了口罩和COVID-19测试），当时这些商品在传统经济中处于短缺状态。在此，我们扩大了以往调查的范围和深度，分析了截至2021年7月的194个DWM，包括疫苗上市的关键时期，并考虑了大流行对DWM的更广泛影响。首先，我们关注疫苗。我们发现有250个上市公司提供批准的疫苗，如辉瑞/BioNTech和阿斯利康，以及供应商提供伪造的疫苗接种证明和COVID-19护照。第二，我们考虑COVID-19相关产品。我们发现，由于常规经济已经能够满足这些商品的需求，DWM已经减少了他们的报价。第三，我们分析COVID-19相关产品及疫苗供应商的概况。我们发现，他们中的大多数人都专门从事单一类型的上市，并愿意在全球范围内运送。最后，我们考虑一组更广泛的上市公司，其中提及COVID-19作为疫情对这些DWM的一般影响的替代。在10，330个此类列表中，我们发现娱乐性药物是传统DWM产品中受影响最大的，自2020年3月以来COVID-19的提及稳步增加。我们预计，我们的努力是感兴趣的研究人员，从业人员和执法机构专注于研究和保障公众健康。
2022-04-04 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Clustering Analysis of US COVID-19 Rates, Vaccine Participation, and Socioeconomic Factors
本文使用K-Means聚类分析美国县级COVID-19感染、死亡、人口及社会经济数据，识别不同疫情表现群体，并提出可视化工具以支持针对性公共卫生决策。
2024-04-12 cs.CE physics.soc-ph
Incentives for accelerating the production of Covid-19 vaccines in the presence of adjustment costs
随着大流行病的持续，疫苗供应的延误代价高昂。然而，在存在调整成本的情况下，企业只有逐步增加生产能力的动机。现有的合同只规定了在一定时期内供应的固定数量，因此没有为加速建立生产能力提供任何激励。高价并不能改变这一点。最优合同将指定一个随时间递减的价格表，它可以复制社会最优。
2021-02-19 econ.TH physics.soc-ph
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
The Vaccine Supply Chain: A Call for Resilience Analytics to Support COVID-19 Vaccine Production and Distribution
COVID-19大流行凸显了供应链缺乏弹性，因为全球网络因单个节点和连接中断而失败。通过概述现有的疫苗和药品供应链出版物，重点是弹性，以及最近的论文报告的弹性模型在多个领域的供应链，我们发现，供应链弹性模型很少，其中大多数是集中在弹性的个别维度，而不是在紧急情况下扩大疫苗生产和分配所需的综合战略。我们发现，COVID 19引发了对供应链弹性的兴趣，但2020年以来的出版物关注范围较窄，主要是定性的;基于证据的模型和措施很少。此外，出版物往往只关注特定供应链的特定部分，不包括相关的支持网络，如疫苗生产和公平分配所需的运输、社会和指挥与控制（C2）。缺乏网络分析是文献中的一个主要空白，需要弥补这一空白，以便为COVID 19疫苗供应链创建实时分析方法和决策工具。我们的结论是，为了应对大规模COVID-19疫苗接种计划的新挑战，需要一种全面的、定量的网络弹性方法，包括在其他社会和物理网络背景下的供应链。我们进一步发现，COVID-19大流行强调了在多网络背景下定位供应链弹性的必要性，并通过NAS对弹性、计划、吸收、恢复、适应的定义将时间维度正式纳入分析，以确保满足社会各个方面的基本需求。
2020-11-28 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
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
Mobility patterns of the Portuguese population during the COVID-19 pandemic
SARS-CoV-2于2019年底出现。从那时起，它已经蔓延到几个国家，成为一种流行病。到目前为止，还没有确定的治疗方法或疫苗，因此最好的解决方案是通过保持社交距离来防止个人之间的传播。然而，很难衡量这些距离措施的有效性。因此，本研究使用谷歌COVID-19社区流动性报告的数据，试图了解葡萄牙人口在COVID-19大流行期间的流动模式。在本研究中，对葡萄牙的Rt值进行建模。此外，还计算了人口流动模式的变点。因此，流动模式的变化被用于了解社交距离措施对COVID-19传播的影响。因此，可以说，葡萄牙的初始Rt值非常接近3，25天后降至接近1的值。社会隔离措施很快被采取。此外，据观察，在大流行期间避免使用公共交通。最后，在疫苗或有效治疗出现之前，这是新的常态，必须理解，新的流动模式，社会互动和卫生必须适应这一现实。
2020-09-03 physics.soc-ph
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
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
Dark Web Marketplaces and COVID-19: before the vaccine
COVID-19疫情重塑了全球对商品及服务的需求。突发公共卫生事件、经济困境和错误信息引发的恐慌将客户和供应商推向了影子经济。特别是，暗网市场（DWM），通过自由软件访问的商业网站，已经获得了极大的普及。在这里，我们分析了2020年1月1日至2020年11月16日期间从30个DWM中提取的851，199个列表。我们确定了788个与COVID-19产品直接相关的清单，并监测了产品类别的时间演变，包括个人防护设备（PPE），药品（例如，羟氯甲胆碱）和医疗欺诈。最后，我们比较了他们的时间演变趋势与公众注意力的变化，如Twitter帖子和维基百科页面访问量。我们揭示了在线影子经济在COVID-19大流行期间的演变，并强调了持续监测DWM的重要性，特别是现在真正的疫苗可用且供应短缺。我们预计，我们的分析将对致力于保护公众健康的研究人员和公共机构都感兴趣。
2021-01-26 cs.CY cs.SI physics.soc-ph
Media Bias Matters: Understanding the Impact of Politically Biased News on Vaccine Attitudes in Social Media
School of Computing and AI, Arizona State University（亚利桑那州立大学计算与人工智能学院）；Department of Computer Science, University of Illinois Chicago（芝加哥伊利诺伊大学计算机科学系）；ByteDance Research（字节跳动研究院）
该研究分析疫苗立场对新闻选择和讨论参与的影响，以及政治偏见新闻对疫苗态度的作用，通过构建数据集并结合深度学习与因果推断，发现温和立场者更易受其影响，为相关研究提供关键见解。
2024-03-06 cs.CL cs.CY cs.SI
