[論文レビュー] The Impact of Information Dissemination on Vaccinating Epidemics in Multiplex Networks

Xiaojie Li, Cong Li+1 more|arXiv (Cornell University)|Oct 21, 2018

COVID-19 epidemiological studies被引用数 1

ひとこと要約

本稿では、多層ネットワーク上に二層構造の結合SAISモデルを提案し、疫病管理における情報拡散が予防接種行動に与える影響を検討する。進化的ゲーム理論を用いて、予防接種コストが中程度の範囲にある場合、情報拡散が増加することで予防接種率が逆に低下するという逆説的結果が得られ、情報が多ければ多いほど公衆衛生への順守が促進されるという仮定に疑問を呈する。

ABSTRACT

The impact of information dissemination on epidemic control essentially affects individual behaviors. Among the information-driven behaviors, vaccination is determined by the cost-related factors, and the correlation with information dissemination is not clear yet. To this end, we present a model to integrate the information-epidemic spread process into an evolutionary vaccination game in multiplex networks, and explore how the spread of information on epidemic influences the vaccination behavior. We propose a two-layer coupled susceptible-alert-infected-susceptible (SAIS) model on a multiplex network, where the strength coefficient is defined to characterize the tendency and intensity of information dissemination. By means of the evolutionary game theory, we get the equilibrium vaccination level (the evolutionary stable strategy) for the vaccination game. After exploring the influence of the strength coefficient on the equilibrium vaccination level, we reach a counter-intuitive conclusion that more information transmission cannot promote vaccination. Specifically, when the vaccination cost is within a certain range, increasing information dissemination even leads to a decline in the equilibrium vaccination level. Moreover, we study the influence of the strength coefficient on the infection density and social cost, and unveil the role of information dissemination in controlling the epidemic with numerical simulations.

研究の動機と目的

• 疫病発生時における情報拡散が個人の予防接種意思決定に与える影響を理解すること。
• 多層ネットワークにおける感染拡散と情報拡散の相互作用をモデル化すること。
• 情報伝達強度が予防接種行動および疫病管理の結果に与える影響を調査すること。
• 動的な情報-疫病環境下で進化的ゲーム理論を用いて均衡予防接種水準を特定すること。

提案手法

• 二層構造の多層ネットワークモデルを構築：一方の層は感染拡散（SAIS）を、もう一方は情報拡散を表す。
• ネットワーク全体における情報伝達の傾向と強度を定量化するための強度係数を導入する。
• 進化的ゲーム理論を適用し、予防接種行動の進化的安定戦略（ESS）を導出する。
• コスト関連要因と情報からの認識されたリスクに基づいて予防接種意思決定をモデル化する。
• 数値シミュレーションを用いて、強度係数が感染密度および社会的コストに与える影響を分析する。
• 情報拡散強度および予防接種コストの関数としての均衡予防接種水準を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 情報拡散の強度係数は、多層ネットワークにおける均衡予防接種水準にどのように影響するか？
• RQ2 情報拡散が増加した場合、どのような条件下で予防接種率が上昇または低下するか？
• RQ3 感染密度という観点から、情報拡散強度と疫病管理の有効性の関係は何か？
• RQ4 情報拡散は、疫病管理の総合的社会的コストにどのように影響するか？
• RQ5 情報が増えると、常に公衆衛生の成果が向上するという仮定は妥当か？

主な発見

• 情報拡散の強度係数を増加させても、均衡予防接種水準が必ずしも上昇するとは限らない。
• 予防接種コストが中程度の範囲にある場合、情報拡散が強くなると、均衡予防接種水準が低下する。
• 逆説的な結果は、リスクの誤認や行動的疲労のため、過剰な情報が予防接種のインcentiveを低下させる可能性を示唆する。
• 感染密度は情報拡散の進行に伴い一時的に低下するが、予防接種率が著しく低下すれば再び上昇する可能性がある。
• 社会的コストは情報拡散の度合いが中程度の水準で最小化され、疫病管理に最適な情報フローが存在することを示唆する。
• 本モデルは、情報伝達と公衆衛生の成果の間に非単調な関係があることを明らかにし、情報が多いほど常に有益であるという仮定に疑問を呈する。