[論文レビュー] Modelling epidemic dynamics under collective decision making

Mengbin Ye, Lorenzo Zino+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 5, 2020

COVID-19 epidemiological studies参考文献 35被引用数 5

ひとこと要約

本論文は、政策的対策、社会的経済的コスト、認識されたリスク、社会的影響を統合した、個々の意思決定を捉える包括的でシンプルな進化的ゲーム理論的モデルを提示する。このモデルは、社会的影響が保護行動の採用と拒否の両方を加速すること、および段階的非医療的対策が初期の制御後も慎重に管理されれば、長期的根絶に不可欠であることを明らかにする。

ABSTRACT

During the course of an epidemic, individuals constantly make decisions on how to fight against epidemic spreading. Collectively, these individual decisions are critical to the global outcome of the epidemic, especially when no pharmaceutical interventions are available. However, existing epidemic models lack the ability to capture this complex decision-making process, which is shaped by an interplay of factors including government-mandated policy interventions, expected socio-economic costs, perceived infection risks and social influences. Here, we introduce a novel parsimonious model, grounded in evolutionary game theory, able to capture decision-making dynamics over heterogeneous time scales. Using real data, we analyse three case studies in the spreading of gonorrhoea, the 1918--19 Spanish flu and COVID-19. Behavioural factors shaping the course of the epidemic are intelligibly mapped onto a minimal set of model parameters, and their interplay gives rise to characteristic phenomena, such as sustained periodic outbreaks, multiple epidemic waves, or a successful eradication of the disease. Our model enables a direct assessment of the epidemiological and socio-economic impact of different policy interventions implemented to combat epidemic outbreaks. Besides the common-sense finding that stringent non-pharmaceutical interventions are essential to taming the initial phases of the outbreak, the duration of such interventions and the way they are phased out are key for an eradication in the medium-to-long term. Surprisingly, our findings reveal that social influence is a double-edged sword in the control of epidemics, helping strengthen collective adoption of self-protective behaviours during the early stages of the epidemic, but then accelerating their rejection upon lifting of non-pharmaceutical containment interventions.

研究の動機と目的

• 既存の感染症モデルが、流行期における個人の意思決定の相互作用を捉えられていないというギャップを埋める。
• 認識された感染リスク、社会的経済的コスト、政策的対策、社会的影響といった行動要因が流行の推移に与える影響を理解する。
• 行動のダイナミクスを観察可能な感染症現象（複数波や根絶）にマッピングする最小限のパラメータを持つモデルを開発する。
• 特に非医療的対策を含む、さまざまな政策的対策戦略の疫学的および社会的経済的影響を評価する。
• 対策の段階的撤廃の長期的影響を評価し、特に社会的影響が保護行動の継続性や崩壊に果たす役割を検討する。

提案手法

• モデルは進化的ゲーム理論に基づき、個人の意思決定を、認識されたコストと利益に基づく保護行動の採用という戦略的選択としてモデル化する。
• 意思決定における非均一な時間スケールを組み込み、流行状況や政策の変化に応じた動的な反応を可能にする。
• 政府による義務付け対策、予想される社会的経済的コスト、認識された感染リスク、同僚からの社会的影響の4つの主要要因を統合する。
• 実世界の3つの流行（クラミジア、1918–1919年スペインインフルエンザ、COVID-19）のデータを用いて、行動パラメータのキャリブレーションと妥当性の検証を実施した。
• 集団行動の時間的シフトをシミュレートすることで、周期的流行や複数波といった特徴的な感染症パターンを生成する。
• 感度分析とシナリオ分析を実施し、対策の継続期間と撤退戦略が長期的感染症制御に与える影響を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 認識されたリスク、社会的経済的コスト、社会的影響によって影響を受ける個人の意思決定が、集団としての流行ダイナミクスにどのように寄与するか？
• RQ2 流行対策の実施中および終了後に、社会的影響が保護行動の採用とその後の拒否に果たす役割は何か？
• RQ3 非医療的対策の実施タイミングと継続期間が、長期的疾病根絶の可能性に与える影響は何か？
• RQ4 最小限のパラメータを持つモデルが、複数波や持続的周期的流行といった複雑な感染症現象を捉えることができるか？
• RQ5 さまざまな対策の段階的撤廃戦略には、どのような疫学的および社会的経済的トレードオフがあるか？

主な発見

• モデルは、動的な行動の変化を捉えることで、複数波や持続的周期的流行といった複雑な感染症パターンをうまく再現した。
• 社会的影響は二面性を持つ：初期の保護行動採用を加速するが、対策の解除後はその拒否を速やかに促進する。
• 厳格な非医療的対策は初期流行段階の制御に不可欠であるが、その継続期間と段階的撤廃戦略が長期的根絶に大きく影響する。
• モデルは、感染レベルが低くても、行動の急速な低下が生じるため、対策の時期尚早または急激な撤廃は再発を引き起こす可能性があることを示した。
• 行動要因の相互作用によって、政策対策と公衆の行動ダイナミクスが整合していれば根絶が達成可能だが、不整合では持続的感染が生じる可能性がある。