細菌学および寄生虫学ジャーナル

概要

不均質ランダムソーシャルネットワークにおける伝染の分析

TRハード

COVID-19やその他の感染症の拡散をモデル化するために設計された不均質ランダムソーシャルネットワーク（IRSN）フレームワークは、アインシュタインの「すべての理論の究極の目標は、経験の単一のデータの適切な表現を放棄することなく、還元不可能な基本要素を可能な限り単純かつ少数にすることである」という格言に従っています。これは、年齢、職業などの特徴を捉え、任意の数のタイプに分類された個人のサンプル集団N個に対するエージェントベースの観点を採用しています。個人は、用量反応メカニズムを介して社会的接触によって感染する可能性があり、その後、自分自身が他の人に感染させる可能性があります。フレームワークの単純さは、交換可能性によって生じます。各タイプの個人は、同一に分布したランダムな特性を持つエージェントとしてモデル化されます。