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전염병이 발생하면 단순한 감염 이상의 것이 퍼집니다. 사례가 증가함에 따라 질병에 대한 정보, 질병을 발견하는 방법 및 예방하는 방법은 영향을 받는 지역의 사람들 사이에서도 빠르게 전파됩니다. 그러나 전염병 진행과 대중에 대한 정보 확산 사이의 상호 작용에 대해서는 알려진 바가 거의 없습니다.
한 쌍의 연구자는 질병의 확산과 정보의 확산이라는 두 가지 렌즈를 통해 전염병을 조사하는 모델을 개발하여 이러한 상황에서 신뢰할 수 있는 정보가 어떻게 더 잘 전파될 수 있는지 이해했습니다. ~ 안에 혼돈AIP Publishing에서 Xifen Wu와 Haibo Bao는 그들의 2계층 모델이 전염병 역치에 대한 매스 미디어 및 감염 예방 정보의 영향을 예측할 수 있다고 보고합니다.
“최근 몇 년 동안 전염병은 예방 정보와 함께 전 세계에 퍼졌습니다. 그리고 대중 매체는 전염병 예방에 대한 사람들의 태도에 영향을 미쳤습니다.”라고 Bao는 말했습니다. “우리의 목표는 이러한 요인이 전염병 확산에 어떻게 영향을 미치는지 찾고 전염병 예방 및 통제를 위한 특정 지침을 제공하는 것입니다.”
그들의 질문을 해결하기 위해 연구원의 모델은 두 정보 계층 간의 상호 작용을 비교합니다. 첫 번째는 사람들 간의 신체적 접촉을 통해 전파되는 질병 자체의 전염입니다. 두 번째는 소셜 네트워크의 정보 공간을 차지하며, 서로 다른 목소리가 감염 예방의 해야 할 일과 하지 말아야 할 일을 공유하고 있으며 각각 긍정적인 정보와 부정적인 정보라고 합니다.
이 모델은 미세 마르코프 체인이라는 기술을 사용하여 전염병 임계값을 계산하는 데 사용할 수 있는 일련의 방정식을 제공합니다.
이 계산의 핵심은 감염과 회복 사이의 시간 지연입니다. 환자가 감염에서 회복하는 데 시간이 오래 걸릴수록 환자가 완치될 가능성이 적어 회복률이 낮아지고 질병이 더 쉽게 발생한다는 것을 발견했습니다.
그러나 효과적인 예방 방법을 전파하고 대중 매체를 사용하면 전염병 역치를 높여 감염 확산을 더 어렵게 만들 수 있습니다. 복구와 관련된 시간 지연을 줄임으로써 이를 시뮬레이션하여 복구 속도를 높입니다.
Bao는 “우리 작업의 주요 과제는 긍정적인 정보, 부정적인 정보, 매스 미디어가 회복률과 전염병 확산에 미치는 영향을 동시에 분석하는 방법”이라고 말했습니다. “우리가 가장 놀랐던 것은 매스미디어의 소통률을 높여 복구율을 높이는 것이 항상 가능한 것은 아니라는 점입니다.”
Bao는 이 작업이 다른 사람들이 이러한 학제 간 문제를 해결하기 위해 높은 수준의 수학을 사용하도록 영감을 주기를 바랍니다. 다음으로 그들은 인구 이동과 예방 접종의 영향을 분석합니다.
