論文の概要: Network-based Control of Epidemic via Flattening the Infection Curve:
High-Clustered vs. Low-Clustered Social Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.09173v1
- Date: Thu, 16 Mar 2023 09:37:21 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2023-03-17 16:07:39.766001
- Title: Network-based Control of Epidemic via Flattening the Infection Curve:
High-Clustered vs. Low-Clustered Social Networks
- Title（参考訳）: 感染曲線のフラット化による流行のネットワークベース制御--高クラスター対低クラスターソーシャルネットワーク
- Authors: Mohammadreza Doostmohammadian, Hamid R. Rabiee
- Abstract要約: クラスタネットワークは一般的に、感染曲線をフラットにするのが簡単である。
距離に基づく集中度対策は、隔離/ワクチン接種のために個人を標的にするためのより良い選択である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.768625063623631
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Recent studies in network science and control have shown a meaningful
relationship between the epidemic processes (e.g., COVID-19 spread) and some
network properties. This paper studies how such network properties, namely
clustering coefficient and centrality measures (or node influence metrics),
affect the spread of viruses and the growth of epidemics over scale-free
networks. The results can be used to target individuals (the nodes in the
network) to \textit{flatten the infection curve}. This so-called flattening of
the infection curve is to reduce the health service costs and burden to the
authorities/governments. Our Monte-Carlo simulation results show that clustered
networks are, in general, easier to flatten the infection curve, i.e., with the
same connectivity and the same number of isolated individuals they result in
more flattened curves. Moreover, distance-based centrality measures, which
target the nodes based on their average network distance to other nodes (and
not the node degrees), are better choices for targeting individuals for
isolation/vaccination.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク科学と制御に関する最近の研究は、流行の過程(例えば、COVID-19の拡散)といくつかのネットワーク特性の間に有意義な関係を示している。
本稿では,このようなネットワーク特性,すなわちクラスタリング係数と集中度尺度(あるいはノード影響指標)が,ウイルスの拡散と大規模ネットワーク上での感染拡大に与える影響について検討する。
結果は、個人(ネットワーク内のノード)をターゲットにして、感染曲線を \textit{flatten the infection curve} する。
いわゆる感染曲線のフラット化は、保健サービスコストの削減と当局や政府への負担の軽減である。
我々のモンテカルロシミュレーションの結果は、クラスタ化されたネットワークは一般に、感染曲線を平坦にすることがより容易であることを示している。
さらに,他のノードへのネットワーク平均距離に基づいてノードをターゲットとする距離ベース集中度尺度(ノード次数ではなく,ノード次数)は,個人を隔離・ワクチン接種の対象にするためのより良い選択である。
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