論文の概要: Behavioral Patterns in a Disease Spreading Simulation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16600v1
• Date: Fri, 26 May 2023 03:08:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-29 17:09:47.284093
• Title: Behavioral Patterns in a Disease Spreading Simulation
• Title（参考訳）: 疾患拡散シミュレーションにおける行動パターン
• Authors: Ollin D. Langle-Chimal, Scott C. Merril, Eric M. Clark, Gabriela Bucini, Tung-Lin Liu, Trisha R. Shrum, Christopher Koliba, Asim Zia, Julia M. Smith an Nicholas Cheney
• Abstract要約: ブタ農場のネットワークにおける病気の拡散をシミュレートする実験ゲームを用いて、体験からの学習が1000ドル以上のプレイヤーのリスク回避にどのように影響するかを測定する。 その結果, リスク耐性群は, リスク回避群よりも感染の可能性が50%以上高いことがわかった。 このシミュレートされた設定におけるプレイヤーの行動戦略は、望ましくないバイオセキュリティ関連リスク回避の選好を特定する早期警告信号として使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Human behavior is a dynamic process that evolves with experience. Understanding the evolution of individual's risk propensity is critical to design public health interventions to propitiate the adoption of better biosecurity protocols and thus, prevent the transmission of an infectious disease. Using an experimental game that simulates the spread of a disease in a network of porcine farms, we measure how learning from experience affects the risk aversion of over $1000$ players. We used a fully automated approach to segment the players into 4 categories based on the temporal trends of their game plays and compare the outcomes of their overall game performance. We found that the risk tolerant group is $50\%$ more likely to incur an infection than the risk averse one. We also find that while all individuals decrease the amount of time it takes to make decisions as they become more experienced at the game, we find a group of players with constant decision strategies who rapidly decrease their time to make a decision and a second context-aware decision group that contemplates longer before decisions while presumably performing a real-time risk assessment. The behavioral strategies employed by players in this simulated setting could be used in the future as an early warning signal to identify undesirable biosecurity-related risk aversion preferences, or changes in behavior, which may allow for targeted interventions to help mitigate them.
• Abstract（参考訳）: 人間の行動は経験によって進化する動的なプロセスである。 個人のリスク適合性の進化を理解することは、より良いバイオセキュリティプロトコルの採用を促進するために公衆衛生介入を設計し、伝染病の伝染を防ぐために重要である。 ブタ農場のネットワークにおける病気の拡散をシミュレートする実験ゲームを用いて、体験からの学習が1000ドル以上のプレイヤーのリスク回避にどのように影響するかを測定する。 完全に自動化されたアプローチで,ゲームプレイの時間的傾向に基づいて4つのカテゴリに分類し,ゲーム全体のパフォーマンスの比較を行った。 リスク耐性群は,リスク回避群よりも50〜%高い確率で感染する可能性が示唆された。 また,全ての個人がゲームで経験を積むにつれて意思決定に要する時間を短縮する一方で,意思決定に要する時間を急速に短縮する一定の意思決定戦略を持つプレイヤーのグループと,意思決定よりも長いことを考えながら,おそらくはリアルタイムのリスクアセスメントを行う第2のコンテキスト対応決定グループを見出した。 このシミュレートされた設定でプレーヤが採用する行動戦略は、将来、好ましくないバイオセキュリティ関連のリスク回避の選好や行動の変化を識別するための早期警告信号として使用される可能性がある。

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