論文の概要: Agent-Based Model: Simulating a Virus Expansion Based on the Acceptance
of Containment Measures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15723v1
- Date: Fri, 28 Jul 2023 08:01:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-01 19:45:46.145284
- Title: Agent-Based Model: Simulating a Virus Expansion Based on the Acceptance
of Containment Measures
- Title（参考訳）: agent-based model: 封じ込め措置の受容に基づくウイルス拡大のシミュレーション
- Authors: Alejandro Rodr\'iguez-Arias, Amparo Alonso-Betanzos, Bertha
Guijarro-Berdi\~nas, Noelia S\'anchez-Marro\~no
- Abstract要約: 比較疫学モデルは、疾患の状態に基づいて個人を分類する。
我々は、適応されたSEIRDモデルと市民のための意思決定モデルを組み合わせたABMアーキテクチャを提案する。
スペイン・ア・コルナにおけるSARS-CoV-2感染症の進行状況について検討した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 65.62256987706128
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Compartmental epidemiological models categorize individuals based on their
disease status, such as the SEIRD model
(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Dead). These models determine the
parameters that influence the magnitude of an outbreak, such as contagion and
recovery rates. However, they don't account for individual characteristics or
population actions, which are crucial for assessing mitigation strategies like
mask usage in COVID-19 or condom distribution in HIV. Additionally, studies
highlight the role of citizen solidarity, interpersonal trust, and government
credibility in explaining differences in contagion rates between countries.
Agent-Based Modeling (ABM) offers a valuable approach to study complex systems
by simulating individual components, their actions, and interactions within an
environment. ABM provides a useful tool for analyzing social phenomena. In this
study, we propose an ABM architecture that combines an adapted SEIRD model with
a decision-making model for citizens. In this paper, we propose an ABM
architecture that allows us to analyze the evolution of virus infections in a
society based on two components: 1) an adaptation of the SEIRD model and 2) a
decision-making model for citizens. In this way, the evolution of infections is
affected, in addition to the spread of the virus itself, by individual behavior
when accepting or rejecting public health measures. We illustrate the designed
model by examining the progression of SARS-CoV-2 infections in A Coru\~na,
Spain. This approach makes it possible to analyze the effect of the individual
actions of citizens during an epidemic on the spread of the virus.
- Abstract（参考訳）: 比較疫学モデルでは、SEIRDモデル(Susceptible-Exposed-Infected-Recovered-Dead)のような疾患の状態に基づいて個人を分類する。
これらのモデルは、感染や回復率などのアウトブレイクの規模に影響を与えるパラメータを決定する。
しかし、新型コロナウイルスのマスク使用やHIVのコンドーム分布などの緩和戦略を評価する上で重要である個々の特徴や集団行動は説明できない。
さらに、各国間の感染率の違いを説明する上で、市民の連帯、対人信頼、政府の信頼の役割も研究で強調されている。
エージェントベースモデリング(abm)は、個々のコンポーネント、それらのアクション、環境内の相互作用をシミュレートして複雑なシステムを研究するための貴重なアプローチを提供する。
abmは社会現象の分析に有用なツールを提供する。
本研究では,適応型SEIRDモデルと市民のための意思決定モデルを組み合わせたABMアーキテクチャを提案する。
本稿では,2つの構成要素に基づいて,社会におけるウイルス感染の進展を分析するためのABMアーキテクチャを提案する。
1)SEIRDモデルの適応及び
2)市民のための意思決定モデル。
このようにして、感染の進化は、公衆衛生対策を受け入れるか拒否するかする個人の行動によって、ウイルス自体の拡散に加えて影響を受ける。
スペインのcoru\~naにおけるsars-cov-2感染の進展を調べることにより, 設計モデルを示す。
このアプローチにより、流行時の市民の行動がウイルスの拡散に及ぼす影響を分析することができる。
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