論文の概要: Modeling the amplification of epidemic spread by misinformed populations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11351v3
- Date: Tue, 30 Jul 2024 17:24:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-31 22:15:57.092005
- Title: Modeling the amplification of epidemic spread by misinformed populations
- Title（参考訳）: 誤報による流行拡大のモデル化
- Authors: Matthew R. DeVerna, Francesco Pierri, Yong-Yeol Ahn, Santo Fortunato, Alessandro Flammini, Filippo Menczer,
- Abstract要約: 我々は、大規模で移動性に富んだ物理的接触ネットワークと、ソーシャルメディアデータから派生した郡にまたがる誤情報による個人分布を組み込んだ疫病モデルを用いている。
新型コロナウイルスの感染拡大に伴い、米国人口の14%が感染する恐れがある。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.31724592098777
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Understanding how misinformation affects the spread of disease is crucial for public health, especially given recent research indicating that misinformation can increase vaccine hesitancy and discourage vaccine uptake. However, it is difficult to investigate the interaction between misinformation and epidemic outcomes due to the dearth of data-informed holistic epidemic models. Here, we employ an epidemic model that incorporates a large, mobility-informed physical contact network as well as the distribution of misinformed individuals across counties derived from social media data. The model allows us to simulate and estimate various scenarios to understand the impact of misinformation on epidemic spreading. Using this model, we present a worst-case scenario in which a heavily misinformed population would result in an additional 14% of the U.S. population becoming infected over the course of the COVID-19 epidemic, compared to a best-case scenario.
- Abstract（参考訳）: 誤報が病気の拡散にどのように影響するかを理解することは公衆衛生にとって不可欠であり、特に最近の研究では、誤報はワクチンのヘシタシーを高め、ワクチンの摂取を阻害する可能性があることが示されている。
しかし,データインフォームド・ホメスティック・ディファレンス・モデルの劣化による誤報とアウトプット・アウトプットの相互作用を調査することは困難である。
ここでは,大規模で移動性に富んだ物理的接触ネットワークと,ソーシャルメディアデータから得られた郡にまたがる誤情報による個人分布を組み込んだ疫病モデルを用いる。
このモデルにより、様々なシナリオをシミュレートし、予測し、誤報が拡散に与える影響を理解することができる。
このモデルを用いて、米国人口の14%が、新型コロナウイルス感染症の流行で感染する結果になるという最悪のシナリオを、ベストケースのシナリオと比較して提示する。
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