感染病传播的行为变化模型：系统综述（2020-2025）
种群与进化
2026-02-19 v1
摘要
背景：人类行为塑造着感染病传播，但其在传播模型中的整合仍然不完整。近期流行病，特别是COVID-19，凸显了捕获感知风险、社会影响和政策信号适应性模型的必要性。本综述综合了自2020年来 Incorporating行为适应的模型，检视其理论基础，并评估行为建构如何修改传播、疫苗接种和从众从容。方法：遵循PRISMA指南，在Scopus和PubMed（2020-2025）中检索文献，进行1274篇记录的筛选和引用链分析。提取了疾病背景、国家、建模框架、行为机制（基于患病率反馈、意识/媒体动态、模仿/社会学习）以及心理社会建构（个人威胁、应对评估、障碍、社会规范、行动线索）的数据。最终有216项研究符合纳入标准。结果：COVID-19占其中73%。大多数使用 compartments模型(81%)，主要聚焦于理论或美国情境。行为变化主要为被动：47%采用基于患病率反馈，25%包含意识/媒体动态，19%依赖外部政策触发器。博弈论或社会学习方法极少使用（不超过5%）。行为效应主要修改接触或传播率（91%）。心理社会建构呈不均衡分布：行动线索(n=159)和个人威胁(n=145)占主导，而应对评估(n=82)、障碍(n=36)和社会规范(n=25)则较少。结论：我们提出一种结构化分类法，依据行为驱动因素、社会规模和记忆特性，阐明主导范式及其实证依据。将模型映射到心理社会建构，为在流行病学建模中更理论化、数据驱动地整合行为过程提供指导。
引用
@article{arxiv.2602.16633,
title = {Behavioral change models for infectious disease transmission: a systematic review (2020-2025)},
author = {Youngji Jo and Sileshi Sintayehu Sharbayta and Bruno Buonomo},
journal= {arXiv preprint arXiv:2602.16633},
year = {2026}
}
备注
23 pages, 3 tables, 3 figures