物理-信息-社会多层网络中的传染病动力学

在传染病爆发期间，信息传播增强了个人的防护，而社会机构通过政府干预、媒体宣传和医院资源分配等措施影响传播过程。在此，我们开发了一个三方的物理-信息-社会传染病模型，并利用微观马尔可夫链方法和平均场近似推导了不同尺度下相应的动力学方程。通过下一代矩阵方法显式推导了基本再生数和传染病阈值。我们的结果揭示：（1）活跃的信息交换抑制了疾病传播；（2）更早、更强的政府响应减小了传染病规模；（3）政府对媒体和医院更强的干预进一步降低了疾病传播，尤其是在医院节点。在固定的社区结构中，物理接触频繁但信息获取能力弱的群体（如学生）感染率更高。对于多样化的社区，较弱的物理层异质性但较强的信息层异质性（如农村地区的高互联网普及率）抑制了传染病爆发。这些发现为传染病防控策略提供了有价值的见解。