来自友谊网络数据的传染病风险：与接触网络非均匀采样的等价性
物理与社会
2016-04-18 v1 社会与信息网络
种群与进化
摘要
个体间的接触在决定传染病如何传播方面起着重要作用。从调查到可穿戴传感器，共存着各种收集此类接触数据的方法。然而，在同一背景下对不同方法获得的数据进行比较很少见，特别是关于它们在传播过程数据驱动模型中的使用。在此，我们使用描述同一人群中传感器登记的接触和友谊关系的组合数据集，在案例研究中解决此问题。我们调查友谊网络的使用是否等价于在传感器接触网络上执行的采样过程，就传播过程模拟的结果而言：这种等价性实际上可能为补偿从调查推断的接触数据的不完整性提供线索。我们表明，对于这些数据，在一种专门设计的采样过程下确实如此，其中受访者以其接触时间相关的概率报告其邻居。我们研究了此特定采样过程在多个数据集上的影响，讨论了方法的局限性及其在源自不同数据集的传染病过程数据驱动模拟使用中的可能应用。
引用
@article{arxiv.1604.04466,
title = {Epidemic risk from friendship network data: an equivalence with a non-uniform sampling of contact networks},
author = {Julie Fournet and Alain Barrat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1604.04466},
year = {2016}
}