受疫苗接种观点交换影响的多重网络中的流行病传播

我们研究了关于疫苗接种的观点变化与疾病演化的关系。在我们的模型中，我们考虑了一个由两层组成的多重网络。其中一层对应于人们分享观点并影响他人观点的社交网络。支配该动力学的社会模型是 M 模型，它考虑了社会中发生的两个不同过程：说服和妥协。这两个过程通过参数 $r$ 联系起来，$r<1$ 描述一个温和且坚定的社会，$r>1$ 时社会倾向于持有极端主义观点，而 $r=1$ 代表一个中立社会。该社交网络可以是真实或虚拟联系。另一方面，第二层对应于物理联系网络，其中流行病传播由 SIR 模型描述。在该模型中，个体可能处于以下四种状态之一：易感 ($S$)、感染 ($I$)、康复 ($R$) 或已接种疫苗 ($V$)。易感个体可以：i) 如果他在另一层的观点完全支持疫苗，则接种疫苗；ii) 如果他与受感染的邻居接触，则以概率 $\beta$ 被感染。这些 $I$ 个体在一定时期 $t_r=6$ 后康复。已接种疫苗的个体持有不会改变的极端正面观点。我们认为疫苗具有一定的有效性 $\omega$，因此如果已接种疫苗的节点与受感染的邻居接触，则以 $\beta (1 - \omega)$ 的概率被感染。在这种情况下，如果感染过程成功，新感染的个体将其观点从极端正面转变为完全反对疫苗。我们发现，根据社会中观点的趋势（取决于 $r$），流行病的传播会出现不同的行为。我们发现了流行病阈值。