2019 冠状病毒病期间人类出行决策
物理与社会
2023-05-25 v2 种群与进化
摘要
对宿主在疫情中的行为变化进行建模，对于描述疾病动态十分重要，许多既往研究提出了描述该行为的数学模型。事实上，2019 冠状病毒病（COVID-19）疫情清楚地表明，人们根据疫情改变了自身活动，进而改变了疾病动态。要预测与疾病动态相关的行为变化，我们需要知晓行为改变决策时刻的疫情状况（如报告病例数）。然而，决策时点的识别十分困难。本研究分析了日本四个县的旅行住宿预订数据，以观察决策时点以及其在日本 2019 冠状病毒病（至 2023 年 2 月共八波）期间如何应对变化的疫情。为此，我们定义了“出行回避指数”以表示人们的出行回避决策，并利用住宿预订/取消的时间序列数据对其进行量化。我们的分析揭示了在给定疫情状况下人类出行逐日决策的半定量规则。我们观察到该指数峰值日期与报告病例数峰值日期相吻合。此外，我们发现第一波疫情期间出行回避指数随报告病例数的对数值线性增减，该模式与心理物理学中的韦伯–费希纳定律一致。我们还发现，出行回避指数相对于报告病例数对数值变化的斜率在各波次间相似，而截距在第一波过后大幅减小。这表明人们在首次经历后反应减弱，仿佛报告病例数被乘以一个恒定的小因子。
引用
@article{arxiv.2304.14488,
title = {Human movement decisions during Coronavirus Disease 2019},
author = {Ryosuke Omori and Koichi Ito and Shunsuke Kanemitsu and Ryusuke Kimura and Yoh Iwasa},
journal= {arXiv preprint arXiv:2304.14488},
year = {2023}
}