识别信息-流行病共演化动力学在多层网络上的超级传播者
物理与社会
2021-08-26 v1
摘要
识别流行病中的超级传播者对于遏制疾病传播至关重要，尤其是在医疗资源有限的情况下。在现代社会，有关流行病的信息通过各种通信渠道迅速传播，这对抑制流行病有很大贡献。本文研究了信息-疾病耦合传播动力学中超级传播者的识别。首先，我们发现物理接触层中的中心性指标不再能有效识别流行病中的超级传播者，这是由于信息传播带来的抑制效应。然后，通过考虑通信层与物理接触层之间的结构和动力学耦合，我们提出了一种称为耦合敏感中心性的中心性度量，用于识别疾病传播中的超级传播者。在合成和真实多层网络上的仿真结果表明，所提出的度量不仅比单一网络上的中心性准确得多，而且在识别超级传播者方面优于两种典型的多层中心性。这些发现表明，在识别耦合多层系统中的关键角色时，考虑层间的结构和动力学耦合是非常必要的。
引用
@article{arxiv.2108.11043,
title = {Identifying super-spreaders in information-epidemic coevolving dynamics on multiplex networks},
author = {Qi Zeng and Ying Liu and Ming Tang and Jie Gong},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.11043},
year = {2021}
}