行为异质性对流行病结果及其映射到有效网络拓扑的影响

人类行为在塑造流行病轨迹方面发挥着关键作用。在健康危机期间，人们会以多样化的方式进行自我防护和遵守建议措施，这主要反映了个体评估风险的方式差异。这种行为变异导致关键流行病参数（如传染性和易感性）的有效异质性。我们引入了一个对 SIR 模型的最小扩展，即 HeSIR 模型，通过一种简单的双峰方案来捕捉这些效应，个体可能具有更高或更低的传播相关特征。我们推导出以模型参数、网络度分布和同质性（即相同风险个体倾向于优先互动）为函数的流行病阈值的闭式表达式。我们识别出了一个超出经典阈值之外的复发 regime，在该 regime 中，感染人数可能最初下降，然后激增进入大规模传播。通过在均匀和异构网络拓扑上的仿真，我们校�实了分析结果，突出了易感性和传染性差异如何影响流行病动力学。我们进一步表明，在适当的假设下，HeSIR 模型可映射到修改后的接触网络上的标准 SIR 过程，提供了一种以结构连通性解释的统一视角。我们的发现量化了异构行为反应的效应，尤其是在存在同质性时，警示人们不应低估碎片化人群的流行病潜力，这可能会削弱及时控制的努力。结果也适用于源自生物学或其他非行为来源的异质性。