疫情与新闻传播过程相互作用的集成建模与分析
动力系统
2024-06-11 v1 物理与社会
摘要
COVID-19 大流行见证了在线社交网络（OSNs）在传染病传播中的作用。疫情严重性的上升增加了对适当指导方针的需求，但也促进了虚假新闻条目的传播。新闻条目的流行度可以重塑公共卫生行为并影响疫情过程。疫情过程与新闻条目传播之间存在明显的相互依赖关系。本工作创建了一个集成框架以理解这种相互作用。我们首先发展了一种依赖于人口的“饱和分支过程”来持续追踪 OSNs 上趋势新闻条目的传播。通过将新闻传播模型与 SIRS 疫情模型相集成，获得了一个双时间尺度动力系统，以分析整体系统。观察到在线性行为影响下会出现周期性感染模式，这解释了我们在大流行中经历过的感染与再感染浪潮。我们使用数值实验来佐证结果，并使用 Twitter 与 COVID-19 数据集通过集成模型重建了历史感染曲线。
引用
@article{arxiv.2303.04441,
title = {Integrative Modeling and Analysis of the Interplay Between Epidemic and News Propagation Processes},
author = {Madhu Dhiman and Chen Peng and Veeraruna Kavitha and Quanyan Zhu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.04441},
year = {2024}
}