异质节点异构网络中涌现的大传染病阈值

网络科学的一个著名结果表明，具有异质连接性的网络比其更同质的对应网络更容易受到传染病传播的影响。特别是在相同节点的网络中，已经表明异质性可以降低传染病能够入侵系统的阈值。因此，网络异质性使得具有较低传播概率的疾病能够持续和扩散。在此，我们指出，对于实际应用而言，这一结果不应独立于人群内部个体间的异质性来考虑。我们的结果表明，如果考虑到人群之间的异质性，连接性更异质的网络可能对传染病传播更具抵抗力。我们研究了一个具有自适应疾病规避的易感-感染-易感模型。该模型的结果表明，网络异质性的这种效应反转很可能发生在个体意识到其主观疾病风险的群体中。对于流行病学而言，这意味着不应孤立地研究网络异质性。