基于认知合理强化学习的流行病学网络中的口罩佩戴行为
社会与信息网络
2023-12-07 v1 物理与社会
摘要
COVID-19 大流行凸显了人类行为在影响传染病传播中的关键作用，以及对能够捕捉这种复杂动态的模型的需求。我们提出了一个基于智能体的模型，该模型集成了疾病传播的流行病学仿真与驱动个体口罩佩戴决策的认知架构。智能体基于一个效用函数来决定是否佩戴口罩，该函数权衡了同伴从众、个人风险容忍度和口罩佩戴不适等因素。通过系统性地改变行为模型参数和社交网络结构进行实验，我们展示了自适应决策如何与网络连接模式相互作用，从而影响群体层面的感染结果。该模型提供了一个灵活的计算框架，用于深入理解诸如口罩强制令等行为干预措施如何在不同社会结构的社区中差异化地影响疾病传播。研究结果强调了将现实的人类决策过程整合到流行病学模型中的重要性，以便为公共卫生危机期间的政策决策提供信息。
引用
@article{arxiv.2312.03301,
title = {Masking Behaviors in Epidemiological Networks with Cognitively-plausible Reinforcement Learning},
author = {Konstantinos Mitsopoulos and Lawrence Baker and Christian Lebiere and Peter Pirolli and Mark Orr and Raffaele Vardavas},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.03301},
year = {2023}
}
备注
12 pages, 6 figures