基于社交网络的疏离策略以在后封锁时代 flatten COVID-19 曲线
物理与社会
2020-05-29 v2 种群与进化
其他统计学
摘要
为应对 COVID-19 大流行，社交疏离与隔离已被广泛采用。然而，由于完全或近乎完全封锁所带来的不利社会、心理和经济后果，更温和的接触削减政策变得可取。采用社交网络方法，我们评估了三种旨在“保持曲线平坦”并有助于后封锁时代依从性的针对性疏离策略的有效性。这些策略为：将互动限制于少数重复性接触、在接触中寻求相似性，以及通过三元组策略强化社群。我们模拟了随机感染曲线，其融合了感染模型、理想型社交网络模型与统计关系事件模型的核心要素。我们证明，战略性地减少接触可大幅提高社交疏离措施的效率，从而引入在保持低风险的同时允许部分社会接触的可能性。该方法为决策者提供了细致见解，以实施可缓解社会隔离负面后果的有效社交疏离。
引用
@article{arxiv.2004.07052,
title = {Social network-based distancing strategies to flatten the COVID 19 curve in a post-lockdown world},
author = {Per Block and Marion Hoffman and Isabel J. Raabe and Jennifer Beam Dowd and Charles Rahal and Ridhi Kashyap and Melinda C. Mills},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.07052},
year = {2020}
}