用于传染病暴发早期检测的社会网络传感器
物理与社会
2011-07-26 v1 其他定量生物学
摘要
当前传染病暴发的检测方法最多只能提供关于疫情进程的同期信息。处于社交网络中心的个体平均而言可能比边缘个体更早被感染。然而，绘制整个网络以识别需要监测的中心个体通常非常困难。我们提出了一种替代策略，无需确定全局网络结构，即监测随机选择个体的朋友。已知这类个体更具中心性。为了评估这种朋友群体是否确实能提供早期检测，我们研究了2009年底哈佛学院的一次流感暴发。我们追踪了744名学生，分为随机组和朋友组。基于临床诊断，朋友组中疫情的进展比随机选择组（即整个人群）提前了14.7天（95%置信区间：11.7-17.6）。在疫情的第16天，朋友组也显示出显著的前置时间（p<0.05），比整个人群每日发病率的峰值提前了整整46天。这种传感器方法可以为受监测的小型或大型人群应对疫情提供显著额外的反应时间。此外，该方法原则上可以推广到在网络中传播的其他生物、心理、信息或行为传染。
引用
@article{arxiv.1004.4792,
title = {Social Network Sensors for Early Detection of Contagious Outbreaks},
author = {Nicholas A. Christakis and James H. Fowler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1004.4792},
year = {2011}
}