基于边缘网络的传染病超级传播动力学追踪：从接触、暴露到传播
种群与进化
2026-01-27 v1
摘要
传染病超级传播由于接触行为的异质性而被观察到，这在经验和理论环境中都是流行病动力学和规模的重要决定因素。然而，也观察到这种类型的超级传播在传染病进程中所占的重要性会发生变化，通常以递减方式变化，因为感染从接触人数较多的个体级联到接触人数较少的个体。我们在静态接触网络上的强免疫（SIR）传染病中，对此现象提供了精确的数学表述。基于边缘建模框架，我们构建了三个指标来追踪超级传播在传染病进程中的变化情况，分别衡量感染节点的接触、暴露和传播：（1）感染节点平均度数；（2）感染节点平均易感邻居数；（3）新感染节点将引起的次级病例平均数。我们关于这些指标行为的一些结果，突出了这些指标的峰值时间均发生在人口水平感染流行率峰值时间的一半以下。这表明，当传染病已接近其峰值时，超级传播的重要性较低，因此接触基础的控制策略最好在疫情爆发初期实施。我们讨论了从发病率、流动性、接触轨迹和传播数据中准确测量流行病学参数的意义。
引用
@article{arxiv.2601.17763,
title = {Tracking dynamics of superspreading through contacts, exposures, and transmissions in edge-based network epidemics},
author = {Ari S. Freedman and Bjarke F. Nielsen and Maximillian M. Nguyen and Laurent Hébert-Dufresne and Simon A. Levin},
journal= {arXiv preprint arXiv:2601.17763},
year = {2026}
}