复杂网络中疾病与谣言传播的统一马尔可夫链方法

传播过程在自然系统和人工系统中无处不在。根据所研究现象的具体细节，可以通过大量模型对其进行研究。由于具有现实意义，疾病传染和谣言传播是这些过程中最重要的。然而，尽管两者之间存在相似性，现有模型仍分别处理这两种传播动力学。在本文中，我们提出了一种基于离散时间马尔可夫链的通用信息传播模型。该模型包含了疾病传染过程和谣言传播均可能发生的所有状态转移。我们表明，该模型不仅涵盖了传统的传播模式，还包含了社会动力学中相关的一些特征，如冷漠、遗忘以及兴趣的丧失/恢复。对模型进行了解析评估，以获得多种场景下接触过程与反应过程的传播阈值和早期时间动力学行为。与 Monte Carlo 模拟的比较表明，马尔可夫链形式化具有极高的准确性，同时在计算效率上表现优异。最后，我们展示了如何将所提出的框架应用于研究社交网络上发生的传播过程。