博文
复杂的社会传播行为使得网络上的疾病更容易爆发
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2010年在Science上的一篇关于健康行为传播的实证工作，我想大家还记忆犹新（D. Centola, Science 329, 1194 (2010).）。这篇大作最新的google scholar显示在不到两年的时间内已经被狂引194次。传统的研究总是把谣言、行为传播用疾病传播的理论来研究。如果基于这个理论，那么可以得到：同样的条件下，随机网络应该比环状规则网络更容易导致行为传播。但是这篇实证工作却证实了环状规则网络比随机网络更容易导致行为传播！那么是什么原因导致这种现象？作者指出，这是由于行为传播具有疾病传播不具有的一些特有属性——社会强化效应。为了解释这种现象，吕琳媛、陈端兵和周涛给出了一个很漂亮的模型解释了这种现象。同时他们也强调了信息传播与疾病传播的不同之处。（Linyuan Lü, Duan-Bing Chen and Tao Zhou, New J Phys 13 (2011) 123005.可以参见周涛的博客：信息传播新模型http://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3075&do=blog&id=515561）。
言归正传，回到我今天介绍的一个工作上，这个工作是挂在最近的arxiv上(Complex social contagion makes networks more vulnerable to disease outbreaks, http://arxiv.org/abs/1211.0518)。现在我来简单的介绍一下这个工作。这个工作是研究行为传播中的社会强化效应对疾病传播动力学的影响（这里的行为传播是特指“反接种”情绪的传播，换句话说，就是对接种抵触行为的传播）。
https://blog.sciencenet.cn/blog-291824-646633.html
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言归正传，回到我今天介绍的一个工作上，这个工作是挂在最近的arxiv上(Complex social contagion makes networks more vulnerable to disease outbreaks, http://arxiv.org/abs/1211.0518)。现在我来简单的介绍一下这个工作。这个工作是研究行为传播中的社会强化效应对疾病传播动力学的影响（这里的行为传播是特指“反接种”情绪的传播，换句话说，就是对接种抵触行为的传播）。
大家可能有一个直观的感觉，对网络上的节点进行随机接种的话，那么这些策略的效果是最差的。但是这篇文章告诉我们：没有最差，只有更差！
作者假设疾病在网络上传播（本文考虑静态网络，网络规模N=5000,网络平均度<k>=10，以三种不同重连概率的小世界网络为网络模型。），通过调整网络参数和疾病的相关参数使得基本再生数R0~10,那么根据传染病知识可以知道如果接种比例等于1-1/R0=0.9的时候就可以阻止疾病爆发（这里假设疫苗是100%有效！）。
控制10%的不接种（控制10%的原因是因为在随机选择的情况下，0.9的接种比例完全可以抑制疾病爆发！），如果达到这个比例就停止行为传播。然后开始在这些不接种的人中随机产生一个感染种子，然后开始传播。
注1：这个课题组早期还有相关的工作，下次再介绍。
作者假设疾病在网络上传播（本文考虑静态网络，网络规模N=5000,网络平均度<k>=10，以三种不同重连概率的小世界网络为网络模型。），通过调整网络参数和疾病的相关参数使得基本再生数R0~10,那么根据传染病知识可以知道如果接种比例等于1-1/R0=0.9的时候就可以阻止疾病爆发（这里假设疫苗是100%有效！）。
控制10%的不接种（控制10%的原因是因为在随机选择的情况下，0.9的接种比例完全可以抑制疾病爆发！），如果达到这个比例就停止行为传播。然后开始在这些不接种的人中随机产生一个感染种子，然后开始传播。
假设人们的“反接种”情绪通过两种途径被感染：
第一种是generous exposure(有一个中央节点和网络中所有的节点都有连边，类似广播机制)，每个以一定的概率向网络中的节点随机播放”反接种“情绪。这种机制产生的效果就是随机的选择10%的人不接种。
第二种是social exposure,邻居以一定的概率向你传递“反接种”情绪，而且仅传递一次，要不然就是祥林嫂了。考虑到行为传播具有社会强化效应，因此一个个体被传递成功的“反接种”情绪的次数>=T,那么这个个体就变为不愿意接种者，他也可以把这种“反接种”情绪再以一定的概率传给邻居。根据T=1或者>1把这种social exposure分为简单传播和复杂传播。
好了，现在开始比较三种行为传播方式对疾病传播的影响：
一、单纯的generous exposure策略，也就是相当于随机选10%的人不接种;
二、generous exposure+简单的social exposure (T=1)，达到10%的不接种比例就停止；
三、generous exposure+复杂的social exposure (T>1)，达到10%的不接种比例就停止.
通过模拟发现，第一种效果好于第二种，第二种又好于第三种。
因此：复杂的社会传播行为使得网络上的疾病更容易爆发。那么这个结论意味着什么？意味着以前我们总是认为接种范围满足要求就可以消灭疾病的结论在现实情况下不一定成立！
作者对这种现象给出了解释：由于复杂的social exposure比简单的social exposure更容易形成较大“susceptible communities”。也就是说，这些不接种个体都跑到一起了。那么其他的90%的接种者对他们的群体免疫效果不明显了。同样地，简单的social exposure比单纯的generous exposure策略更容易形成大的“susceptible communities“。所以简单策略的效果又比随机的效果差。
作者对这种现象给出了解释：由于复杂的social exposure比简单的social exposure更容易形成较大“susceptible communities”。也就是说，这些不接种个体都跑到一起了。那么其他的90%的接种者对他们的群体免疫效果不明显了。同样地，简单的social exposure比单纯的generous exposure策略更容易形成大的“susceptible communities“。所以简单策略的效果又比随机的效果差。
注1：这个课题组早期还有相关的工作，下次再介绍。
注2：在以前的研究中，我们更多的关注复杂网络和传染病动力学两者之间的关系，而忽视了社会中的人是理性的个体。疾病的爆发会引起个体、社会方方面面的行为反应，这些行为反应会改变或影响疾病的传播，进而又改变人们的行为方式。因此最近有很多人开始关注这个方向。自适应网络可以算这方面的工作。我们国内在这方面也开始有很多人开始关注，据我知道的有，刘宗华老师课题组的阮中远博士，唐明老师、曹崀老师，王林博士，吴枝喜老师，伏峰博士，宋玉蓉老师，韩筱璞老师，倪顺江老师，吴庆初老师等（还有很多我不知道的！）。我也算一个吧，
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