斯坦福模型解释了期间的行为变化

晨报报道，感染在你的地区有所增加。考虑到这些信息，你决定跳过每天的咖啡操作，或者将杂货店旅行推迟一周。虽然我们中的许多人可能经历过对的某种形式的适应性反应，但流行病学模型并不容易捕捉到人性中异想天开和不可预测的本质，这往往会将人们的行为描绘成疾病传播的稳定因素。

“在流行病学模型中，我们经常会想，“每个人都在市场上跑来跑去，所以我们需要告诉每个人回家，这将阻止疾病的传播？斯坦福大学医学院博士后研究员罗南阿瑟说。"然而，这并没有让人们意识到个人激励或政府激励."

在注意到埃博拉的预测最终比实际发生的要可怕得多(部分原因是人们行为的改变)后，亚瑟被鼓励开发一个更具行为性的模型。《PLOS计算生物学》年2月10日发表的一篇论文详细介绍了这一新的流行病学模型，揭示了健康、经济动机和社会联系之间的复杂相互作用。

这篇论文的主要作者Arthur说：“从数学上建立这个模型的关键是，当健康和经济激励相互矛盾时，优化行为可以极大地改变动态和结果。”

流行病均衡不同于标准流行病模型，标准流行病模型假设人们面临行为妥协，并将其描述为一个称为效用函数的数学函数。在这种模式下，人们有动机提高自己的效用，并通过与他人互动来提高自己的效用，如工作、上学或社交。在正常情况下，他们会达到理想的社会接触水平，以最大限度地发挥他们的效力，但在中，互动将变得危险。所以，从理智上讲，他们会把接触减少到一个平衡，这样他们的互动才能与感染的风险保持平衡。

根据这个模型，在这个系统中有一个理论上的局部平衡，这意味着如果疾病没有成功根除，它可能不会消失。事实上，按照这种模式，可能会出现永久性的感染浪潮和反动的社会变革(以有序或混乱的方式)。

围绕这种平衡的波动是由行为和健康风险之间的负反馈回路引起的。当人们试图获得最大可能的效用时，更高的疾病风险会导致更少的社会互动，这将导致更低的风险和更高的社会互动，从而在重复的循环中再次增加风险。

当疾病风险信息的传播出现延迟时，这些波动将变得更加令人困惑。阿瑟说：“在我们的工作中，建模存在固有的不确定性，因为你有一个反馈机制，可以把整个结论抛在脑后。

当社会系统对不再准确的流行病学现实做出反应时，人们的行为反应就会偏离当前的实际情况。这些复杂性使数学变得有趣，其中参数的微小变化，甚至最初感染的数量，都可能对流行病的后果产生巨大影响。

布尔内特c .和米尔德里德芬利沃福德教授说：“问题是你通常会延迟获得关于感染的信息，而这些延迟会导致你在流行病预测中出现各种奇怪的现象。”人文学院和这篇论文的资深作者。“在我们的模型中，我们看到信息的延迟至关重要。”

过度反应的艺术

该模型表明，应对这种信息延迟、解决的最佳方式是从一开始就对预期后果反应过度，例如采取严格的锁定措施，尽快防止短期的社会接触。潜在的流行病——理想情况下，它仍然可以在当地得到控制。研究人员表示，这也凸显了在爆发阶段需要更好的预警系统、透明度、信息共享和国际合作，以防止广泛感染。

一旦这种疾病被确定，就像许多地方的一样，很难确定最佳反应，但对社会互动的夸大限制可能是解决方案的一部分。

费尔德曼说：“对于不同的人如何看待他们的有益行为，当局似乎不得不感到不知所措，并以一些严格的国家限制来推翻这些人的意愿。”“通过这种方式，我们可以最小化COVID看到的动态，并避开这些巨大的峰值，然后避开后续的峰值，然后再次到达峰值。”

但是，这些限制应该通过谨慎和规划来制定，因为模型也表明，应对中的短期思维可能会导致永久循环，并在长期造成更大的损失。

亚瑟说：“我们必须承认封锁有逻辑上的不利。”“是的，你确实需要锁定，但你需要权衡减少社交接触的取舍，这应该是深思熟虑的，深思熟虑的——最好是短、重、锁定，而不是周期性地打开和关闭，以延迟对感染人数的反应。”

未来，研究者希望通过调整模型来解释反口罩或反疫苗等可能影响人们行为反应的文化观念的传播，以及疫苗对流行性疾病的深远影响。

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