Core Concepts
誤情報が感染症の拡大に与える影響を理解することは重要であり、その影響をモデル化してシミュレーションすることが可能である。
Abstract
エピデミック拡大における誤情報の影響を模擬するための提案されたモデル。
誤情報がCOVID-19感染者数にどのような影響を及ぼすか推定したシナリオ。
モデル化されたSMIR(Susceptible Misinformed Infected Recovered)モデルに基づく平均場シミュレーション。
エージェントベースのSMIRシミュレーションによる実証的な接触網と情報伝播網から得られた結果。
誤情報がピーク時の感染率を6倍に増加させ、2週間早める可能性があることを示す結果。
Stats
誤情報は最悪の場合、感染ピークを6倍に増加させ、2週間早める可能性がある。
これにより追加で約47百万人のアメリカ人が感染する可能性がある。
Quotes
"Proper management of epidemic crises in the modern age thus requires the understanding of the complex relationship between the spread of (mis)information through online social networks and the spread of disease through physical contact networks."
"The model estimates that, in the worst-case scenario, a heavily misinformed population can amplify the peak of the infection by a factor of six and accelerate it by two weeks."