Epidemic evolution model considering individual heterogeneity in multi-layer hypernetwork

Shi‐Jie Xie

doi:10.1088/1674-1056/adf31c

Epidemic evolution model considering individual heterogeneity in multi-layer hypernetwork

2026-03-01

1

PRE

AI

DOI：10.1088/1674-1056/adf31c

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近年来，信息传播与疫情传播的动态耦合机制已引起广泛关注。现有研究主要关注个体意识对疾病传播的影响；然而，现实中驱动意识转变和疫情异质性认知的因素在不同健康状况的个体间存在显著差异。此外，传统成对交互网络难以捕捉社会感染过程的复杂性。为弥补这些不足，本研究基于演化超图提出三层超网络疫情模型（大众媒体层-信息层-疫情层），纳入个体异质性和高阶群体交互。信息层采用弱意识-强意识-弱意识（APA）传播模型刻画疫情意识扩散，并整合感知痛苦水平指标以量化感染者动态意识状态。底层易感-感染-恢复（SIR）模型引入双重调制因子，基于意识依赖行为调整感染和传播概率。模型有效性通过微观马尔可夫链方法（MMCA）数值模拟验证，识别疫情阈值并分析关键参数。研究发现，易感性及传播率是决定疫情规模的关键因素；高覆盖率的官方媒体可快速传播准确信息并遏制谣言；控制痛苦水平和提升恢复效率对降低感染峰值和缩短疫情持续时间至关重要。本研究为理解现实场景中大众媒体、个体认知与疫情传播的相互作用机制提供了系统性分析框架。

Keyword:

epidemic transmission

information transmission

individual consciousness

multilayer hypernetwork

microscopic Markov chain

02.50.Ga

02.60.Cb

02.50.Ey

Epidemic evolution model considering individual heterogeneity in multi-layer hypernetwork

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