基于在线社会媒体数据的疾病传播过程中人类行为变化机制与模型研究

项目名称： 基于在线社会媒体数据的疾病传播过程中人类行为变化机制与模型研究

项目编号： No.61503402

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2016

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 段伟

作者单位： 中国人民解放军国防科技大学

项目金额： 20万元

中文摘要： 大规模流行病爆发，及其导致的公共卫生突发事件已经成为了当前中国的主要社会问题之一。然而，由于数据的局限性，我们对疾病爆发过程中人类行为变化机制还缺乏全面的了解和科学的认识。本项目在大数据研究背景下，通过在线社会媒体数据挖掘和分析，探索疾病传播过程中人类行为变化机制与规律，建立疾病传播模型，开展仿真实验，评估疾病预防与控制措施和人群个体行为干预策略，辅助公共卫生突发事件应急管理决策。我们重点研究疾病信息、社会影响和社会学习对疾病传播过程中人类行为变化的作用，以及在线社会媒体中人类行为变化的数据挖掘和分析方法。本项目对完善疾病传播模型，促进流行病学、人类行为动力学、社会计算等学科的发展具有重要的科学意义，同时为公共卫生突发事件应急管理提供理论和方法。

中文关键词： 多agent建模；复杂适应系统；演化；人类行为变化；流行病模型

英文摘要： Large-scale epidemic outbreaks and their following public health emergencies have become one of the most challenging social problems in China. Due to the limitation of data sources, it is not well understood for human behavior changes in infectious disease transmission. Under the context of big data, this project uses online social media data mining to explore human behavior changes in infectious disease transmission. We build epidemic models and execute computational experiments to evaluate disease control policies and individual behavior intervention strategies. We focus on the impact of epidemic information, social influence, and social learning on human behavior changes in infectious disease transmission, as well as the data mining approaches for online social media. This project is expected to promote the development of multi-disciplines including epidemics, human dynamics, and social computing, and contribute theory and methodology for public health emergency management in China.

英文关键词： multi-agent models;complex adaptive systems;evolution;human behavior changes;epidemic models