美国物理研究所 受感染个体(红色)如何共同感染健康个体(灰色)的说明
信用:尼古拉斯·兰德里 传染过程，如意见形成或疾病传播，可以达到一个临界点，在这个临界点上，传染病要么迅速传播，要么消失
在对这些过程建模时，很难捕捉到这种复杂的转变，使得影响临界点的条件成为一个难以发现的挑战
在《混沌》杂志上，尼古拉斯·兰德里和胡安·G
来自科罗拉多大学博尔德分校的雷斯特雷波研究了这些转变的参数，他将三个人的群体相互作用纳入了一个被称为易感-感染-易感模型的传染模型中
在这个模型中，从感染中康复的感染者可能会再次感染
它通常用于理解流感等疾病的传播，但通常不考虑两人以上的互动
兰德里说:“在传统的网络安全信息系统模型中，当你增加一个想法或一种疾病的传染性时，你不会看到现实世界中常见的爆炸性转变。”
“除了个体间的相互作用之外，还包括群体间的相互作用，这对系统或种群动态有着深远的影响”，并可能导致临界点行为
一旦个人之间的传染率或信息传递超过一个临界点，受感染的人的比例就会爆炸性地上升到一种流行病，达到足够高的群体传染性
更令人惊讶的是，如果感染率在这一跳后降低，受感染的比例不会立即降低
在回到健康的平衡之前，它仍然是一种流行病
这导致了一个环区域，其中可能有也可能没有高水平的感染，这取决于最初有多少人被感染
这些群体间的相互作用是如何分布的影响着爆发转变发生的临界点
作者还研究了群体关系的可变性——例如，有更多朋友的人是否也参与更多的群体互动——如何改变临界点行为的可能性
他们将这种爆炸性行为的出现解释为个体互动和群体互动之间的相互作用
取决于哪种机制占主导地位，系统可能表现出爆炸性的转变
可以向模型中添加额外的参数，以针对不同的过程对其进行调整，并更好地了解个人的社交网络中有多少内容不会被病毒或信息感染而传播
这项工作目前是理论性的，但是研究人员计划将该模型应用于来自物理网络的实际数据，并考虑现实世界网络显示的其他结构特征
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