斯坦福大学 信用:CC0公共领域 早间新闻报道了你所在地区冠状病毒感染的增加
考虑到这些信息，你决定放弃每天的咖啡跑步或者推迟一周的购物旅行
虽然我们中的许多人可能经历过冠状病毒适应性反应的某些版本，但流行病学模型并不容易捕捉到人类本性的异想天开和变幻莫测，流行病学模型往往将人们的行为描述为疾病传播的稳定因素
“在流行病学模型中，我们经常会想，‘每个人都在市场上转来转去，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
“但这不是欣赏人们的个人激励或政府的激励
" 亚瑟注意到埃博拉疫情的预测比实际发生的情况更加可怕，部分原因是人们行为的改变，因此他受到启发，开发了一个行为反应更灵敏的流行病模型
这种新的流行病学模型，在2月发表的一篇论文中有详细描述
10发表在《PLOS计算生物学》上，揭示了健康、经济动机和社会接触之间的复杂相互作用
该论文的主要作者亚瑟说:“从数学上来说，建立这个模型的关键在于，在相互冲突的健康和经济激励下，优化行为可以极大地改变流行病的动态和结果。”
流行病均衡不同于标准的流行病模型，这个模型假设人们面临一个行为权衡，并将其描述为一个被称为效用函数的数学函数
在这个模型中，人们被激励去提高他们的效用，并通过与他人互动来实现——也许是通过工作、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，以最大化他们的效用，但在流行病中，互动变得有风险
因此，理性地说，他们会减少接触，以平衡他们之间的相互作用和感染疾病的风险
根据该模型，这种系统存在一个理论上的地方病平衡，这意味着如果没有成功根除，这种疾病可能不会消失
事实上，根据这个模型，有可能会有一波又一波的感染浪潮和反动的社会变革——以有序或混乱的方式——永远持续下去
这种围绕均衡的波动是由行为和健康风险之间的负反馈循环造成的
当一个群体试图获得尽可能好的效用时，更高的疾病风险导致更少的社会接触，从而导致更低的风险和更大的社会接触，这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，这些波动会变得更加混乱
阿瑟说:“在我们的工作中，建模存在一些固有的不确定性，因为你有反馈机制，可以将整个结论抛到窗外。”
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实际的、当前的环境
这些复杂性形成了有趣的数学模型，其中参数的微小变化，甚至最初感染的数量，都会对疫情结果产生巨大的定性影响
布尔内特大学的马库斯·费尔德曼说:“问题是你通常会延迟获得关于感染的信息，而在流行病中，这些延迟会导致你的预测出现各种各样的奇怪现象。”
人文与科学学院的米尔德里德·芬利·沃福德教授是这篇论文的资深作者
“在我们的模型中，我们看到信息延迟变得至关重要
" 过度反应的艺术 该模型表明，应对这种信息延迟和解决流行病的最佳方法是从一开始就对预测的后果反应过度，例如，在潜在流行病的最早迹象出现时，实施严格的封锁以防止短暂的社会接触——理想情况下，当疾病仍能在地方一级得到控制时
研究人员说，这也强调了在疫情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
一旦一种疾病被确定，就像冠状病毒在许多地方一样，确定最佳反应就更加棘手——但是对社会接触的夸大限制可能是解决方案的一部分
费尔德曼说:“当局似乎不得不接受不同人对自己有利行为的不同看法，并通过一些严格的人群范围的限制来克服这些个人欲望。”
“这就是我们如何最大限度地减少我们在COVID中看到的动态，并避免这些巨大的尖峰，然后是后续的下降，然后是再次尖峰
" 然而，这些限制应该谨慎和有计划地实施，因为该模型还表明，流行病应对中的短期思维可能导致永久循环，并且长期成本更高
“我们必须承认，封锁有一个合理的缺点，”阿瑟说
“没错，你需要封锁，但减少社交接触也需要权衡，这应该是有意和深思熟虑的——最好是一次、短时间、大范围的封锁，而不是对感染人数的延迟反应而周期性地打开和关闭
" 未来，研究人员希望调整他们的模型，以考虑到文化观念的传播，这些观念可以影响人们的行为反应——例如戴上反面具或接种反疫苗——以及疫苗对流行病过程的深远影响
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