Spieltheorie highlights macht der lokalen Berichterstattung in der Impfstoff-Entscheidungen: die Quelle der Prävalenz der Krankheit Informationen, die Auswirkungen, die Wirksamkeit der Impfung Programme

Computational Modellierung sozialer Netzwerke lässt vermuten, dass die Impfung Programme sind erfolgreicher bei der Eindämmung der Krankheit, wenn die Personen haben Zugang zu den lokalen Informationen über die Prävalenz der Krankheit. Anupama Sharma von Der Institute of Mathematical Sciences in Chennai, Indien, und Kollegen präsentieren diese Ergebnisse in PLOS Computational Biology.

Der Erfolg der Impfung Programme können schließlich unterboten Ihre Wirksamkeit, wenn die Personen nicht wählen geimpft zu werden, weil Sie glauben, Sie sind geschützt durch die Immunität der Herde. Während einer Epidemie, eine person, die vorher vermieden Impfung wahrnehmen können höhere Gefahr der Infektion, und wählen Sie impfen zu lassen. Eine solche Entscheidungsfindung ist geprägt durch die person, die Zugang zu Informationen über die Prävalenz der Krankheit, die auf lokaler oder globaler Ebene.

Zu erforschen, wie sich Krankheiten Prävalenz-information beeinflusst den Erfolg einer Impfung-Programm, Sharma und Kollegen beschäftigt eine rechnerische Modellierung. Mit Prinzipien der Spieltheorie, Sie sondiert die relative Bedeutung von Informationen über die Prävalenz der Krankheit in einer Person, lokalen Nachbarschaft gegen Prävalenz der Krankheit in der gesamten Bevölkerung.

Die Analyse zeigt, dass, wenn Individuen verlassen sich auf die Globale Prävalenz der Krankheit Informationen, zum Beispiel gewonnen aus den Massenmedien, die Impfung ist nicht in der Lage zu verhindern, dass ein großer Teil der Bevölkerung aus, infiziert zu werden. Im Gegensatz dazu, wenn die Personen machen, die Impfung Entscheidungen, die geeignet sind, Ihre unmittelbaren Umstände, die endgültige Größe der Epidemie Ausbruch kleiner sein kann.

„Während die Massenimpfung Programme sind ein wichtiges Bollwerk gegen die pandemische Ausbrüche, ist es wichtig, um sicherzustellen, dass die Inzidenz information verbreitet wird, strategisch“, sagt Sharma. „Unsere Ergebnisse argumentieren stark für ein transparentes system für die Verbreitung von detaillierten Inzidenz-Daten, wobei Personen Echtzeit-Zugriff auf lokale Informationen und verlassen Sie sich nicht nur auf mass media coverage.“

Zukünftige Forschung könnte, berücksichtigen, die weitere Komplexität, wie dynamische soziale Netzwerke, die Veränderung im Verlauf einer Epidemie oder individuellen unterschiedlichen Wahrnehmung der schwere zwischen Krankheiten wie Ebola und influenza. Die Autoren auch darauf hin, dass Ihre rechnerische Rahmen erweitert werden könnte, um zu erforschen, den Einfluss der Meinungen über die Impfung gemeinsam über soziale online-Netzwerke, die sehr Verschieden sind von den Netzwerken über die Krankheit breitet sich aus.