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“大数据+AI”社会学应用调研实践团队开展传染病领域的研究

来源:山东大学软件学院 作者:李英华

2023年1月28日至2月3日,山东大学“大数据+AI”社会学应用调研实践团队针对传染病领域进行研究。团队结合传染病的影响因素,建立传染病EIRD、SEIRD的流行病学分析数学模型,构建传染病-社会治理的综合评价数学模型。同时,团队在这一阶段完成调研报告和论文一篇,已发表在团队公众号专栏。

团队建立传染病模型 EIRD和SEIRD,通过设定不同的人群:易感者(S),暴露者(E),感染者(I),死亡者(D),治愈者(R),模拟病毒的传播过程,探究该城市在不加管控的情况下各类人群的演化规律。利用差分方程和时间序列,就传染病传播进行数学模拟。

结合近年来发生的新型冠状病毒感染为例,模拟出了在不加以任何管控和疫苗、抗体等医学防控情况下,将会有超过80%的人群在1-2个月内感染;在控制社会流动、大范围接种疫苗免疫后,病毒传播阻断率将会与社会管控和疫苗效力呈明显正相关性,基本趋势呈现对数函数分布。

更进一步,团队在新冠病毒传染模型的基础上模拟社会学管控,并探究不同管控措施下各类人群的演化规律。团队通过分析不同类型的管控措施对接触率、传染率、感染者人数、死亡率、治愈率的影响,模拟出了某个时间节点下加之管控措施后,各类人群的演化规律,并建立了可应用于社会管控策略环境下的数学模型 。

团队综合数学分析和社会学分析,得出结论:要提供真正有效的信息的难点有社会和自然两方面。社会方面包括:群众对社会管控策略的配合程度,群众在社会管控下的不确定因素等;自然方面包括:病毒的变异,不同地区自然环境的差异等。

最后,团队在上述数学模型的基础上,考虑到社会管控的正面效应和负面效应,采用综合评价方法建立模型进行分析。我们将社会管控策略带来的效果及经济的负影响进行量化,并转化成为该社会管控策略的评分。研究在不同情况下,适合采取的最佳的社会管控策略及持续时间。

最后,团队总结了过去一周的工作成果,认真阅读了成果论文。在这一阶段,团队完成了关于传染病领域的“大数据+AI”应用研究,就传染病的流行病学传播和社会防治分别建立数学模型,并结合领域特点、专业特色,开展实践化操作,利用Python、MATLAB、SPSS等工具完成了这一阶段的研究。

图/李英华 谢婧雅

文/李英华

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