感染症におけるネットワーク構造の集団免疫形成に与える影響

抄録

冪乗則に基づいた移動を行う人をエージェントとし，ネットワーク関係で繋がった都市を環境としたマルチエージェントシミュレーションを構築することで，COVID-19の感染現象に関する考察をした．COVID-19の感染現象の解明の多くには，SIRモデルを代表とする数理モデルが利用されているが，解釈性は高いものの，人々の接触ネットワークを均質なモデルで仮定しており，現実を反映しているとは言い難い．そこで，現実に即したネットワークモデルによってシミュレーションを行うことで，ワクチン接種や集団免疫に関する考察をした．現実の感染現象を観察することで得られた都市のネットワークに関する仮説に関して，シミュレーション内でいくつかのシナリオを比較することで検証することができた．本研究で得られた性質は，COVID-19だけではなく，他の感染症にも応用可能であり，数理モデルと比較することで，感染症の伝播に対する理解が深まると考えられる．