効果的な感染症制御には、伝播動態および非薬物的介入（NPI）に影響を与える行動要因を理解することが必要です。これらの動態を実生活の場面で調査するために、中国の温州キーン大学で約1,000人の学生を対象にした2週間のゲーミフィケーションされた疫病実験を実施しました。Bluetooth対応のアプリを使用して、仮想パスワードの広がりをシミュレートし、リアルタイムの行動および疫学データを収集しました。行動フィードバックを組み込み、介入の効果を評価するために、時間変化する伝播率を持つ感受性-曝露-無症状-感染-除去モデルを開発しました。私たちの結果は、リスク認識が高まらない限り、NPIだけでは十分ではない可能性があることを示しています。NPIを強く遵守した参加者は、伝播を大幅に減少させました。また、スーパースプレッダーの統計や生物学的アウトブレイクで見られるパターンを反映した重尾伝播ツリー構造は、データの外的妥当性を支持しています。この研究は、疫学モデルに適応的な人間行動と異質性を統合する重要性を明らかにし、リアルな環境でのアウトブレイク動態を研究するためのツールとして、私たちのアプリベースの疫病実験の潜在能力を強調しています。
Musa et al. (Sat,) はこの問題を研究しました。