社会网络结构演化规律及其对非常规突发事件处置策略的影响

网络信息化使得基于网络信息传播与交互的社会网络对非常规突发事件的影响越来越大，如何解构社会网络的拓扑结构及其时空演化特征，并采用定量化手段对社会网络在非常规突发事件中的作用进行科学评估是一个重要科学问题。课题针对非常规突发事件应急管理研究中的特殊边界条件与复杂性问题，提出人工系统与计算实验相结合的"情景-应对"型应急管理方法- - 基于人口与社会网络的计算建模，结合传染病时空传播及社会动力学等模型，采用多智能体技术构建人工系统，利用涌现的计算实验方法来研究非常规突发事件中社会网络的结构演化规律及其对应急处置策略的影响，并通过"手足口病流行事件"和"三鹿奶粉事件"的案例，检验这种方法在非常规突发事件中的应用效果，并在实践应用中发展和完善以提高在各类非常规突发事件应急管理中的适应性。课题研究将发展基于"情景"的应急综合决策支持理论与方法，为应对非常规突发事件威胁提供数据与模型驱动的决策参考。

解构社会网络的拓扑结构及其时空演化规律，并定量评估社会网络对处置策略的影响是非常规突发事件应急管理中的重要科学问题。本课题主要以非常规突发公共卫生事件为对象，对传染病在社会人群中扩散传播的社会接触网络进行了系统深入的研究，研究成果包括： (1)基于2009年甲型H1N1在密集人群中暴发流行的实证案例，研究了传染病社会接触网络的异构特性，并以新的视角探索了其在推动传染病疫情演化发展中的驱动作用，评估了其对疫情应急防控措施的影响作用；(2)基于个体异质性差异的前提假设，提出了异质社会网络结构模型，研究了这一网络结构下，传染病时空传播的动力学特性，及由此导致的传染病传播模式；(3)揭示了重大传染病流行期间北京市社会人群的时空地理分布、空间交互活动及其社会接触网络模式，识别了传染病在北京市扩散传播的时空规律与驱动力；(4)基于异质社会接触网络的基本假设，针对都市区突发新发重大传染病流行的情景，提出了人工系统与计算实验相结合的“情景-应对”型应急管理方法，构建了与之配套的Agent计算建模方法，并在北京市甲型H1N1流行案例中得到了检验；(5)研发了互联网重大疫情实时监测与预警原型系统，此套系统能够对突发公共卫生事件进行实时在线感知、疫情态势研判、传染病流行风险评估、传染病异常暴发的早期预警、众包应急及平行管理与控制。课题研究成果具有较强的实践应用价值，通过与北京市疾病预防控制中心和中国人民解放军疾病预防控制所的合作，本课题发展的一批技术方法已在新发突发传染病疫情防控与应急处置等方面得到实践应用：a.应用于改进和完善北京市现有的重大传染病监测与预警体系，增强了疫情监测数据的智能分析能力，提高了监测预警的时效性和灵敏度，2011年，此项应用成果获北京市科学技术奖三奖；b.集成应用于军队突发传染病疫情现场的电子化流行病学数据采集、分析、辅助判断和智能分析，为重大传染病疫情现场应急处置中的综合一体化、数字化与智能化提供了技术保障，2011年和2012年，此项应用成果连续两次获得军队科技进步二等奖。