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What's in a crowd? Analysis of face-to-face behavioral networks
Lorenzo Isella, Juliette Stehlé, Alain Barrat, Ciro Cattuto, Jean-François Pinton and Wouter Van den Broeck
Journal of Theoretical Biology (Article in Press)
doi:10.1016/j.jtbi.2010.11.033
RFIDタグを使った人間の実際のコンタクトネットワークに関する論文。
サンプルにしたのは以下の2つのネットワークで、それらを比較する事がメインのトピック。
- HT09 conference as Closed network
- Science Gallery (SG) museum as Open network
時間データ（美術館への入場時間等）、誰と誰が何秒接触したか、のデータががあるので
それらを使って、まずは１日にaggregate したときの静的なネットワークの解析からスタート。
平均リンク数はHT09だと20（1分以下の接触を除くと7.5）、
SGだと8（1分以下の接触を除くと3.5）という結果で異なる。
美術館に来る人同士は、他人なので接触数は少ないよね、という当然の結果 (Fig.5)。
ちなみに美術館での滞在時かは平均35分とからしい、分布は対数正規 (Fig.6)。
2つのネットワークで共通するのは、個人間の接触時間の分布で、
200秒くらいまでのスケールだと、どちらもベキ分布になる (Fig.8, 9)。
異なるのは、個人がどのくらいの時間他人と接触していたかの分布で、
これは、明らかに差が出て、HT09だと分布の最頻値は500秒あたりになるのに対して、
SGだと10秒以下に最頻値が来る。（当然の結果だが、定量的にもちゃんと見えている。）
次に行うのがPercolation analysisで、リンクをいろいろな方法で
取り除いて行くときに、ネットワークがどのくらいバラバラにならないかを比較する。
リンクの取り除き方法は、
で、行うが、どの方法でもSGネットワークは大変もろく、すぐにバラバラになる。
最後に、それらのネットワークを使って、感染モデル(SI-model)のシミュレーションを行う。
感染元(seed)を決めて、そこからリンク上を伝って感染する。
１日をaggregateしただけのネットワーク(Transmission network)と、
seedがネットワークに入ってきた時間を考慮するネットワーク(partially aggregated network)を使って行う。
すると全く異なる結果が得られて、いつ感染が始まったかの時間を考慮しないと、
結果としてネットワーク上にどこまで感染が広がったかに異なる結果を得るのでmisleadingだという。
(Temporal properties of the contacts are crucial in determining the spreading patterns and their properties.)
また当然、HT09の方が接触時間、数も多いので感染はすぐに広まる。
それにしても、この論文、図が多く、トピック詰め込み気味で、
論文の主旨をうっかりすると見失いそうになった。
データがあって、面白そうな事がいろいろあって、伝えたい気持ちは分かるけど、
自分も気をつけようと思った。。。
