Einfluss dynamischer Risikowahrnehmung auf die Krankheitsausbreitung in sozialen Netzwerken

Vergangene Forschung hat gezeigt, dass die Risikowahrnehmung (RW) einer Krankheit
einen Einfluss auf das Ergreifen von Schutzmaßnahmen hat. Durch das Ergreifen
von Schutzmaßnahmen sinkt die Infektionswahrscheinlichkeit. Allerdings bleiben
Haltungen und Meinungen von Menschen nicht immer gleich, sie verändern und
nähern sich durch sozialen Einfluss an. Um einen kombinierten Effekt dieser beiden
Phänomene zu untersuchen, wurde ein agentenbasiertes Modell auf einer Netzwerkumgebung
erstellt. Als Grundlage dienen zwei bestehende Modelle von RW und sozialem
Einfluss. Das Modell wurde anschließend unter Definition verschiedener Klassen
von RW, mit unterschiedlichen Parametern, in 1800 Simulationen ausgewertet. Es
wurde festgestellt, dass Modelle mit RW signifikante Unterschiede zu Modellen ohne
aufwiesen. Besonders wurden die Größen Dauer, Ausbruchsgröße und Infektionspeak
betrachtet. Hingegen gab es keine signifikanten Unterschiede zu Modellen, bei denen
alle Agenten die gleiche RW in Höhe der Intervallmitte hatten. Dies ist wahrscheinlich
auf die Konsensfindung des Meinungsmodells zurückzuführen, die in wenigen
Zeitschritten stattfindet. Zu beachten ist, dass die Ergebnisse für abweichende Konvergenzraten,
Thresholds der Meinungsänderung und initiale Meinungsverteilungen
abweichen können. Dies wurde in dieser Arbeit nicht gänzlich berücksichtigt. Die
Ergebnisse liefern einen Einblick, wie sich Infektionen in Modellen verhalten, wenn
eine Meinungsänderung durch sozialen Einfluss berücksichtigt wird.