پویایی‌های انتشار اطلاعات، به‌ویژه در زمینه انتشار شایعات و شیوع بیماری‌ها، تأثیرات قابل‌توجهی بر سلامت عمومی، ثبات اجتماعی، عملکرد اقتصادی و رفاه کلی جامعه دارد. این مطالعه به بررسی کاربرد و اثربخشی مدل‌های انتشار در شبکه‌های پیچیده می‌پردازد و به‌طور خاص بر جزئیات انتشار شایعات و بیماری‌ها تمرکز دارد. مدل‌های سنتی مانند مدل‌های حساس-آلوده-بازیافته (SIR) و حساس-در معرض-آلوده-بازیافته (SEIR) به‌طور گسترده برای مطالعه شیوع بیماری‌ها استفاده شده‌اند. با این حال، این مدل‌ها اغلب نمی‌توانند ویژگی‌های منحصربه‌فرد ساختارهای شبکه‌های پیچیده مانند شبکه‌های بدون مقیاس و شبکه‌های دنیای کوچک را در نظر بگیرند. علاوه بر این، این مدل‌ها معمولاً عوامل رفتاری انسانی را که نقش مهمی در انتشار بیماری‌ها و شایعات دارند، در نظر نمی‌گیرند. به‌عنوان مثال، افراد ممکن است به‌طور فعال در مقابل شایعات مقابله کنند، رفتاری که مدل‌های سنتی به‌خوبی به آن نمی‌پردازند. این شکاف نیازمند مدل‌های پیچیده‌تر و جامع‌تری است که هم ساختار پیچیده شبکه‌ها و هم رفتارهای دینامیک انسانی درون این شبکه‌ها را در نظر بگیرند. تحقیقات ارائه شده در اینجا مدل SICR (حساس-آلوده-مقابله-بازیافته) را معرفی و بررسی می‌کند. این مدل با افزودن یک حالت مقابله به چارچوب کلاسیک SIR، نمایی دقیق‌تر از نحوه انتشار و مقاومت در برابر شایعات در شبکه‌های اجتماعی واقعی ارائه می‌دهد. برای مطالعه مدل SICR، از یک رویکرد تحلیلی با استفاده از معادلات میدان میانگین برای شبکه‌های همگن استفاده شد. علاوه بر این، شبیه‌سازی‌هایی بر روی یک شبکه دنیای کوچک برای اعتبارسنجی یافته‌های نظری انجام شد. یافته‌های این مطالعه نشان می‌دهند که افزودن حالت مقابله به‌طور قابل‌توجهی دینامیک انتشار شایعات را تغییر می‌دهد. به‌ویژه، وجود گره‌های مقابله‌ای تعداد نهایی افراد حساس را افزایش و تعداد اوج افراد آلوده را کاهش می‌دهد. این نشان می‌دهد که رفتارهای مقابله‌ای مانند انتشار عمدی اطلاعات صحیح برای مقابله با شایعات نادرست در کاهش انتشار اطلاعات نادرست بسیار مؤثر است. این بینش‌ها می‌توانند استراتژی‌های مؤثرتری را برای کنترل انتشار شایعات، به‌ویژه در موقعیت‌های بحرانی که اطلاعات نادرست می‌توانند وحشت عمومی را تشدید کرده و عواقب جدی اجتماعی به دنبال داشته باشند، فراهم کنند. در مقایسه، مطالعات مربوط به انتشار بیماری‌ها اغلب از مدل‌های یادگیری عمیق برای پیش‌بینی دینامیک شیوع در شبکه‌های پیچیده استفاده می‌کنند. این مدل‌ها از قدرت محاسباتی شبکه‌های عصبی گراف (GNN) بهره می‌برند تا پیشرفت بیماری‌ها را بر اساس داده‌های تاریخی و مصنوعی پیش‌بینی کنند. به‌عنوان مثال، GNNها در پیش‌بینی روند موارد COVID-19 با مدل‌سازی تعاملات پیچیده درون داده‌های اپیدمیولوژیکی عملکرد قابل‌توجهی داشته‌اند. چنین رویکردهای یادگیری عمیق در مقایسه با مدل‌های مکانیکی سنتی مزایای زیادی دارند و می‌توانند روابط پیچیده و غیرخطی ذاتی در داده‌های واقعی را در نظر بگیرند. در پیشرفت مهم دیگری، شبکه‌های درک توزیعی (DPN) برای مدیریت بحران بهبود یافته‌اند. این شبکه‌ها از یک سیستم چندعامله استفاده می‌کنند که هر عامل اطلاعات جزئی را به‌صورت محلی پردازش می‌کند و از تنگناها و آسیب‌پذیری‌های سیستم‌های متمرکز جلوگیری می‌کند. DPNها در سناریوهایی مانند نظارت بر نشت گازهای خطرناک در محیط‌های بندری مؤثر بوده‌اند و انواع مختلف داده‌ها را به‌طور کارآمد در یک چارچوب آگاهی موقعیتی یکپارچه می‌کنند. مطالعه همچنین استراتژی‌های کنترل مبتنی بر جامعه در شبکه‌های انطباقی را ارزیابی می‌کند و بر اهمیت زمانبندی در اجرای اقدامات ایمنی و قرنطینه تأکید می‌کند. برخلاف باور سنتی که مداخله زودهنگام همیشه بهتر است، یافته‌ها نشان می‌دهند که زمان بهینه برای اجرای اقدامات کنترلی با دوره‌هایی از ساختار قوی جامعه همزمان است. این بینش خلاف‌عقل سنتی رویکردهای موجود کنترل اپیدمی را به چالش می‌کشد و نیاز به استراتژی‌های پویا و حساس به زمینه را برجسته می‌کند. جهت‌های باز تحقیقاتی شامل اعتبارسنجی این مدل‌ها و رویکردها با داده‌های تجربی از شبکه‌های واقعی مختلف، بررسی رفتارهای پیچیده‌تر مانند اثرات حافظه و قدرت تعامل متغیر، و توسعه ابزارهای ریاضی برای تجزیه و تحلیل جامع شبکه‌های وابسته به‌طور واقعی است. یک محدودیت کلیدی در تمام این مطالعات، تکیه بر مدل‌های نظری و شبیه‌سازی‌ها است که نیاز به تحقیقات داده‌محور برای بهبود این چارچوب‌ها و درک کامل پیامدهای عملی آن‌ها را برجسته می‌کند. علاوه بر این، پیچیدگی اولیه تنظیم و نیاز به تخصص گسترده دامنه چالش‌هایی هستند که تحقیقات آینده باید به آن‌ها بپردازند.
انتشار شایعات و بیماری‌ها تأثیرات قابل‌توجهی بر سلامت عمومی، ثبات اقتصادی و انسجام اجتماعی دارد. درک نحوه انتشار این پدیده‌ها در شبکه‌های پیچیده برای طراحی استراتژی‌های کنترل مؤثر بسیار مهم است. مدل‌های سنتی مانند مدل حساس-آلوده-ریکاوری (SIR) به‌طور گسترده برای مطالعه دینامیک انتشار بیماری‌ها استفاده شده‌اند و بینش‌های بنیادی در مورد آستانه‌های اپیدمیک و اثرات استراتژی‌های مداخله مختلف فراهم کرده‌اند. به‌طور مشابه، مدل دالی-کندال (DK) به‌طور گسترده برای تجزیه و تحلیل انتشار شایعات استفاده شده است. با این حال، این مدل‌های مرسوم اغلب در به تصویر کشیدن طبیعت پیچیده و ناهمگن شبکه‌های واقعی و رفتارهای پیچیده‌ای که افراد در این شبکه‌ها از خود نشان می‌دهند، ناکام می‌مانند. مدل حساس-آلوده-مقابله-بازیافته (SICR) رویکرد نوآورانه‌ای است که با ادغام یک مکانیزم مقابله‌ای، سناریوهای واقعی را منعکس می‌کند که در آن افراد به‌طور فعال به مقابله با اطلاعات نادرست می‌پردازند. این حالت مقابله‌ای درک دقیق‌تری از رفتارهای مقاومتی نسبت به مدل‌های قبلی که عمدتاً بر استراتژی‌های ایمنی منفعل تمرکز داشتند، ارائه می‌دهد[12]. چنین رویکردی برای درک دینامیک پیچیده انتشار شایعات و بیماری‌ها در جوامع مدرن و متصل ضروری است. شایعات، برخلاف بیماری‌ها، می‌توانند تأثیرات مثبت و منفی داشته باشند. آن‌ها می‌توانند به‌سرعت اطلاعات حیاتی را در مواقع اضطراری طبیعی یا بهداشتی منتشر کنند، اما همچنین می‌توانند باعث وحشت گسترده و اطلاعات نادرست شوند. چالش در توسعه مدل‌هایی است که بتوانند به‌درستی این ویژگی‌های دوگانه شایعات را به تصویر بکشند. مدل‌های قبلی، از جمله مدل کلاسیک SIR و تغییرات آن، عمدتاً بر انتشار بیماری‌ها تمرکز داشته‌اند بدون اینکه ویژگی‌های منحصربه‌فرد شایعات را در نظر بگیرند. به‌عنوان مثال، مدل‌های مبتنی بر SIR فرآیندی را شبیه‌سازی می‌کنند که در آن افراد آلوده می‌شوند، بهبود می‌یابند و ایمنی پیدا می‌کنند. با این حال، در زمینه انتشار شایعات، افراد ممکن است نه‌تنها علاقه خود را از دست بدهند بلکه به‌طور فعال به مقابله با اطلاعات نادرست بپردازند، رفتاری که معمولاً در مدل‌های اپیدمیولوژیکی استاندارد در نظر گرفته نمی‌شود. علاوه بر این، مطالعات انتشار شایعات نشان داده‌اند که ساختار شبکه به‌طور قابل‌توجهی بر فرآیند انتشار تأثیر می‌گذارد. به‌عنوان مثال، شبکه‌های دنیای کوچک و بدون مقیاس ویژگی‌های انتشار متفاوتی به دلیل ویژگی‌های توپولوژیکی متمایز خود نشان می‌دهند. در شبکه‌های دنیای کوچک، وجود مسیرهای کوتاه بین گره‌ها انتشار سریع را تسهیل می‌کند، در حالی که شبکه‌های بدون مقیاس که توسط تعداد کمی از هاب‌های بسیار متصل مشخص می‌شوند، حتی با انتشارکنندگان اولیه کم نیز انتشار گسترده‌ای را امکان‌پذیر می‌سازند. این یافته‌ها اهمیت در نظر گرفتن توپولوژی شبکه را هنگام تجزیه و تحلیل انتشار شایعات و بیماری‌ها برجسته می‌کنند. علاوه بر این، پیشرفت‌های اخیر در تکنیک‌های یادگیری عمیق، به‌ویژه شبکه‌های عصبی گراف (GNN)، پتانسیل بزرگی در مدل‌سازی دینامیک شیوع در شبکه‌های پیچیده نشان داده‌اند. GNNها می‌توانند بر اساس داده‌های تاریخی و مصنوعی، پیشرفت شیوع را یاد بگیرند و پیش‌بینی کنند و در مقایسه با مدل‌های مکانیکی سنتی در به تصویر کشیدن روابط غیرخطی و تعاملات پیچیده درون داده‌ها عملکرد بهتری دارند. این توانایی مدل‌سازی فرآیندهای دینامیک در شبکه‌ها مسیرهای جدیدی را برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر و استراتژی‌های مداخله مؤثرتر باز می‌کند. در حوزه انتشار اطلاعات نادرست، ادغام تحلیل شبکه‌های اجتماعی (SNA) و شبکه‌های بیزین در چارچوب مدل‌سازی، بینش‌های عمیق‌تری در مورد نحوه انتشار اطلاعات نادرست، به‌ویژه در دوران بحران‌هایی مانند همه‌گیری COVID-19، فراهم کرده است. استفاده از معیارهای SNA برای شناسایی و تجزیه و تحلیل انتشار اطلاعات نادرست امکان شناسایی گره‌ها و جوامع مؤثر در فرآیند انتشار را فراهم می‌کند. این رویکرد نه‌تنها به درک انتشار کمک می‌کند بلکه در طراحی مداخلات هدفمند برای مهار اطلاعات نادرست نیز مؤثر است. علاوه بر این، شبکه‌های درک توزیعی (DPN) به‌عنوان یک راه‌حل امیدوارکننده برای مدیریت بحران ظهور کرده‌اند. با توزیع پردازش اطلاعات نزدیک به منابع داده، DPNها از تنگناها و آسیب‌پذیری‌های مرتبط با سیستم‌های متمرکز جلوگیری می‌کنند و امکان پاسخ‌های سریع و مقاوم به بحران‌ها را فراهم می‌کنند. چنین شبکه‌هایی در سناریوهایی مانند نظارت بر نشت گازهای خطرناک کارایی خود را نشان داده‌اند و پتانسیل آن‌ها را در افزایش آگاهی موقعیتی و تصمیم‌گیری در مواقع اضطراری به اثبات رسانده‌اند. به‌طور کلی، مدلSICR، تکنیک‌های یادگیری عمیق و رویکردهای شبکه توزیعی نمایانگر پیشرفت‌های قابل‌توجهی در مطالعه انتشار شایعات و بیماری‌ها در شبکه‌های پیچیده هستند. این مدل‌ها و روش‌ها درک جامع‌تری از دینامیک‌های درگیر ارائه می‌دهند و بینش‌های ارزشمندی برای توسعه استراتژی‌های کنترل و کاهش مؤثر فراهم می‌کنند. تحقیقات آینده باید به اعتبارسنجی این مدل‌های نظری با داده‌های تجربی از شبکه‌های واقعی مختلف بپردازد تا از استحکام و قابلیت کاربرد آن‌ها اطمینان حاصل شود. علاوه بر این، گنجاندن رفتارهای پیچیده‌تر مانند اثرات حافظه و قدرت تعامل متغیر می‌تواند دقت و اثربخشی این مدل‌ها را بیشتر کند. پرداختن به این چالش‌ها برای پیشرفت درک ما از دینامیک‌های شیوع و بهبود توانایی ما در پاسخ به انتشار شایعات و بیماری‌ها در دنیای به‌طور فزاینده‌ای متصل، بسیار مهم خواهد بود[14].
پیشرفت‌های اخیر در مقاومت شبکه‌های پیچیده:
بسیاری از سیستم‌های پیچیده در جهان واقعی دارای آسیب‌پذیری‌های قابل توجهی هستند، مانند انقراض گونه‌ها در اکوسیستم‌ها و قطعی در شبکه‌های برق. این آسیب‌پذیری‌ها از طریق داده‌های تجربی و مدل‌های نظری بررسی شده‌اند که بر روی مقاومت شبکه‌های پیچیده تمرکز دارند. این مرور مطالعات مقاومت را به سه جنبه اصلی، یعنی ساختار شبکه، دینامیک شبکه و مکانیسم‌های خرابی تقسیم می‌کند. این تحقیق از نظریه پرکوله به عنوان ابزار تحلیلی اصلی خود استفاده می‌کند. مقاومت شبکه از طریق بررسی آستانه‌های پرکوله مورد بررسی قرار می‌گیرد که حداقل نسبتی از گره‌های عملیاتی مورد نیاز برای جلوگیری از فروپاشی شبکه هستند. یک حوزه جدید به نام "شبکه‌های شبکه‌ها" (NON) ظاهر شده است که بر تأکید بر وابستگی‌های متقابل بین شبکه‌های مختلف، جایی که خرابی در یک شبکه می‌تواند به سایر شبکه‌ها منتقل شود. نوآوری این تحقیق در بررسی وابستگی‌های متقابل بین زیرساخت‌های حیاتی و آسیب‌پذیری‌های شدید آن‌ها، به ویژه در مواجهه با حملات محلی، قرار دارد. نظریه پرکوله سنتی برای شبکه‌های تکیه به شبکه‌های تعاملی یک حالت خاص در این چارچوب گسترده‌تر از شبکه‌های تعاملی می‌شود. نتایج تحقیق نشان می‌دهد که شبکه‌های جاسازی فضایی مانند سیستم‌های حمل و نقل و شبکه‌های برق به دلیل محدودیت‌های فضایی خود، آسیب‌پذیری‌های شدیدی دارند. مطالعه بر اهمیت در نظر گرفتن جاسازی فضایی در برنامه‌ریزی مقاومت تأکید می‌کند. همچنین، بینش‌های تجربی ارائه شده نشان می‌دهد که طراحی مقاوم، شاخص‌های هشدار زودهنگام و پاسخ‌های سازگار، می‌تواند از فروپاشی‌های زنجیره‌ای جلوگیری کند. مناطق تحقیقات باز شامل تحلیل شبکه‌های واقعی و هم وابسته و توسعه ابزارهای ریاضی برای این مطالعات هستند. یک محدودیت قابل توجه این است که تعداد کمی از سیستم‌های واقعی با استفاده از رویکرد پرکوله به طور تجربی تجزیه و تحلیل شده‌اند که نیاز به تحقیقات بیشتر مبتنی بر داده دارند.
Robustness and Resilience of Complex Networks [1]
فهم اینکه چگونه ساختار و عملکرد یک شبکه تحت تأثیر شکست عناصر فردی قرار می‌گیرد، یک وظیفه پیچیده است. شکست‌های میکروسکوپی ممکن است به صورت خطی جمع شوند، اما شکست‌های خاص می‌توانند منجر به فروپاشی سیستم شوند. شبکه‌های پیچیده به دلیل طبیعت متقابل آن‌ها، می‌توانند اختلالات کوچک را به فروپاشی سیستمی گسترده تبدیل کنند. مطالعه انتقالات فازی که به تابع اتصالی درجه، جاسازی فضایی، وابستگی و دینامیک‌های متصل وابسته است، ضروری است تا استحکام شبکه را در برابر اختلالات رمزگشایی کند. تحقیق به طور عمده از نظریه پرکوله و مدل‌های شکست توالی استفاده می‌کند. در ابتدا، مطالعه یک چارچوب نظری معرفی می‌کند برای تعریف استحکام و مقاومت در شبکه‌ها. این چارچوب بهینه‌سازی پرکوله و تکنیک‌های تجزیه شبکه را به کار می‌گیرد برای بررسی شکست‌های توالی و ارزیابی روش‌های کاهش خطرهای سیستمی. این رویکرد نظری با شبیه‌سازی‌های محاسباتی تکمیل می‌شود برای ارزیابی گسترش پیامدها در سناریوهای مختلف شبکه. نوآوری این تحقیق در ادغام نظریه پرکوله با برنامه‌های واقعی و تمرکز بر شبکه‌های وابسته قرار دارد. این تحقیق نشان می‌دهد که چگونگی وابستگی‌های داخلی و خارجی می‌تواند آسیب‌پذیری‌ها را تشدید کند و به خطرات بالاتری از فروپاشی‌های سیستمی منجر شود. بر خلاف کارهای قبلی که معمولاً فقط شبکه‌های تنها را در نظر می‌گرفتند، این تحقیق بر اهمیت ارتباطات شبکه‌ای و تأثیر آن‌ها بر پایداری کلی شبکه تأکید می‌کند. نتایج تحقیق نشان می‌دهد که شبکه‌های جاسازی فضایی مانند سیستم‌های حمل و نقل و شبکه‌های برق به دلیل محدودیت‌های فضایی خود، آسیب‌پذیری‌های شدیدی دارند. مطالعه بر اهمیت در نظر گرفتن جاسازی فضایی در برنامه‌ریزی مقاومت تأکید می‌کند. همچنین، مطالعه نشان می‌دهد که چگونه طراحی مقاوم، شاخص‌های هشدار زودهنگام و پاسخ‌های سازگار می‌توانند از فروپاشی‌های زنجیره‌ای جلوگیری کنند. مناطق تحقیقات باز شامل بهبود مطالعات تجربی درباره شبکه‌های واقعی و هم وابسته و بهبود ابزارهای ریاضی برای ارزیابی این سیستم‌ها هستند.
Reinforcing the Resilience of Complex Networks [2]
بسیاری از سیستم‌های واقعی مانند اینترنت، شبکه‌های برق و شبکه‌های زیستی به علت ساختارهای پیچیده و متقابل آن‌ها به شکست‌ها آسیب‌پذیر هستند. درک و بهبود مقاومت این شبکه‌ها برای جلوگیری و کاهش تأثیرات گسترده حملات محلی و شکست‌ها بسیار حیاتی است. چالش در اینجا این است که چگونه به طور مؤثر شبکه‌های موجود را تقویت کرد تا تحمل خطاهای آن‌ها را بدون افزایش قابل توجه پیچیدگی یا هزینه بهبود دهد. روش تحقیق در این مطالعه بر پایه تقویت شبکه‌های موجود از طریق طرح‌های مختلف است. این مطالعه بر اساس مفهوم توسعه L، که شبکه را با اضافه کردن لبه‌های مستقیم بین گره‌ها که از طریق مسیرهای خودپرهیز طول L متصل هستند، تقویت می‌کند. این منجر به ایجاد شبکه L-تقویت شده می‌شود. مطالعه شش مدل شبکه هیبریدی را با اعمال طرح‌های تصادفی، آزاد از مرتبه‌ای، و تقویت L به هر دو شبکه اولیه تصادفی و آزاد از مرتبه‌ای ایجاد می‌کند. مقاومت این شبکه‌ها با شبیه‌سازی حملات بر گره‌های با درجه بالاتر ارزیابی می‌شود. جنبه نوآورانه این تحقیق در بکارگیری توسعه L، یک مفهوم نسبتاً جدید است که به منظور افزایش اتصالات و مقاومت شبکه هدفمند است. بر خلاف روش‌های تقویت سنتی، توسعه L به طور خاص بر روی منظم بودن اتصالات تمرکز دارد و به طور نظری استحکام را بدون افزایش به اندازه‌ای شبکه تقویت می‌کند. این برجسته می‌کند که این روش احتمالاً نسبت به تقویت‌های تصادفی و آزاد از مرتبه‌ای بهترین مقاومت را در مقایسه با مدل‌های سنتی ارائه می‌دهد، به ویژه در مراحل پیشرفته حملات. نتایج نشان می‌دهند که تقویت خوشه اولیه گره‌ها به طور قابل ملاحظه‌ای مقاومت کل شبکه را بهبود می‌بخشد، با این حال با اضافه کردن لبه‌های بیشتر همراه است. علاوه بر این، نتایج نشان می‌دهد که شبکه‌های ابتدایی که با قواعد تصادفی تقویت شده‌اند، به ویژه در مقابل حملات هدفمند بر گره‌های با درجه بالا، مقاومت بالاتری دارند. شبکه‌های آزاد از مرتبه‌ای، در ابتدا کمتر مقاوم هستند، اما با استفاده از تکنیک‌های تقویت L، به طور قابل توجهی بهبود می‌یابند، بدین ترتیب عملکرد را بین مدل‌های مختلف تعادل می‌دهد. جهت تحقیقات آینده شامل بررسی استراتژی‌های تقویت هیبریدی دیگر مانند آن‌های که به‌طور انتخابی بر روی گره‌های حیاتی تشخیص داده شده‌اند به دلیل مرکزیت بین‌گیری آن‌ها یا درک بهینه ترین طرح‌های تقویت که با کمترین تغییرات شبکه، مقاومت را بیشینه می‌کند، چالشی باز است.
Social Networks as Embedded Complex Adaptive Systems [3]
مسئله‌ای که توسط این مطالعه مورد بررسی قرار می‌گیرد، مسئله مداوم شکست‌های ارتباطی در محیط‌های بهداشت که به خطاهای پزشکی منجر می‌شود، به ویژه در زمان انتقال مسئولیت‌های مراقبت از بیماران بین ارائه دهندگان خدمات. ارتباطات مؤثر و تبادل اطلاعات در این انتقالات چند-ارائه دهنده بسیار مهم برای ایمنی بیمار است، اما به دلیل طبیعت پیچیده و تطبیقی سیستم‌های بهداشت که شامل چندین سطح از ارائه دهندگان مراقبت متصل و وابسته هستند، پیچیده است. روش تحقیق در این مطالعه شامل استفاده از تحلیل شبکه‌های اجتماعی (SNA) برای مطالعه الگوهای ارتباطی بین ارائه دهندگان خدمات بهداشتی است. مدل تطبیقی و پیچیده جامع (ECCM) برای هدایت این بررسی به کار می‌رود. ECCM ارائه دهندگان مراقبت را به عنوان سیستم‌های پیچیده و تطبیقی تو در تو درون سیستم‌های پیچیده و بزرگتر، مانند واحدهای بیمارستانی و ساختارهای سازمانی، می‌بیند. با استفاده از SNA و ECCM، مطالعه سعی دارد که دینامیک‌های ارتباطی را کشف کند و درک از اینکه چگونه این سیستم‌ها تعامل می‌کنند و خودسازمان می‌شوند را ارتقا دهد. نوآوری این تحقیق در یکپارچگی اصول علم پیچیدگی با مدل ECCM برای مطالعه شبکه‌های ارتباطی چند-سطحی در تنظیمات بهداشتی قرار دارد. برخلاف روش‌های سنتی که ممکن است تنها بر رفتارهای فردی تمرکز داشته باشند، این رویکرد به طبیعت خطی و ظاهری تعاملات میان ارائه دهندگان توجه دارد. توانایی چارچوب ECCM برای برجسته سازی تأثیرات محدودیت‌های محیطی و وابستگی‌های میان‌ارائه دهندگان بر ارتباطات، این ابزار را برای مطالعه سیستم‌های پیچیده و تطبیقی در حوزه بهداشت به یک ابزار منحصر به فرد و جامع می‌کند. نتایج نشان می‌دهد که استفاده از SNA در چارچوب ECCM می‌تواند الگوهای ارتباطی بحرانی و نقاط مسدودی را که ممکن است منجر به خطاهای پزشکی شود، با موفقیت شناسایی کند. مطالعه نشان می‌دهد که جریان اطلاعات مؤثر و خودسازمانی ارائه دهندگان بر اطراف این وظایف ارتباطی برای بهبود مراقبت از بیماران بسیار مهم است. تحقیقات آینده باید کاربردهای بیشتر چارچوب ECCM را در تنظیمات مختلف بهداشتی بررسی کند تا کارایی آن را تأیید کند. یک محدودیت اصلی این مطالعه وابستگی آن به مدل‌های نظری است و نیاز به داده‌های تجربی بیشتری برای بهبود این چارچوب‌ها و درک کامل پیامدهای عملی آن‌ها وجود دارد.
Efficient Community-based Control Strategies in Adaptive Networks [4]
مسئله‌ای که در این مطالعه مورد بررسی قرار گرفته است، دینامیک‌های موقت در شبکه‌های سازگار است، به خصوص چگونگی تأثیر ساختار و قدرت جوامع بر گسترش و استراتژی‌های کنترل اپیدمیکی. روش‌های سنتی اغلب این فرآیند موقت و پیامدهای آن بر رفتار شبکه را نادیده می‌گیرند، بنابراین لازم است بررسی شود که چگونه می‌توان ساختارهای جوامع را برای کنترل بهینه اپیدمیک بهره‌مند کرد.
روش تحقیق بر روی نرمال‌سازی مدولاریته برای پیگیری تکامل ساختار جوامع در طول گسترش اپیدمیک تمرکز دارد. دو استراتژی اصلی کنترل مورد بررسی قرار می‌گیرد: ایمونیزاسیون گره‌های مستعد در لینک‌های مستعد-آلوده (SI) و قرنطینه کردن گره‌های آلوده در لینک‌های SI.
یک نوآوری کلیدی این مطالعه کشف غیرمنتظره‌ای است که تأثیر بهینه کنترل بهتر از اجرای زودهنگام اقدامات به معنای دوره‌های قوی‌ترین ساختار جامعه است. این بینش باورهای سنتی را چالش می‌دهد و به درکی دقیق‌تر از دینامیک شبکه‌های سازگار منجر می‌شود، که نقش مهمی از ساختارهای موقت جوامع را برجسته می‌سازد.
نتایج نشان می‌دهند که استراتژی‌های کنترل مبتنی بر جامعه بهتر از رویکردهای بدون ساختار عمل می‌کنند. به طور خاص، قرنطینه کردن گره‌های آلوده در لینک‌های SI نتایج بهتری نسبت به قرنطینه کردن تصادفی دارد. ایمونیزاسیون گره‌های مستعد در لینک‌های SI عملکرد مشابهی با ایمونیزاسیون تصادفی دارد، اما در پنجره‌های خاص ساختار جامعه بهینه‌تر عمل می‌کند.
پژوهش‌های آتی باید داده‌های تجربی را برای اعتبارسنجی یافته‌های نظری در شبکه‌های واقعی بررسی کنند. یک محدودیت این مطالعه وابستگی به مدل‌های شبیه‌سازی است، که نیاز به تحقیقات عملی برای درک کامل از قابلیت‌های کنترل مبتنی بر جامعه در شرایط واقعی نشان می‌دهد.
استراتژی‌های کنترل کارآمد مبتنی بر جوامع در شبکه‌های سازگار مسئله‌ای که در این مطالعه بررسی شده است، اعتقاد متداولی است که "هر چه زودتر، بهتر" برای اجرای اقدامات کنترلی در گسترش اپیدمیک در شبکه‌های سازگار صادق است. استراتژی‌های کنترل سنتی اغلب به دینامیک‌های موقت و ساختارهای جامعه ناپایدار توجه نمی‌کنند که می‌توانند نقش مهمی در گسترش بیماری داشته باشند. روش تحقیق در این مطالعه بر مطالعه اثرات استراتژی‌های ایمونیزاسیون و قرنطینه در شبکه‌های سازگار متمرکز است. این استراتژی‌ها در مراحل مختلفی از قدرت ساختار جامعه اجرا می‌شوند. راه حل پیشنهادی شامل استفاده از مدولاریته نرمال‌شده برای پیگیری تکامل جامعه و شناسایی زمان بهینه برای اقدامات مداخله است. دو استراتژی اصلی کنترل بررسی شده عبارتند از: ایمونیزاسیون گره‌های مستعد در لینک‌های مستعد-آلوده (SI) و قرنطینه کردن گره‌های آلوده در لینک‌های SI. یک نوآوری کلیدی در این مطالعه کشف غیرمنتظره‌ای است که اثر بهینه کنترلی بهتر از اجرای اقدامات در زمان‌هایی است که ساختار جامعه قوی‌تر است، نه به زودی‌ترین زمان ممکن. این بینش باورهای سنتی را چالش می‌دهد و رویکردی استراتژیک‌تر به کنترل اپیدمیک ارائه می‌دهد. مطالعه بر اهمیت درک و بهره‌گیری از ساختارهای موقت جامعه در شبکه‌های سازگار برای استراتژی‌های کنترل موثر تأکید می‌کند. نتایج نشان می‌دهند که استراتژی‌های کنترل مبتنی بر جوامع به طور قابل توجهی موثرتر از رویکردهای بدون ساختار عمل می‌کنند. به خصوص، قرنطینه کردن گره‌های آلوده در لینک‌های SI نتایج بهتری نسبت به قرنطینه کردن تصادفی دارد. ایمونیزاسیون گره‌های مستعد در لینک‌های SI عملکرد مشابهی با ایمونیزاسیون تصادفی دارد، اما در پنجره‌های بهینه‌سازی ساختار جامعه کارآمدتر است. پژوهش‌های آتی باید یافته‌های نظری خود را با داده‌های تجربی از شبکه‌های واقعی سازگار اعتبارسنجی کنند. یک محدودیت این مطالعه وابستگی به مدل‌های شبیه‌سازی است که نیاز به تحقیقات عملی برای درک کامل از قابلیت‌های کنترل مبتنی بر جوامع در شرایط واقعی نشان می‌دهد.
Dynamics of Rumor Spreading in Complex Networks [5]
مسئله‌ی مورد بررسی در این تحقیق، درک نحوه‌ی پخش شایعات در شبکه‌های پیچیده است، به ویژه با تمرکز بر روی توپولوژی‌های غیر متجانس. مدل‌های سنتی پخش شایعات اغلب از خصوصیات غیر یکنواخت شبکه‌های واقعی غافل‌گیری می‌کنند که می‌تواند به طور قابل توجهی سرعت و دامنه‌ی پخش اطلاعات را تحت‌تأثیر قرار دهد.
روش تحقیق در این مطالعه از روش‌های تحلیلی و عددی برای بررسی دینامیک پخش شایعات استفاده می‌کند. مدل با استفاده از معادلات نرخ میدانی برای انواع مختلف شبکه‌ها، از جمله شبکه‌های همگن و پخش‌شده به صورت قانون توانی، تجزیه و تحلیل می‌شود. یک رویکرد عددی تصادفی معرفی شده است تا این معادلات به طور کارآمد حل شود و رفتار سیستم در طول زمان را پیش‌بینی کند، بدون نیاز به شبیه‌سازی‌های گران قیمت مونته کارلو.
یک نوآوری قابل توجه این تحقیق، استفاده از رویکرد عددی تصادفی برای حل معادلات نرخ میدانی است که به طور قابل توجهی زمان و منابع محاسباتی را نسبت به روش‌های سنتی مونته کارلو کاهش می‌دهد. به علاوه، مطالعه اثر قوانین تعامل مختلف (مانند تعامل‌های پخش‌کننده-پخش‌کننده و پخش‌کننده-تنگ‌کننده) بر کارآیی و قابلیت اعتماد فرآیند پخش شایعات را بررسی می‌کند و برای بهینه‌سازی استراتژی‌های جدید برای بیشینه‌سازی انتشار اطلاعات، نقطه‌نظرات جدیدی ارائه می‌دهد.
نتایج نشان می‌دهند که چگونگی تراکم نهایی تنگ‌کنندگان (آنانی که شایعه را می‌دانند اما آن را انتشار نمی‌دهند) تحت تأثیر ساختار اولیه شبکه و قوانین خاص تعامل استفاده شده است. یافته‌ها نشان می‌دهند که شروع شایعه از گره‌های با اتصالات بالا (مراکز) و استفاده از تعاملات پخش‌کننده-تنگ‌کننده می‌تواند به طور قابل توجهی سرعت و دامنه‌ی پخش شایعه را افزایش دهد.
پژوهش‌های آتی باید اعتبارسنجی تجربی این یافته‌های نظری را در شبکه‌های واقعی بررسی کنند و روش عددی تصادفی را برای پیش‌بینی‌های دقیق‌تر بهبود بخشند. یکی از محدودیت‌های شناسایی شده، وابستگی این مطالعه به شایعه‌های ساده و دینامیک‌های تعامل، نشان می‌دهد که نیاز به مدل‌های پیچیده‌تری است که عوامل واقعی دنیا مانند اثرات حافظه و قوت‌های تعامل متغیر را شامل می‌شوند.
Analyzing the Spread of Misinformation on Social Networks [6]
این مطالعه به مسئله‌ی رو به افزایش پخش اطلاعات غلط در پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی می‌پردازد، با تمرکز بر بحران‌های بهداشت عمومی مانند ویروس کووید-19. اطلاعات غلط می‌تواند منجر به انتشار وسیع ترس، ابهام و رفتارهای مضر شود، که نیاز فوری به روش‌های مؤثر برای شناسایی و مقابله با آن را مورد تأکید قرار می‌دهد.
روش تحقیق شامل استفاده از معیارهای تجزیه و تحلیل شبکه‌های اجتماعی (SNA) برای شناسایی پخش اطلاعات غلط است. راه حل پیشنهادی شامل طراحی یک فرایند و توسعه یک نمونه نرم‌افزار است که شامل ماژول‌های جمع‌آوری داده، پیش‌پردازش، ایجاد شبکه، محاسبات مرکزیت، شناسایی جوامع و تجزیه و تحلیل اطلاعات غلط می‌شود.
جنبه نوآورانه‌ی این تحقیق، طراحی فرآیند ماژولار و معماری نرم‌افزار است که می‌تواند برای مجموعه‌های داده‌های مختلف شبکه‌های اجتماعی استفاده شود. مطالعه همچنین یک نمونه نرم‌افزار را معرفی می‌کند که به عنوان یک ابزار عملی برای تحلیل پخش اطلاعات غلط در توییتر عمل می‌کند، با استفاده از معیارهای SNA برای شناسایی جوامع و اندازه‌گیری مرکزیت به منظور شناسایی منابع مؤثر اطلاعات غلط.
نتایج نشان می‌دهند که رویکرد پیشنهادی به طور موثری پخش اطلاعات غلط را تجزیه و تحلیل می‌کند، به ویژه در زمان بحران‌های بهداشت عمومی. نرم‌افزار نمونه با موفقیت حساب‌های مؤثر مسئول برای پخش اطلاعات غلط را شناسایی می‌کند، از این رو به تأمین بینش‌های ارزشمند درباره‌ی دینامیک شبکه و تأثیر منابع غیرقابل اعتماد کمک می‌کند.
تحقیقات آتی باید بر روی اعتبارسنجی این رویکرد با مجموعه‌داده‌های از شبکه‌های اجتماعی مختلف و گنجاندن روش‌های تشخیص جوامع بیشتر تمرکز کنند. یکی از محدودیت‌ها وابستگی به داده‌های توییتر است که نشان می‌دهد نیاز به آزمایش این مدل در پلتفرم‌های دیگر رسانه‌های اجتماعی است.
Deep Learning of Contagion Dynamics on Complex Networks [7]
این مطالعه به چالش مدل‌سازی دقیق دینامیک‌های انتقال در شبکه‌های پیچیده پرداخته است که برای درک و کنترل گسترش بیماری‌های عفونی بسیار حیاتی است. مدل‌های مکانیک موجود به دلیل فرضیات ساده‌سازی محدودیت‌هایی دارند که می‌تواند دقت کمیتی آن‌ها را تخریب کند و پیچیدگی دینامیک‌های قابل شبیه‌سازی را محدود کند.
روش تحقیق از یک معماری شبکه عصبی گراف (GNN) سفارشی استفاده می‌کند که قادر به نمایش دینامیک‌های مختلف انتقال با حداقل فرضیات است. راه حل پیشنهادی شامل آموزش این GNN بر روی داده‌های سری زمانی حاصل از فرآیندهای انتقال مصنوعی و داده‌های واقعی اپیدمیولوژیکی مانند گزارش‌های موردی COVID-19 در اسپانیا است.
یکی از نوآوری‌های اصلی استفاده از GNNها که معمولاً برای یادگیری ساختار برای مدل‌سازی فرآیندهای پویا در شبکه‌ها استفاده می‌شوند. این روش با پیش‌بینی دقیق دینامیک‌های انتقال در ساختارهای شبکه‌ای ناشناخته، از مدل‌های سنتی عملکرد بهتری دارد، بنابراین دامنه‌ی کاربردی دینامیک‌های یادگرفته شده را به فراتر از داده‌های آموزش گسترش می‌دهد. این رویکرد همچنین مکانیسم‌های محلی دینامیک‌ها را مستقیماً از داده‌ها یاد می‌گیرد که نیازی به فرضیات اولیه کمتری دارد.
نتایج نشان می‌دهند که معماری GNN می‌تواند به طور دقیق دینامیک‌های انتقال را یاد بگیرد و پیش‌بینی کند، حتی بر روی ساختارهای شبکه‌ای که در طول آموزش با آن مواجه نشده است. این شامل تولید نمودارهای دوقلوی شناخته شده و ارائه پیش‌بینی‌های قابل اعتماد برای سناریوهای جدید بروز بیماری می‌شود، همانطور که با داده‌های COVID-19 از اسپانیا نشان داده شده است.
تحقیقات آتی باید بر روی اعمال و اعتبارسنجی این مدل بر روی مجموعه‌داده‌های واقعی متنوع و بهبود دادن دوباره معماری GNN برای دینامیک‌های حتی پیچیده‌تر تمرکز کند. محدودیت اصلی نیاز به داده‌های آموزش گسترده و با کیفیت است که نشان می‌دهد جمع‌آوری مداوم داده‌ها برای بهبود مقاومت مدل ضروری است.
SICR Rumor Spreading Model in Complex Networks [8]
این مطالعه به ناکافی بودن مدل‌های سنتی انتشار شایعه پرداخته است که اغلب در نظر نمی‌گیرند که افراد ممکن است به طور فعال در برابر شایعات مقاومت کنند. در شبکه‌های اجتماعی واقعی، برخی افراد مقاومت کرده و سعی در متوقف کردن گسترش شایعات دارند، ویژگی مقاومت خودی که با راهبردهای ایمن‌سازی مورد مطالعه قبلی متفاوت است.
روش تحقیق در اینجا مدل SICR (Susceptible-Infective-Counterattack-Refractory) را معرفی می‌کند که مدل کلاسیک SIR را با اضافه کردن وضعیت مقاومت فعال یا counterattack گسترش می‌دهد. این مدل به کمک معادلات میدان میانگین برای شبکه‌های همگن، تجزیه و تحلیل شده است. یک شبیه‌سازی در شبکه کوچک جهانی استروگاتس-واتس نتایج نظری را تأیید می‌کند.
جنبه نوآورانه این تحقیق در جامعه‌بندی یک مکانیسم مقاومت فعال درون مدل انتشار شایعه است که به طور دقیق‌تر رفتارهای اجتماعی واقعی را بازتاب می‌دهد. برخلاف مدل‌های قبلی که بین مقاومت خودی و ایمن‌سازی تفاوتی قائل نمی‌شدند، این مطالعه مدل SICR را معرفی می‌کند و تنظیم آن را نشان می‌دهد که نقش و اهمیت مقاومت فعال را برجسته می‌کند و درکی دقیق‌تر از دینامیک شایعه‌پخش ارائه می‌دهد.
نتایج نشان می‌دهند که اضافه کردن گروه‌های مقاومت فعال به تعداد بالاتری از افراد قابل ابتلا منجر می‌شود و ارزش نقطه بالای افراد مبتلا را در مقایسه با مدل سنتی SIR کاهش می‌دهد. این نشان می‌دهد که گروه‌های مقاومت فعال در کاهش گسترش شایعات تأثیرگذار هستند.
تحقیقات آینده باید بر روی بررسی قابلیت اعمال مدل SICR در شبکه‌های ناهمگن مانند شبکه‌های مقیاس آزاد تمرکز کند.
Containment of Rumor Spread in Complex Social Networks [9]
مسئله اصلی مورد بررسی در این مطالعه، گسترش سریع و گسترده شایعات در شبکه‌های اجتماعی است که می‌تواند منجر به آسیب‌های قابل توجهی شود. روش‌های سنتی اغلب شامل خراب‌کردن شبکه می‌شوند، مانند حذف گره‌ها یا لبه‌های حیاتی که می‌تواند غیر عملی و اخلاقی سوال‌برانگیز باشد. نیاز به استراتژی‌های موثر و اخلاقی برای کنترل گسترش شایعات بدون اخلال در ساختار شبکه بسیار حیاتی است.
روش تحقیق در اینجا مدل آستانه خطی با یک جهت تغییر وضعیت (LT1DT) را برای مدل‌سازی انتقال اطلاعات رقابتی معرفی می‌کند. این مدل شامل دو آستانه برای هر فرد است: یک آستانه تأثیر و یک آستانه تصمیم. یک هیوریستیک نوآورانه به نام ContrId پیشنهاد شده است که با شناسایی و هدفمند کردن گره‌های پرتأثیر برای پخش حقیقت، به حداقل رساندن گسترش شایعات کمک می‌کند.
نوآوری این تحقیق در قابلیت مدل LT1DT به مرور مجدد گره‌هایی است که قبلاً تحت تأثیر شایعات قرار گرفته‌اند، که بازتاب بیشتری از رفتارهای اجتماعی واقعی دارد. بر خلاف مدل‌های قبلی، این مدل احتمال تغییر باور افراد پس از دریافت اطلاعات صحیح را در نظر می‌گیرد. هیوریستیک ContrId از فرآیندهای پخش پویا به جای خواص ثابت شبکه استفاده می‌کند که آن را در برنامه‌های واقعی قابل انطباق و دقیق‌تر می‌کند. این هیوریستیک با تمرکز بر روی گره‌هایی که بیشترین نقش در گسترش شایعات دارند، از روش‌های مبتنی بر مرکزیت مانند PageRank بهتر عمل می‌کند.
نتایج مطالعه نشان می‌دهند که هیوریستیک ContrId در مهار شایعات در انواع مختلف شبکه‌ها از جمله شبکه‌های مقیاس آزاد و شبکه‌های کوچک دنیا موثر است. این استراتژی به طور مقایسه‌ای به رویکرد MinGreedy عملکرد می‌کند اما با کاهش قابل توجه پیچیدگی محاسباتی، که باعث قابلیت مقیاس پذیری آن برای شبکه‌های بزرگ می‌شود. معرفی اثر نزدیکی همچنین باعث بهبود کارآیی محاسباتی و مهاری می‌شود.
تحقیقات آتی باید بر روی گسترش مدل به شبکه‌های ناهمگن و تجزیه و تحلیل دینامیک‌های پخش در شبکه‌های اجتماعی دارای امضا تمرکز کند. این راه‌ها به بهبود دقت و قابلیت اعمال مدل در صنایع واقعی کمک خواهد کرد.
Information Diffusion in Complex Networks: The Active/Passive Conundrum [10]
مسئله اصلی مورد بررسی در این تحقیق نمایندگی ناکافی فرایندهای گسترش فعال و غیرفعال در مدل‌های سنتی انتشار اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی است. مدل‌های کلاسیک مانند مدل آستانه اغلب فقط مکانیک‌های گسترش غیرفعال را دریافت می‌کنند که اغلب بخش تصمیم‌گیری فعال را که افراد به صورت انتخابی اطلاعات را انتخاب یا گسترش می‌دهند بر اساس ترجیحات شخصی خود نادیده می‌گیرند.
روش تحقیق شامل ایجاد و مقایسه سه سناریوی گسترش متفاوت است: پذیرش غیرفعال بر اساس فشار همتاها، پذیرش فعال بر اساس ترجیحات فردی، و یک رویکرد ترکیبی که دینامیک‌های هر دو را یکپارچه می‌کند. هر سناریو بر روی شبکه‌های مصنوعی و داده‌های واقعی استخراج شده از پلتفرم اجتماعی Last.fm مدل و شبیه‌سازی می‌شود. این شبیه‌سازی‌ها به تجزیه و تحلیل سرعت و دسترسی نهایی فرآیندهای گسترش تحت فرضیات مختلف درباره رفتار عاملان می‌پردازند.
نوآوری اصلی این تحقیق در معرفی مدل پروفایل گره برای شبیه‌سازی‌های پذیرش فعال و مدل پروفایل-آستانه برای فرآیندهای گسترش ترکیبی است. بر خلاف مدل‌های قبلی، این مدل‌ها ویژگی‌های تصمیم‌گیری فردی و تأثیرات فشارهای همتا را در بر می‌گیرند. مدل پروفایل گره بر روی ترجیحات شخصی تمرکز دارد در حالی که مدل پروفایل-آستانه ترجیحات شخصی را با تأثیرات اجتماعی هماهنگ می‌کند که نمایشی پویا‌تر از دینامیک‌های واقعی گسترش اطلاعات فراهم می‌کند.
نتایج نشان می‌دهند که گسترش فعال به دلیل رشد سریع‌تر اما دسترسی محدودتر نسبت به گسترش غیرفعال دارد که به طور کندتر آغاز می‌شود اما در نهایت تأثیر گذاری گسترده‌تری دارد. سناریوی گسترش ترکیبی رفتار میانه‌ای را ارائه می‌دهد. به خصوص، شبیه‌سازی‌های با گره‌های مسدود شده - آن‌هایی که به طور دائمی از پذیرش اطلاعات صرف نظر می‌کنند - اثرات مهاری قابل توجهی را بر روی روندهای گسترش فعال و ترکیبی نشان می‌دهند که اهمیت مقاومت در گسترش اطلاعات در دینامیک شبکه را تأکید می‌کند.
تحقیقات آینده باید بر روی گسترش این مدل‌ها به شبکه‌های ناهمگن و تحلیل دینامیک‌های پذیرش خودکار و شبکه‌های اجتماعی در حال تحول متمرکز شود. این راه‌ها به بهبود دقت و قابلیت اعمال این مدل‌ها در صنایع واقعی کمک خواهند کرد.
روش‌شناسی
در این مطالعه، روش‌شناسی متمرکز بر فرایندهای گسترش اطلاعات، به ویژه شایعه‌ها و بیماری‌ها، در داخل شبکه‌های پیچیده استفاده شده است. این شبکه‌ها می‌توانند شامل پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی، شبکه‌های زیست‌شناختی، یا سایر سیستم‌های متصل به هم با ساختارهای پیچیده باشند که مدل‌های سنتی اغلب ناتوان در نمایش دقیق آن‌ها هستند. این مطالعه از ترکیب روش‌های تحلیلی، عددی، و بر پایه شبیه‌سازی برای مدل‌سازی این فرایندها استفاده می‌کند و استراتژی‌های مختلف مداخله را ارزیابی می‌کند.
مدل‌سازی گسترش شایعات و بیماری‌ها
مدل SICR:
رویکرد یادگیری عمیق:
شبکه‌های درک توزیع شده (DPNs):
استراتژی‌های کنترل مبتنی بر انجمن:
ارزیابی انتشار اطلاعات
1. تحلیل شبکه‌های اجتماعی برای اطلاعات نادرست:
2. ستاپ تجربی برای مدل‌های انتشار شایعه و بیماری:
نتایج
این تحقیقات بر روی توسعه مدل‌ها به شبکه‌های ناهمگن و تحلیل دینامیک‌های گسترش خودکار و شبکه‌های اجتماعی در حال تغییر تمرکز خواهند داشت تا دقت و قابلیت اعمال این مدل‌ها در صنایع واقعی بهبود یابد.
این مطالعه یک رویکرد جامع برای درک و کاهش پخش شایعات و بیماری‌ها در شبکه‌های پیچیده ارائه می‌دهد، با بهره‌گیری از مجموعه‌ای از مدل‌ها و روش‌های نوآورانه.
دستاوردها:
پیامدها:
چالش های باز تحقیقات در آینده :
محدودیت‌ها:
مطالعه مدل‌های پخش در شبکه‌های پیچیده، به ویژه در خصوص گسترش شایعات و بیماری‌ها، یک زمینه فعال و پیشرفته است. با ظهور تکنیک‌های مدل‌سازی پیچیده و قدرت محاسباتی رو به رشد، چندین مسیر پرامیدی برای تحقیقات آینده مطرح می‌شود. این جهت‌ها به اصلاح محدودیت‌های فعلی، گسترش کاربرد مدل‌های موجود و ادغام رفتارها و تعاملات پیچیده واقع‌گرایانه با سناریوهای واقعی متناسب هستند.
تأیید تجربی و ادغام داده‌های واقعی
یکی از جهت‌های اصلی آینده، تأیید تجربی مدل‌های نظری با استفاده از داده‌های واقعی است. در حالی که بسیاری از مدل‌های کنونی، مانند مدل‌های SICR و یادگیری عمیق، در محیط‌های کنترل شده یا شبیه‌سازی شده، موثریت خود را نشان داده‌اند، اما نیازمند تأیید از طریق استفاده از مجموعه‌های داده متنوع هستند. این شامل جمع‌آوری و تحلیل داده‌ها از پلتفرم‌ها و سناریوهای مختلف می‌شود، مانند شبکه‌های اجتماعی در هنگام رویدادهای سیاسی یا بحران‌های بهداشتی، برای بهبود پیش‌بینی‌ها و مداخلات.
ادغام داده‌های واقعی نیز دقت مدل‌ها را افزایش خواهد داد. داده‌های با کیفیت و دقیق امکان کالیبره‌سازی بهتری از مدل‌ها را فراهم می‌کند، که این نیازمندی‌ها را از رفتارهای فردی و دینامیک شبکه‌ای دربرمی‌گیرد. به عنوان مثال، ادغام داده‌های طولانی‌مدت از پلتفرم‌های شبکه‌های اجتماعی می‌تواند برای درک اینکه چگونه شایعات در طول زمان تکامل می‌کنند و عواملی که بر پخش آن‌ها تأثیر می‌گذارند، بهره برداری کند.
ادغام رفتارها و دینامیک‌های پیچیده
تحقیقات آینده باید به ادغام رفتارهای پیچیده‌تر در مدل‌های موجود هدف بگیرد. مدل‌های سنتی اغلب رفتار انسانی را ساده‌سازی می‌کنند، عواملی مانند اثرات حافظه را که تأثیر تعاملات گذشته بر رفتارهای آینده دارد، و قدرت تعاملات متغیر را که برخی اتصالات بیشتری از دیگران تأثیر بیشتری دارند، نادیده می‌گیرند. اضافه کردن این عوامل می‌تواند یک بازنمایی واقع‌گرایانه‌تر از دینامیک‌های شایعات و بیماری‌ها فراهم کند.
اثرات حافظه به ویژه می‌تواند درک ما از پخش اطلاعات را تحت تأثیر قرار دهد. به عنوان مثال، افرادی که پیش‌تر با یک شایعه روبرو شده‌اند و آن را رد کرده‌اند، ممکن است در آینده نسبت به آن مقاوم‌تر باشند که بر دینامیک‌های کلی پخش تأثیر می‌گذارد. به همین ترتیب، قدرت تعاملات متغیر می‌تواند تأثیر ناپسندی از برخی افراد یا گره‌های ویژه در یک شبکه، مانند تأثیرگذاران رسانه‌های اجتماعی یا افرادی که در یک شیوع بیماری به طور مستقیم متصل هستند، را نمایش دهد.
بررسی شبکه‌های متنوع و وابسته به هم
در حالی که بسیاری از مطالعات بر روی شبکه‌های یکنواخت تمرکز دارند، شبکه‌های واقعی اغلب شبکه‌های ناهمگن هستند که از گره‌های با ویژگی‌های مختلف و الگوهای اتصال متغیر تشکیل شده‌اند. مدل‌های آینده باید این تنوع‌ها را مدنظر قرار داده، بررسی کنند که ویژگی‌های متفاوت گره‌ها مانند حساسیت‌ها یا واکنش‌ها نسبت به شایعات، چگونه بر دینامیک‌های پخش تأثیر می‌گذارند.
شبکه‌های وابسته به هم، جایگاه دیگری برای تحقیقات پیشنهاد می‌دهند. به عنوان مثال، در هنگام بحران بهداشت عمومی، تعامل بین شبکه‌های اجتماعی (پخش اطلاعات)، شبکه‌های حمل و نقل (پخش بیماری) و شبکه‌های اقتصادی (پخش تأثیر اقتصادی) می‌تواند فرآیندهای پخش پیچیده و تعاملی را ایجاد کند. توسعه مدل‌هایی که این تعاملات را دربرمی‌گیرند، می‌تواند تأثیرات بیشتری را ارائه دهد و استراتژی‌های مداخله موثرتری را فراهم کند.
پیشرفت تکنیک‌های یادگیری عمیق و هوش مصنوعی
استفاده از تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق و هوش مصنوعی در مدل‌سازی فرآیندهای پخش، وعده‌گری زیادی دارد. به عنوان مثال، شبکه‌های عصبی گراف (GNNs) که بهبود قابل ملاحظه‌ای در پیش‌بینی دینامیک‌های انتقال بیماری نشان داده‌اند، اما هنوز در مراحل ابتدایی در این زمینه قرار دارند. تحقیقات بیشتر باید بهبود قابلیت مقیاس‌پذیری این مدل‌ها را هدف بگیرد، تا بتوانند به خوبی با شبکه‌های گسترده و پویایی که وجود دارد، سازگاری داشته باشند.
به علاوه، ادغام یادگیری تقویتی می‌تواند امکان توسعه استراتژی‌های مداخله تطبیقی را فراهم کند. با یادگیری پیوسته از وضعیت شبکه و تنظیم دینامیکی مداخلات، این مدل‌ها می‌توانند راهکارهایی بیشتر و پاسخگوتر برای کاهش پخش شایعات و بیماری ارائه دهند.
توسعه ابزارها و رابط‌های کاربرپذیر
در نهایت، ترجمه مدل‌های پیچیده به ابزارها و رابط‌های کاربرپذیر برای کاربردهای عملی بسیار حیاتی است. این شامل توسعه نرم‌افزار و پلتفرم‌هایی است که به مقامات بهداشت عمومی، مدیران رسانه‌های اجتماعی و تیم‌های پاسخ به بحران، امکان استفاده آسان از دانش به دست آمده از این مدل‌ها را می‌دهد. داشبوردهای تعاملی، سیستم‌های نظارت به صورت زمان واقعی و ابزارهای پشتیبانی تصمیم‌گیری می‌توانند به راه‌اندازی عملی این مدل‌ها در مواقع واقعی کمک کنند.
مطالعه مدل‌های پخش در شبکه‌های پیچیده، به ویژه با تمرکز بر پخش شایعات و بیماری‌ها، از طریق ادغام تکنیک‌های نوآورانه مدل‌سازی و رویکردهای محاسباتی به طرز قابل توجهی پیشرفت کرده است. این مدل‌ها برای درک مکانیسم‌های پخش اطلاعات و بیماری ارزشمند هستند و پیچیدگی تعامل ساختار شبکه و رفتارهای پویا انسان را روشن می‌کنند.
مدل‌های سنتی مانند چارچوب SIR(قابل ابتلا - مبتلا - بهبود یافته) پایه‌گذاری برای درک پایه‌ای دینامیک‌های انتقال می‌کنند. با این حال، محدودیت‌های این مدل‌ها در گرفتن هتروژنیته و پیچیدگی شبکه‌های واقعی، منجر به توسعه رویکردهای پیچیده‌تر شد. معرفی مدل‌هایی مانند SICR(قابل ابتلا - مبتلا - مقاوم - مقاوم) گام مهمی به جلو را نشان می‌دهد، با گنجاندن مکانیسم‌های فعال مقابله که به طور دقیق‌تری واکنش‌های جهان واقعی به شایعات را بازتاب می‌دهند.
تکنیک‌های پیشرفته یادگیری عمیق، به ویژه شبکه‌های عصبی گراف (GNNs)، با ارائه بهبودهای قابل توجهی در پیش‌بینی دینامیک‌های انتقال با استفاده از روابط غیرخطی و پیچیده داده‌های شبکه، نشان داده‌اند. این مدل‌ها دقت قابل توجهی را در پیش‌بینی گسترش بیماری نشان داده‌اند، همانطور که در برنامه‌های مورد استفاده در روندهای موارد COVID-19 مشاهده می‌شود. توسعه شبکه‌های ادراک پراکنده (DPNs)، قابلیت‌های مدیریت بحران را بهبود می‌بخشد، با امکان پردازش سریع و مقاوم اطلاعات در زمان بحران.
استراتژی‌های کنترل بر پایه جامعه در شبکه‌های تطبیقی نیز تحلیل‌های غیرمنتظره و اما اساسی را آشکار کرده‌اند، مانند بهترین زمان برای مداخلات. این استراتژی‌ها نظریه سنتی را که همواره زودتر بهتر است را چالش داده و به جای آن، اهمیت اجرای اقدامات در دوره‌های ساختار قوی جامعه را برجسته می‌کنند.
با این پیشرفت‌ها، چالش‌ها و فرصت‌های زیادی برای تحقیقات آینده باقی می‌مانند. تأیید تجربی مدل‌های نظری با استفاده از مجموعه‌های داده واقعی متنوع ضروری است تا اطمینان حاصل شود که آن‌ها مقاوم و کاربردی هستند. گنجاندن رفتارهای پیچیده‌تر مانند اثرات حافظه و قدرت تعاملات متغیر، واقع‌گرایی و دقت مدل‌ها را افزایش خواهد داد. به علاوه، بررسی دینامیک‌های شبکه‌های ناهمگن و وابسته به هم، درک کامل‌تری از فرآیندهای پخش را فراهم خواهد کرد.
در نهایت، اتصال تکنیک‌های پیشرفته مدل‌سازی، یادگیری عمیق و راهبردهای نوآورانه شبکه، یک ابزار قدرتمند برای درک و مدیریت دینامیک‌های پخش در شبکه‌های پیچیده را نشان می‌دهد. با ادامه بهبود این مدل‌ها و مقابله با محدودیت‌های آن‌ها، پژوهشگران می‌توانند بیشترین دقت، اخلاقیت و نکات قابل اقتدار را توسعه دهند و در نهایت توانایی پاسخگویی به و جلوگیری از گسترش بیماری‌ها و شایعات در یک دنیای از هم پیوسته را ارتقا دهند. این زمینه چند رشته‌ای و در حال تکامل، وعده ارزشمندی را برای ارائه مشارکت‌های قابل توجهی به بهداشت عمومی، استحکام اجتماعی و مدیریت بحران دارد که اهمیت تحقیقات مداوم و همکاری را تأکید می‌کند.
[1] Artime, O., Grassia, M., De Domenico, M. et al. Robustness and resilience of complex networks. Nat Rev Phys 6, 114–131 (2024). https://doi.org/10.1038/s42254-023-00676-y
[2] Costa, Luciano da Fontoura. “Reinforcing the Resilience of Complex Networks.” Physical Review E, vol. 69, no. 6, 16 June 2004, https://doi.org/10.1103/physreve.69.066127. Accessed 13 May 2020.
[3] Benham-Hutchins, Marge, and Thomas R. Clancy. “Social Networks as Embedded Complex Adaptive Systems.” JONA: The Journal of Nursing Administration, vol. 40, no. 9, Sept. 2010, pp. 352–356, https://doi.org/10.1097/nna.0b013e3181ee42bc.
[4] Yang, Hui, et al. “Efficient Community-Based Control Strategies in Adaptive Networks.” New Journal of Physics, vol. 14, no. 12, 11 Dec. 2012, p. 123017, https://doi.org/10.1088/1367-2630/14/12/123017. Accessed 29 Sept. 2020.
[5] Moreno, Yamir, et al. “Dynamics of Rumor Spreading in Complex Networks.” Physical Review E, vol. 69, no. 6, 17 June 2004, https://doi.org/10.1103/physreve.69.066130. Accessed 2 Sept. 2020.
[6] Zafer Duzen, et al. “Analyzing the Spread of Misinformation on Social Networks: A Process and Software Architecture for Detection and Analysis.” Computers, vol. 12, no. 11, 14 Nov. 2023, pp. 232–232, https://doi.org/10.3390/computers12110232. Accessed 1 Dec. 2023.
[7] Murphy, Charles, et al. “Deep Learning of Contagion Dynamics on Complex Networks.” Nature Communications, vol. 12, no. 1, 5 Aug. 2021, https://doi.org/10.1038/s41467-021-24732-2. Accessed 5 May 2022.
[8] Zan, Yongli, et al. “SICR Rumor Spreading Model in Complex Networks: Counterattack and Self-Resistance.” Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, vol. 405, July 2014, pp. 159–170, https://doi.org/10.1016/j.physa.2014.03.021. Accessed 22 Aug. 2022.
[9] Yang, Lan, et al. “Containment of Rumor Spread in Complex Social Networks.” Information Sciences, vol. 506, Jan. 2020, pp. 113–130, https://doi.org/10.1016/j.ins.2019.07.055. Accessed 12 Aug. 2021.
[10] Letizia Milli, et al. “Information Diffusion in Complex Networks: The Active/Passive Conundrum.” Studies in Computational Intelligence, 27 Nov. 2017, pp. 305–313, https://doi.org/10.1007/978-3-319-72150-7_25. Accessed 13 July 2024.
[11] Pei, Sen, and Hernán A Makse. “Spreading Dynamics in Complex Networks.” Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, vol. 2013, no. 12, 6 Dec. 2013, p. P12002, https://doi.org/10.1088/1742-5468/2013/12/p12002. Accessed 8 June 2020.
[12] Yang, Anzhi, et al. “ILSR Rumor Spreading Model with Degree in Complex Network.” Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, vol. 531, 1 Oct. 2019, p. 121807, www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0378437119310386, https://doi.org/10.1016/j.physa.2019.121807. Accessed 2 July 2020.
[13] Zhu, Linhe, et al. “Complex Dynamic Behavior of a Rumor Propagation Model with Spatial-Temporal Diffusion Terms.” Information Sciences, vol. 349-350, 1 July 2016, pp. 119–136, www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020025516300962, https://doi.org/10.1016/j.ins.2016.02.031. Accessed 8 June 2020.
[14] Nekovee, M., et al. “Theory of Rumour Spreading in Complex Social Networks.” Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, vol. 374, no. 1, Jan. 2007, pp. 457–470, https://doi.org/10.1016/j.physa.2006.07.017.
[15] ie, Renlong, et al. “A Study on the Interaction between Two Rumors in Homogeneous Complex Networks under Symmetric Conditions.” Physica D: Nonlinear Phenomena, vol. 454, 1 July 2016, pp. 129–142, https://doi.org/10.1016/j.physa.2016.02.048. Accessed 19 Sept. 2023.
[16] Cheng, Jun-Jun, et al. “An Epidemic Model of Rumor Diffusion in Online Social Networks.” The European Physical Journal B, vol. 86, no. 1, Jan. 2013, https://doi.org/10.1140/epjb/e2012-30483-5. Accessed 12 Aug. 2021.
[17] Isham, Valerie, et al. “Stochastic Epidemics and Rumours on Finite Random Networks.” Physica A: Statistical Mechanics and Its Applications, vol. 389, no. 3, Feb. 2010, pp. 561–576, https://doi.org/10.1016/j.physa.2009.10.001. Accessed 1 Nov. 2020.
[18] Masuda, Naoki, and Norio Konno. “Multi-State Epidemic Processes on Complex Networks.” Journal of Theoretical Biology, vol. 243, no. 1, Nov. 2006, pp. 64–75, https://doi.org/10.1016/j.jtbi.2006.06.010.
