研究課題
様々な階層で錯綜する人間社会ネットワークを伝搬して拡がるインフルエンザ感染に着目し，情報科学，疫学，ネットワーク科学，進化ゲーム理論，複雑系社会物理学を応用した学際アプローチに基づき，計算機システムに仮構する人工社会上に相互浸透的マルチエージェントシミュレーションモデルを理論構成する．構築したこの人工社会システム上で，現実世界では行い得ない様々な状況を想定した一連の数値実験を行うことにより，複雑社会ネットワーク上で繰り広げられる感染動態（インフルエンザ伝搬；純粋な物理ダイナミクス）と社会システムにおけるワクチン接種受容性動態（協調的行動の意志決定に関する社会ダイナミクス）とが共進化する複雑現象を忠実に模擬しながら，行政，公衆衛生，防疫，メディア情報など多様なスケールで様々取り得る諸対策の効果を定量的に予測評価する枠組みを開発する．もって，人類社会が直面する脅威として認識されているインフルエンザのパンデミックを封じ込めるために要請される俯瞰的かつ実質的に有意な社会処方箋を提示した．次数が高い社会的なハブは感染リスクも大きく，いわゆるスーパースプレッダーとなる可能性が高い．が，彼らが率先して予防接種にコミットすれば，大流行に至るリスクは大幅に抑制され，ワクチン接種コストと罹患コストからなる社会総コストは最小化される．本研究では，ハブエージェントたちに自主的ワクチン接種を促し，疾病による社会損失をトータルコストに抑制できる社会方策として，適切な補助資金システムについて検討した．その結果，従前言われている，次数順に補助金によるフリーチケットを配布するシステムが常に優れているわけではなく，予算規模が小さく，かつワクチン接種コストが相対的に小さい場合には，寧ろ社会ネットワーク周辺部に位置するエージェントに優先的に予防接種補助金を配布する方が社会効率上優れていることを発見した．
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すべて 雑誌論文 (5件) (うち国際共著 4件、 査読あり 5件) 備考 (1件)
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