Network Epidemiology

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出版者:
作者:Martina Morris
出品人:
页数:252
译者:
出版时间:2004-3
价格:$ 169.50
装帧:
isbn号码:9780199269013
丛书系列:
图书标签:
  • 流行病学
  • 网络科学
  • 公共卫生
  • 复杂网络
  • 疾病传播
  • 建模
  • 数据分析
  • 生物统计学
  • 社会网络
  • 计算流行病学
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具体描述

Over the past two decades, the epidemic of HIV/AIDS has challenged the public health community to fundamentally rethink the framework for preventing infectious diseases. While much progress has been made on the biomedical front in treatments for HIV infection, prevention still relies on behaviour change. This book documents and explains the remarkable breakthroughs in behavioural research design that have emerged to confront this new challenge: the study of partnership networks. Traditionally, public health research focused on the "knowledge, attitudes, and practices (KAP)" of individuals, an approach designed for understanding health-related behaviour like seat-belt wearing and cigarette smoking. For HIV and other sexually transmitted infections, however, there are at least two people involved in transmission. This may not seem like a big difference, but in fact it changes everything. First, it means that your risk depends on your partners -- and on their partners, and their partners: it depends on your position in the network of partnerships. Consider, for example, the rise of infections among monogamous women. Second, it means that individuals are not free to simply change their behaviour -- condom use, or abstinence, needs to be negotiated with a partner. both the epidemiology of risk and constraints to behaviour are therefore a function of the partnership network. And our ability to design effective prevention strategies depends on our ability to measure and summarize that network. Using the traditional research designs, you would not see this network at all -- you would only see the unconnected nodes. They key to solving this problem lies in Network Analysis, before now a relatively obscure subfield in Sociology. For empirical studies of networks to become feasible, however, many problems had to be solved. This book documents the rapid progress that has been made. It brings together eight pioneering studies that have sought to map the networks that spread infection around the world. Each chapter reviews the questions that drove the study, the changes in methodology that were needed to implement the network survey, the mistakes and successes encountered, and the central findings that the network design made possible. An introduction provides an overview of network survey design, a glossary provides a summary of network terminology, and example questionnaires from each study provide a template for further research. This is a unique and valuable resource for the international public health research community.

好的,这是一本关于网络科学在社会、生物和技术系统中的应用的图书简介,内容侧重于复杂系统的建模、分析和控制,完全避开了“Network Epidemiology”这一具体主题。 书名:《复杂系统动力学:结构、演化与控制》 图书简介 导言:跨越尺度的复杂性 我们生活的世界充满了复杂性——从我们大脑中的神经元连接到全球金融市场之间的相互作用,再到生态系统内部的物种互动,乃至支撑现代文明的互联网和电网。这些系统并非简单的线性累加,而是由大量相互关联的组分构成的网络结构。这些结构决定了系统的整体行为、鲁棒性以及应对扰动的能力。《复杂系统动力学:结构、演化与控制》深入探讨了如何使用数学工具和计算模型来理解、预测和优化这些复杂系统的内在规律。本书旨在为研究人员、工程师和政策制定者提供一个全面而深入的框架,以解析复杂性背后的基本原理。 本书的核心在于结构与动力学之间的深刻耦合关系。系统的拓扑结构(即节点和边的排列方式)并非随机的,它直接影响了信息、物质或影响如何在系统中传播。理解这种耦合是掌握复杂系统行为的关键。 第一部分:复杂网络的构建与表征 本书首先奠定了复杂网络理论的基础。我们详细介绍了构建现实世界网络模型的多种方法,从基础的随机图模型(如Erdős-Rényi模型)到更贴近实际的无标度网络(Barabási-Albert模型)和小世界网络(Watts-Strogatz模型)。 我们将重点放在网络拓扑的量化分析上。读者将学习如何使用度分布、聚类系数、平均路径长度、介数中心性等关键指标来刻画网络的结构特征。特别地,我们深入探讨了社区结构(Community Structure)的识别算法,如模块化优化和谱聚类方法,因为社区划分往往是理解系统功能模块化的基础。 此外,本书还超越了静态网络的范畴,引入了动态网络(Temporal Networks)的概念。现实中的连接是随时间变化的,我们研究了如何捕捉和分析这种时间依赖性,以及它如何影响系统中的流动和同步行为。 第二部分:系统级的动力学过程 网络结构为各种过程提供了舞台。本书的第二部分将焦点从静态结构转向在这些结构上发生的演化过程。我们涵盖了三大类核心动力学: 1. 传播动力学(Spreading Dynamics): 我们研究物质、信息或影响力如何在网络上传播。这包括经典的SIR(易感-感染-康复)模型在不同网络拓扑下的行为变化。重点分析了级联失败(Cascading Failures)现象,即在电网或金融网络中,局部故障如何通过结构依赖性扩展至全局崩溃。我们讨论了关键节点(Hubs)在传播中的作用,以及如何通过精细化的干预策略来阻止或减缓传播的扩散。 2. 排序与竞争(Ranking and Competition): 互联网搜索引擎的PageRank算法是此领域最具代表性的例子。我们系统地分析了基于随机游走的排序算法,并探讨了在竞争环境中(如社交媒体上的观点竞争或市场份额争夺)节点间的交互如何导致系统达到均衡状态。 3. 同步与协调(Synchronization and Coordination): 在物理和生物系统中,许多元件需要协同工作。本书详细阐述了Kuramoto模型及其变体在耦合振荡器网络中的应用,解释了全局同步是如何从局部耦合中涌现出来的。我们研究了网络拓扑如何影响同步的阈值和速率,并探讨了在存在异质性和噪声的情况下实现有效协调的挑战。 第三部分:复杂系统的建模与控制 理解了结构和动力学之后,本书转向应用——如何利用这些知识来控制和优化复杂的系统。 我们引入了网络控制理论。如果目标是使系统达到一个特定的状态(例如,使所有节点同步到一个共同的频率,或确保信息快速到达特定目的地),我们需要确定最少的控制节点或最有效的控制输入。本书详细介绍了基于谱理论(如图拉普拉斯矩阵)的最小控制集确定方法,以及针对非线性系统(如通过反馈机制)的稳定性分析。 在鲁棒性与脆弱性分析方面,我们探究了系统在遭受随机故障或蓄意攻击时保持功能的能力。这包括评估网络拓扑对不同类型扰动的敏感性,并设计增强系统韧性的加固策略。例如,在基础设施网络中,如何通过策略性地增加冗余连接来提高面对局部中断时的生存能力。 第四部分:跨学科的视角与前沿挑战 最后,本书将网络科学的工具箱应用于具体的跨学科领域: 交通与物流网络: 分析高峰期的拥堵形成机制,并提出基于网络流量模型的速度调控方案,以实现整体运输效率的最大化。 生物分子网络: 探讨蛋白质相互作用网络(PPIs)中的模块化结构如何对应于特定的细胞功能,以及如何识别关键调控蛋白。 数据驱动的系统识别: 面对大规模、高维度的观测数据,我们讨论了如何利用降维技术(如主成分分析或嵌入方法)从数据中反演或重建潜在的网络结构,即使原始的连接信息是缺失的。 总结 《复杂系统动力学:结构、演化与控制》提供了一套严谨的分析工具和深刻的理论洞察,用以揭示复杂系统中涌现行为的起源。本书不仅展示了网络科学的强大预测能力,更强调了通过结构工程和动力学干预来塑造系统未来行为的可能性。它是一本面向有志于解决现实世界复杂挑战的研究者的权威指南。

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