Fysisk kontakt är fortfarande svår att spåra i stora storstadsnät, även om den är ett nyckelfordon för överföring av smittsamma utbrott. Samnärvaron under den dagliga transiteringen ger oss ett tidsbestämt fysiskt kontaktnät i stadsskala, bestående av 1 miljard kontakter mellan 3 miljoner transitanvändare. Här studerar vi fördelen med att kunskap om sådana samnärvarostrukturer kan möjliggöra tidig upptäckt av smittsamma utbrott. Vi undersöker först "vänsensor" systemet - en enkel, men universell strategi som kräver endast lokal information - och visar att det ger betydande tidig upptäckt av simulerade utbrott. Genom att dra nytta av hela nätverksstrukturen identifierar vi sedan avancerade "globala sensoruppsättningar", vilket ger betydande tidiga tidsbesparingar jämfört med vännernas sensorsystem. Individer med högsta antal möten är de mest effektiva sensorerna, med prestanda jämförbar med individer med högsta resefrekvens, undersökande beteende och strukturell centralitet. En effektivitetsbalans uppstår vid testning av beroendet av sensorstorlek och utvärdering av sensorns tillförlitlighet; vi finner att betydande och tillförlitlig ledtid kan uppnås genom övervakning endast 0,01% av befolkningen med högsta grad. Digitala spår som genereras av medborgarna, under deras pendla över storstadstransportnät hjälper till att besvara långvariga frågor om ämnen från individuell rörlighet till kollektiva interaktionsmönster. En rad viktiga dokument som undersöker flera storskaliga digitala spår har förskjutit förståelsen av individuella rörlighetsmönster från slumpmässiga till mycket strukturerade och förutsägbara [1][2][3][4][5]. Detta har viktiga konsekvenser för stadsdynamiken och epidemiologin, särskilt som storstadens reproducerbara struktur ansikte mot ansikte i hög grad formar sjukdomsspridningens rumsliga och tidsmässiga dynamik [6] [7] [8]. Därför spelar framsteg när det gäller att dechiffrera mötesmönstren i storstaden en viktig roll för att upptäcka och mildra smittsamma utbrott [9] [10] [11]. När det gäller att upptäcka och begränsa smittsamma utbrott är det av avgörande betydelse att identifiera "superspridare", eftersom de kan ge betydande indikatorer för tidiga insatser från folkhälsobyråer [12, 13]. För att mäta en individs betydelse för spridningsprocesser har olika centralitetsåtgärder, såsom grad, mellanhet, närhet [14], k-skalindex [13] och aktivitetspotential [15] tillämpats på teoretiska spridningsmodeller. Nya empiriska arbeten har bekräftat betydelsen av dessa olika mätningar i verkliga diffusionsprocesser [13, [15] [16] [17] [18] [19] [20]. För att erhålla sådana mätningar krävs vanligtvis full kunskap om kontaktnätets struktur; dock, förutom att simulera mänsklig interaktion på denna upplösningsnivå [6, 10, 21], kartläggning av sådan struktur från verkliga fysiska kontaktprocesser kan vara dyrt att samla in, beräkning dyrt, mödosamt i filtreringen av falska konnektivitet, och integritetskänslig [7, [22] [23] [24]. Detta gäller särskilt för stora kontaktnät i storstäderna, där tillgången till stadstäckande datamängder fortfarande är begränsad [25, 26]. Sjukdomsövervakningen är mycket kostsam, integritetskänslig och medför enorma tekniska svårigheter. En lågkostnadsnätstruktur konstruerad genom transitanvändning kan vara ett sätt att utforma effektiva övervakningsstrategier med hjälp av en liten del av befolkningen. I detta arbete undersöker vi det största mötet möte dataset som hittills samlats in - resa smarta kort data från alla Singapores bussanvändare, täcker cirka 3 miljoner användare under 1 vecka. Med hjälp av en veckas tappning/tapping-out data som samlats in från offentliga transittjänster i Singapore, byggde vi ett storskaligt högupplöst fysiskt kontaktnätverk. I en nyligen genomförd studie baserad på denna datauppsättning visade vi att fysiska möten uppvisar en betydande grad av tidsmässig regelbundenhet och dessa rytmiska interaktioner bildar ett storskaligt rumsligt-temporalt kontaktnätverk som spänner över hela Singapore under hela veckan [5]. Studien betonar att möten på denna finkorniga skala också är mycket strukturerade, och långt ifrån slumpmässiga. Om den tidigare studien identifierade de globala beteendeegenskaper som genererar detta stadsomfattande samnärvaronätverk, försöker vår nuvarande studie identifiera nyckelpersoners nätverksegenskaper som kan utnyttjas för att bekämpa spridningen av infektionssjukdomar. Som ett alternativ till att bygga en global struktur av kontaktnätverk, visar ny forskning en ökande arXiv:1401.2815v1 [fysik.soc-ph] 13 Jan 2014 2 intresse för att tillämpa crowd-sourcing som en potentiell strategi för att upptäcka smittsamma utbrott, från att använda deklarerade "vänner som sensorer", till aggregerade sökmotorfrågor, till sociala medier [27] [28] [29] [31] [32]. Även om de metoder som föreslås bygger på enkla principer och endast kräver små bitar av information, visar de också stora fördelar när det gäller att ge tidig varning. Ändå återstår intressanta frågor när det gäller att jämföra de möjliga vinsterna av att använda full kunskap mot lokala metoder i ett epidemiologiskt stadsövergripande scenario. Vi utför en sådan studie i detta högupplösta nätverk, som ett första empiriskt bevis på sitt slag på befolknings- och storstadsnivå. För att utforska dynamiken i urbana smittsamma utbrott använde vi en allmänt mottagligt infekterade (SI) modell [33] för att simulera spridningsprocesserna (se SI Text). Kort sagt, en simulering kör initieras med 10 infektiösa personer (som index fall), som väljs slumpmässigt bland alla transitanvändare på lördag. I det tidsvägda fysiska mötesnätverket (med varje kontakt som en kant och dess varaktighet som vikt), kommer en smittsam individ i att överföra sjukdom till grannen j med sannolikhet p ij = βd ij per 20 sekunder (spridningsfrekvens β är en universell parameter över hela befolkningen och d ij representerar stöt varaktighet; se bild. 1A till exempel). När en mottaglig individ blir smittad, blir han / hon smittsam efter 2 timmar, börjar sprida sjukdomen till andra mottagliga människor. Observera att β = 0,003 används i ett kontaktnät med hög upplösning i Ref [7, 20] ; vi tillämpar jämförbara värden i våra simuleringar. Den fullständiga tidsupplösningen gör det möjligt för oss att simulera spridningsprocesserna under hela veckan baserat på det föreslagna systemet för att upptäcka smittsamma utbrott, genom att registrera infektionstid och överföringsväg på individuella nivåer (Fig. 1B)................................................................................................ Som nämnts ovan är en enkel men effektiv strategi för tidig upptäckt av smittsamma utbrott utan att kartlägga den detaljerade strukturen i ett socialt nätverk att hitta vänsensorer från befolkningen [22]. Den inneboende principen bakom denna metod: en slumpmässigt utvald "vän" (grannar; i en vängrupp) av en vertex (i en kontrollgrupp) har högre grad i genomsnitt när nätverket har en heterogen gradfördelning, vilket innebär att vängruppen är mer central än kontrollgruppen (eller befolkningen som helhet). Detta brukar kallas "vänskap paradox"; dina vänner har fler vänner än du [34]. Men eftersom sociala förbindelser som initierats av fysiska möten med främlingar uppvisar en betydande grad av heterogenitet, är det fortfarande oklart om vänsensorsystemet - som är från en statisk nätverksstruktur - fungerar i tidsspridningsprocesser. För att bedöma prestandan hos vänsensorn utförde vi därför flera simuleringsförsök med olika spridningshastigheter β. I varje simulering väljer vi först 1% individer från population P slumpmässigt som en kontrolluppsättning C := {c i  och c i P }; motsvarande sensorgrupp S är sammansatt av slumpmässigt utvalda grannar av varje individ i C (S : = s i i  till N (c i ), c i C, och N (c i ) är en granne uppsättning av individuella c i ). Observera att S är en lista istället för en uppsättning eftersom en individ kan väljas upprepade gånger från olika N (c i ). Efter att ha fått resultat från 20 simuleringar mätte vi det genomsnittliga infekterade förhållandet I S/N S för sensorgrupperna och I P/N P för hela befolkningen tidsmässigt, och fann att vänsensorer har stora ledtider (Fig. 1C)........................................................................................................... Med tanke på den heterogena individuella deltagandet och storleken på tidsfönstret [35], spridning uppvisar en linjär ökning - i stället för en mättnadsprocess - efter det explosiva skedet. På bild. 1D, visar vi den tidsmässiga förändringen av infektionsincidensen i (t) från samma simulering som Bild. Detta beslut träder i kraft den tjugonde dagen efter det att det har offentliggjorts i Europeiska unionens officiella tidning. Sensorgruppen S erhålls genom samma urvalssystem, men i detta fall är kontrollgruppen C hela populationen. Tillsammans med Fig. 1C, Vi fann att spridning i S inte bara händer tidigare, men också snabbare än i hela befolkningen, vilket tyder på att ledtiden också varierar med tiden (eller infekterat förhållande; se SI Text och Bild.  S1 och S2). Särskilt, även om tidsstrukturen inte används för att hitta sensorer, är vänsensorsystemet fortfarande effektivt när det gäller att tidigt upptäcka utbrott i våra simuleringsexperiment. Med tanke på att vänsensorer identifieras lokalt utan att använda några centralitetsåtgärder, kan de vara representativa för en allmänt tillämplig strategi när det är kostsamt eller omöjligt att kartlägga den detaljerade nätverksstrukturen. För att undersöka vänsensorernas överlägsenhet på ett jämförbart sätt använde vi olika centralitetsåtgärder för att kvantifiera en individs betydelse baserat på både nätverksstrukturen och individuella resebeteenden med hjälp av följande centralitetsåtgärder (se SI Text): (1) Grad k, mätning av det totala antalet kontakter av varje individ under veckan, (2) Resefrekvens f, frekvensen av att ta offentliga transittjänster, (f kan också tolkas som antal aktiviteter i temporalnät [15] ) (3) Shell index k s, tagna från k-skal nedbrytning [13] på det statiska nätverket och (4) Encounter entropi S, fånga temporal mångfald av möten: där pt är sannolikheten för en individs fysiska möte i tid t (timmevis). Med hjälp av tidsstämplade möten kan vi bygga hela kontaktnätverket och bestämma individens centralitet för både styr- och sensoruppsättningar (se bild). 2 )............................................................................................................... Faktum är att en sensorgrupp är mer central än den slumpmässigt valda kontrollgruppen när det gäller grad k (Fig. 2A) ; dock är det ännu inte känt om vänparadoxen gäller andra åtgärder relaterade till resor beteende (annat än nätverksstruktur). Innan vi letade efter ytterligare sensorer mätte vi först andra centralitetsfördelningar P (f ), P (k s ) och P (S) med hjälp av både populations- och vänsensorer. Även om de flesta människor reste mindre än 5 gånger under veckan, fann vi fortfarande att P (f ) kännetecknades av en tung svans över hela befolkningen, vilket tyder på en betydande grad av heterogenitet i enskilda transit användningsmönster (Fig. 2B)........................................................................................................... Dessutom fann vi att P (f ) i sensorgruppen tydligt visade vän paradox också, vilket tyder på att de människor du har stött på på bussar reste oftare än du gör. Med samma styr- och sensorgrupper fick vi sedan distributionerna P (k s ) och P (S). Som Fig. 2C och D visar att vänparadoxen uppvisar i termer av skalindex k s och möter entropi S också, vilket tyder på att vänsensorer har högre kshell index och visar högre temporal möte mångfald än befolkningen. Tillsammans, Fig. 2 föreslår att den enkla vän sensor systemet kan universellt identifiera mer centralt placerade sociala sensorer. Icke desto mindre, som percentilerna visar (i alla Fig. 2 paneler), Det finns fortfarande betydande skillnader mellan de mest centrala individer och vän sensorer, ytterligare indikerar att effektiviteten av vän sensorer kan vara begränsad. Tillsammans, som man kan förvänta sig, förhindrar den enkla principen om vänsensorsystem också sig själv från att prestera mer effektivt, eftersom bättre sensorer alltid kan erhållas genom att använda mer information om kontaktstruktur. Vi jämför sedan prestandan hos de bästa sensorerna som identifierats av varje centralitetsmått mot vänsensorer genom att kvantifiera ledtiden på en universell skala. När individuell infekterad tid inte kan erhållas över hela populationen, beräknas ledtiden som skillnaden mellan kontroll- och sensorprover i allmänhet [22]. Eftersom transittjänster i allmänhet inte drivs 24 timmar om dygnet är den kumulativa infektionskurvan inte strikt monoton ökning under övervakningsperioden i vårt fall, vilket resulterar i betydande skillnad vid beräkning av ledtid från flera körningar, vilket innebär att användning av momentan ledtid är ett förvänt mått på sensorprestanda (se SI Text och bild). Ursprunglig hänvisning till den nationella lagstiftningen: S2............................................................................................................. Med tanke på att individuell infektionstid kan spåras från simuleringar kan vi i huvudsak kvantifiera ledtid mot hela populationen istället för en liten provkontrollgrupp. För effektiv tidig upptäckt, fixade vi de övervakade infekterade 99.99 th percentiler av motsvarande värden över hela befolkningen, förklarar graden av heterogenitet bland de mest centralt belägna individer, vän sensorer och befolkningen som helhet. förhållandet α = [α 1, α 2 ) = [0.05, 0.25) och mätt endast skillnaden i infektionstid för personer i α, erhålla infektionstid tα P = {t i  påα 1 ≤ F P (t i ) < α 2 } från populationen och tα S = {t i  påα 1 ≤ F S (t i ) < α 2 } från sensorgruppen (F representerar den empiriska fördelningen av den infekterade tiden). Vi omdefinierar ledtiden som skillnaden mellan genomsnittlig tα P och tα S: Därefter beställde vi individer enligt deras centralitetsmått och delade upp hela befolkningen i 100 percentiler. Med hjälp av varje percentil som sensorgrupp utförde vi 20 simuleringskörningar och mätte motsvarande ledtider under olika spridningshastigheter β. Som Fig. 3 visar, de övre 1% skivor från alla dessa partitioner kan ge tidig upptäckt; dock, ju mindre den genomsnittliga centraliteten är, desto kortare lead-time T kommer att vara. Till exempel ger sensorgruppen ingen avancerad detektion när k  på k 0.4 och till och med faller efter den allmänna populationen när k > k 0.4 (k 0.4 är 40: e percentilen av grad). I detta fall kan ledtiden nå oändlighet om spridningen inte kan nå α 2 (25%) i sensorgruppen. Genom att jämföra dessa centralitetsåtgärder gemensamt, fann vi att de faktiskt varierar konsekvent på sensorsammansättning, men ingen överträffar de andra avsevärt (se SI Bild. S3 ).............................................................................................................. Effektiviteten av att använda sådana sensorer för att upptäcka smittsamma utbrott beror inte bara på centralitet åtgärder, men också sensorstorlek. Å ena sidan framkallar en liten provstorlek stora variationer, vilket ger dålig tillförlitlighet i potentiella tillämpningar. Å andra sidan, skillnaden i genomsnittlig centralitet mått kan vara mer och mer betydande med tanke på den inneboende heterogenitet av individuellt beteende, avslöjar att vi kan uppnå längre ledtid med lägre kostnad (om kostnaden är i proportion till sensorns storlek). På bild. 4A, Vi valde grad som primär centralitet och mätt lead-tid för logaritmiskt utrymme provtagningsfrekvens n =  tills /  och P, spänner från 0,001% (endast 27 personer med högsta grad) till 100% (den fulla befolkningen används som sensorer; ledtiden är noll i detta fall). Som figuren visar, mindre provstorlek ger verkligen längre ledtid, men, med större variation. På bild. 4B, Vi visar prestanda av vänsensorer som erhållits från lika stora kontrollgrupper. Med tanke på att sensorgruppen alltid provtas från en deterministisk population, observerade vi en konstant genomsnittlig ledtid, oberoende av provtagningsfrekvens n. Standardavvikelsen för ledtid minskar dock när provstorleken blir större i båda figurerna. 4A och B, som motsvarar lagen om stora tal vid beräkning av ledtid i varje simulering. I praktiken bör man inte bara ta hänsyn till den genomsnittliga ledtiden och övervakningskostnaderna för sådana sensorer; deras tillförlitlighet är lika viktig. För att utvärdera sensorns tillförlitlighet skapade vi ett simuleringsresultat med 500 körningar och mätte ledtidens fördelning P (T ) för spridningshastighet β = 0,001. Som Fig. 4C visar, genomsnittlig ledtid för olika sensorgrupper (i termer av sensorstorlekar) väl kännetecknas av normal fördelning, dock med betydande medelvärde och variansskillnad. Särskilt den bästa 0.01% gruppen presterar extremt bra för både genomsnittlig lead-time tillhandahålls och tillförlitlighet. Bilda. 4D visar resultat från samma analys för vänsensorschemat. Vi konstaterade att ju större sensorstorleken är, desto mer tillförlitlig blir ledtiden; men att öka sensorstorleken höjer inte den genomsnittliga prestandan, i enlighet med vad Fig. 4B-shower. Vi tillämpade även detta förfarande på andra centralitetsmått: frekvens f, k-shell index k s och möta entropi S, finner att sensorgruppen identifieras med grad överträffar alla andra centralitetsmått (se SI Text och bild. S4 )............................................................................................................... Tillsammans, Fig. 4 tyder på att vän sensor systemet verkligen ger en betydande lead-time i tidig upptäckt; dock, den inneboende principen hindrar den från att prestera bättre genom att justera sensorstorlekar (med andra ord, genomsnittlig prestanda är oberoende av sensorstorlek), medan en väldefinierad sensor (som erhålls av grad centralitet i detta fall) kan lätt överträffa den. Våra resultat illustrerar ytterligare en klar fördel med att härleda sensorer från hela samnärvaronätverket, vilket ger längre och mer tillförlitlig ledtid genom att använda en mindre sensorgrupp.  6 För att sammanfatta, Vi visar genomförbarheten av en vän sensor schema för att ge tidig upptäckt under en smittsam utbrott i en storstad fysisk kontakt nätverk. Det enkla vänsensorsystemet, som inte kräver någon detaljerad nätverksstruktur, fungerar konsekvent bra när det gäller att hitta sensorer som är mer centrala i nätverket. Men eftersom alla vänsensorer faktiskt kännetecknas av en deterministisk grannpopulation baserad på nätverksstruktur, är deras prestanda ofta begränsad av inneboende egenskaper hos grannbefolkningen, ger konstant tidig varning i genomsnitt, oberoende av urval och urval storlek. Därför är det fortfarande viktigt att visa värdet av hela nätverksstrukturen, särskilt för tidig upptäckt av smittsamma utbrott. Genom att dra nytta av individuella passiva datainsamlingsmetoder på stadsskala (transitprisinsamlingssystem i detta papper), kartlade vi detaljerade rumsliga och tidsmässiga strukturer som helhet och identifierade nya sensorer med olika centralitetsåtgärder, vilket ger ny insikt i att hitta effektivare sociala sensorer. Med tanke på den svaga, passiva och indirekta karaktären hos sociala förbindelser som möjliggörs av dessa vanliga dagliga fysiska möten, är k-shell index k s -en väldefinierad strukturell centralitet - mindre effektiv än den enkla graden k och frekvens f (antal aktiviteter) i smittsam upptäckt. Lägg märke till att vi inte använde mellanhet och närhet centraliteter som ett mått på vårt studium. Å ena sidan, datorisering kortaste vägbaserade centraliteter är extremt tidskrävande på grund av detta näts höga densitet. Å andra sidan, med tanke på den timliga karaktären av dagliga möten, är den statiska kortaste vägens roll inte lika betydelsefull som den är i sociala nätverk av personliga relationer. Baserat på de spridningsinställningar som undersökts i vår studie, kan en väldefinierad social sensorgrupp baserad på grad endast stå för 0,01% av den totala befolkningen; dock ger det längre och mer tillförlitlig ledtid - än vänsensorsystemet - som gör det möjligt för folkhälsotjänstemän och regeringar att planera en snabb och effektiv respons. Influensaliknande sjukdomar överförs främst genom nära kontakter. Även om det nätverk som används i vår studie är skapat över hela storstadsområdet, fånga alla transitanvändares kontakter under en hel vecka, täcker det fortfarande bara en liten del av alla potentiella kontakter i vårt dagliga liv. Å andra sidan, för att simulera ett utbrott, fixade vi simuleringsinställningar för utbrottet att färdas i en hastighet där globala och lokala metoder kan testas. I vilken utsträckning simuleringen kan matcha ett verkligt smittsamt utbrott återstår att mäta. Det är därför viktigt att notera att de specifika resultaten i vår studie är inbäddade i det fysiska mötesnätverket med en fördefinierad spridningsmekanism. Sådana möten på transitfordon inträffar oftare mellan perfekta främlingar än bland vänner, kollegor eller familjer, vilket gör nätverket ofullständigt för att förutsäga epidemispridning via alla möjliga överföringsvägar. Därför bör stor försiktighet iakttas vid tolkningen av resultaten. I verkligheten består ett fullständigt kontaktnät för sjukdomsspridning av alla sociala band från olika omständigheter; det är fortfarande oklart för oss vilken del som bör prioriteras när det gäller egenskaperna hos ett okänt virus/sjukdom. I och med den snabba utvecklingen av informations- och kommunikationsteknik skulle det dock i dag vara mycket mindre svårt och mödosamt att kartlägga hela strukturen av nära möten med olika data. Med tanke på de höga individuella och kollektiva regulariteterna som är rotade i mänskligt beteende [2][3][4][5] kan även mönster av möten ansikte mot ansikte i olika miljöer dokumenteras [7, 24], vilket hjälper oss att bygga mer omfattande agentbaserade modeller för att begränsa nya epidemier [10, 36]. Dessutom, med vår ökande kunskap om oss själva och olika mikroorganismer runt omkring oss, mer effektiva sociala sensorer för olika scenarier kan identifieras och tillämpas vid övervakning smittsam spridning från dag till dag, ge tidig och korrekt information för att stödja bättre beslutsfattande. Vi tror att vårt arbete kan tjäna som en bas för att bättre bekämpa spridningen av sjukdomar i stor skala [37, 38] och bättre förstå den sociala spridningsdynamiken [39] [40] [41].
I synnerhet högupplösta data från nätverk för mänsklig interaktion har mycket att erbjuda på folkhälsoområdet (se REF för en översyn).
Efficient detection of contagious outbreaks in massive metropolitan encounter networks
{'venue': 'Sci. Rep. 4, 5099 (2014)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics', 'Medicine', 'Geography']}