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dissertacao-marcelo-amanajas-pires-versao-final.pdf: 1960976 bytes, checksum: 9ad0a839c63b7d5fc5c96b2e62a10fe9 (MD5) / Empregando ferramentas da Física Estatística investigamos os possíveis cenários macroscópicos que emergem quando acopla-se uma dinâmica de epidemias sob campanha de vacinação com uma dinâmica de opiniões competitivas pró versus anti -vacina. Consideramos a abordagem de campo médio que é topologicamente equivalente a uma rede totalmente conectada. As mudanças de opinião seguem o modelo da Regra da Maioria. Os agentes anti-vacina seguem o modelo suscetível-infectado-suscetível(SIS) com taxas de transmissão λ e recuperação α, enquanto que os agentes a favor da vacinação vão vacinar-se com uma taxa γ, grau de engajamento, caso contrário seguem um modelo SIS com taxas (1 − γ)λ e α. Consideramos que a imunidade conferida pela vacina pode ser perdida com uma taxa de ressuscetibilidade φ. Os resultados analíticos em campo médio e simulações de Monte Carlo revelam um rico diagrama de cenários epidêmicos no curto prazo incluindo uma região onde os agentes pró-vacina mesmo em minoria inicial podem suprimir o surto epidêmico e outra região onde mesmo que toda a população inicial seja pró-vacina ainda há ocorrência de surto epidêmico se o grau de engajamento não for suficientemente alto. No longo prazo também observou-se uma diversidade de cenários interessantes: (i) tanto para φ = 0 quanto φ = 0 6 a pressão social tem um efeito duplo pois ela facilita a presença da fase endêmica quando a maioria inicial é anti-vacina, porém ela dificulta a persistência coletiva do contágio se a maioria inicial é pró-vacina; (ii) a transição de fase ativa-absorvente exibida pelo modelo epidêmico pode ser destruida se o grau de engajamento γ dos agentes pró-vacina é suficientemente alto e a vacina fornece imunidade temporária (φ 6= 0) (iii) para φ = 0 a densidade estacionária de infectados I∞ depende da densidade inicial de agentes pró-vacina de modo não-trivial. / By employing tools from Statistical Physics we investigated the macroscopic scenarios that can emerge from an epidemic spreading with vaccination under the impact of opinion dynamics with agents pro or anti-vaccine. We consider the mean-field approach which is topologically equivalent to a fully-connected network. The opinion changes are ruled by the majority-rule dynamics. Individuals against the vaccination follow a standard susceptible-infected-susceptible (SIS) model with spreading rate λ and recovery rate α, whereas the pro-vaccine individuals are vaccinated with rate γ otherwise they follow a SIS model with rates (1 − γ)λ and α. We consider that vaccine immunity can be lost with rate φ, the resusceptibility rate. Mean-Field calculations and Monte Carlo simulations reveal several interesting results. In the short-time limit we found evidences that: (i) even an initial minority in favor of the vaccination campaign can stop the disease spreading, if its engagement is sufficiently high; (ii) even if the entire population is pro-vaccine, an epidemic outbreaks can still occur if the engagement γ is not high enough. In the long term we also found many interesting macroscopic scenarios: (i) for φ = 0 and φ = 0 6 the social pressure acts as double edged sword since it hinders the disease prevalence when the initial majority is pro-vaccination, but it facilitates the disease persistence when the initial majority is against vaccination; (ii) the active-absorbing phase transition exhibited by the epidemic model can be suppressed if the engagement degree is high enough and the vaccination gives temporary immunity (φ = 0 6 ); (iii) for permanent immunity (φ = 0 ) the stationary density of Infected individuals has a non-trivial dependence on the initial density of pro-vaccine individuals.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:https://app.uff.br/riuff:1/3930 |
| Date | 29 June 2017 |
| Creators | Pires, Marcelo Amanajás |
| Contributors | Martins, Jorge Simões de Sá, Brigatti, Edgardo, Peregrino, Nuno Miguel Melo Crokidakis, Peregrino, Nuno Miguel Melo Crokidakis |
| Publisher | Niterói |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFF, instname:Universidade Federal Fluminense, instacron:UFF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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