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CORDIS - Forschungsergebnisse der EU
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A new method for dynamic opinion modelling of surveys applied to vaccine hesitancy data

Projektbeschreibung

Methodische Ermittlung der Neigung zur Impfskepsis

Laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO) zählt die Impfskepsis zu den zehn größten Bedrohungen für die globale Gesundheit. Die weltweite Zunahme der Impfskepsis ist ein kompliziertes Phänomen. Doch gibt es derzeit keine Methode, mit der sich vorhersagen lässt, welche Länder dafür am anfälligsten sind. Annahmen zufolge könnten Modelle der Meinungsdynamik enorm wertvoll bei der Aufgabe sein, diejenigen Länder zu ermitteln, in denen die öffentliche Meinung dazu neigt, eine impfskeptische Haltung anzunehmen oder abzulehnen. Doch obwohl zahlreiche erfolgreiche Modelle existieren, stützt sich nur ein kleiner Teil davon auf empirische Daten. Das EU-finanzierte Projekt DYNAMOD-VACCINE-DATA wird eine innovative Methode entwickeln, um anhand von gängigen Datentypen Informationen aus sozialen Netzwerken zu gewinnen. Außerdem wird das Projekt ein Programm entwickeln, um Gesellschaften zu identifizieren, die stärker geneigt sind, eine Impfskepsis zu entwickeln.

Ziel

Vaccine hesitancy (delaying or refusing of vaccination) has been identified by the World Health Organization as one of the top-ten threats to global health. The spreading of vaccine-hesitancy in society is a complex phenomenon and no method can currently predict which countries will become vulnerable to this threat.

Opinion dynamics models have enormous – as yet unrealised – potential to identify countries where vaccine-hesitant opinions are likely to spread or be resisted. They simulate the evolution of public opinion with computational models in which agents interact based on simple rules, with the goal of precisely modelling the spread of opinions in networks. However, while many successful theoretical models exist, few have been run on empirical data. This is because most models require detailed network information and are therefore not compatible with common data types (i.e. survey data).

In this project, I will develop a novel method for reconstructing social network information from survey responses alone. First, the method will be validated using simulations. Then, it will be applied to secondary vaccine-hesitancy survey datasets to compare the predictive capability of different opinion dynamics models in this context.

This study will provide two main outputs. First, a toolkit to identify societies most vulnerable to vaccine-hesitancy opinion spreading. Second, a method for inferring underlying social networks from survey data. This will have general value for research on any social issue related to opinion-coordination, e.g. climate change; GMOs etc.

This fellowship will transfer my mathematical and computational modelling expertise to my hosts. At the same time, it will provide me with synergistic expertise in social science and network science as a platform for my research career in computational social science.

Wissenschaftliches Gebiet (EuroSciVoc)

CORDIS klassifiziert Projekte mit EuroSciVoc, einer mehrsprachigen Taxonomie der Wissenschaftsbereiche, durch einen halbautomatischen Prozess, der auf Verfahren der Verarbeitung natürlicher Sprache beruht. Siehe: Das European Science Vocabulary.

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Schlüsselbegriffe

Schlüsselbegriffe des Projekts, wie vom Projektkoordinator angegeben. Nicht zu verwechseln mit der EuroSciVoc-Taxonomie (Wissenschaftliches Gebiet).

Programm/Programme

Mehrjährige Finanzierungsprogramme, in denen die Prioritäten der EU für Forschung und Innovation festgelegt sind.

Thema/Themen

Aufforderungen zur Einreichung von Vorschlägen sind nach Themen gegliedert. Ein Thema definiert einen bestimmten Bereich oder ein Gebiet, zu dem Vorschläge eingereicht werden können. Die Beschreibung eines Themas umfasst seinen spezifischen Umfang und die erwarteten Auswirkungen des finanzierten Projekts.

Finanzierungsplan

Finanzierungsregelung (oder „Art der Maßnahme“) innerhalb eines Programms mit gemeinsamen Merkmalen. Sieht folgendes vor: den Umfang der finanzierten Maßnahmen, den Erstattungssatz, spezifische Bewertungskriterien für die Finanzierung und die Verwendung vereinfachter Kostenformen wie Pauschalbeträge.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Alle im Rahmen dieses Finanzierungsinstruments finanzierten Projekte anzeigen

Aufforderung zur Vorschlagseinreichung

Verfahren zur Aufforderung zur Einreichung von Projektvorschlägen mit dem Ziel, eine EU-Finanzierung zu erhalten.

(öffnet in neuem Fenster) H2020-MSCA-IF-2019

Alle im Rahmen dieser Aufforderung zur Einreichung von Vorschlägen finanzierten Projekte anzeigen

Koordinator

UNIVERSITY OF LIMERICK
Netto-EU-Beitrag

Finanzieller Nettobeitrag der EU. Der Geldbetrag, den der Beteiligte erhält, abzüglich des EU-Beitrags an mit ihm verbundene Dritte. Berücksichtigt die Aufteilung des EU-Finanzbeitrags zwischen den direkten Begünstigten des Projekts und anderen Arten von Beteiligten, wie z. B. Dritten.

€ 294 886,08
Adresse
NATIONAL TECHNOLOGICAL PARK, PLASSEY
- Limerick
Irland

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Region
Ireland Southern Mid-West
Aktivitätstyp
Higher or Secondary Education Establishments
Links
Gesamtkosten

Die Gesamtkosten, die dieser Organisation durch die Beteiligung am Projekt entstanden sind, einschließlich der direkten und indirekten Kosten. Dieser Betrag ist Teil des Gesamtbudgets des Projekts.

€ 294 886,08
Mein Booklet 0 0