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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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A new method for dynamic opinion modelling of surveys applied to vaccine hesitancy data

Descripción del proyecto

Un método para identificar la vulnerabilidad hacia el rechazo a las vacunas

La Organización Mundial de la Salud (OMS) considera el rechazo a las vacunas como una de las diez principales amenazas para la salud. Si bien la expansión mundial del rechazo a las vacunas es un fenómeno complicado, no existe ningún método que permita predecir qué países son más vulnerables a este rechazo. Se ha sugerido que los modelos de dinámicas de opinión cuentan con un gran potencial para señalar los países donde la opinión pública tiende a ser vulnerable o resistente. Sin embargo, pese a que existen diversos modelos exitosos, tan solo unos pocos de ellos se basan en datos empíricos. El proyecto financiado con fondos europeos DYNAMOD-VACCINE-DATA establecerá un método innovador para reconstruir la información de las redes sociales a partir de tipos de datos comunes y proporcionar una herramienta que identifique las sociedades más proclives a adoptar una postura de rechazo a las vacunas.

Objetivo

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.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

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Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

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

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2019

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSITY OF LIMERICK
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 294 886,08
Dirección
NATIONAL TECHNOLOGICAL PARK, PLASSEY
- Limerick
Irlanda

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Región
Ireland Southern Mid-West
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 294 886,08
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