Description du projet
Une méthode pour identifier la vulnérabilité face à la réticence à la vaccination
L’Organisation mondiale de la santé (OMS) classe la réticence à la vaccination parmi les dix principales menaces mondiales pour la santé. Alors que la propagation mondiale de la réticence à la vaccination est un phénomène compliqué, aucune méthode ne prédit quels pays y sont le plus vulnérables. Les modèles de dynamique de l’opinion semblent présenter un grand potentiel pour reconnaître les pays où l’opinion publique tend à être vulnérable ou résistante. Toutefois, même s’il existe de nombreux modèles ayant réussi, seulement quelques-uns reposent sur des données empiriques. Le projet DYNAMOD-VACCINE-DATA, financé par l’UE, établira une méthode innovante pour reconstruire les informations issues des réseaux sociaux à partir de types de données courants et fournir un outil qui identifiera les sociétés susceptibles d’adopter cette réticence à la vaccination.
Objectif
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.
Champ scientifique (EuroSciVoc)
CORDIS classe les projets avec EuroSciVoc, une taxonomie multilingue des domaines scientifiques, grâce à un processus semi-automatique basé sur des techniques TLN. Voir: https://op.europa.eu/en/web/eu-vocabularies/euroscivoc.
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Mots‑clés
Programme(s)
Appel à propositions
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Irlande