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東京大学 研究シーズDiscovery Saga
研究キーワード:東京大学における「ナッシュ均衡」 に関係する研究一覧:2
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発表日:2026年3月9日
1
パンデミックを止めるために他者への強い配慮は必要ない
―感染時の自己隔離は自然な生存戦略であることを数理モデルが解明―(発表主体:京都大学)
英国ウォーリック大学 Matthew Turner教授、東京大学 生産技術研究所 Simon Schnyder 特任助教、京都大学大学院 工学研究科 山本 量一 教授、John Molina同助教らの研究グループは、感染症流行時に人々がどのような行動を選ぶかを数理モデルとゲーム理論を用いて予測することに成功しました。感染者は自ら隔離しても直接の利益を得にくいため、これまで自己隔離には他者への配慮が必要だと考えられてきました。本研究では、感染状況や流行規模、ワクチン接種までの時間などを考慮したモデルを構築し、人々の行動がどのような集団結果を生むかを調べました。その結果、ごく弱い利他性しか持たない...
キーワード:ゲーム/社会ネットワーク/ナッシュ均衡/リスクコミュニケーション/ゲーム理論/複雑性/基本再生産数/情報発信/数理モデリング/生存戦略/生産技術/協力行動/健康リスク/情報提供/ダイナミクス/ネットワーク構造/モデリング/化学工学/制度設計/再生産/パンデミック/感染症対策/コミュニケーション/ワクチン/感染症/公衆衛生/新型コロナウイルス感染症
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学生物学工学農学
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発表日:2025年3月5日
2
様々な感染症の流行時に人々が取る行動を数学的に予測する
――健康リスクと社会的コストの最適バランスはナッシュ均衡で決まる――
東京大学 生産技術研究所のサイモン・シュニーダー 特任助教、京都大学のジョン・モリーナ 助教および山本 量一 教授、英国ウォーリック大学のマシュー・ターナー 教授からなる国際研究チームは、感染症の流行におけるソーシャルディスタンスの役割を、数学的手法を用いて明らかにしました。危険な感染症の流行に直面すると、人々は社会経済的なコストを払いながらも、感染による健康リスクを減らすために自発的にソーシャルディスタンスを取るようになります。この現象はこれまで数値シミュレーションを用いて研究されてきましたが、解析的に厳密解を導き出すことは困難でした。 本研究では、合理的な判断に基づいて時間的に...
キーワード:ゲーム/最適化/情報学/ナッシュ均衡/ゲーム理論/産学連携/基本再生産数/ソフトマター/厳密解/逆問題/最適化問題/数値シミュレーション/生産技術/健康リスク/シミュレーション/モデル化/化学工学/再生産/HIV/疫学/感染症/新型コロナウイルス感染症
他の関係分野:情報学複合領域数物系科学工学農学