SoSAD - Social Simulation for Analysis of Infectious Disease Control

Die aktuelle COVID-19-Pandemie ist eine große Herausforderung für die Gesellschaft und das Gesundheitssystem. Dabei ist das Verhalten von Menschen sehr stark von ihrem Umfeld abhängig (Emergenzeffekt), was bspw. die Einkäufe von Toilettenpapier gezeigt haben. Hier hat eine soziale Ansteckung stattgefunden, die erklärbar, aber nur eingeschränkt mit statistischen Mitteln zu prognostizieren ist. Im Gegensatz zu anderen Modellierungs- und Analyseansätzen wird bei agentenbasierten Modellierung und Simulation das Verhalten auf der Makroebene durch die lokale Interaktion von Akteuren auf der Mikroebene erzeugt. Das Themenfeld Kognitive Sozialsimulation des DFKI & die Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik I haben umfangreiche Erfahrung in der agentenbasierten Modellierung und Sozialsimulation, die auch für Simulationen von eskalierenden Infektionskrankheiten geeignet sind. Auf der Basis eines Influenza-Modells (Timm und Lasner, 2013) haben wir ein neues Simulationsmodell für COVID-19 entwickelt. Als Plattform setzen wir auf NetLogo.

Mit dem Simulationsmodell lassen sich die Ausbreitung und Auswirkungen von COVID-19 mit denen der gewöhnlichen Grippe vergleichen. Zudem können private und politische Maßnahmen für die Eindämmung der Krankheit mittels des sogenannten "Social Distancing" aktiviert und deren Wirksamkeit in der Simulation erprobt werden (genau genommen handelt es sich allerdings eher um "Physical Distancing", da durch die Maßnahmen eine räumliche Trennung von Menschen erreicht werden soll, nicht aber ein völliger Abbruch von Sozialkontakten). So wollen wir einen Beitrag zur Bewertung von Maßnahmen leisten. Aktuell bitten wir um Mithilfe durch Teilnahme an unserer Online-Umfrage.

Die Struktur des Modells bilden Agenten, die z.B. Menschen, Haushalte, Schulen, Krankenhäuser, Freizeit- und Arbeitsorte repräsentieren. Verbindungen zwischen den Agenten sind mögliche Kontaktpunkte. Bisher berücksichtigte Aspekte / Parameter wurden alle aus verfügbaren Quellen recherchiert oder anhand von publizierten Daten abgeleitet. Als Quellen wurden insbesondere Informationen und Daten des Imperial College in London, der Europäischen Infektionsschutzbehörde (ECDC) und des Robert-Koch-Instituts verwendet.