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개인이 신뢰하는 정보가 백신 접종 의사결정에 미치는 영향 = How information individuals trust affects vaccination decisions?
서명 / 저자 개인이 신뢰하는 정보가 백신 접종 의사결정에 미치는 영향 = How information individuals trust affects vaccination decisions? / 백창은.
발행사항 [대전 : 한국과학기술원, 2024].
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8041813

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학술문화관(도서관)2층 학위논문

MSJ 24007

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Infectious diseases periodically threaten global health. During an outbreak, vaccination is the most effective way to prevent infection and contain the spread of the virus. Nevertheless, individuals do not get vaccinated for various reasons. In this study, we designed an Agent-Based Model of vaccination decision-making to simulate what factors influence individuals' vaccination rates. In particular, we focused on the information that individuals trust. We examined whether vaccination rates differed when individuals trusted information about their entire network (global information) versus information about their neighbors (local information). We also checked whether vaccination rates differed based on sensitivity to the proportion of infected people, the proportion of vaccine adverse events, and the structure of the network. They found that the closer the network is to a regular network, the higher the vaccination rate when individuals trust global information. Conversely, when the network was closer to a random network, vaccination rates were higher when individuals trusted local information. We used this to derive the best-case scenario in which vaccination rates are highest, and the disease does not spread into an epidemic. The significance of this study is that it suggests that governments and media that focus on communicating global information during outbreaks can quickly increase vaccination rates.

감염병은 주기적으로 전 세계의 보건을 위협한다. 감염병이 유행할 때, 백신 접종은 감염을 예방해 바이러스의 확산을 억제하는 가장 효과적인 방법이다. 그럼에도 불구하고 개인은 다양한 이유로 백신을 접종하지 않는다. 본 연구에서는 백신 접종 의사결정에 대한 행위자기반모형을 설계해 개인의 백신 접종률을 높이는 데 어떤 요소가 영향을 미치는지 시뮬레이션했다. 특히, 본 연구는 개인이 신뢰하는 정보에 초점을 맞췄다. 개인이 전체 네트워크에 대한 정보(전역 정보)를 신뢰할 때와 주변 이웃의 정보(지역 정보)를 신뢰할 때 백신 접종률에 어떤 차이를 보이는지 확인했다. 또한 감염자 비율, 백신 부작용자 비율에 대한 민감도와 네트워크의 구조에 따라서도 백신 접종률의 차이가 발생하는지 살펴보았다. 연구 결과, 네트워크가 정규 네트워크에 가까울수록 개인이 전역 정보를 신뢰할 때 백신 접종률이 높았다. 반대로 네트워크가 무작위 네트워크에 가까우면 지역 정보를 신뢰할 때 백신 접종률이 더 높게 나타났다. 본 연구에서는 이를 바탕으로 백신 접종률이 가장 높게 나타나 질병이 감염병으로 확산하지 않는 최선의 상황을 도출하였다. 본 연구는 감염병이 확산할 때 전역 정보를 전달하는 데 주력하는 정부와 미디어가 백신 접종률을 빠르게 제고할 수 있는 방향을 제안했다는 데 의의가 있다.

서지기타정보

서지기타정보
청구기호 {MSJ 24007
형태사항 iii, 35 p. : 삽도 ; 30 cm
언어 한국어
일반주기 저자명의 영문표기 : Chang-Eun Baek
지도교수의 한글표기 : 양재석
지도교수의 영문표기 : Jae-Suk Yang
부록 수록
학위논문 학위논문(석사) - 한국과학기술원 : 과학저널리즘대학원프로그램,
서지주기 참고문헌 : p. 33-34
주제 감염병
백신
의사결정
행위자기반모형
네트워크
epidemic
vaccine
decision making
Agent-Based Model
network
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