感染リスクへの行動反応は、それ自体が信念、疾病への認知度、政府の指令への遵守、その他の要因に影響されるため、流行のダイナミクスは行動の変化によって形成される。しかし、防護行動の主要因がどれほど重要かを定量的に評価する研究はほとんど存在しない。これは主に、データが限られており断片化していることに起因する。この制約は、人間の行動のダイナミクスと疫学的な拡散のダイナミクスを結合する経験的に根拠づけられたモデルの開発を妨げており、感染の伝播予測や医薬・非医薬介入の有効性を大きく改善できる可能性がある。既存の行動疫学モデルは、認知、意見のダイナミクス、疫学的進行、あるいは他の要因に対する行動反応が線形かつ直接的に依存するという強い仮定に典型的に依拠しており、それらの仮定は小規模なデータセットに基づいて部分的にしか検証できない。ここでは、この課題に対して、COVID-19パンデミック期のマスク着用に焦点を当てつつ、防護行動の異なる主要因の影響を定量化するために複数のデータセットを統合することで取り組む。多変量回帰、グレンジャー因果性、共変量解析のためのランダムフォレストを組み合わせた結果、世界各地におけるマスク着用行動の変動の大部分は、防護行動の有効性に関する信念と政府介入への遵守によって説明でき、同調的な影響や疾病への認知度よりも大きく予測力が高いことが示された。本研究は、マスク着用の主要因について定量的な証拠を提示し、他の防護行動の主要因を同定するための再現可能な枠組みを確立し、広く採用されている行動疫学モデルに内在する重要な仮定を経験的に検証する。その結果、これらのモデルの改良と解釈可能性の向上を支える。
https://doi.org/10.1101/2025.11.26.25341041