该模拟套件旨在作为一种工具，在病毒在人群中传播时，试验不同的社会接触和社会距离模型。我们使用的病毒模型基本上是一个SIR模型，它每天根据模拟的个人之间的日常接触进行更新。我们对病毒模型的特性进行了参数化，以根据迄今为止在文献中观察到的新冠病毒SARS-CoV-2的行为进行粗略的近似。
我们使用2005年从美国一所大学获取的真实社交网络数据来建立一个社交互动模型，模拟大学校园的日常生活，周末更多的是社交和朋友群体，住房分配，和学年驱动个人互动的潜在可能性。亲密朋友的分组(有659个)是使用一种新的社区检测方法确定的，我们称之为自动准小团体合并(AQCM)(准备发表，一些数学支持目前正在审查发表)。万博1manbetx学院网络有3826人。
包含的演示视频演示了模拟。要开始使用这个包，必须在文件夹EXAMPLE_1中完成示例模拟。您需要从文件EXAMPLE_1_readme开始。M来理解建模工具是如何使用的，以及我们如何创建示例仿真。主模拟脚本有一个“详细版本”，提供了更详细的文档。
控制社会互动模型和病毒模型行为的参数可以从建模函数内部手动调整。需要注意的是，该方案并不打算准确预测COVID-19情况下的结果。这些模型中的参数已被手动调整，以创建一个似乎大致正确的模拟，并足以粗略比较不同的社交距离场景。我们现在将这个包公开，以便社会和医学科学家可以为他们的目的建立模型，并为各种研究目的调整它们。在当前的状态下，这组模型提供了很好的例子，说明不同的社会互动模型所产生的结果之间的差异(见EXAMPLE_1)。正是出于比较场景的目的，我们发现这里的工具最有用。
引用作为
斯科特•佩恩(2021)。social_interaction_network_virus_model(https://github.com/scottpayne282/social_interaction_network_virus_model/releases/tag/v1.0)，GitHub。已检索．
