講者：李宣緯(中研院社會學研究所助研究員)

地點：國立臺灣大學 理學院思亮館1樓

演講影片(請點選) 

內容摘要：

數理建模視角下的防疫研究：從複雜系統到社會網絡

李宣緯助研究員以其跨足數學與社會學的研究歷程，展示了數理工具在防疫研究中的多重可能性。他以複雜系統理論為出發點，說明個體互動在網絡中如何形成集體行為，並將傳染病動態納入網絡模型架構中進行模擬與預測。透過SR與SEIR模型延伸應用，他指出社會網絡中的趨同性（homophily）、**重聚性（clustering）與小世界特性（small-worldness）**對疾病擴散的關鍵影響。此外，他強調「共演化網絡模型」可捕捉個體狀態與連結動態間的交互作用，使模型更貼近現實。

資訊傳播與疫苗行為的跨領域整合研究

除傳染病建模外，李助研究員也關注疫情期間的資訊擴散與社會反應。他以 Twitter 資料分析專業用戶在疫情期間的情緒傾向與政治立場分布，揭示公共衛生溝通面臨的資訊戰與群體極化現象。另一方面，他亦分享與臺大心理系合作的疫苗接種意願調查，透過統計模型分析人格特質、信任政府、風險認知等變項對疫苗態度的影響。研究指出，「疫情風險感知」為影響接種意願的最關鍵因子，顯示風險溝通策略須具備精準分眾與心理訴求能力，以提升防疫介入的政策成效。

數學素養的跨域應用與未來探索

李宣緯藉由三個面向──數理建模、資訊傳播分析與社會統計調查──全面展現防疫科學的跨域研究實踐。他在講座結尾鼓勵學生培養深厚的數學與統計基礎，並勇於跳脫學科界線，從現實問題中尋找研究動機。無論是納入行為變項的SIR延伸模型、以賽局理論理解人類防疫選擇，或跨入社會科學進行公共議題探究，數學訓練皆能提供強大的邏輯與建構力。他強調，跨域的挑戰雖大，但正因不同知識體系的碰撞，才有機會發現解決重大社會問題的創新方法。