記者從電子科技大學獲悉，該校數據研究中心博士劉權輝聯合美國東北大學，以豬流感傳播為例提出，流行病傳播要受親友、社區及更廣范因素的影響，并據此建立了一套新的流行病傳播計算機模型，以實現更準確追蹤、預測流行病傳播。

“早期，由于無法收集到大規模真實人際接觸數據，經典流行病理論認為，流行病呈指數增長趨勢傳播，每次病毒擴大傳播的節點上，平均新感染的人數幾乎不變。”劉權輝以最近的非洲豬瘟為例解釋說，傳統理論認為，一頭病豬感染兩頭豬，這兩頭豬各自感染另兩頭豬，以此類推，病豬數目增長關系呈1，2，4，8，16，32，64……的等比數列。但事實真是如此嗎？

為進一步研究流行病傳播的影響，劉權輝團隊選擇了社會人口統計數據詳細的意大利、荷蘭，并建立起一種更真實的人際接觸模型，其包含家庭成員、公司同事、學校師生及社區任意兩人間的疾病傳播可能。他們在這個模型中模擬豬流感傳播，把結果與2009年意大利、荷蘭真實的豬流感傳播數據對比，由此發現，相比于以往的模型，這個模型結果更接近事實。“我們發現，在病毒擴大傳播的節點上，平均新感染的人數不是穩定不變，而是隨時間不斷變動。”劉權輝說，他們據此構建的新計算機模型能夠基于流行病暴發期間每日患病人數，預測新感染人數，幫助預測流行病暴發時段及選擇疫苗分發區域。11月21日該研究成果在《美國科學院院刊》刊發。