Simulationsmodelle basierend auf gewichteten multipartiten Tierhandelsnetzwerken zur optimierten Vorhersage der Ausbreitung und Bekämpfung der Klassischen Schweinepest
Zusammenfassung der Projektergebnisse
Die Netzwerkanalyse ist ein hervorragendes Werkzeug, um Tierhandelsnetzwerke zu charakterisieren. Die Betriebe stellen die Knoten des Netzwerkes dar und ihre Handelsbeziehungen die Kanten. Neben dieser monopartiten Betrachtung mit nur einem Knotentyp konnten mit bipartiten Netzwerken weitere potentielle Übertragungswege untersucht werden (z.B. Fahrzeugkontakte, Futtermittellieferungen). Die Integration von Kantengewichten (z.B. geografische Entfernung, Anzahl gehandelter Tiere) erlaubte es, das Risiko einer Krankheitsausbreitung noch exakter vorherzusagen. Bei der Untersuchung der Kantengewichte ergaben sich sehr stabile Rangierungen der Betriebe anhand der Zentralitätsparameter basierend auf den ausgehenden Handelskontakten (out-degree und outgoing closeness). Auch die Wahl der Standardisierungsmethode, um Kantengewichte unterschiedlicher Wertebereiche vergleichbar zu machen, hatte nur einen geringen Einfluss. Allerdings wiesen die Ergebnisse des Simulationsmodells auf den gewichteten Netzwerkvarianten erhebliche Unterschiede und deutlich mehr infizierte Betriebe auf als auf dem ungewichteten Netzwerk. Für Präventions- und Kontrollmaßnahmen können daher die Zentralitätsparameter des ungewichteten Netzwerkes herangezogen werden, während für Simulationsmodelle die Kantengewichtungen in Abhängigkeit der untersuchten Krankheit unbedingt berücksichtigt werden müssen. Auch die Definition der Netzwerkgrenzen, d.h. welche Netzwerkelemente tatsächlich zum betrachteten Handelsnetzwerk gehören, hat einen enormen Einfluss auf die Eigenschaften des Netzwerkes. Falsch-positive Betriebe beeinflussen die Netzwerkstruktur nur gering. Sie konnten zu einem hohen Prozentsatz aus dem Datensatz entfernt werden ohne die Rangfolge der Betriebe zu verändern. Dagegen zerstört die Entfernung von falsch-positiven Kontakten die vorherrschende Netzwerkstruktur rasch. Zwischen dem zufälligem und dem gezielten Entfernen von Kontakten konnte kein Unterschied festgestellt werden, d.h. auch Kontakte, die mit einer geringen Häufigkeit im Datensatz vertreten sind, beeinflussen die Netzwerkstruktur maßgeblich. Zudem wurden indirekte Übertragungswege mit bipartiten Netzwerken untersucht und die resultierende Netzwerkstruktur sowie deren Einfluss auf epidemiologische Modelle analysiert und mit dem direkten Übertragungsweg verglichen. Obwohl sich die Netzwerkstruktur sehr ähnelte, konnte lediglich für das Tierbewegungs-Netzwerk und das Transport-Netzwerk ein moderater Zusammenhang für die Zentralitätsparameter ermittelt werden. Auch das epidemiologische Modell wies deutliche Unterschiede zwischen den einzelnen Netzwerkdarstellungen auf. Auch wenn die indirekten Übertragungswege meist geringere Übertragungswahrscheinlichkeiten als der direkte Kontakt mit infizierten Tieren aufweisen, so zeigt sich, dass aufgrund der Vielzahl an indirekten Kontakten die Krankheitsausbreitung auch auf diesem Weg stattfinden und zu vielen infizierten Betrieben führen kann. Ein angemessenes Hygienemanagement Akteure stellt daher eine der wichtigsten Kontrollmaßnahmen dar, um eine Krankheitsausbreitung innerhalb der Handelskette zu vermeiden. Dieses Forschungsprojekt untersuchte den Einfluss von Kantengewichten, Netzwerkgrenzen und indirekten Übertragungswegen auf Netzwerkparameter und epidemiologische Modelle. Die gewonnenen Erkenntnisse liefern einen Einblick in die Prozesse, die innerhalb des Handelsnetzwerkes ablaufen, und Ansatzpunkte für Präventions- und Kontrollmaßnahmen in einem Seuchenfall.
Projektbezogene Publikationen (Auswahl)
- (2017): Is the inclusion of edge weights meaningful in the network analysis regarding a pig trade network? 68th EAAP Annual Meeting 28.08.- 01.09.2017, Tallinn, Estonia, Book of Abstracts No. 23, 413
Büttner, K., Krieter, J.
(Siehe online unter https://doi.org/10.3920/978-90-8686-859-9) - (2018): Comparison of weighted and unweighted network analysis in the case of a pig trade network in Northern Germany. In: Prev. Vet. Med. 156, S. 49–57
Büttner, K, Krieter, J
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.prevetmed.2018.05.008) - (2018): Edge weights in an animal trade network – Impact on centrality parameters and disease transmission. SUNBELT XXXVIII Abstracts, International Sunbelt Social Network Conference, 26.06.-01.07.2018, Utrecht, The Netherlands
Büttner, K., Krieter, J.
- (2018): Effects of data quality in an animal trade network and their impact on centrality parameters. In: Soc. Netw. 54, S. 73–81
Büttner, K., Salau, J., Krieter, J.
(Siehe online unter https://doi.org/10.1016/j.socnet.2018.01.001)
