I will present two random graph models — the Fitness-Corrected Block Model (FCBM) and the Hidden-degree Geometric Block Model (HGBM) — describing their main features, discussing their strengths and limitations, and suggesting possible extensions. I will then show how the FCBM can be used to define a geospatial social network based on publicly available data and empirical sociological findings. Under the assumption that age and geographic distance are the main drivers for physical interactions, I will present analytical results and simulations that help characterise the diffusion of the disease in the population and the surrounding territory.
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