Investigadores de la Escuela de Ingeniería Tandon de la Universidad de Nueva York y el Politecnico di Torino, Italia, han desarrollado un modelo matemático que podría curar el potencial de subestimar la rapidez con que se propagan las enfermedades. El equipo descubrió que los modelos predictivos actuales pueden perder la influencia de un factor críticoaspecto del comportamiento social de los individuos.
A diferencia de los modelos actuales, que generalmente suponen una tasa constante de propagación, el nuevo modelo tiene en cuenta la propensión de las interacciones sociales individuales a alternar entre períodos de latencia y episodios de "actividad explosiva".En un mundo conectado, el estallido puede encender la propagación de enfermedades similares a los incendios forestales, alimentada por un ciclo de retroalimentación social en el que las personas que están activas en generar conexiones con otros tienden a aumentar aún más su actividad. Los científicos se refieren a este fenómeno como "autoexcitación".
"El comportamiento social humano a menudo es propenso a la autoexcitación: cuanto más activos somos, más recibimos atención y satisfacción, lo que, a su vez, refuerza nuestra actividad", explicó el coautor Maurizio Porfiri, profesor de mecánica yingeniería aeroespacial e ingeniería biomédica en NYU Tandon. Los coautores son Alessandro Rizzo, profesor visitante en NYU Tandon y profesor asociado de ingeniería de control en Politecnico, y Lorenzo Zino, estudiante visitante en NYU Tandon y estudiante de doctorado Politecnico.
Su nuevo modelo aparece en "Modelado de efectos de memoria en redes dirigidas por actividad", publicado en la Sociedad de Matemáticas Industriales y Aplicadas SIAM Revista sobre sistemas dinámicos aplicados .
Cuando las enfermedades atacan, los epidemiólogos, los proveedores de atención médica, los encargados de formular políticas y los científicos usan modelos predictivos para rastrear y pronosticar cómo las epidemias pueden infiltrarse en las poblaciones. Aquellos que luchan contra brotes recientes de ébola, sarampión, paperas y tuberculosis, todos dependen de modelos predictivospara prescribir métodos para detener la propagación.
En el documento, los investigadores desarrollaron un modelo de red que varía en el tiempo que incorpora la explosión, luego simplificaron el modelo mediante el uso de una maniobra matemática llamada procesos de Hawkes, que se basan en solo dos parámetros y son capaces de reproducir fenómenos altamente complejos observados en datos empíricos, como el estallido y la agrupación.
Porfiri explicó que la nueva investigación es un paso convincente en el desarrollo de modelos matemáticos que pueden describir y predecir todo tipo de dinámicas sociales.
"La mayor parte de la literatura existente supone que las epidemias se propagan mucho más rápido o más lento que la velocidad a la que los individuos crean conexiones sociales", dijo. "Esto rara vez es cierto, ya que las personas pueden viajar cualquier distancia en unas pocas horas, efectivamentepropagando muchos patógenos "
"Este fenómeno de interacción individual da forma a la evolución de los sistemas sociales y no se puede descuidar al modelar problemas del mundo real", agregó Rizzo. "Creemos que la formalización y el análisis de tal característica es clave para un estudio matemático de la realidad real-problemas mundiales, tanto desde el punto de vista cualitativo como cuantitativo "
El enfoque del equipo permite el modelado matizado de diferentes enfermedades, desde un virus en el aire altamente contagioso como la influenza, que se mueve rápidamente entre las personas con alta movilidad pero está limitado por aquellos que se aíslan, a un virus como el VIH, que tiene un largo tiempoperíodo de latencia y velocidad de transmisión más lenta.
El equipo tiene como objetivo incorporar otras características del mundo real de los sistemas humanos en el modelo.
"También estamos interesados en investigar otras dinámicas, como la evolución de las opiniones en las comunidades sociales, los sesgos o disonancias cognitivas, o la difusión competitiva de información y desinformación", dijo Rizzo.
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Materiales proporcionado por NYU Tandon School of Engineering . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
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