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    ¿Pueden las interacciones sociales afectar la propagación de enfermedades?

    La mayoría de los sistemas del mundo real, como biológico, social, y los esquemas económicos evolucionan constantemente. La dinámica de tales sistemas se caracteriza por niveles de actividad significativamente mejorados durante cortos períodos de tiempo (o "ráfagas") seguidos de largos períodos de inactividad.

    Esto es cierto para las comunidades sociales, en el que el patrón de conexiones entre individuos progresa con el tiempo, y la tendencia a formar conexiones se produce de forma intermitente, o en ráfagas, en lugar de en un flujo constante. Estos estallidos a menudo se intercalan con períodos de latencia sin actividad social. Estas dinámicas sociales a su vez afectan a otros fenómenos, como la propagación de enfermedades.

    "La mayor parte de la literatura existente asume que las epidemias se propagan mucho más rápido o mucho más lento de lo que las personas establecen conexiones sociales, "Maurizio Porfiri, profesor del Departamento de Ingeniería Mecánica y Aeroespacial de la Universidad de Nueva York y del Departamento de Ingeniería Biomédica, dice. "Sin embargo, esto rara vez es cierto, ya que las personas pueden viajar cualquier distancia en unas pocas horas, propagando eficazmente muchos patógenos ".

    En un artículo que se publicará la próxima semana en el Revista SIAM sobre sistemas dinámicos aplicados , Porfiri, junto con los colaboradores Lorenzo Zino y Alessandro Rizzo, ambos del Politecnico di Torino, Italia, y con citas de visita en la Universidad de Nueva York:establece conexiones entre la actividad social de las personas y la propagación de epidemias a través de un modelo matemático.

    La evolución temporal de una comunidad social depende de la evolución de las características de los individuos individuales dentro de la comunidad; Lo contrario también es cierto. Cuanto más activo sea un individuo en la generación de enlaces, cuanto más aumenta sus actividades en tales tareas.

    "Nuestro modelo de redes que varían en el tiempo influye en la variabilidad innata de las conexiones de las personas con otras a lo largo del tiempo y explica el hecho de que algunas son más activas en la creación de contactos que otras, "explica Porfiri. Esta tendencia a formar conexiones se considera autoexcitación. Estos procesos autoexcitantes son capaces de generar ráfagas de eventos correlacionados seguidos de períodos de inactividad, contribuyendo a la "explosión" y la agrupación de eventos temporales.

    "El modelo incorpora la autoexcitación y la explosión para explicar mejor la intrincada relación entre la actividad social de un individuo y los fenómenos colectivos emergentes, "como describe Zino." El comportamiento social humano es a menudo propenso a la autoexcitación:cuanto más activos somos, cuanto más recibimos atención y gratificación, cuales, Sucesivamente, refuerza nuestra actividad en un ciclo de retroalimentación positiva. Por eso, la autoexcitación juega un papel importante en la aparición de conductas explosivas que dan forma a la evolución de los sistemas sociales ".

    Las redes impulsadas por la actividad (ADN) se han utilizado recientemente para modelar la evolución temporal de las redes de interacciones, como la propagación de una epidemia, dinámica de opinión, y difusión de la innovación. Sin embargo, hasta aquí, los investigadores no han tenido suficientemente en cuenta la evolución temporal de las características individuales dentro del marco del ADN.

    Las interacciones entre individuos, que tienden a agruparse en el tiempo, con picos breves de alta actividad que se alternan con períodos más largos de actividad moderada, no puede pasarse por alto en el caso de procesos realistas. "Este fenómeno [de interacción individual] da forma a la evolución de los sistemas sociales y no puede pasarse por alto al modelar problemas del mundo real, ", señala Rizzo." Creemos que la formalización y el análisis de tal característica es clave para un estudio matemático de los problemas del mundo real, tanto desde el punto de vista cualitativo como cuantitativo ".

    Los autores desarrollaron un modelo de red variable en el tiempo, que generaliza el paradigma del ADN al incluir estas dinámicas individuales. Usan procesos de Hawkes, que se basan en solo dos parámetros, para modelar la activación de nodos; Los procesos de Hawkes reflejan mejor las características temporales de los sistemas realistas que los procesos homogéneos en el tiempo utilizados en estudios anteriores. A pesar de la sencillez del modelo, es capaz de reproducir fenómenos observados en datos empíricos, como estallido y agrupamiento.

    El equipo de NYU-Politecnico analiza en primer lugar la forma en que los mecanismos de autoexcitación influyen dinámicamente en la predisposición de los individuos a establecer conexiones, y luego examina los efectos de estas cinéticas individuales sobre la transmisión epidémica. Al calcular analíticamente el umbral epidémico en el límite termodinámico, que ocurre cuando el número de personas tiende a infinito, los autores demuestran que la dinámica de la autoexcitación tiende a reducir el umbral epidémico. aumentando así la transmisibilidad de la enfermedad.

    "Demostramos que descuidar las interacciones individuales en el estudio de la propagación de la epidemia puede causar una subestimación dramática de la gravedad de una infección, ", Señala Zino." Comprender el papel crucial de la autoexcitación al inicio de un brote epidémico es clave para formular predicciones precisas sobre la evolución de las epidemias y respalda las técnicas efectivas de vacunación y contención ".

    Con la ayuda de estos resultados combinados con simulaciones numéricas, los autores ilustran que la autoexcitación produce principalmente una mayor variabilidad en la actividad social del individuo, que a su vez, disminuye el umbral epidémico del sistema, aumentando así la susceptibilidad a los brotes de enfermedades.

    "Esta investigación es un paso convincente en la dirección de desarrollar modelos matemáticos que sean capaces de describir y predecir la dinámica social, ", comenta Rizzo." En nuestro trabajo actual y futuro, Nuestro objetivo es incluir más características del mundo real de los sistemas humanos. Dentro del estudio de brotes epidémicos, planeamos explorar la coexistencia de conductas contrastantes, como la autoexcitación debido a la actividad social, y adopción de medidas preventivas, como la cuarentena ".

    Su método también es adaptable a otras cinéticas dentro de tales sistemas. Como explica Porfiri, "Nos interesa investigar otras dinámicas que tienen lugar en los sistemas sociales, como la evolución de opiniones en comunidades sociales, sesgos cognitivos o disonancias, y la difusión competitiva de información y desinformación. Finalmente, debemos validar nuestro marco matemático y los hallazgos teóricos a través de una comparación crítica con datos del mundo real. Teniendo esto en cuenta, actualmente estamos analizando conjuntos de datos disponibles públicamente y desarrollando una aplicación móvil para llevar a cabo nuestros propios experimentos ".


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