La información también se hace "viral" | 03 MAR 20

Para predecir una epidemia, la Evolución no puede ser ignorada

La forma en que muta y se propaga un virus puede estar desconectada de la forma en que se difunde la información "viral"
Autor/a: Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen M. Carley, Osman Yagan, H. Vincent Poor Fuente: PNAS https://doi.org/10.1073/pnas.1918529117  The effects of evolutionary adaptations on spreading processes in complex networks

Significado

  • En este artículo, unimos la desconexión entre cómo se propagan y evolucionan los procesos de difusión en la vida real y los modelos matemáticos y de simulación actuales que ignoran las adaptaciones evolutivas.
     
  • Proponemos una teoría matemática que revela los efectos de las adaptaciones evolutivas en los procesos de difusión en redes complejas y destaca las deficiencias de los modelos de epidemia clásicos que no capturan la evolución.
     
  • Nuestro trabajo proporciona desarrollos sustantivos a la teoría clásica de las epidemias de redes y allana el camino para explorar profundidades y revelar ideas sobre el fenómeno emergente.

Contexto y comentarios

Cuando los científicos intentan predecir la propagación de algo entre las poblaciones, desde un coronavirus hasta información errónea, utilizan modelos matemáticos complejos para hacerlo. Por lo general, estudiarán los primeros pasos en los que se propaga el tema, y ??usarán esa tasa para proyectar qué tan lejos se extenderá la extensión.

Pero, ¿qué sucede si un patógeno muta o la información se modifica y cambia la velocidad a la que se propaga?

En un nuevo estudio que aparece en la edición de esta semana de las Actas de la Academia Nacional de Ciencias (PNAS), un equipo de investigadores de la Universidad Carnegie Mellon muestra por primera vez la importancia de estas consideraciones.

"Estos cambios evolutivos tienen un gran impacto", dice el miembro de la facultad de CyLab, Osman Yagan, profesor asociado de investigación en Ingeniería Eléctrica e Informática (ECE) y autor correspondiente del estudio. "Si no considera los posibles cambios a lo largo del tiempo, se equivocará al predecir el número de personas que se enfermarán o el número de personas que están expuestas a una información".

La mayoría de las personas están familiarizadas con las epidemias de enfermedades, pero la información en sí misma, que actualmente viaja a la velocidad de la luz en las redes sociales, puede experimentar su propio tipo de epidemia y "volverse viral". Si una información se vuelve viral o no puede depender de cómo se modifique el mensaje original.

 

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