Направи дарение на училище!

Абстракт: Независимо дали става въпрос за коронавирус (COVID-19) или дезинформация по определена тема, учените вече имат възможността да използват математически модели, за да предскажат как определена проба (непознат вирус например) ще се разпространи сред различните популации. Но какво се случва, ако патогенът мутира или определена информацията бива модифицирана и изменена по начин, който, влияе и променя скоростта, с която се разпространява въпросната проба или новина? Учени показват за първи път важността тези фактори да бъдат съобразени.

Когато учените се опитват да предскажат разпространението на определена проба сред популациите – от коронавирус (COVID-19) до дезинформация по определена тема, те използват сложни математически модели, за да изследват възможностите за развитие. Обикновено първите стъпки протичат с изучаването на скоростта, с която съответната проба се разпространява, като в последствие, тази скорост бива използвана, за да се проектира потенциалният обхват на разпространението.

Но какви биха били последствията, ако патогенът[1] мутира или определена информацията бива модифицирана по начин, който влияе и променя скоростта на разпространение? В актуално проучване, публикувано в мартенския брой на Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) (на български: Публикации на Националната Академия по Науките), екип от изследователи от университета Карнеги Мелън (Carnegie Mellon) в САЩ за първи път адресира важността тези фактори да бъдат съобразени.

„Тези еволюционни промени имат огромно влияние“, казва членът на Факултета и CyLab, лабораторията към американския университет, Осман Яган (Osman Yagan). Яган е доцент по научноизследователска работа в областта на Eлектрическата и Kомпютърна Tехника и е един от авторите на изследването. „Ако не вземете под внимание потенциалните промени, които се появяват с времето, ще сбъркате, когато прогнозирате броя на хората, които ще се разболеят, или броя на хората, изложени на конкрентна информация.“

Разбери повече за БГ Наука:

***

Повечето хора са запознати с епидемиите от болести, но информацията в днешно време се разпространява със светкавична скорост чрез социалните медии, което често води до изменение на оригиналното съобщение и в този ред на мисли информацията може да премине свой собствен вид епидемия и „да се превърне във вирусна информация“, т.е. недостоверна. Дали част от информацията ще стане вирусна или не, зависи единствено от това как е отправена и комуникирана първоначалната новина.

„Някои примери за дезинформация са умишлени, но други могат да се развият органично, когато много хора последователно правят малки промени, подобно на игра на „развален телефон“, казва Яган. „На пръв поглед скучна информация може да се превърне във вирусна публикация в Туитър (Tweeter) и трябва да можем да прогнозираме как би се развило разпространението на този тип новини.“

В конкретното проучване, изследователите са разработили математическа теория, която взима предвид тези еволюционни промени. На по-късен етап теорията бива тествана срещу хиляди компютърно симулирани епидемии в две различни среди – реални мрежи за разпространение на информация, подобно на Туитър, и болници и процесът на разпространение на определена болест.

  В контекста на разпространението на инфекциозно заболяване, екипът провежда хиляди симулации, използвайки данни от две реални мрежи: контактна мрежа между студенти, учители и служители в американска гимназия, и контактна мрежа между служители и пациенти в болница в Лион, Франция.

Тези симулации служат като тестова подложка, т.е. теорията, която съответства на разултатите от наблюденията от симулациите, би се оказала по-точна.

„Ние показахме, че нашата теория работи в реални мрежи“, казва главният автор на изследването Рашад Елетреби (Rashad Eletreby), които по времето на издаване на публикацята работи върху своята докторска степен в  унивеситета Карнеги Мелън. „Традиционните модели, които не взимат под внимание еволюционните адаптации, не могат да предскажат вероятността от появата на епидемия.“

Въпреки че проучването не гарантира 100% точност при прогнозиране на разпространението на днешния коронавирус или разпространението на фалшиви новини в днешната нестабилна политическа среда, събирането на данни в реално време, проследяващи еволюцията на патогена или информацията, е голяма стъпка, споделят авторите. „Ние сме една крачка по-близо до реалността“, казва Елетреби.

Други автори на изследването включват докторанта Йонг Джуанг (Yong Zhuang), Катлийн Карли (Kathleen Carley), професор от Института за софтуерни изследвания и Винсент Поор (Vincent Poor), професор по електротехника в Принстън.

Бележки:

1. Какво е патоген? – “Патогенността (на английски: Pathogenicity) е набор от механизми и методи, чрез които организми, като бактерии и гъбички и други причинители на заболявания, включително вируси или репродуктивни приони, причиняват симптомите на болестта и се справят със защитните системи на организма.” Източник: Wikipedia

Източник: Science Daily
Превод: Роберта Костадинова

Вземете (Доживотен) абонамент и Подарете един на училище по избор!