Şu anda Dünya COVID-19 pandemisi ile boğuşurken, yeni bir matematik modeli, bilginin kişiden kişiye ve gruptan gruba aktarıldıkça nasıl değiştiğine bağlı olarak gelecekteki salgın tahminleri nin nasıl geliştirileceğine dair fikirler sunabilir.
ABD Ordusu , Carnegie Mellon Üniversitesi ve Princeton Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirildi. Bu modeli , Savaş Yetenekleri Geliştirme Komutanlığının her iki unsuru olan Ordu Araştırma Laboratuvarı ve Ordu Araştırma Ofisi aracılığıyla finanse etti .
Model, fikirlerin ve bilgilerin genlere benzer örüntülere sahip bireyler arasında yayıldığını ve evrimleştikleri için kendi kendilerini kopyaladıkları, mutasyona uğradıkları ve seçici baskıya karşılık verdikleri yönündedir.
Carnegie Mellon Üniversitesi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği’nde araştırma görevlisi Osman Yagan, “Bu evrimsel değişikliklerin büyük bir etkisi var.
Zaman içindeki olası değişiklikleri dikkate almazsanız, hastalanacak insan sayısını veya bir bilgiye maruz kalan insan sayısını (salgın tahminleri) tahmin etmede yanlış kararlar alacaksınız” Dedi.
Araştırmacılar, 17 Mart Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı’nda yayınlanan çalışmalarında, hem hastalık hem de bilginin evrimsel değişikliklerini dikkate alan bir matematiksel model geliştirdiler .
Modelin Uygulanması
Araştırma, modeli iki gerçek dünya ağından alınan verileri kullanarak (ABD lisesindeki öğrenciler, öğretmenler ve personel arasında bir iletişim ağı ve Lyon’daki bir hastanedeki personel ve hastalar arasında bir iletişim ağı ) binlerce bilgisayar simülasyonu ile salgına karşı test edildi.
Araştırmanın ilk yazarı olan Carnegie Mellon doktora adayı Rashad Eletreby makalesinde , “Teorimizin gerçek dünya ağları üzerinde çalıştığını gösterdik. Evrimsel adaptasyonları dikkate almayan geleneksel modeller, bir salgının ortaya çıkma olasılığını tahmin etmede başarısız oluyor.” yazdı.
Araştırmacılar, bugün en yaygın olarak kullanılan salgın modelinin , izlenen hastalıktaki değişiklikleri hesaba katmak için tasarlanmadığını söyledi.
Hastalıktaki değişikliklerin bu şekilde açıklanamaması, liderlerin bir hastalığın yayılmasına karşı koymalarını veya evde kalma çağrılarında ne zaman kalmaları veya bir bölgeye ek kaynaklar gönderme gibi etkili halk sağlığı kararları vermelerini zorlaştırabiliyor.
Princeton’un mühendislik dekanı Dr. H. Vincent Poor. “Bir söylenti veya bilginin bir ağ yoluyla yayılması, virüsün bir popülasyona yayılmasına çok benziyor,” diyor. Ve “Farklı bilgi parçaları farklı aktarım hızlarına sahiptir. Modelimiz, ağda yayıldıkça ve bu değişikliklerin yayılımının nasıl etkilendiğini göz önünde bulundurarak bilgilerdeki değişiklikleri dikkate almamızı sağlayacak.” diye ekliyor.
Çalışma günümüzde koronavirüsünün yayılmasını veya yanlış bilginin yayılmasını tahmin etmek için yazarlar bunun büyük bir adım olduğunu söylüyor.
Ordu Araştırma Ofisi Sosyal ve Bilişsel Ağlar Program Yöneticisi Dr. Edward Palazzolo, “Bu çalışma, temel araştırmaların ve çeşitli disiplinlerdeki bilim adamlarının birbirlerinin çalışmalarını bilgilendirme yeteneğinin önemini göstermektedir.” Dedi. Ve “Her ne kadar erken aşamalarında olsa da, bu modeller mutasyonlar ışığında ağ difüzyonunu anlama sözü veriyor.” diye ekledi.
Kaynak: 1- https://techxplore.com/news/2020-04-future-epidemic.html
2- https://www.livescience.com/covid-19-treatments-might-exist.html
