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Come si evolvono le epidemie nelle reti sociali?

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Spesso si sente parlare di epidemia per identificare la diffusione di un’infezione, virale o batterica, in una data popolazione e in un determinato periodo di tempo. Il team di ricercatori del Dipartimento Scienza applicata e tecnologia del Politecnico di Torino, composto da Fabrizio Altarelli, Alfredo Braunstein, Luca Dall’Asta, Alejandro Lage-Castellanos e Riccardo Zecchina, ha condotto uno studio dal carattere particolarmente innovativo, in quanto si sono applicati modelli fisici teorici alla diffusione di una malattia, ottenendo informazioni su caratteristiche della malattia stessa e della sua trasmissione e indicazioni utili a limitarne l’ulteriore contagio. La ricerca è stata pubblicata sulla più importante rivista di fisica al mondo, la Physical Review Letter.

Il valore dello studio sta soprattutto nella prospettiva adottata dai ricercatori nell’approcciarsi al tema della modellazione della diffusione delle epidemie. I modelli tradizionalmente adottati, infatti, partono dal primo soggetto contagiato per far derivare le caratteristiche della diffusione. Un’epidemia, di solito, si evidenzia quando gran parte della popolazione è già infetta e il focolaio è scoperto solo molto tempo dopo. I ricercatori del Politecnico sono quindi partiti da un’istantanea della situazione nel momento in cui l’epidemia è già conclamata, anche se in fase iniziale, per ripercorrere all’indietro la storia dell’epidemia stessa, risalendo alle caratteristiche di contagio del virus, fino al focolaio. Con questi dati, poi, è possibile produrre una simulazione di come evolverà il contagio e di come eventualmente contenerlo.

Inoltre, l’aspetto interessante è che il modello prende in considerazione non solo le connessioni spazio-temporali tra le persone, ma soprattutto le loro connessioni sociali e l’importanza che queste hanno nella diffusione della malattia. In particolare, i ricercatori hanno incluso nel loro modello i dati ricavati da alcuni dataset che rendono disponibili un gran numero di dati relativi all’interazione personale, come quello costruito affidando a tutti i visitatori di un museo; un badge e registrando i loro spostamenti nelle sale. Partendo da questi presupposti, fisici, esperti di big data e epidemiologi potrebbero quindi lavorare insieme in futuro per studiare e prevenire contagi ed epidemie.

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