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Modelos matemáticos para prevenir los falsos rumores del coronavirus

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La prevención del coronavirus es tan importante como evadir los falsos rumores que se encuentran entorno a el COVID-19, es por ello que un grupo de científicos de Italia y EE.UU. utilizaron un modelo matemático para simular la difusión de fakenews y saber cómo se contagian los rumores a nivel global.

El contagio social

Desde la aparición del coronavirus COVID-19, la población mundial ha estado alerta a la posible propagación y prevención de la enfermedad, que hasta el momento, no tiene tratamiento ni vacunas, y por lo tanto, ha sido un blanco fácil para crear noticias falsas, que se difunden tal cual un patógeno.

Desde esta perspectiva, los modelos matemáticos de contagio social son fundamentales para comprender la propagación de enfermedades infecciosas y el comportamiento social colectivo.

Estos estudios han demostrado ser efectivos en el contexto de la previsión de las enfermedades infecciosas, en la que los métodos empleados incorporan datos realistas sobre la movilidad y la interacción de las poblaciones humanas.

La definición del modelo matemático

Los autores del estudio usaron una variante del modelo de Maki-Thomson, en el cual, se describe la divulgación del rumor en función de la interacción de tres tipos de agentes, siendo estos:

  • Ignorantes: los que no conocen el rumor.
  • Propagadores: los que conocen y comparten activamente el rumor.
  • Sofocadores: los que conocen el rumor pero no lo propagan.

En este sentido, el contagio social evoluciona según los siguientes escenarios:

  1. Si un propagador contacta con un ignorante, existe una probabilidad λ de que el ignorante se vuelva ahora un propagador.
  2. Si un propagador contacta con un sofocador o con otro propagador, existe una probabilidad α, de que el propagador se vuelva un sofocador.

El último caso tiene lugar cuando existe la tendencia a desinteresarse del rumor una vez que se pierda la novedad de la información.

En el modelo estudiado, se considera que para λ > 0, el rumor se propaga a una proporción macroscópica de la población.

La población, por su parte, fue clasificada en dos tipos de estructuras que incorporan los datos realistas de la movilidad e interacción de masas.

Tipos de poblaciones

  • Metapoblación: en la que los individuos interactúan homogeneamente dentro de su subpoblación actual, y luego se movilizan a en un espacio limitado por la estructura global.
  • Red modular impulsada por una actividad: en la que en un tiempo inicial los individuos están confinados en una comunidad, pero cuando se activan forman vínculos con otra comunidad, siendo estos vínculos independientes de las redes anteriores.
tipos de poblaciones en contagio social
Tipos de poblaciones estudiadas en el modelo matemático del contagio social. Créditos de la imagen: Davis, J.T., Perra, N., Zhang, Q. et al. Phase transitions in information spreading on structured populations. Nat. Phys. (2020). DOI: https://doi.org/10.1038/s41567-020-0810-3

En el contexto social, la metapoblación corresponde a los grupos de individuos que están espacialmente unidos por una tasa de movilidad, por ejemplo: los habitantes de Europa. Por otro lado, la red modular viene siendo los individuos que pertenecen a una comunidad virtual específica, como un foro, o un grupo interdisciplinario, que interactúa ocasionalmente con otras comunidades virtuales, a través de mensajes en el foro, o mensajes directos.

Estimaciones sobre los procesos de propagación de rumores

Los investigadores realizaron el estudio a través de simulaciones por Monte Carlo: un método que se basa en probabilidades para imitar el comportamiento de variables reales, con la finalidad de tener una estimación de su evolución.

Los autores estiman que para que la propagación del rumor tenga éxito, los individuos deben ser contactados por múltiples vecinos de su propia red social.

Sin embargo, queda a disposición de futuras investigaciones determinar los procesos de contagios en sistemas más realistas, que considere la edad y las condiciones socioeconómicas de los individuos.

Estas características pueden proporcionar conocimientos prácticos claves para comprender y controlar los fenómenos de contagio social, y evitar, en última instancia, la difusión de rumores o falsas noticas sobre el coronavirus que provoquen un alarmismo innecesario.

El estudio se encuentra publicado en la revista Nature Physics.

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