Hakan Ece
Dünya, COVID-19 pandemisi ile boğuşurken, yeni bir matematik modeli, bilginin kişiden kişiye ve gruptan gruba aktarılmasında nasıl değiştiğine bağlı olarak gelecekteki salgın tahminlerinin nasıl iyileştirileceğine dair fikirler sunabilir.
ABD Ordusu, Carnegie Mellon Üniversitesi ve Princeton Üniversitesi’ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen bu modeli, Savaş Yetenekleri Geliştirme Komutanlığının her iki unsuru olan Ordu Araştırma Laboratuvarı ve Ordu Araştırma Ofisi aracılığıyla finanse etti.
Carnegie Mellon Üniversitesi Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliğinde araştırma görevlisi ve araştırmanın yazarı CyLab öğretim üyesi Osman Yağan, “Bu evrimsel değişikliklerin büyük bir etkisi var ve zaman içindeki olası değişiklikleri dikkate almazsanız, hastalanacak insan sayısını veya bir bilgiye maruz kalan insan sayısını tahmin etmekte yanılacaksınız.” ifadesinde bulundu.
Araştırmanın, makaleyi yazdığı sırada Carnegie Mellon doktora adayı olan ilk yazarı Rashad Eletreby, “Teorimizin gerçek dünya ağları üzerinde çalıştığını gösterdik. Evrimsel adaptasyonları dikkate almayan geleneksel modeller, bir salgının ortaya çıkma olasılığını tahmin etmede başarısız oluyor.” dedi.
Araştırmacılar, bugün en yaygın olarak kullanılan salgın modelinin, hastalıktaki değişiklikleri hesaba katmak için tasarlanmadığını söyledi. Hastalıktaki değişikliklerin bu şekilde açıklanamaması, liderlerin, bir hastalığın yayılmasına karşı koymalarını veya ev emirlerinde ne zaman kalmaları veya bir bölgeye ek kaynaklar gönderme gibi etkili halk sağlığı kararlarını vermelerini zorlaştırabilir.
NASIL OLUYOR?
Araştırmacıların çalışmaları, biyolojik enfeksiyonların yayılmasıyla önemli ölçüde benzerlik gösteren sosyal ağlar üzerinden bilgi hareketini incelemelerinden kaynaklanmaktadır. Özellikle, bilginin yayılması bilginin kendisindeki küçük değişikliklerden etkilenir. Örneğin, bir şey alıcılar için biraz daha heyecan verici hale gelirse, onu geçirme veya daha geniş bir grup insana geçirme olasılığı daha yüksek olabilir. Bu varyasyonları modelleyerek, mesajdaki değişikliklerin hedef kitlesini nasıl değiştirdiğini görebilirsiniz.
Princeton Üniversitesi mühendislik dekanı Dr. H. Vincent Poor “Bir söylenti veya bilginin bir ağ üzerinden yayılması, virüsün bir popülasyona yayılmasına çok benziyor” diyor . “Farklı bilgi parçaları farklı aktarım hızlarına sahiptir. Modelimiz, ağda yayıldıkça ve bu değişikliklerin yayılımı nasıl etkilediğini göz önünde bulundurarak bilgilerdeki değişiklikleri dikkate almamızı sağlar.” diye ekliyor.
Çalışma, günümüz koronavirüsünün yayılmasını veya yanlış bir bilginin yayılmasını tahmin etmek için gümüş bir kurşun olmasa da, araştırmacılar bunun büyük bir adım olduğunu söylüyor.
Kaynak:
https://www.sciencedaily.com/releases/2020/04/200406110719.htm
ABD Ordusu Araştırma Laboratuvarı
Muhyettin Şentürk
Merve Nur Yaşar