Princeton bilim adamları: virüs web'deki bilgiler gibi yayılıyor

SARS CoV-2 koronavirüs pandemisi ilerledikçe, matematiksel modeller zor kararlar almaya yardımcı oluyor. Bunlardan biri Princetown ve Carnegie Mellon'dan bilim adamları tarafından geliştirildi. İlginç bir tez içeriyor - hangisi olduğunu görün.

Doktorlar ve sağlık hizmeti çalışanlarından elde edilen salgın kullanım verilerinin gelişimini izlemek için bugüne kadar kullanılan matematiksel modeller. Araştırmacılardan biri ve Princeton Üniversitesi'nin mühendislik bölümünün geçici dekanı Profesör H. Vincent Poor'a göre, bu modeller önemli olan şeyi, hastalığın mutasyonunu hesaba katmıyor.

Bir mutasyonun virüsün bulaşmasını ve virülansını nasıl etkileyebileceğini bilmek, hükümetlerin herhangi bir kısıtlama getirilmeden önce bir salgına karşı koymanın etkisini değerlendirmesine yardımcı olabilir. Model sayesinde, belirli bir alanda karantina getirilmesi veya geri çekilmesi ile ilgili karar vermeleri daha kolay olacaktır. Virüsün yayılmasını önlemeye yönelik önlemler matematiksel modellerde doğru bir şekilde eşleştirilirse, ülke liderleri pandemiyle başarılı bir şekilde mücadele etmek için hangi adımların atılacağı konusunda bir fikir edinir.

Ayrıca şunu okuyun:

• Imperial College London'dan bilim adamları, salgının ne zaman biteceğini tahmin ediyor
• Koronavirüs mutasyona uğramaya devam mı ediyor? Bilim adamları zaten bu virüsün 40'tan fazla türünü biliyor

Koronavirüsü nasıl yakalayabileceğinizi dinleyin. Bu, İYİ DİNLEME döngüsünün malzemesidir. İpuçları içeren podcast'ler.

Bu videoyu görüntülemek için lütfen JavaScript'i etkinleştirin ve videoyu destekleyen bir web tarayıcısına geçmeyi düşünün

Virüs sosyal medyadaki bilgiler gibi yayılıyor

Bilim adamlarının çalışmaları çok ilginç bir varsayıma dayanıyor - onlara göre biyolojik enfeksiyonların yayılması dedikodu veya sosyal medya yoluyla bilgi akışına çok benziyor. Ve bilginin yayılma derecesi, küçük değişikliklerden bile etkilenir. Örneğin, mesaj ne kadar heyecan verici olursa, daha geniş bir insan grubuna aktarılma olasılığı o kadar artar.
Yoksul'a göre, farklı bilgilerin farklı iletim hızları, yani seyahat etme hızları vardır. Araştırmacıların modeli, web'de yayılan bilgilerdeki değişiklikleri ve bu değişikliklerin bilginin yayılmasını nasıl etkilediğini izliyor.

Oldukça dinamik durum nedeniyle koronavirüs hakkında doğru bilgi almak son derece zordur. Poor'a göre “yangına benzetilebilir. Bir karar vermek için veri toplayana kadar her zaman bekleyemezsiniz - modelimiz bu boşluğu doldurmanıza yardımcı olabilir. "

Bilim adamları, modellerini uygulayarak, dünya çapındaki liderlerin COVID-19'un neden tahmin edilenden daha hızlı yayıldığını daha iyi anlamak için bir araca sahip olacağını umuyor. Böylece, daha etkili karşı önlemleri uygulamalarına yardımcı olunacaktır.

Modelin ortak yazarları: Carnegie Mellon'dan Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley ve Osman Yağan. Çalışma ayrıca Askeri Araştırmalar Dairesi, Ulusal Bilim Vakfı ve Deniz Araştırmaları Dairesi tarafından kısmen desteklendi.

Ayrıca okuyun: Krakow analistleri, koronavirüsün Polonya'daki gelişimini tahmin ediyor >>>

Kaynaklar: Science Daily

Web sitemizi reklam göstererek geliştiriyoruz.

Reklamları engelleyerek değerli içerik oluşturmamıza izin vermiyorsunuz.

AdBlock'u devre dışı bırakın ve sayfayı yenileyin.