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El ébola también necesita físicos

El primer contagio del virus del ébola en Europa ha revolucionado a la opinión pública española, convirtiéndonos en espectadores de un desfile de expertos sobre el tema con opiniones de todo tipo. Sin embargo, hasta el día de hoy, ningún físico ha sido “llamado a declarar”. ¿Cómo es posible, si son los mayores expertos en difusión de enfermedades?

 

El Washington Post lo tenía claro, ¿se va a transmitir el ébola en Estados Unidos? Preguntémoselo a Alessandro Vespignani, físico que investiga la propagación de enfermedades en la Northwestern University, dentro de Laboratory for Modeling of Biological and Socio-Technical Systems. En la entrevista realizada recientemente, el profesor Vespignani explicaba que el modelo realizado en su grupo asignaba una probalibad de entre el 5% y el 15% de que el ébola llegara a Estados Unidos en septiembre. Este modelo matemático, conocido como GLEAM (Global Epi­demic and Mobility Model), es el trabajo de varios años de estudio e integra información sobre la distribución de la población, y su movilidad, a nivel mundial.

Es curioso ver que su modelo matemático también es capaz de asignar una probabilidad de aparición de la enfermedad a casi cualquier país del mundo, incluido España. Y ustedes seguro que habrían pensado (hace una semana, claro): “el riesgo de que llegue a España tiene que ser bajo”. Pues desgraciadamente no es eso lo que indican las previsiones realizadas por el grupo del profesor Vespignani, según las cuales, España está situado en el decimonoveno puesto en el ranking de países con mayor probabilidad de recibir la enfermedad…. antes de finales de Octubre!

Fig.1.- Ranking de países con mayor riesgo de recibir casos de ébola durante octubre de 2014 (según el simulador GLEAM).

 

Puede también que se estén preguntando cual es la fiabilidad del modelo GLEAM, el cual tal vez esté generando alarma donde no la hay. Que quieren que les diga, sus predicciones sobre la propagación del virus de la gripe H1N1 fueron espectaculares, y están recogidas en un artículo de la prestigiosa revista BMC Medicine.

 

 

Fig.2 .- Video simulando la Propagación del virus H1N1 según el modelo matemático GLEAM.

 

Está bien, estoy seguro de que todavía alguno de ustedes puede pensar que todo esto está muy bien, pero que es cosa de los americanos. Están mejor preparados, tienen los mejores investigadores, algo que está muy lejos de lo que tenemos en España… Pues déjenme decirles que se equivocan. Resulta que en este país también tenemos a algunos de los mayores expertos mundiales sobre propagación de enfermedades. Por nombrar a un par, déjenme hablarles de Romulado Pastor-Satorras, físico al igual que el profesor Vespignani, e investigador de la Universidad Politécnica de Cataluña. El profesor Pastor-Satorras, fue uno de los descubridores de los efectos que tiene la estructura de las redes sociales en la transmisión de enfermedades y, más concretamente, descubrió que no existen umbrales críticos que desactiven totalmente a una enfermedad contagiosa, es decir, es prácticamente imposible eliminarla por completo, aunque se puede mantener en niveles muy bajos. Precisamente, el profesor Pastor-Satorras ha publicado recientemente un artículo de revisión sobre los modelos matemáticos que permiten prever la transmisión de enfermedades en la sociedad.

Otro investigador residente en España desde hace más de 10 años es el Dr. Yamir Moreno, del Insitituto Universitario de Investigación en Biocomputación y Sistemas Complejos (Zaragoza). El Dr. Moreno ha destacado por sus innumerables aportaciones al campo del modelado de enfermedades y su relación con la estructura de la red social sobre la que se propagan, lo que le ha valido más de 12.000 citas, según Scholar Google. Vamos, que impacto desde luego ha tenido.

Y me dejo muchos más físicos por nombrar, que no están en Estados Unidos, ni en Alemania. Están aquí, en nuestras universidades y centros de investigación (a pesar de la que está cayendo). Estos investigadores, saben cómo se propagan las enfermedades. Pueden estimar los riesgos, los tiempos de propagación, el número de personas infectadas, etc…

Y yo me pregunto: ¿por qué no vemos a ninguno de ellos en los medios de comunicación? ¿ha contactado el gobierno con el profesor Pastor-Satorras o el Dr. Moreno? ¿están en el gabinete de crisis sobre el ébola?

Puede que me equivoque, pero viendo como se está actuando, mucho me temo que conozco las respuestas…

 

 

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Los amigos de mis amigos son mis amigos

Desde la perspectiva de un científico, el análisis del comportamiento humano puede ser uno de los problemas más desesperantes como materia de estudio, ¿por qué nos comportamos de una determinada manera? ¿cuándo cambiamos de opinión? ¿cómo influyen otras personas en nuestra toma de decisiones? Una de las posibles respuestas sería “cada uno es como es”, es decir, poco podemos hacer por cambiar el comportamiento o parecer de una determinada persona. Sin embargo, el problema puede volverse mucho más sencillo simplemente con… complicarlo un poco!

A pesar de la heterogeneidad de comportamientos de los seres humanos, estos actúan siguiendo patrones muy parecidos cuando se les coloca dentro de una red de interacción con otros individuos. El estudio de las redes sociales, desde el punto de vista de cómo la estructura de la red puede influenciar en el comportamiento de las personas, lleva más de un siglo cautivando el interés de sociólogos, psicólogos y antropólogos [1], y más recientemente de matemáticos y físicos. Hemos hablado ya en este blog de los trabajos de Stanley Milgram mostrando la propiedad de “pequeño mundo” en las redes sociales [2], la cual hace que estemos a muy pocos pasos de individuos que en principio nos podrían parecer muy alejados tanto socialmente como físicamente. Resulta también curioso observar como en muchos casos incluso relaciones de baja intensidad con otros individuos pueden influenciarnos enormemente. En este aspecto, Mark Granovetter fue uno de los pioneros en estudiar la importancia de los “enlaces débiles” [3], sorprendido por la cantidad de personas que decían haber encontrado trabajo mediante un simple conocido.

clustering

Pero en la entrada de hoy me gustaría resaltar un trabajo publicado recientemente en la revista Science sobre como se difunde por una red social una determinada idea o comportamiento [4]. En este artículo Damon Centola construye una comunidad de usuarios de internet con intereses sobre temas de salud. La particularidad de este trabajo es que cada usuario puede ver la actividad y opiniones de unos pocos miembros de la red, los cuales son elegidos directamente por el autor del trabajo, configurando así redes de distintas topologías (small-world o alto clustering). Los resultados son sorprendentes, contrariamente a lo que se pensaba, la existencia de conexiones a larga distancia no fomenta la propagación de información en la red. Sin embargo, el clustering resulta ser fundamental. Este termino (clustering) mide la densidad local de las conexiones analizando si los vecinos de un determinado individuo son también vecinos entre sí. De esta manera, si en nuestra red de amistades, éstas son a su vez amig@s entre ellos, tendremos un clustering alto. Centola observa en sus experimentos que es mucho más fácil transmitir una idea o un cambio de comportamiento en redes con alto clustering, y explica que es debido a la realimentación que se produce en este tipo de estructuras. Si lo pensamos, resulta bastante razonable: si un amigo nos intenta convencer sobre un determinado asunto, puede que le hagamos caso (o no), pero si ya son dos, la probabilidad de convencernos es mucho más alta. Curiosamente, uno de los resultados del artículo es que es precisamente dos el número de interacciones óptimas para cambiar un determinado comportamiento, es decir, en caso de recibir muchos mas inputs, éstos ya no tendrán la eficacia de los dos primeros, ¿realmente somos tan previsibles? Lean el artículo de Centola.

[1] L. Freeman, The Development of Social Network Analysis. Vancouver: Empirical Press (2006).

[2] S. Milgram, “The Small World Problem”, Psychology Today, 1, 60 – 67 (1967).

[3] M. Granovetter, “The strength of the weak ties”, American JOrunal of Sociology, 78, 1360-1380 (1973).

[4] D. Centola, “The spread of Behavior in an Online Social Network Experiment”, Science, 329 (5996), 1194-1197 (2010).

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