Các nhà khoa học Princeton: Virus lây lan như ... thông tin trên web

Khi đại dịch coronavirus SARS CoV-2 tiến triển, các mô hình toán học đang giúp đưa ra những quyết định khó khăn. Một trong số chúng đã được cải tiến bởi các nhà khoa học từ Princetown và Carnegie Mellon. Nó chứa một luận điểm thú vị - hãy xem luận điểm nào.

Các mô hình toán học được sử dụng cho đến nay để theo dõi sự phát triển của dữ liệu sử dụng dịch bệnh thu được từ các bác sĩ và nhân viên dịch vụ y tế. Theo Giáo sư H. Vincent Poor, một trong những nhà nghiên cứu và là trưởng khoa lâm thời của khoa kỹ thuật Đại học Princeton, những mô hình này không tính đến điều quan trọng - sự đột biến của bệnh tật.

Biết được đột biến có thể ảnh hưởng như thế nào đến sự lây truyền và độc lực của vi rút có thể giúp các chính phủ đánh giá tác động của việc chống lại một đợt bùng phát trước khi đưa ra bất kỳ hạn chế nào. Nhờ có mô hình này, họ sẽ dễ dàng hơn trong việc đưa ra các quyết định liên quan đến việc đưa vào khu vực cách ly hoặc thu hồi nó trong một khu vực nhất định. Nếu các biện pháp để giải quyết sự lây lan của virus được kết hợp chính xác trong các mô hình toán học, các nhà lãnh đạo quốc gia sẽ có được ý tưởng về những bước cần thực hiện để chống lại đại dịch thành công.

Cũng đọc:

• Các nhà khoa học tại Đại học Hoàng gia London dự đoán khi nào đại dịch sẽ kết thúc
• Coronavirus tiếp tục đột biến? Các nhà khoa học đã biết hơn 40 loại vi rút này

Nghe cách bạn có thể bắt coronavirus. Đây là tài liệu từ chu trình NGHE TỐT. Podcast với các mẹo.

Để xem video này, vui lòng bật JavaScript và xem xét nâng cấp lên trình duyệt web hỗ trợ video HTML5

Virus lây lan như ... thông tin trên mạng xã hội

Công việc của các nhà khoa học dựa trên một giả định rất thú vị - theo quan điểm của họ, sự lây lan của các bệnh nhiễm trùng sinh học rất giống với luồng tin đồn hoặc thông tin qua mạng xã hội. Và mức độ phổ biến thông tin bị ảnh hưởng bởi những sửa đổi nhỏ của nó. Ví dụ: một thông điệp càng thú vị thì càng có nhiều khả năng được chuyển đến một nhóm người rộng hơn.
Theo Poor, các thông tin khác nhau có tốc độ truyền khác nhau, tức là thông tin di chuyển. Mô hình của các nhà nghiên cứu theo dõi những thay đổi trong thông tin đang lan truyền trên web và những thay đổi đó ảnh hưởng như thế nào đến việc phổ biến thông tin.

Do tình hình rất năng động, rất khó để có được thông tin chính xác về coronavirus. Theo Poor, “nó có thể được so sánh với một ngọn lửa. Không phải lúc nào bạn cũng có thể đợi cho đến khi thu thập dữ liệu để đưa ra quyết định - mô hình của chúng tôi có thể giúp lấp đầy khoảng trống đó ”.

Các nhà khoa học hy vọng rằng bằng cách áp dụng mô hình của họ, các nhà lãnh đạo trên thế giới sẽ có một công cụ để hiểu rõ hơn tại sao COVID-19 lại lan truyền nhanh hơn dự đoán. Như vậy, họ sẽ được giúp thực hiện các biện pháp đối phó hiệu quả hơn.

Các đồng tác giả của mô hình là: Rashad Eletreby, Yong Zhuang, Kathleen Carley và Osman Yağan từ Carnegie Mellon. Công việc cũng được hỗ trợ một phần bởi Văn phòng Nghiên cứu Quân sự, Quỹ Khoa học Quốc gia và Văn phòng Nghiên cứu Hải quân.

Đọc thêm: Các nhà phân tích Krakow dự báo sự phát triển của coronavirus ở Ba Lan >>>

Nguồn: Science Daily

Chúng tôi phát triển trang web của mình bằng cách hiển thị quảng cáo.

Bằng cách chặn quảng cáo, bạn không cho phép chúng tôi tạo nội dung có giá trị.

Tắt AdBlock và làm mới trang.